Industrias
Enfoques por sector.
Ejemplos del tipo de trabajo en verticales exigentes.
Escenarios ilustrativos: el problema típico, qué se construye y qué cambia en la operativa. No son un portfolio reclamado ni métricas inventadas. Son el tipo de encargo que sabemos plantear y llevar a producción.
01
Pharma y life sciences
Documentación, farmacovigilancia y procesos con trazabilidad.
Sectores donde el volumen documental, la normativa y la revisión humana se cruzan cada día. Aquí la IA y los datos sirven para acelerar el trabajo rutinario sin saltarse el criterio clínico o regulatoria.
Triaje de informes de seguridad
- Contexto
- Un equipo dedica gran parte de la semana a clasificar, priorizar y resumir informes de eventos adversos. El cuello de botella no es el juicio experto: es el volumen antes de llegar a ese juicio.
- Qué se construye
- Un flujo asistido (NLP / agentes) que clasifica, prioriza y sintetiza la información relevante, dejando la decisión final en personas. Conectado a las fuentes y buzones que ya usáis.
- Qué cambia
- Menos tiempo en triaje mecánico, revisión centrada en lo que importa y una pista auditable de qué se procesó y por qué.
Borradores de documentación regulatoria
- Contexto
- La documentación interna y la normativa (GxP, FDA, EMA y procedimientos propios) se cruzan en ciclos largos de redacción y varias rondas de revisión.
- Qué se construye
- Asistentes sobre corpus interno y referencias normativas, con salida siempre validada por el equipo regulatorio. La IA propone; no firma ni envía sola.
- Qué cambia
- Primeros borradores en horas en lugar de semanas de arranque en frío; el criterio final sigue en personas.
02
Supply chain
Calidad, planificación y operación con datos que llegan a tiempo.
Planta, almacén y distribución generan señal de sobra. El problema suele ser llegar a tiempo a quien decide, y conectar esa señal con el ERP o el reporting que ya existe.
Señales de calidad en planta
- Contexto
- Los defectos se detectan tarde: cuando el coste de corregirlos (o de parar la línea) ya es alto. Hay datos de sensores o de calidad, pero no un circuito claro de alerta.
- Qué se construye
- Modelos y alertas conectados a la línea o a los sistemas de calidad existentes. Preferimos integrar lo que ya tenéis antes de montar un silo nuevo.
- Qué cambia
- Avisos más tempranos para intervenir antes del ensamblaje o del envío, con el equipo de calidad en el bucle.
Previsión y stock operativo
- Contexto
- La planificación se apoya en históricos que no recogen campañas, eventos ni cambios de demanda. El Excel de siempre llega tarde a la reunión.
- Qué se construye
- Modelos de demanda e integración con el ERP o la capa de reporting que usa operaciones. KPIs con definición compartida, no otra hoja paralela.
- Qué cambia
- Mejor anticipación de roturas y exceso de stock, con cifras que el equipo puede contrastar y discutir.
03
Financial services
Riesgo, scoring y operativa con criterios claros y medibles.
Riesgos, operaciones y finanzas necesitan criterios homogéneos y trazables. Aquí importan tanto el modelo como el encaje en el flujo real de trabajo, y el gobierno del dato.
Priorización de evaluaciones de riesgo
- Contexto
- El equipo de riesgos satura con colas largas y criterios que varían entre analistas. Lo rutinario come el tiempo de lo excepcional.
- Qué se construye
- Modelos de scoring o segmentación integrados en el flujo existente: priorizan y recomiendan; la decisión queda en el analista con contexto.
- Qué cambia
- Decisiones más homogéneas, menos tiempo perdido en casos rutinarios y una base medible para mejorar el criterio.
Anomalías en facturación y pagos
- Contexto
- Las desviaciones se cazan a posteriori, cuando el cierre ya está encima. Barrer todo el volumen a mano no escala.
- Qué se construye
- Detección de anomalías sobre series y reglas de negocio, con alertas al equipo financiero y enlace al detalle.
- Qué cambia
- Revisión enfocada en lo raro; el cierre deja de ser una cacería a ciegas.
04
Retail y consumer
Demanda, surtido y reporting que dirección y tienda pueden usar.
