Adopción y Gobernanza de IA

Políticas de uso, licenciamiento, agentes conectados a los datos del negocio y capacitación de equipos.

Partner de Anthropic, Microsoft y SAP. La recomendación parte de lo que tu empresa ya usa, no de un catálogo propio.

En la mayoría de las empresas la IA llegó antes que la estrategia: cuentas personales, herramientas construidas fuera de TI y licencias sin política detrás. El directorio pide avanzar y TI responde por que nada se salga de control.

El desafío no es frenar ese uso, sino gobernarlo: que la IA avance con reglas claras, costos conocidos y datos protegidos. Ordenarlo antes de repartir licencias es más barato que hacerlo con el incendio encima.

Cinco frentes de trabajo

Licenciamiento: qué contratar, para quiénes y a qué costo

Copilot, ChatGPT, Claude, Gemini. Cada plan cobra distinto: fijo por usuario, consumo por API o una mezcla. La pregunta que casi nadie responde solo es cuánto costará de verdad a fin de mes y qué control se gana o se pierde.

Ayudamos a decidir con criterio, no con la calculadora del proveedor:

Estimación de costo realista por escenario de uso y número de usuarios, incluido el consumo de API, que es donde aparecen las sorpresas
Qué nivel de control trae cada plan: auditoría, límites de uso, bloqueo de funciones riesgosas, gestión centralizada
Evaluación de renovaciones de Microsoft 365 bajo las condiciones vigentes desde julio de 2026
Sin comisión de ningún proveedor: trabajamos con los tres ecosistemas

Lo habitual es alinear la herramienta a la suite que ya se usa (Microsoft 365 → Copilot; Google → Gemini), sumar una opción avanzada para quienes le sacan más provecho y dejar el resto en cuentas oficiales.

Gobernanza del uso de IA

Cuando los equipos adoptan IA por su cuenta, la empresa acumula herramientas y automatizaciones sin inventariar: es el shadow AI. El riesgo sube cuando alguien pide acceso al ERP para que su herramienta funcione, y el control pasa a ser aparente.

Prohibir por decreto solo empuja el uso a canales menos visibles. El punto es que TI deje de construirlo todo y pase a habilitar con reglas.

Capacitar sin gobernanza acelera el shadow AI: tras cada taller la gente construye más por fuera. Por eso formación y carril oficial se entregan juntos.

Trabajamos ese frente en cuatro capas:

Inventario de herramientas, cuentas y agentes en uso, oficiales y no oficiales
Políticas de uso: qué datos pueden ir a qué herramientas, con qué cuentas y aprobadas por quién
Modelo de habilitación: champions por área, sandbox y un flujo para que lo construido pase por TI en vez de esquivarlo
Cumplimiento: la Ley 21.719 rige desde el 1 de diciembre de 2026, crea la Agencia de Protección de Datos y contempla multas de hasta 20.000 UTM. Se suman la Ley Marco de Ciberseguridad y la normativa sectorial

Praxia, la plataforma

Se sostiene en Praxia: formación permanente con tutor de IA sobre tu material, inventario vivo y tablero de adopción por equipo.

Agentes sobre los datos del negocio

Los informes existen: Power BI, SAP, planillas, sistemas propios. Lo que no existe es una forma directa de preguntarles algo.

Agentes conectados a los sistemas que la empresa ya tiene. Una gerencia pregunta cuánto se produjo este mes en la planta X y recibe la cifra, su origen y el detalle, sin esperar a que un analista arme el Excel.

Conectados a los modelos de datos existentes; no reemplazan la reportería, la hacen consultable
Perfiles de acceso: no todos los usuarios pueden preguntar todo
Operan en la infraestructura del cliente, con control de costo por consumo

El punto de partida habitual es un piloto acotado con un usuario de gerencia y un dominio de datos, en semanas.

