Gobierno
Quién decide, quién valida, cómo se prioriza y qué controles se aplican antes de producción.
Reto empresarial
Pasar de automatizaciones dispersas a una capacidad corporativa gobernada.
Iberdata ya automatizaba de forma informal: hojas de cálculo, macros, plantillas y atajos personales. El problema era convertir esa energía en un sistema seguro, medible y escalable.
Arquitectura
Stack con n8n, Supabase, OpenAI API y Playwright, justificando alternativas y límites.
Impacto
Adopción, tiempos, errores, trazabilidad, ahorro operativo y riesgos de implantación.
Evidencia transformada en consultoria
El examen se convierte en un caso empresarial legible.
El contenido del informe se presenta como blueprint web: gobierno, priorizacion, arquitectura, pilotos, adopcion y medicion. Asi se ve capacidad de resolver un problema real, no solo conocimiento teorico.
Modelo objetivo
Oficina de IA y Automatizacion
Un CoE federado para pasar de iniciativas aisladas a un portfolio priorizado, medible y gobernado, con propietarios de negocio y control tecnico.
NegocioOwners, casos de uso y aceptacion.
CoE IAMetodo, patrones, datos y automatizacion.
RiesgoDPO, CISO, permisos y trazabilidad.
MedicionKPIs, ROI, uso y calidad.
Impacto alto
RAG documentalAlto valor, requiere control de calidad y permisos.
Registro de pedidosAhorro operativo, reglas claras y baja ambiguedad.
Macros existentesOrdenar, documentar y decidir si migran o se retiran.
Experimentos IAEntrar solo con sponsor, dato y metrica definida.
Esfuerzo y riesgo controlados
Modelo operativo
Un CoE federado: método central, propiedad en negocio.
La propuesta evita dos errores habituales: centralizar todo hasta crear cuello de botella o dejar que cada área automatice sin control. El CoE define método, seguridad, plataforma y medición; las áreas mantienen ownership del proceso, reglas y aceptación.
IntakeScorecardDPO/CISOProcess OwnerRunbooksKPIs
CoE centralMétodo, arquitectura, gobierno, seguridad y medición.
Áreas de negocioProcesos, reglas, casos de prueba y aceptación.
Comité IAPortfolio, presupuesto, priorización y puertas de decisión.
RAG documentalConsulta interna con permisos, evaluación y trazabilidad.
n8n + SupabaseOrquestación, datos, logs y automatización de procesos.
Roadmap 12 semanasDiagnóstico, diseño, construcción, adopción y producción.
Dos pilotos
IA donde aporta criterio; automatización donde manda la regla.
La propuesta separa una solución documental con LLM/RAG y una automatización administrativa determinista. Ese criterio es importante: no todo problema mejora metiendo IA generativa.
| Solución | Objetivo | Stack | Control clave |
|---|---|---|---|
| Soporte documental LLM/RAG | Responder preguntas internas sobre manuales, procedimientos y documentación corporativa. | OpenAI API, embeddings, Supabase, n8n, control de permisos. | Respuestas con cita verificable, evaluación de calidad y permisos por documento. |
| Registro diario de pedidos | Reducir captura manual, errores y retrabajo en un proceso administrativo repetitivo. | n8n, API/HTTP, CSV/XLSX, Supabase, Playwright solo si no hay API. | Logs, reintentos, clasificación de excepciones y supervisión humana. |
Capacidades demostradas
El valor esta en saber convertir IA en operacion gobernada.
Esta pagina vende una habilidad muy buscada: detectar oportunidades, diseñar el modelo operativo, elegir tecnologia con criterio y preparar adopcion real en una empresa.
Consultoria de procesos
Lectura de operaciones internas, cuellos de botella, dependencias y criterios de priorizacion.
Gobierno de IA
Roles, comite, DPO/CISO, puertas de decision, permisos y responsabilidad por caso de uso.
Arquitectura RAG
Embeddings, base documental, trazabilidad, evaluacion de respuesta y gestion de conocimiento.
Automatizacion no generativa
Separacion profesional entre tareas que necesitan IA y tareas que funcionan mejor con reglas.
Roadmap y adopcion
Sprints, usuarios piloto, UAT, formacion, feedback y escalado progresivo.
Medicion de negocio
KPIs de tiempo, error, calidad, uso, coste y retorno para decidir continuidad.
Arquitectura
La herramienta se elige por riesgo, escalabilidad, coste y valor.
El examen no se quedó en “usar IA”. Definió una arquitectura con criterios de adopción, seguridad, observabilidad y mantenimiento.
| Componente | Función | Decisión profesional |
|---|---|---|
| n8n | Orquestador de procesos, programación, reintentos y manejo de errores. | Elegido por rapidez de implantación, trazabilidad y portabilidad. |
| Supabase | Base de datos, autenticación y reglas de acceso por rol/fila. | Permite control de datos, evidencias y escalabilidad sobre PostgreSQL. |
| OpenAI API | LLM, embeddings y generación de respuestas en el piloto RAG. | Se usa solo donde aporta comprensión semántica, no en tareas deterministas. |
| Playwright | Automatización de interfaz cuando no exista API disponible. | Tratado como último recurso por fragilidad y mantenimiento. |
| CoE | Método, estándares, intake, scorecard, revisión y portfolio. | Evita automatizaciones aisladas sin ownership, seguridad ni medición. |
Roadmap
12 semanas organizadas en sprints, entregables y puertas de decisión.
La propuesta baja el business case a ejecución. Cada sprint tiene objetivo, validación y dependencias, lo que ayuda a que dirección, negocio y tecnología puedan avanzar sin ambigüedad.
Diagnóstico
Línea base, muestra real, usuarios piloto, datos y volumen.
Diseño
Intake, scorecard, arquitectura, permisos y riesgos.
Construcción
Flujos n8n, Supabase, RAG, pruebas y automatización.
Excepciones
Reintentos, logs, fallback, calidad y supervisión humana.
Adopción
Formación por rol, UAT, feedback y soporte operativo.
Producción
Go/no-go, métricas, runbooks y plan de escalado.
Diagnostico y diseno
Levantamiento de procesos, linea base, criterios de priorizacion, permisos, riesgos y arquitectura inicial.
Construccion y excepciones
RAG documental, automatizacion administrativa, logs, reintentos, pruebas y fallback con supervision humana.
Adopcion y produccion
Usuarios piloto, UAT, formacion por rol, go/no-go, runbooks, indicadores y plan de escalado.
ControlAntes de automatizar
Owner de negocio, datos disponibles, volumen, riesgo y KPI acordado.
ControlAntes de IA generativa
Necesidad semantica real, documentacion fiable, permisos y evaluacion de respuesta.
ControlAntes de produccion
Logs, alertas, fallback, soporte, formacion y decision go/no-go.
Riesgos y controles
Un buen proyecto de IA también dice qué puede salir mal.
El caso incluye riesgos genéricos de IA y riesgos concretos de este diseño. Presentarlos así demuestra criterio de implementación, no solo entusiasmo por herramientas.
Mitigar con clasificación documental, permisos, mínimo privilegio y segregación de funciones.
Evaluar respuestas, exigir citas verificables y controlar documentación obsoleta.
Documentación obligatoria, revisión por pares y componentes portables sobre PostgreSQL.
Usuarios piloto, comunicación antes de construir y canal de feedback conectado al backlog.
Playwright solo cuando no hay API, con pruebas, logs y mantenimiento explícito.
Hipótesis sustituidas por datos reales al cerrar Sprint 0 y medir línea base.