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Catálogo de servicios de IA para PYMES (España & Portugal)

1. Estrategia y detección de oportunidades (AI Advisory)

Objetivo: Identificar dónde aplicar IA con impacto real en negocio.

Servicios:

* Identificación de **casos de uso de IA por sector** (retail, industria, servicios, etc.)
* Workshops ejecutivos de **AI awareness & ideación**
* Evaluación de procesos actuales (AS-IS vs TO-BE con IA)
* Benchmark competitivo (qué están haciendo otros)
* Definición de roadmap de adopción IA (12–36 meses)

Valor: muchas pymes no saben por dónde empezar; esta fase evita invertir en casos irrelevantes 

2. Análisis de ROI y business case

Objetivo: Justificar económicamente la inversión.

Servicios:

* Modelado de **ROI, TCO y payback**
* Identificación de quick wins vs proyectos estratégicos
* Estimación de ahorro (coste laboral, eficiencia) y revenue uplift
* Simulación de escenarios (best / realistic / worst case)
* Definición de KPIs de éxito

Clave para pymes: inversiones típicas en IA pueden ir desde 5.000€ hasta 60.000€ según complejidad 

3. Priorización de casos de uso (Portfolio AI)

Objetivo: decidir qué hacer primero.

Servicios:

* Matriz impacto vs esfuerzo
* Clasificación:

 * MVP (rápido impacto)
 * POC (validación técnica)
 * Escalado (producción)
* Diseño de roadmap de entregas incrementales
* Gestión del backlog de iniciativas IA

4. Diseño y ejecución de MVP / POC

Objetivo: validar rápido antes de invertir fuerte.

Servicios:

* Desarrollo de prototipos (chatbots, copilots, automatización)
* Integración con herramientas existentes (CRM, ERP)
* Validación con usuarios reales
* Métricas de adopción y feedback
* Iteración rápida (Lean AI)

Ejemplo real: asistentes IA ya ejecutan tareas operativas como facturación o inventario en pymes 

5. Data & AI Readiness (datos para IA)

Objetivo: preparar la base de datos para IA.

Servicios:

* Auditoría de datos (calidad, disponibilidad, silos)
* Diseño de arquitectura de datos
* Modelado de datos para IA (features, embeddings)
* Data pipelines (ETL/ELT)
* Gobierno del dato (data governance)

Muchas soluciones de IA fallan por mala calidad de datos, no por el modelo.

6. Repositorios de datos y conocimiento

Objetivo: crear la base para sistemas tipo RAG.

Servicios:

* Implementación de:

 * Data lakes / data warehouses
 * Bases vectoriales
* Indexación de documentos (PDF, CRM, emails)
* Sistemas de búsqueda inteligente
* Knowledge graphs

7. Arquitectura e infraestructura de IA

Objetivo: definir dónde y cómo correr la IA.

Servicios:

* Evaluación:

* Cloud vs on-prem vs híbrido
* Dimensionamiento:

* GPU (A100, L40, etc.)
* CPU / almacenamiento
* Diseño de arquitectura:

* Kubernetes / containers
* inferencia vs entrenamiento
* Optimización de costes (FinOps AI)

Plataformas como Google Cloud AI o Microsoft Azure AI permiten escalar sin grandes inversiones iniciales 

8. Selección de modelos y tecnología

Objetivo: elegir el stack correcto.

Servicios:

* Selección de modelos:

* LLMs (OpenAI, open source, etc.)
* modelos de visión / voz
* Decisión:

* API vs modelo propio
* fine-tuning vs RAG
* Evaluación de proveedores
* Estrategia multi-modelo

9. Desarrollo de soluciones IA (AI Engineering)

Objetivo: construir soluciones reales.

Servicios:

* Desarrollo de:

* copilots internos
* chatbots de atención al cliente
* automatización documental
* predicción (ventas, demanda)
* Integración con sistemas empresariales
* Desarrollo de APIs IA

IA ya se usa para marketing, ventas y gestión empresarial en 

múltiples herramientas como CRM y ERP inteligentes 

10. Ciclo de vida de aplicaciones IA (LLMOps / MLOps)

Objetivo: industrializar la IA.

Servicios:

* CI/CD para modelos
* Monitorización de modelos (drift, performance)
* Evaluación continua
* Versionado de modelos y prompts
* Gestión de experimentos

11. Operación y gestión de soluciones IA

Objetivo: mantener sistemas funcionando.

Servicios:

* Soporte técnico (L1, L2, L3)
* Monitorización de uso y costes
* Gestión de incidencias
* Mejora continua (feedback loop)
* Optimización de prompts y pipelines

12. Seguridad, compliance y regulación

Objetivo: cumplir normativa europea.

Servicios:

* Evaluación de cumplimiento con:

* AI Act Europeo
* GDPR
* Clasificación de riesgos de IA
* Auditorías de seguridad IA
* Protección contra:

* prompt injection
* data leakage
* Gobierno de IA (AI governance)

En Europa, el compliance es crítico para evitar sanciones y riesgos legales.

13. Propiedad intelectual y legal IA

Objetivo: proteger activos y evitar conflictos legales.

Servicios:

* Análisis de derechos sobre contenido generado por IA
* Políticas internas de uso de IA
* Revisión de licencias de modelos
* Gestión de datos sensibles
* Estrategia de propiedad intelectual

14. Testing, validación y calidad de IA

Objetivo: asegurar fiabilidad.

Servicios:

* Testing funcional de IA
* Evaluación de outputs (hallucinations, sesgos)
* Red teaming (ataques a modelos)
* Validación de datasets
* Testing automatizado de prompt

15. Servicios avanzados 

* AI Agents autónomos (multi-agente)
* Automatización end-to-end de procesos
* AI para toma de decisiones (decision intelligence)
* Optimización de visibilidad en buscadores IA (nuevo SEO para IA) ([Cadena SER][7])
* Integración con IoT / edge AI
* Simulación y gemelos digitales

**4 ofertas claras para pymes:**

1. **AI Starter (5k–15k €)**

  * diagnóstico + Diseño de 1 MVP

2. **AI Growth (15k–40k €)**

  * varios casos de uso + diseño de data + diseño de integración

3. **AI Scale (40k–100k €)**

  * Propuesta de industrialización + Diseño de MLOps + Definiciones y propuesta de governance

4. **AI Managed Services (suscripción)**

  * Diseño de soporte + Diseño de optimización continua

5. **Visita para primera consulta 100 euros la hora en Peninsula (mínimo 3hs fuera de Madrid)

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El mercado está evolucionando hacia:

* IA como servicio (AIaaS)
* agentes autónomos
* integración total con procesos

Y las pymes están empezando a adoptarlo rápido porque:

* reduce costes operativos
* automatiza tareas repetitivas
* mejora decisiones con datos