La IA en tu pyme (digital). Caso Foxize

Voy a explicar cómo estamos usando la IA en mi empresa.

Esta semana, mi querido amigo Fernando Polo me invitó a las oficinas de Good Rebels para compartir cómo Foxize, una pequeña PYME digital, ha incorporado la IA generativa en sus negocio.

El reto era considerable, más aún conociendo a Fernando, que es un referente en temas de IA - recomiendo 100% su newsletter Rebel Intel - y acaba de publicar su último libro sobre el Foro de la IA. Pero acepté el desafío.

He preparado este video y voy a intentar resumir algunas de las notas de nuestra charla (son 30 mins). Espero que los que tenéis una pyme o trabajáis en ella os sirva para recoger algunas ideas.

Un poco de contexto

En un momento como el actual, la incorporación de la IA se puede estudiar desde tres perspectivas: la personal, la de las pymes y la de las grandes empresas.

Este caso se centra en lo que hacemos desde una pyme de menos de 30 personas. La ventaja de las pymes digitales es que son rápidas, ligeras y tienen un enfoque muy realista sobre la tecnología.

Nada de promesas vacías, sino un enfoque pragmático: si algo no funciona, no se invierte en ello. Esta rapidez y flexibilidad nos permite experimentar con nuevas tecnologías sin grandes discusiones, lo que facilita la adaptación a nuevas herramientas de IA de manera ágil.

Explicación del modelo IA

Para estructurar la incorporación de la IA, utilizamos un modelo que ya usamos en la etapa de la transformación digital, basado en tres grandes orientaciones: la interna, la de los productos y la del modelo de negocio.

1. Orientación interna

La transformación interna ha sido clave para poder construir una base sólida que permita escalar el uso de IA en la empresa. Esto se trabaja desde tres enfoques: la cultura, los procesos y la organización.

1.1 Cultura Organizativa

En 2024, Foxize comenzó un proceso de concienciación sobre la IA dentro de la empresa basado en dos principios fundamentales.

El primero fue "Open to explore", que implicaba que todos los empleados debían explorar herramientas, formarse, documentar aprendizajes y compartir recursos que permitieran comprender distintos ángulos de la IA. Como resultado, se generó un listado de herramientas útiles y un registro de aquellas que, por el momento, quedaron descartadas.

El segundo principio fue "Share to learn", mediante el cual, cada viernes, una persona del equipo compartía un aprendizaje relacionado con IA con el resto de la empresa. Dado que el equipo está compuesto por unas 20 personas, cada miembro tiene aproximadamente cuatro meses entre cada presentación.

Esta dinámica se inició con las personas que ya habían profundizado en IA, y ha sido clave para distribuir el aprendizaje dentro de la organización. Además, hemos documentado cada sesión para construir un repositorio interno de conocimientos que puede consultarse en cualquier momento gracias a un agente que resuelve cualquier tema sobre IA.

El equipo también fue el primero en probar el programa de mejora de habilidades con IA. En un inicio, la evaluación media de habilidades en la aplicación sobre IA dentro del equipo era de 2,9 sobre 10. (prueba el test)

Tras nueve meses de aprendizaje y práctica, la nota media ascendió a 7,5 sobre 10.

Este avance refleja el impacto que la IA ha tenido en la organización. No solo hemos mejorado las habilidades individuales, sino también la capacidad de aplicar IA en nuestras operaciones diarias. En algunas autoevaluaciones más recientes, se ha registrado que el 100% del equipo afirma que utiliza IA a diario en sus tareas específicas.

1.2. Procesos

Hay una frase -otra más- que siempre recordaré de genís roca “Toda implementación de tecnología, es rediseño de procesos.” (O algo así.)

En nuestro caso, identificamos los procesos críticos y, sobre esa base, buscamos herramientas adecuadas para optimizarlos con IA. De ahí vino lo de Método TDH.

Hay varios ejemplos, pero voy a seleccionar tres que ilustran este impacto.

1.2.1 Generación de propuestas comerciales

Creamos un GPT que centraliza toda la información de la empresa, incluyendo productos, servicios, casos de éxito y tarifas. Gracias a esta solución, cualquier persona del equipo puede elaborar una propuesta comercial sin necesidad de supervisión. Esto nos ha permitido estandarizar la calidad de las propuestas y mejorar la velocidad de respuesta a clientes potenciales.

El cambio ha sido que antes una propuesta simple ocupaba 1 día de trabajo, ahora se pueden hacer 10. Las propuestas complejas requerían de 5 días, pero ahora en ese mismo tiempo hacemos 3 propuestas.

