Wiki MCCM
Conocimiento práctico para AI, datos y consultoría
La wiki MCCM explica cómo las empresas inician auditorías de AI, eligen primeros flujos de trabajo, ejecutan pilotos con KPIs, automatizan reporting con seguridad y preparan narrativas para VC, sin comprar una herramienta primero.
Empieza aquí
Audit → primer workflow → piloto
Qué debe entregar una auditoría de AI
Una auditoría de AI útil termina con tres entregables: un roadmap breve de oportunidades, riesgos y huecos de datos claros, y un piloto recomendado con…
De auditoría a piloto
Una auditoría se convierte en piloto cuando un responsable, un KPI, un alcance de flujo y un calendario de 6–10 semanas están escritos y financiados. Sin…
Elegir el primer flujo de trabajo con AI
Elige el primer flujo donde un responsable ya siente dolor semanal, las entradas existen sin un proyecto de datos de seis meses y un humano puede revisar la…
Puntuar casos de uso en una auditoría de AI
Puntúa casos de uso por valor, esfuerzo, preparación de datos y riesgo. La puntuación más alta con responsable se convierte en piloto. La auditoría es una…
Cuándo contratar frente a pilotar con partners
Contrata cuando la capacidad es nuclear y recurrente. Pilota con un partner cuando necesitas velocidad, una plantilla y un go/no-go claro sin apuesta de…
Pilotos y medición
Responsables, KPIs, go/no-go
Ejemplos de KPI para pilotos de AI
Un piloto de AI funciona cuando un KPI principal mejora en 6–10 semanas con un responsable nombrado: horas devueltas, tiempo de ciclo, tasa de error o…
Responsable, no comité, para pilotos de AI
Los pilotos de AI necesitan un responsable de proceso que pueda cambiar el flujo. Los comités pueden asesorar. No pueden ejecutar un go/no-go de seis semanas.
Línea base antes de automatizar
Mide el tiempo, volumen o tasa de error actual en un ciclo real antes de automatizar. Sin línea base, todo piloto parece un caso de éxito.
Go/no-go tras seis semanas
A las seis o diez semanas, mantén el piloto solo si el KPI principal mejoró y el responsable quiere el flujo. Si no, rediseña. No amplíes una demo difusa.
Medir horas devueltas por AI
Horas devueltas es el tiempo honesto que el equipo recupera tras la revisión, no el tiempo que el modelo pasa generando texto. Mide un ciclo de línea base y…
Experimentos de AI baratos frente a arriesgados
Los experimentos baratos usan datos públicos o sintéticos y borradores internos. Los arriesgados tocan clientes, dinero o datos personales sin puerta de…
Qué debe preguntar dirección en una demo de AI
Dirección debe preguntar quién posee el flujo, qué KPI mejora en seis semanas y dónde van los datos. Si la demo no responde, es teatro.
AI segura y privacidad
GDPR, herramientas aprobadas, redacción
Flujos de AI compatibles con GDPR
Un flujo de AI compatible con GDPR nombra los datos personales implicados, elige herramienta aprobada y ruta de retención, minimiza lo que se pega en…
Preguntas al proveedor para herramientas de AI
Pregunta dónde se procesan los datos, si el entrenamiento con tus entradas está desactivado por defecto, cuánto se guardan los logs y cómo exportar o…
Puerta de revisión humana para salidas de AI
Una puerta de revisión humana es una persona nombrada y una lista de comprobación que debe aprobar la salida de AI antes de que salga del equipo. Sin ella,…
Redactar datos personales antes de los prompts
Redacta nombres, IDs y secretos antes de los prompts para que el modelo no vea lo que tu política prohíbe. Si no puedes redactar, no ejecutes el flujo con…
Construir una lista de herramientas de AI aprobadas
Una lista de herramientas aprobadas define qué puede usar el personal con datos de trabajo, solo texto público o qué está prohibido. Actualízala cuando…
Cuándo no usar AI generativa
Omite AI generativa cuando el coste de una respuesta errónea es daño legal, de seguridad o al cliente irreversible de inmediato y no tienes revisor. Usa…
Salidas de AI internas frente a cliente
Los borradores internos toleran más error con revisión. El texto hacia cliente necesita puertas más estrictas, reglas de tono y a menudo un alcance menor.
