demos · antes/después · métricas

Casos de uso de IA
por puesto de trabajo

Flujos reales: qué se hacía a mano, cómo interviene la IA y qué se mide. Los números son estimaciones de casos demostrativos; en cada piloto se fija baseline y se mide el resultado real.

Nota de honestidad: los casos de esta página son demostrativos y de implementación típica. Los números son estimaciones orientativas (rangos habituales en pilotos de pymes/equipos chicos), no garantías ni resultados de un cliente nominado. Cada proyecto define su baseline y mide el caso real. Cuando haya clientes con permiso de publicación, se reemplazan por métricas verificadas.

01 · programación / desarrollo

Menos fricción técnica.
Más criterio del dev.

caso A

Triage de tickets + contexto de PR

Equipo de desarrollo que pierde tiempo entendiendo tickets mal escritos, buscando contexto en el repo y armando checklists de fix/release a mano.

~25→8 min / ticket de contexto (est.)
~40→90% tickets con checklist (est.)
~3→1,5 días a 1er PR relacionado (est.)
antes
  • Lee ticket incompleto
  • Busca en Slack / issues viejos
  • Abre 5 archivos “por si acaso”
  • Arma checklist mental
  • Documenta el fix al final (o nunca)
después
  • IA resume ticket y pide faltantes
  • Clasifica: bug / feature / deuda
  • Sugiere archivos y tests a tocar
  • Genera checklist de PR
  • Borrador de release notes

Code review asistido

Resume el diff, marca riesgos (auth, nulls, performance), sugiere tests. El revisor humano decide.

nivel: prompt + plantilla

Docs desde el código

Genera README de módulo, diagrama de flujo en texto y FAQ de onboarding para el próximo dev.

nivel: workflow

Agente de investigación

Busca en docs internas + issues, arma brief técnico de 1 página antes de estimar.

nivel: agente con límites
workflow demo
  1. Ticket entra (Jira / Linear / mail)
  2. Resumen + tipo + prioridad sugerida
  3. Contexto: archivos, dependencias, issues relacionados
  4. Checklist de implementación + tests
  5. Dev ejecuta · IA ayuda en review y notas
02 · diseño / producto visual

Menos ida y vuelta vacía.
Más decisiones de diseño.

caso B

Del brief confuso a variantes accionables

Diseño recibe pedidos incompletos (“hacé algo moderno”), pierde horas en copy de UI y en documentar componentes del design system.

~4→2 rondas de feedback / pieza (est.)
~45→15 min en copy de UI (est.)
~25→70% componentes documentados (est.)
antes
  • Brief vago o por WhatsApp
  • Diseñador inventa copy provisorio
  • Stakeholder cambia de opinión 4 veces
  • Design system desactualizado
  • Handoff incompleto a dev
después
  • Plantilla de brief (objetivo, user, constraints)
  • IA genera 3 direcciones de copy/UI
  • Checklist de accesibilidad y contraste
  • Specs de componente en lenguaje claro
  • Handoff: estados, tokens, edge cases

Crítica de diseño estructurada

Revisa jerarquía, ritmo, contraste y consistencia con el sistema. No reemplaza el ojo del diseñador.

nivel: plantilla por rol

Microcopy y empty states

Genera tonos de voz, errores, onboarding y tooltips alineados a la marca.

nivel: prompts + guía

Research synthesis

Resume entrevistas, saca insights y jobs-to-be-done. El diseñador valida y prioriza.

nivel: workflow
03 · métricas de negocio / gerencia

De planilla ruidosa
a narrativa para decidir.

caso C

Pack semanal de KPIs para dueño / gerencia

Los números existen en Sheets, CRM o dashboard, pero nadie los traduce a “qué pasó, por qué, qué hacer”. La reunión semanal se va en pelear datos.