Dirección, comercial y tienda miran cifras distintas. El valor está en una definición compartida de KPIs y en modelos que alimenten decisiones de surtido y demanda, no en otro dashboard olvidado.
Previsión de demanda en surtido
- Contexto
- El forecast no capta estacionalidad, campañas ni cambios de comportamiento. Se pide y se repone con intuición más de la que convendría.
- Qué se construye
- Modelos que combinan ventas, calendario y señales externas, conectados al reporting comercial que el equipo ya abre.
- Qué cambia
- Mejor base para pedir y reponer, sin sustituir el juicio del equipo de producto.
Reporting comercial unificado
- Contexto
- Cada área mira un Excel distinto. La reunión de dirección empieza reconciliando cifras en lugar de decidir.
- Qué se construye
- Capa de datos y paneles con una definición compartida de KPIs: una fuente, varias vistas según rol.
- Qué cambia
- Una conversación sobre el negocio, no sobre qué hoja es la buena.
05
Despachos y legal
Contratos, jurisprudencia y buzones sin perder el criterio del abogado.
Mucho documento, mucho correo y poco tiempo. La IA y los datos ayudan a localizar, resumir y priorizar; la firma y el consejo siguen en manos del profesional.
Búsqueda sobre contratos y cláusulas
- Contexto
- Encontrar una cláusula o un vencimiento entre cientos de PDFs consume horas. El conocimiento está en el archivo, no en la cabeza de quien entra nuevo.
- Qué se construye
- Asistente RAG sobre el repositorio documental del despacho, con cita a la fuente y sin modificar lo firmado.
- Qué cambia
- Respuestas con enlace al documento; menos tiempo de búsqueda, misma responsabilidad legal.
Triaje de correo y encargos
- Contexto
- El buzón genérico mezcla urgencias, spam útil y asuntos que pueden esperar. El primer filtro lo hace alguien a mano cada mañana.
- Qué se construye
- Clasificación y priorización asistida del correo entrante, con enrutado al responsable y revisión humana antes de responder.
- Qué cambia
- La jornada empieza por lo urgente de verdad, no por abrir todo en orden de llegada.
06
Encuestas e investigación
Campo, limpieza y lectura de resultados sin atascarse en el Excel.
Quién hace campo genera volumen; quién decide necesita señal clara. Aquí el valor está en pipelines limpios, tableros accionables y, cuando cabe, asistencia para codificar abiertas.
De campo a panel usable
- Contexto
- Las respuestas llegan de varias fuentes o formatos. Limpiar, ponderar y cruzar variables se come el margen antes de poder contar la historia.
- Qué se construye
- Pipelines de ingesta y calidad, modelo de datos estable y reporting para el equipo de insights.
- Qué cambia
- Menos tiempo de fregado de datos; más tiempo interpretando lo que dice el estudio.
Codificación asistida de abiertas
- Contexto
- Cientos o miles de respuestas abiertas se codifican a mano con criterios que varían entre analistas.
- Qué se construye
- Asistente que propone códigos y temas a partir de un libro de códigos acordado; el analista valida y corrige.
- Qué cambia
- Ritmo más alto en abiertas, con criterio humano al mando y trazabilidad de cambios.
07
Seguros
Siniestros, pólizas y fraude con procesos que no se ahogan en papel.
Altas, renovaciones y siniestros mezclan documentos, reglas y excepciones. Automatizar el rutinario deja al tramitador en lo que requiere juicio.
Extracción de documentos de siniestro
- Contexto
- Partes, facturas y fotos llegan por canales distintos. Montar el expediente es un trabajo de copia y clasificación.
- Qué se construye
- Extracción y clasificación documental integrada en el flujo de tramitación, con humano en el bucle para casos dudosos.
- Qué cambia
- Expedientes más completos antes; menos idas y vueltas por falta de un dato.
Priorización de renovaciones y riesgo
- Contexto
- La cartera es grande; no todos los clientes requieren la misma atención en renovación.
- Qué se construye
- Scoring y segmentación sobre historial y exposición, conectados al CRM o al reporting comercial.
- Qué cambia
- El equipo enfoca esfuerzo donde el riesgo o la oportunidad lo piden.