Haz una pregunta primero: menciona un sistema que hayáis creado que siga funcionando en producción hoy y la cifra que movió. Una agencia que realmente ha lanzado proyectos responderá en una frase, con un cliente, un proceso y un número. Una agencia que no lo ha hecho desviará la conversación hacia comparativas de modelos, un marco estratégico o un vídeo de demostración. Esa única pregunta descarta a la mayor parte del mercado antes de entrar en los detalles siguientes.
Las 12 preguntas y cómo suena una buena respuesta
1. ¿Qué proceso concreto automatizaréis primero y qué ahorro estimáis? Buena: "El seguimiento de presupuestos. Enviáis unos 60 presupuestos al mes y hacéis el seguimiento de forma manual; prevemos recuperar de 6 a 8 horas semanales y elevar la tasa de seguimiento al 100%". Mala: una lista de seis líneas de trabajo que empiezan en paralelo.
2. ¿Quién es el propietario del código, los prompts y las cuentas de API después? La única respuesta aceptable es: vosotros, y las cuentas están a vuestro nombre desde el primer día. Cualquier otra cosa significa que no podréis iros sin tener que reconstruirlo todo.
3. ¿Qué modelo y proveedor, y qué ocurre si suben los precios o lo retiran? Necesitas un modelo con nombre, un motivo para esa elección y una capa de abstracción para que sustituirlo sea un simple cambio de configuración y no una reconstrucción. Los modelos se deprecian en ciclos de 6 a 18 meses. Pregunta quién asume el coste de esa migración.
4. ¿A dónde van nuestros datos y se utilizan para entrenamiento? Los niveles de API para empresas y Azure OpenAI no entrenan con tus datos; los niveles de consumo sí pueden hacerlo. En el caso de datos sensibles, necesitas que el flujo de datos quede reflejado en el contrato, junto con una región específica designada.
5. ¿Funcionará dentro de las herramientas que ya usamos o tenemos que pasarnos a vuestra plataforma? Si la automatización solo vive en su cuenta o en su producto, tu proceso queda rehén de la relación comercial con ese proveedor.
6. ¿Cuál es el coste mensual de funcionamiento tras el lanzamiento, al margen de vuestra tarifa? Una respuesta real es un rango basado en estimaciones de volumen: "unos EUR 60-120 al mes para 1.000 conversaciones". Si no hay respuesta, significa que no han modelado tu volumen.
7. ¿Existe un proyecto piloto antes de asumir un compromiso mayor? Un caso de uso acotado, de 2 a 4 semanas, con precio fijo y un resultado cuantificado. Cualquier agencia segura de su trabajo aceptará ser evaluada primero en una pequeña escala.
8. ¿Qué ocurre cuando la AI se equivoca? Deben detallar tres aspectos: un paso de revisión humana en decisiones críticas, monitorización con alertas y un plan de contingencia documentado. Decir "nuestra precisión es del 95%" sin una cola de revisión significa que hay un 5% sin supervisión.
9. ¿Quién realiza exactamente el trabajo? Pide los nombres y el desglose de funciones entre la persona que asiste a la reunión y quien escribe el código. Subcontratar es perfectamente válido; ocultar la subcontratación, no.
10. ¿Cómo es el proceso de entrega? Repositorio, biblioteca de prompts, exportación de flujos de trabajo, una nota de arquitectura y de 4 a 10 horas de formación. Asegúrate de que figure en el presupuesto y no se quede en una promesa verbal.
11. ¿Cómo mediremos el éxito a los 90 días? Una o dos métricas acordadas antes de iniciar el desarrollo: horas ahorradas a la semana, tiempo de respuesta, tasa de cualificación o coste por documento procesado. Si la métrica se define después del lanzamiento, estará sesgada para ser favorable.
12. ¿En qué habéis fallado anteriormente? Toda agencia con experiencia real en producción ha tenido algún proyecto que no cumplió las expectativas y sabe explicar por qué. Un historial impecable tras dos años trabajando en AI suele ser síntoma de haber completado muy pocos proyectos.
Las 7 señales de alarma
- Solo demostraciones, sin referencias en producción. Crear una demo vistosa lleva un día y no demuestra nada sobre mantenimiento, casos extremos o integración.
- Empiezan hablando del modelo y no de tu proceso. Elegir el LLM adecuado requiere diez minutos. Saber adónde se van tus horas operativas es el verdadero proyecto.
- Una licencia disfrazada de desarrollo a medida. Cuota mensual, sin entrega final y sin propiedad. Eso es la suscripción a un producto. Puede ser la opción correcta, pero debe presupuestarse como tal.
- No ofrecen piloto, solo un contrato de 6 meses.
- Facturación por horas en un primer proyecto sin límite máximo. Estarás financiando su curva de aprendizaje asumiendo tú todo el riesgo.
- No mencionan el tratamiento de datos hasta que tú lo sacas. Cualquiera que haya implementado soluciones de AI para medianas empresas aborda el GDPR por iniciativa propia.
- Porcentajes garantizados. Afirmar "reduciremos vuestros costes un 40%" antes de examinar vuestros procesos es un argumento de ventas, no una estimación técnica.
Plantilla de evaluación para usar en la reunión
Puntúa cada criterio de 0 a 2 y suma el total. Si queda por debajo de 14 sobre 24, sigue buscando.
Asigna a cada criterio 0 para una respuesta deficiente, 1 para una respuesta parcial y 2 para una respuesta sólida.
- Referencias en producción. 0: ninguna. 1: solo demos. 2: clientes reales en activo, con cifras.
- Propiedad del código y las cuentas. 0: de ellos. 1: compartida. 2: tuya.
- Integración con tus herramientas actuales. 0: no. 1: en parte. 2: sí.
- Disponibilidad de proyecto piloto. 0: no. 1: difusa. 2: alcance y precio cerrados.
- Transparencia en costes de ejecución. 0: sin respuesta. 1: aproximada. 2: calculada según tu volumen.
- Gestión de errores y supervisión humana. 0: no se menciona. 1: se menciona. 2: integrada en la arquitectura.
- Métrica de éxito definida. 0: ninguna. 1: abstracta. 2: acordada y cuantificable.
- Entrega y formación incluidas en el presupuesto. 0: no. 1: verbal. 2: por escrito.
- Tratamiento de datos y GDPR. 0: esquivo. 1: a petición. 2: documentado en contrato.
- Plan para migraciones de modelos. 0: ninguno. 1: "ya se verá". 2: capa de abstracción y costes definidos.
- Equipo de desarrollo asignado. 0: no. 1: parcial. 2: sí.
- Transparencia sobre errores del pasado. 0: no. 1: esquiva la pregunta. 2: específico.
¿Agencia, consultor o contratación interna?
Un consultor entrega una propuesta estratégica; la implementación sigue dependiendo de ti. Un ingeniero de AI interno supone un salario de EUR 55.000 o más durante el primer año y necesita entre 3 y 5 meses para ser productivo, algo que solo compensa si existe un flujo continuo de trabajo de AI. Una agencia pone en marcha el primer sistema funcional en un plazo de 2 a 6 semanas con un coste por proyecto cerrado. La regla práctica: recurre a una agencia hasta que la AI represente una función a tiempo completo en tu empresa; entonces contrata internamente y mantén a la agencia para las áreas que tu equipo no cubra.
Qué hacer esta semana
Selecciona tres agencias. Envía a las tres el mismo informe de una página detallando un único proceso y solicita un presupuesto cerrado para un proyecto piloto. Las diferencias en sus respuestas, lo que te pregunten antes de presupuestar y la precisión de sus cifras te enseñarán mucho más que cualquier presentación corporativa.