~6→1,5 hs armando el reporte / sem (est.)
~12 min lectura ejecutiva del pack (est.)
~+60% desvíos detectados a tiempo (est.)
antes
  • Exporta 3 planillas
  • Copia a PowerPoint / Docs
  • Calcula a mano variaciones
  • Olvida un KPI crítico
  • La reunión es “¿de dónde salió este número?”
después
  • Fuente única (Sheet / BI) acordada
  • IA calcula deltas y outliers
  • Borrador: qué pasó / por qué / riesgos
  • 3 acciones sugeridas con dueño
  • Humano valida y manda el pack

Alertas de desvío

Si churn, margen o pipeline se salen del rango, avisa con contexto — no con un gráfico mudo.

nivel: workflow / agente liviano

Narrativa de board

Traduce métricas a lenguaje de negocio para socios o inversores, con supuestos explícitos.

nivel: plantilla ejecutiva

Reunión → plan de acción

Resume la call, extrae decisiones, owners y fechas. Actualiza el tracker.

nivel: workflow
estimaciones típicas de piloto (8–12 semanas)
~6→1,5 hs armado del reporte semanal (antes → después)
~80% semanas con pack usado sin abandonarlo
~3–5 decisiones con dueño y fecha por reunión
~5→1 días de lag entre desvío y alerta al decisor
04 · excel / planillas / sheets

La pyme vive en Excel.
La IA también puede.

caso D

Limpieza, fórmulas y reporte desde la planilla caótica

Administración y ops mantienen “la planilla de la verdad” con columnas inventadas, duplicados y fórmulas que solo entiende una persona.

~8→2,5 hs / semana en limpieza (est.)
~−50% errores de copiar/pegar (est.)
1→3+ personas que operan la planilla (est.)
antes
  • Pegan datos de mails y PDFs
  • Fórmulas rotas o hardcodeadas
  • Nadie documenta criterios
  • Reporte final es otro copiar/pegar
  • Si falta “María”, se para todo
después
  • Reglas de columnas y validación
  • IA explica y propone fórmulas
  • Detecta duplicados e inconsistencias
  • Borrador de reporte + insights
  • Guía simple para el equipo

Traductor de fórmulas

“¿Qué hace esta celda?” → explicación en español + versión más robusta (IFS, XLOOKUP, QUERY).

nivel: prompt + plantilla

Importación limpia

De CSV/PDF/mail a filas normalizadas: fechas, monedas, CUIT, estados estandarizados.

nivel: workflow

Control de cierre mensual

Checklist de faltantes, cruce de totales y alerta de filas raras antes del cierre.

nivel: workflow / agente
ejemplo práctico: de mail a fila
  1. Llega mail con pedido / factura / solicitud
  2. IA extrae campos (cliente, monto, fecha, tipo)
  3. Valida contra catálogo (clientes, SKUs)
  4. Propone fila lista para Sheets/Excel
  5. Humano confirma · se registra y se archiva
05 · ventas

De mail entrante
a seguimiento sin caos.

caso E

Clasificación de consultas + CRM + respuesta sugerida

~15→5min / lead de admin (est.)
~55→85%leads con follow-up <24h (est.)
~−30%leads fríos por falta de seguimiento (est.)
antes
  • Revisa mails a mano
  • Copia datos al CRM
  • Redacta respuesta
  • Se pierden leads
después
  • Resumen + intención
  • Prioridad y tarea
  • Borrador de respuesta
  • Actualización de CRM
06 · administración

Reportes sin
copiar y pegar por horas.

caso F

Documentos → extracción → borrador de reporte

~10→4hs operativas / semana (est.)
~−40%errores de carga (est.)
~3→1,5días de cierre de reporte (est.)
antes
  • Datos en mails y carpetas
  • Carga manual repetida
  • Errores al copiar
después
  • Extracción asistida
  • Clasificación de docs
  • Borrador + revisión humana
cómo se convierte en proyecto

De demo a adopción

01

Elegís 1–3 tareas

Las que más duelen en programación, diseño, métricas, Excel u otra área.

02

Definimos métricas baseline

Tiempo actual, errores, pasos manuales. Las estimaciones de arriba se contrastan con tu realidad y se miden en el piloto.

03

Sprint de implementación

Prompt, workflow o agente. Integrado a tus herramientas. Capacitación al rol.

04

Medimos y ajustamos

30 días de soporte. Si no se usa, se corrige o se baja de nivel.

probemos el tuyo

Traé una tarea de programación,
diseño, métricas o Excel.

Te muestro el nivel correcto (prompt, workflow o agente) y cómo se mediría el impacto.

Escribir a hola@elgodox.com Ver consultoría pymes