Casos de uso

Aplicaciones reales de IA agéntica en operaciones, finanzas y administración de empresas mid-size.

Agente de análisis de rentabilidad por cliente o proyecto: visibilidad que el ERP no da

La empresa conoce sus ingresos totales y sus costos globales, pero no sabe con precisión qué clientes o proyectos son rentables y cuáles consumen recursos por encima de lo facturado. El análisis requiere cruzar datos de facturación, horas imputadas, costos directos e indirectos, y nadie tiene tiempo de hacerlo de forma recurrente. Las decisiones de pricing y renovación se toman sin datos de rentabilidad real.

Explorar caso

OperationsIntegration

Agente de onboarding de proveedores: validación y alta sin carga administrativa

Dar de alta a un proveedor nuevo implica recolectar documentación, verificar datos fiscales, validar que no esté en listas de riesgo, crear el registro en el ERP y comunicar al área solicitante. El proceso puede tardar entre 3 y 10 días hábiles, depende de que varias personas recuerden hacer su parte, y genera errores frecuentes: datos fiscales incorrectos, documentación incompleta, registros duplicados.

Explorar caso

Finance

Agente de preparación de informes para consejo y dirección: del dato al borrador en horas

Preparar el informe de dirección implica extraer datos de varias fuentes (ERP, CRM, hojas de cálculo), consolidarlos, redactar el análisis narrativo y formatear la presentación. El proceso es manual, repetitivo y propenso a errores de versión. El CFO o su equipo invierten tiempo en trabajo de ensamblaje que no requiere su criterio, pero que no pueden delegar fácilmente.

Explorar caso

FinanceIntegration

Agente de reconciliación de gastos de tarjeta corporativa: control sin hojas de cálculo

El equipo de administración dedica entre 10 y 20 horas mensuales a revisar extractos de tarjeta, cruzar tickets y justificantes, identificar gastos sin soporte y perseguir a empleados para completar la documentación. El proceso es reactivo, se concentra al cierre del mes y genera fricciones internas.

Explorar caso

Operations

Agente de respuesta a solicitudes internas frecuentes: menos interrupciones al equipo de administración

El equipo de administración dedica entre 5 y 15 horas semanales a responder solicitudes internas que en su mayoría son repetitivas y tienen respuesta estándar. Cada interrupción tiene un costo de contexto. El equipo no puede priorizar trabajo de mayor valor porque el volumen de consultas no para.

Explorar caso

Operations

Agente de seguimiento de contratos y vencimientos: sin renovaciones perdidas ni sorpresas

Los contratos viven en carpetas de correo, drives compartidos o archivos físicos. Nadie tiene visibilidad centralizada de qué vence cuándo, qué condiciones aplican o qué contratos se renuevan automáticamente en condiciones desfavorables. El equipo se entera de un vencimiento cuando ya es tarde o cuando el proveedor lo notifica.

Explorar caso

FinanceIntegration

Automatización de cuentas por pagar: cómo justificar el ROI antes de construir nada

Cada factura de proveedor pasa por una cadena manual: alguien la recibe, la revisa, la codifica contra la orden de compra o el centro de costo correspondiente, la sube al ERP y la enruta para aprobación. Cuando el volumen de facturas crece, esta cadena se vuelve el cuello de botella del cierre de cuentas por pagar, genera pagos duplicados o tardíos, y deja poca trazabilidad sobre en qué paso se está atascando cada factura. Además, esa falta de trazabilidad complica las auditorías internas y externas: cuando un proveedor reclama un pago que considera atrasado, reconstruir en qué paso exacto quedó detenida la factura puede tomar horas de búsqueda manual entre el correo, el ERP y las hojas de cálculo intermedias que usa cada persona del equipo. El problema no es solo operativo: es también de decisión. Antes de justificar el proyecto internamente, el CFO necesita responder a las dos objeciones que casi siempre aparecen primero — presupuesto y retorno — con datos, no con promesas.

Explorar caso

ManufacturingIntegration

Caso real: presupuestos automáticos para un fabricante de puertas a medida (piloto de €2.500)

Este es un caso real de nuestro pipeline, anonimizado: un fabricante español de puertas a medida, de tamaño mid-size, con su operación corriendo sobre Velneo como ERP. Cada pedido de un cliente requiere un presupuesto que combina medidas específicas, materiales, acabados y reglas de tarificación que varían según el modelo — un proceso que hoy hace una persona a mano, cruzando el pedido contra las tablas de precios y la configuración del producto dentro del ERP. Cuantos más pedidos entran, más se convierte esta tarea en el cuello de botella entre el interés del cliente y la propuesta comercial: cada día que tarda un presupuesto en salir es un día en el que el cliente puede estar comparando con otro proveedor. Este cuello de botella no es solo interno: en un sector donde varios fabricantes compiten por el mismo pedido, la velocidad de respuesta comercial es en sí misma una ventaja competitiva, y un presupuesto que tarda días en salir puede costar el pedido incluso cuando el producto final sería competitivo en precio.

Explorar caso

FinanceIntegration

Conciliación bancaria automática: cierre mensual sin cruces manuales de extractos

El cierre mensual se retrasa de forma sistemática porque la conciliación bancaria se hace de forma manual: alguien del equipo contable exporta cada extracto, lo cruza contra los asientos registrados y anota a mano las diferencias — pagos duplicados, importes que no coinciden, movimientos que llegaron en una fecha distinta a la registrada. Cuantas más cuentas bancarias tiene la empresa, más crece el trabajo, y el proceso suele depender de una sola persona que conoce los atajos y las excepciones históricas, lo que genera un punto único de fallo cuando esa persona está de vacaciones o cambia de puesto. Muchos equipos saben que este cruce se podría automatizar, pero no tienen a nadie disponible internamente para construirlo y mantenerlo: en nuestro pipeline real de los últimos 12 meses, 'falta de recursos internos' aparece 13 veces como motivo explícito para no avanzar con una automatización de este tipo, casi siempre planteada como 'lo sabemos, pero no tenemos quién lo arme'.

Explorar caso

FinanceIntegration

Visibilidad en tiempo real sobre el gasto de compras: la pregunta que todo CFO hace antes del cierre

La pregunta parece simple — cuánto ha comprometido la empresa en gasto este mes — pero la respuesta real está repartida entre órdenes de compra abiertas, facturas de proveedor pendientes de registrar y gastos con tarjeta corporativa que todavía no llegaron al ERP. El CFO termina reconstruyendo esa foto a mano, cruzando reportes de distintos sistemas, y para cuando la tiene lista, ya cambió. La consecuencia no es solo pérdida de tiempo: es tomar decisiones de gasto — aprobar o frenar una compra, ajustar el presupuesto de un departamento — con información que tiene semanas de retraso respecto a la realidad del negocio. Aun sabiendo que este es un problema resoluble con IA, muchos CFO dudan en avanzar porque la validación humana sigue pesando en la decisión final: en nuestro pipeline real de los últimos 12 meses, 'la validación humana sigue siendo necesaria' aparece 12 veces como objeción explícita al proponer este tipo de agente, y 'estoy demasiado ocupado' otras 8 — ambas reflejan el mismo miedo de fondo: delegar visibilidad de gasto sin perder control sobre la decisión final.

Explorar caso