Consultoría Estratégica en Inteligencia Artificial

Nuestro Modelo de Consultoría

• Metodología de Trabajo ARES-AI ©

• Diagnóstico global (Capacidades de las Personas, Procesos repetitivos e ineficientes)

• Desarrollo de plan de Capacitaciones en uso Profesional de la IA Gen

• Priorización de quick wins

• Formar un comité interno de IA.

• Promover Innovación Abierta en alianzas con startups y universidades

• Casos piloto, métricas y escalamiento

ARES-AI Framework ©

El marco combina tres pilares teóricos que actúan de forma integrada:

• Agilidad (Agile): uso de metodologías iterativas (Scrum, Kanban) para implementar IA en ciclos cortos, adaptables y centrados en el usuario.

• Responsabilidad y Ética (Responsible AI): alineamiento con marcos como el AI Act de la Unión Europea, garantizando transparencia, equidad, explicabilidad, privacidad y gobernanza.

• Sostenibilidad: integración de criterios ambientales, sociales y económicos para que la adopción de IA contribuya a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).
  

El enfoque se centra en entregar valor continuo, reducir riesgos éticos y medioambientales, y promover la innovación tecnológica con impacto social positivo.

Guía de Implementación de ARES-AI Framework ©

Cada fase puede transformarse en una sección del módulo Gamma, con subtítulos, objetivos, actividades y ejemplos.

Fase 1. Preparación y Evaluación

• Evaluar la madurez digital, la infraestructura y la cultura organizacional.

• Identificar brechas de capacidades y oportunidades donde la IA genere valor.

• Elaborar un diagnóstico inicial y hoja de ruta preliminar.

Fase 2. Diseño y Prototipado

• Definir objetivos y KPIs alineados con la estrategia de la empresa.

• Diseñar soluciones ágiles y responsables, aplicando principios éticos desde el inicio.

• Incorporar criterios de sostenibilidad (eficiencia energética, impacto ambiental).

• Usar prototipos rápidos y feedback iterativo.

Fase 3. Desarrollo e Implementación

• Aplicar un desarrollo iterativo con entregas incrementales.

• Validar modelos con pruebas éticas y regulatorias (AI Act, privacidad, sesgos).

• Implementar infraestructuras sostenibles y optimización de recursos.

Fase 4. Monitoreo y Optimización

• Establecer sistemas de monitoreo continuo y KPIs actualizados.

• Recolectar feedback de usuarios y stakeholders.

• Ejecutar análisis de impacto ético, operativo y ambiental.

• Implementar ajustes y mejoras iterativas.

Fase 5. Escalado y Sostenibilidad a Largo Plazo

• Diseñar un plan de escalado de las soluciones exitosas a otras áreas o mercados.

• Garantizar la replicabilidad ética y sostenible.

• Mantener un plan de actualización tecnológica y evaluación continua.