AI para administración de RR. HH. sin filtrar datos
La AI de administración de RR. HH. trabaja con ejemplos redactados o sintéticos salvo que la herramienta esté contratada para datos personales. Políticas y…
Flujos de trabajo diarios
Reporting, soporte, triage, reuniones
Automatización de reporting con AI
Sustituye el reporting manual semanal congelando el esqueleto del informe, conectando fuentes de confianza, generando un primer borrador con AI y…
AI para borradores de soporte al cliente
Usa AI para redactar respuestas de soporte desde una plantilla y fragmentos de conocimiento, y exige revisión de un agente antes de enviar. Mide tiempo…
AI para triage de bandeja
Enruta correo o tickets entrantes a la cola correcta con sugerencias de AI y un paso de confirmación humana. Vigila la tasa de desvío erróneo tanto como la…
De notas de reunión a acciones con AI
Convierte notas de reunión en responsables y fechas límite con un flujo de prompt fijo, y confirma acciones con los asistentes. El KPI son acciones…
Prompts de higiene de CRM que perduran
Los prompts de higiene de CRM perduran cuando actualizan un campo obligatorio cada vez, citan la nota o el correo fuente y exigen confirmación humana antes…
Patrones de AI side-car para helpdesk
Un side-car de helpdesk mantiene el sistema de tickets como registro oficial y usa AI al lado para borradores, resúmenes y sugerencias de enrutado que un…
Triage de facturas de proveedor con AI
El triage de facturas de proveedor con AI debe clasificar excepciones, redactar preguntas a proveedores y resumir desajustes después de que los importes…
Packs de finanzas e AI para pymes
Los packs de finanzas pueden usar AI para redactar comentarios cuando los números ya están cerrados en los sistemas de registro. Nunca dejes que el modelo…
Capa narrativa del pack de consejo
La capa narrativa de un pack de consejo explica qué cambió, por qué importa y qué decisión necesitas. La AI puede redactar ese texto solo después de cerrar…
Datos y decisiones
Pipelines, verdad única, análisis
Análisis de datos sin equipo de data science
No necesitas un equipo completo de data science para empezar. Necesitas una decisión, un pipeline de datos de confianza y un informe o modelo repetible que…
Salidas listas para decidir, no más dashboards
Listo para decidir significa que un responsable puede actuar tras una revisión. Más dashboards sin cadencia de decisión son inventario, no insight.
Jerarquía de fuente de verdad
Una jerarquía de fuente de verdad ordena qué sistema gana cuando CRM, ERP, archivos y resúmenes de AI no coinciden. Escríbela una vez. Entrena a personas y…
Sistema de registro frente a scratchpad de AI
Un sistema de registro es donde la empresa guarda el estado oficial con permisos e historial. Un scratchpad de AI es donde la gente explora borradores.…
Límites del asistente de fórmulas en hojas de cálculo
La ayuda de AI en fórmulas sirve para redactar fórmulas y explicar errores en copias de datos. Se vuelve peligrosa cuando edita libros de producción sin…
Documentar supuestos de AI
Escribe los supuestos detrás de un flujo: fuentes de datos, definiciones y lo que el modelo no puede decidir. Los revisores necesitan esa lista más que otra…
Fundraising y VC
Narrativa, métricas, data room
Narrativa VC para deeptech
Una narrativa de fundraising deeptech une un insight técnico duro con un comprador con presupuesto, muestra prueba más allá de diapositivas y declara el…
Básicos de la data room de fundraising
Una data room de fundraising debe coincidir con el pitch: métricas, contratos, IP y uso de fondos. Si el deck y la sala no coinciden, la diligencia se detiene.
Métricas de pitch en las que no confían los inversores
Los inversores desconfían de métricas vanidosas, TAM sin fuente y precisión en plazos científicos que no puedes defender. Prefiere menos números que puedas…
Narrativa de subvención frente a equity
Las historias de subvención destacan beneficio público e hitos. Las de equity destacan compradores, márgenes y propiedad. Indica a qué audiencia hablas.
Nombrar al comprador en pitches deeptech
Nombra al titular del presupuesto y el trabajo por el que paga hoy. Deeptech sin comprador es actualización de laboratorio, no narrativa de venture.
Runway, hitos y claims de producto
Liga el runway a hitos que puedas mostrar y mantén los claims de producto dentro de lo que el hito demuestra. Los adjetivos de AI no alargan el runway.
Formación y operaciones
Habilidades que perduran, cambios de proceso
Formación en AI que perdura en operaciones
La formación en AI perdura cuando cada sesión termina con un responsable de flujo cambiado, un prompt o automatización en uso en producción y una fecha de…
Traspaso de formación a producción
La formación perdura solo si la clase termina con un responsable de flujo en vivo, una plantilla de prompt en uso y una fecha de revisión. Si no, compraste…
Plantillas de prompt que los equipos reutilizan
Las plantillas reutilizables fijan entradas, tono y forma de salida para que la calidad no dependa de quién recordó la frase ingeniosa. Versiona como…
Versionar flujos de prompt
Versiona flujos de prompt como SOPs: fecha, responsable, nota de cambio. Cuando cae la calidad, necesitas saber qué versión se ejecutó.
Glosario primero para prompts de dominio
El prompting glosario-primero alimenta al modelo con tus definiciones aprobadas de términos clave antes de redactar. Quien lo omite discute palabras tras…
Registro de cambios de AI para operaciones
Un registro de cambios de AI para operaciones anota quién cambió un prompt, plantilla o regla de enrutado, cuándo y por qué. Sin él no puedes explicar una…
Plan de rollback para flujos de AI
Un plan de rollback para un flujo de AI nombra quién puede pararlo, cuál es la última versión buena conocida de prompt o proceso y cómo continuar el trabajo…
Riesgo de proceso sombra tras AI
Un proceso sombra es la hoja de cálculo o bandeja antigua que sigue junto al flujo de AI. Si persiste, tu KPI es falso. Elimina la ruta sombra o admite que…