Automatización de procesos con agentes

Hay procesos que el RPA nunca resolvió: formatos distintos, criterios que requieren interpretación, excepciones. Donde un RPA se detiene ante un campo que cambió de lugar, un agente lee el documento y decide.

Casos típicos:

Cruce de factura, orden de compra y recepción, con veredicto justificado por documento
Ingreso de órdenes de compra desde el correo directamente al ERP, con su flujo de aprobación
Reportería que hoy se arma a mano consolidando planillas
Validación de documentos y evidencias en terreno (fotos, formularios, actas)

Cada automatización se entrega con registro auditable: qué decidió el agente y por qué.

Capacitación de equipos

Programas sobre el trabajo real de cada área, no cursos genéricos de prompts, con módulos separados para usuarios y equipos técnicos. Formato, duración y tamaño de los grupos salen del diagnóstico.

La capacitación es lo que hace que las licencias se usen: sin ella, una parte importante de lo que se paga queda ocioso.

Por dónde empezar

Assessment AI-Ready

La mayoría de las iniciativas de IA no fracasa por el modelo, sino por la base sobre la que se implementa. Antes de invertir conviene saber sobre qué se está construyendo.

Ubica a tu empresa en el mapa del viaje y entrega el plan priorizado. Diez días hábiles sobre cinco dimensiones:

Dimensión

Qué evalúa

Conexión

Qué sistemas pueden alimentar a la IA y cómo

Datos

Calidad, acceso y protección de la información

Documentación

Qué se sabe, y qué no, de los sistemas actuales

Seguridad

Riesgos de fuga, accesos y cumplimiento normativo

Adopción

Quién usa IA hoy, con qué herramientas, con qué reglas

Entregables: puntaje por dimensión, inventario del uso existente (incluido el no oficial), plan priorizado por retorno y presupuesto de la fase siguiente.

Alcance y precio fijos. Sin facturación por hora.

Cómo trabajamos

Todo opera en nube privada Azure o en el tenant del cliente: los datos no salen de su infraestructura ni entrenan modelos de terceros. Cada implementación pasa por validación humana antes de tocar producción.

Partner de Anthropic, Microsoft y SAP.

Trabajo reciente

Programa de adopción de Microsoft Copilot · ~70 usuarios · Manuka

Programa de capacitación en IA · 150 personas en 5 grupos, con módulo técnico adicional · Empresa de servicios financieros

Agente conversacional sobre datos de producción para gerencia general · Empresa pesquera

Preguntas frecuentes

Llegamos por el partnership con Anthropic. ¿Trabajan solo con Claude?

No. Somos partner de Anthropic, Microsoft y SAP. La recomendación parte de la suite que tu empresa ya usa, no de la nuestra.

¿Nuestros datos quedan expuestos a modelos públicos?

No. Corre en nube privada o en tu infraestructura, con NDA cuando el proyecto lo requiere. Los datos no entrenan modelos.

¿Cómo calculo cuánto me va a costar realmente?

Es uno de los puntos donde acompañamos. Los estimadores genéricos dan rangos tan amplios que no sirven para decidir. Modelamos el costo por escenario real, con consumo de API, para que la cifra aguante ante finanzas.

¿Necesitamos tener licencias contratadas antes de partir?

No, y suele ser mejor no tenerlas. Parte del diagnóstico es determinar qué contratar y cuántas licencias se justifican según el uso real esperado.

¿Qué pasa con lo que los equipos ya construyeron por su cuenta?

No se bloquea de entrada. Se inventaría, se evalúa el riesgo y lo que aporta valor se encauza con reglas.

¿Por dónde se empieza?

Por el Assessment AI-Ready: 10 días, alcance y precio fijos. Con el diagnóstico en la mano, cada iniciativa posterior tiene prioridad, presupuesto y responsable.

Empezar con un diagnóstico, no con una compra

Assessment AI-Ready: 10 días hábiles, cinco dimensiones, alcance y precio fijos.