¿Qué hace una consultoría de Inteligencia Artificial?

Una consultoría de IA diagnostica dónde la inteligencia artificial puede generar impacto real en tu operación (reducción de costos, aumento de ventas, velocidad de respuesta), diseña la solución técnica, la implementa y capacita a tu equipo para operarla. En WITS no vendemos tecnología por vender: empezamos con KPIs medibles y terminamos con el ROI demostrado.

¿Cuánto cuesta implementar un agente de IA en mi empresa?

Un MVP de agente de IA para un caso de uso acotado va desde $150,000 MXN (3-4 semanas, 1 integración) hasta $500,000+ MXN para soluciones con múltiples integraciones, RAG sobre documentación propietaria y despliegue productivo con monitoreo. El rango final depende de volumen de transacciones, complejidad de integraciones y nivel de seguridad requerido.

¿En cuánto tiempo veo resultados de un proyecto de IA?

Entregamos MVPs en 4-8 semanas, con demos funcionales cada semana desde la segunda. Los resultados medibles de negocio (reducción de tiempo de respuesta, automatización de tareas, ahorros en costos) suelen verse en las primeras 2-4 semanas después del lanzamiento a producción.

¿Atienden empresas fuera de Guadalajara y Jalisco?

Sí. Aunque nuestra oficina está en Guadalajara, Jalisco, trabajamos con empresas en todo México y hemos entregado proyectos para clientes en CDMX, Monterrey, Bajío, y también en Estados Unidos. Todo el trabajo se coordina de forma remota con sesiones presenciales según se requiera.

¿Qué diferencia hay entre un chatbot tradicional y un agente de IA?

Un chatbot tradicional sigue flujos predefinidos con árboles de decisión: si el usuario dice X, responde Y. Un agente de IA razona sobre el contexto, consulta información en tiempo real (RAG), decide qué herramienta usar (tool use), ejecuta acciones en tus sistemas (APIs, base de datos, correos) y aprende de los resultados. El agente no sugiere: ejecuta.

¿Necesito tener mis datos organizados antes de adoptar IA?

No necesariamente. Parte de nuestro servicio de Data Engineering es ordenar y conectar tus fuentes de datos (ERPs, CRMs, hojas de cálculo, APIs de proveedores). Podemos empezar con un caso de uso acotado que no dependa de datos complejos y escalar desde ahí, o hacer el trabajo de data foundation en paralelo.

¿Cómo miden el ROI de un proyecto de IA?

Desde la fase de Descubrimiento definimos KPIs claros con cliente: tiempo de respuesta, horas-persona ahorradas, leads calificados, tasa de conversión, reducción de costos, errores evitados, etc. Instrumentamos el sistema para medirlos desde día uno y entregamos dashboards con la comparación antes/después. Si el ROI no se demuestra, no ha terminado el proyecto.

¿Trabajan con PyMEs o solo con corporativos?

Trabajamos con ambos. Tenemos proyectos con empresas pequeñas de 10-50 personas (Patrimind, ABSA) y con corporativos Fortune 500 (Coca-Cola, Bimbo, GEPP vía DaLi). El alcance del proyecto se ajusta al presupuesto y al problema; lo que no negociamos es la calidad técnica.

¿Qué pasa con la privacidad y seguridad de mis datos al usar LLMs?

Respetamos las políticas de datos de tu organización. Podemos usar LLMs self-hosted (Llama, Mistral) cuando los datos no pueden salir de tu infraestructura, o proveedores enterprise (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI) con acuerdos de no-entrenamiento. Cifrado en tránsito y en reposo, logs auditables, y cumplimiento con LFPDPPP (México) y GDPR cuando aplica.

¿WITS ofrece capacitación al equipo después del lanzamiento?

Sí. El servicio de Consultoría en IA incluye capacitación al equipo técnico y de negocio para operar y evolucionar la solución. También ofrecemos talleres específicos de ChatGPT/Claude para equipos de operaciones, ventas y marketing, y documentación técnica completa que tu equipo puede consultar sin depender de nosotros.

DaLi / Coca-Cola · Infraestructura masiva

Infraestructura para 500M+ cupones — DaLi / Coca-Cola, GEPP, Bimbo

Cero downtime en campañas activas. Redenciones procesadas en < 200ms incluso en picos de 50k req/s.

Duración

6 meses

Equipo

6 ingenieros

Industria

Bebidas / Retail / FMCG

Stack

AWS · Node.js · Python · RDS Aurora · Load Balancers · Redis

Problema

Gestionar campañas de 500M+ cupones de megas gratis para Coca-Cola, GEPP y Bimbo requiere infraestructura que soporte picos de tráfico de millones de redenciones simultáneas sin fallar.

Solución

Diseñamos arquitectura distribuida en AWS con balanceadores de carga, RDS Aurora multi-AZ, Redis para caché de validación y queues para procesamiento asíncrono. Observabilidad con CloudWatch + Grafana.

Implementación

Cómo lo construimos

01Arquitectura multi-región AWS con failover automático (us-east-1 + us-west-2)
02RDS Aurora MySQL multi-AZ con read replicas para absorber consultas de validación
03Redis Cluster para cache de cupones válidos — reduce carga en DB en 95% durante picos
04SQS queues + Lambda para procesamiento asíncrono de redenciones (eventual consistency aceptable)
05API Gateway + Lambda edge para validación sub-200ms en cualquier geografía mexicana
06Dashboards Grafana en tiempo real para equipos de operaciones de marca

Resultados medibles