Elegir una empresa de automatización con IA no debería empezar por preguntar qué modelo utiliza, sino por comprobar si entiende tu proceso, tus datos y el coste de los errores. Una propuesta puede sonar muy avanzada y, sin embargo, ser difícil de mantener o no resolver el cuello de botella real.
Si estás comparando propuestas, en WEDOIT podemos revisar el caso contigo y plantear una arquitectura basada en el proceso, no en la herramienta de moda.
1. ¿Qué problema exacto van a resolver?
Una buena propuesta debería describir el proceso actual, sus entradas, salidas, excepciones y KPI. Si solo habla de ‘implantar IA’, falta concreción.
2. ¿Qué parte será automática y qué parte seguirá siendo humana?
La respuesta permite saber si el proveedor ha pensado en riesgo y control. Pagos, descuentos, contratos o acciones irreversibles suelen necesitar límites o aprobación.
3. ¿Por qué han elegido esa tecnología?
Make, n8n, APIs directas o desarrollo a medida pueden ser válidos. Lo importante es justificar la elección por volumen, integraciones, mantenimiento y requisitos de seguridad.
4. ¿Qué costes mensuales habrá después?
Pide detalle de plataforma, modelos de IA, APIs, hosting, almacenamiento y soporte. El precio inicial sin coste operativo es incompleto.
5. ¿Qué ocurre cuando una API falla?
Pregunta por reintentos, duplicados, alertas y recuperación. Un workflow que funciona solo en el escenario ideal no está listo para producción.
6. ¿Cómo se protegen las credenciales y los datos?
Las claves deben gestionarse como secretos y los permisos seguir el principio de mínimo privilegio. Un agente no necesita acceso de administrador ‘por si acaso’.
7. ¿Cómo se prueban los resultados de la IA?
Una empresa seria debería poder explicar dataset de evaluación, validaciones, revisión humana y métricas de calidad.
8. ¿Quién mantiene la automatización?
Las APIs cambian, los procesos también. Define responsable, tiempos de respuesta, qué mantenimiento se incluye y cómo se documenta el sistema.
9. ¿La empresa será dependiente del proveedor?
Pregunta por documentación, propiedad de cuentas, credenciales, workflows y posibilidad de exportación. Evita arquitecturas que solo una persona puede entender.
10. ¿Cómo medirán el retorno?
Horas ahorradas, errores, tiempo de respuesta, coste por tarea, conversión o ingresos. El KPI debe definirse antes del desarrollo.
11. ¿Qué pasa si el volumen se multiplica?
El diseño debería prever límites, costes y cuellos de botella. Una solución barata a 500 ejecuciones puede no serlo a 50.000.
12. ¿Tienen experiencia con procesos reales?
Pide ejemplos, aunque sea sin datos confidenciales. Lo importante no es enseñar una demo bonita, sino explicar problemas encontrados y cómo se resolvieron.
Consulta también nuestros casos de éxito y la guía sobre cuánto cuesta automatizar un proceso con IA.
Señales de alarma
- promesas de automatizar el 100% sin analizar excepciones;
- no hablar de mantenimiento;
- no detallar costes de APIs;
- utilizar IA para decisiones que podrían ser reglas;
- no definir propiedad de cuentas y credenciales;
- no medir resultados;
- no tener plan para errores.
Qué debería contener una buena propuesta
- Proceso actual y objetivo.
- Arquitectura propuesta.
- Integraciones y permisos.
- Coste de implantación y recurrente.
- Controles y excepciones.
- Plan de pruebas.
- Mantenimiento.
- KPI y criterio de éxito.
Qué haría antes de contratar
Compararía propuestas con estas 12 preguntas y elegiría al proveedor que explique mejor los límites y el retorno, no al que utilice más términos técnicos.
En WEDOIT desarrollamos automatizaciones de procesos con IA y soluciones personalizadas. Si quieres valorar un proceso, puedes explicárnoslo aquí.
Preguntas frecuentes
¿Es mejor contratar una agencia o desarrollar internamente?
Depende de capacidad técnica, velocidad, criticidad y mantenimiento. Una empresa con equipo interno puede necesitar apoyo solo en arquitectura o integración.
¿Qué presupuesto debería pedir?
Uno que separe implantación, costes mensuales y mantenimiento. Evita comparar solo la tarifa inicial.
¿Qué plataforma es mejor?
No existe una respuesta universal. La plataforma debe elegirse según proceso, volumen, APIs, seguridad y capacidad de mantenimiento.
