Cómo preparar un proyecto sólido de IA
Para que un proyecto tenga sentido, conviene seguir un proceso claro.
Paso 1. Detectar el problema real
Antes de hablar de herramientas, hay que entender dónde duele.
Preguntas útiles:
- ¿Dónde se pierde más tiempo?
- ¿Dónde aparecen más errores?
- ¿Qué procesos dependen demasiado de personas concretas?
- ¿Qué información cuesta encontrar?
- ¿Qué decisiones llegan tarde por falta de datos?
- ¿Qué tareas se repiten cada semana?
- ¿Qué procesos no escalan si aumenta el volumen?
Paso 2. Convertir el problema en un caso de uso
Un caso de uso debe explicar claramente:
- qué proceso se quiere mejorar
- quién lo utiliza
- qué datos necesita
- qué cambiaría respecto a la situación actual
- qué resultado se espera conseguir
Ejemplo débil:
Queremos aplicar IA en operaciones.
Ejemplo mejor:
Queremos automatizar la lectura y clasificación de solicitudes internas para reducir tiempos de respuesta y liberar capacidad del equipo.
Paso 3. Estimar impacto
Un proyecto debe justificar qué puede cambiar.
El impacto puede medirse en:
- horas liberadas
- reducción de errores
- reducción de tiempos
- mejor acceso a información
- menor dependencia de personas clave
- mayor trazabilidad
- mejor toma de decisiones
- mejora de productividad
Paso 4. Definir alcance y presupuesto
Un buen proyecto debe tener límites claros.
Hay que definir:
- qué entra
- qué no entra
- qué fases tendrá
- qué perfiles participan
- qué tecnología se necesita
- qué gastos son elegibles
- qué presupuesto se estima
Paso 5. Preparar la ejecución
El proyecto no debe ser solo subvencionable. Debe ser ejecutable.
Eso significa que debe haber:
- sponsor interno
- áreas implicadas
- datos disponibles o plan para prepararlos
- proveedor tecnológico cualificado
- plan de adopción
- criterios de éxito
- seguimiento posterior
Cómo puede ayudarte Raona
Raona ayuda a empresas industriales a convertir la ayuda SPRI en un proyecto real de IA, dato, automatización o adopción.
No somos una gestoría de subvenciones.
No nos limitamos a decirte “pide la ayuda”.
Ayudamos a responder la pregunta importante:
¿Qué proyecto de IA tiene sentido para mi empresa, cómo lo planteo bien y cómo lo convierto en algo ejecutable?
Primera valoración
Revisamos si la empresa cumple los requisitos básicos y si puede haber un proyecto con sentido.
Identificación del caso
Analizamos dónde puede ayudar la IA dentro de la empresa.
Buscamos problemas reales, no ideas genéricas.
Definición del proyecto
Aterrizamos el caso en un proyecto concreto.
Definimos:
- objetivo
- alcance
- impacto esperado
- requisitos técnicos
- fases
- presupuesto
- entregables
- encaje con la ayuda
Acompañamiento técnico
La empresa beneficiaria solicita la ayuda.
Raona puede aportar la definición técnica y actuar como partner tecnológico para ejecutar el proyecto.
Ejecución
Si el proyecto avanza, Raona puede acompañar la implantación, adopción, integración y evolución posterior.
Bloque de autoridad a insertar por marketing
En Raona hemos acompañado a [número] empresas en proyectos de automatización, dato, adopción e inteligencia artificial aplicada a negocio.
Hemos trabajado con organizaciones de sectores como [sectores] y con compañías como [clientes/casos permitidos].
Nuestro enfoque combina tecnología, adopción y ejecución para que la IA no se quede en una prueba aislada.
Datos a insertar:
- [número de empresas acompañadas]
- [número de proyectos IA / automatización / dato ejecutados]
- [clientes mencionables]
- [sectores fuertes: industria, energía, pharma, retail, servicios, etc.]
- [dato de Microsoft Partner si aplica]
- [caso de éxito autorizado]
Testimonios o prueba social
Este bloque es importante para convertir, pero no debemos inventarlo.
Marketing debe insertar testimonios reales o claims validados.
Formato recomendado de testimonio
“Con Raona conseguimos pasar de una idea general de IA a un proyecto claro, priorizado y accionable para el negocio.”
[Nombre Apellido]
[Cargo]
[Empresa]
Formato recomendado de caso breve
Cliente: [empresa o sector si no se puede mencionar el nombre]
Reto: [problema inicial]
Solución: [qué hizo Raona]
Resultado: [impacto medible o cualitativo]
Ejemplo con placeholders:
Cliente: Empresa industrial de [sector]
Reto: Procesos internos con alta carga manual y dependencia de personas clave.
Solución: Definición de casos de uso de IA y automatización para reducir fricción operativa.
Resultado: [X horas/mes liberadas], [X% reducción de tiempo] o [mejora cualitativa validada].
No publicar cifras si no están validadas.