1.2.2 Transformando la creación de contenidos online

Tradicionalmente, el proceso de producir un curso implicaba identificar un experto, elaborar un guión, editarlo, grabarlo en estudio, revisarlo y formatearlo. Gracias a herramientas como Claude, ChatGPT, Videx y Synthesia, hemos optimizado este proceso, pasando de producir un curso al mes a generar más de diez, en varios idiomas y con un nivel de producción profesional.

1.2.3 Área de desarrollo y programación

Nuestro equipo interno ha integrado IA en su flujo de trabajo con el uso de claude & cursor. Estas son 3 gráficas del código generado a mano o con IA:

La capacidad del equipo de hacer código se ha multiplicado x2 desde que incorporó la IA.

1.3. Organización

Para que este proceso de transformación funcione, es fundamental definir quién lidera el cambio, cómo se mide su impacto y cuál es la selección de herramientas que llevaremos a cabo.

En nuestro caso, Albert ha sido la persona que ha impulsado esta evolución, gestionando expectativas y ayudando a manejar tanto el entusiasmo como las frustraciones del equipo.

Si no lidera nadie, no ocurre y en nuestro caso qué mejor que el CEO. Creo que el modelo distribuido nunca ha funcionado, porque no se asume la responsabilidad de que las cosas ocurran.

Paralelamente, nuestro departamento de datos liderado por Teresa ha desarrollado un modelo de medición de impacto que compartiremos próximamente. Este modelo incluye métricas sobre uso de herramientas por rol, mejora de productividad estimada por tarea y otras métricas de impacto.

Por último, tenemos un mapa de las tareas con las herramientas que usamos, las que pagamos y las que debemos desarrollar porque son core de nuestro negocio.

4. Orientación hacia el mercado

Todo el trabajo interno no sirve para nada si después haces lo mismo que siempre. La IA incrementa las capacidades de la empresa y esto tiene que tener un impacto en el negocio. Por ello os voy a enseñar 3 iniciativas que hemos lanzado gracias a todas estas capacidades:

FOXIZE MYTUTOR

Uno de los desarrollos más significativos ha sido MyTutor, un agente de IA que recopila todo el contenido de una plataforma formativa y es capaz de crear planes personalizados para empleados o clientes.

Este agente también resuelve dudas, propone ejercicios y sugiere referencias adicionales, funcionando como un tutor digital que aprende con cada interacción.

Desde su implementación, hemos registrado un aumento del 25% en el tiempo medio que los usuarios pasan dentro de la plataforma, y una mejora del 18% en la finalización de itinerarios formativos. Estos datos no son concluyentes, ya que su muestra es baja. Pero en 3 meses se nota su efecto en los clientes que lo han activado.

Pasaporte IA

Otro producto destacado es Pasaporte IA, un programa formativo para empresas que ayuda a construir hábitos relacionados con el uso de IA. Actualmente, cuenta con versiones para ChatGPT y Copilot, y pronto integrará a Gemini.

Este programa utiliza avatares y agentes inteligentes para reforzar el aprendizaje.
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Si eres suscriptor de pago, lo tienes a tu disposición.

DATA X JOSÉ MARÍA

Finalmente, en el área de análisis de datos, hemos desarrollado un agente especializado para nuestros clientes, que permite consultar en tiempo real cualquier métrica sobre su plataforma, cursos o usuarios.

Además, este agente emite alertas ante cambios relevantes y genera informes automáticos de manera periódica. Gracias a este sistema, empezamos a ver una mayor utilización de los dashboards en nuestros clientes.

Exploración sobre el modelo de negocio

Todo esto está muy bien, pero gracias a la tecnología de repente empezamos a cuestionarnos muchas cosas que son la base de nuestro negocio.

• ¿Cómo afectará la productividad en la facturación y compensación del equipo?

• ¿Debemos vender sets de datos para entrenar otras IA? ¿A qué precio?

• ¿Para qué harás un curso si se lo puedes preguntar todo al tutor?

• ¿Deberíamos usar MyTutor fuera del ámbito formativo?

• ¿Cuál será el impacto de las consultas multimodales (voz, whatsapp)?

• ¿Cómo hacer traiding con el coste de los modelos que usa nuestra IA para optimizar el coste la uso?

Estas y otras preguntas son las que cambiarán nuestro negocio en breve.

¿Qué os ha parecido? En mi caso, tengo la sensación que solo hemos puesto los pilares para dar un salto que llegará en los próximos 1-3 años.

Ahora tengo una pregunta para ti relacionadada con lo que os he contado…

Si la mayoría de respuestas son “más adelantados“, os ha debido parecer muy básico todo lo que os he contado…

Espero que compartir esta experiencia sea de utilidad para otras pymes. En próximas entregas, hablaré de los errores y dificultades que hemos encontrado en este proceso y de cuál creo que debería ser el modelo de despliegue en empresas más grandes.

Gracias por llegar hasta aquí.