¿Cómo elegir un buen consultor de IA?

Preguntas antes de contratar

Una buena conversación de selección ya debe aclarar el proyecto. Pide ejemplos concretos y escucha cómo explica los compromisos y límites.

• ¿Qué parte no automatizarías y por qué?
• ¿Qué debe estar listo antes de producción?
• ¿Cómo revisarán los usuarios errores y excepciones?
• ¿Qué controlará nuestro equipo al terminar?
• ¿Cómo medirás valor además de precisión?

Señales de alerta

Cuidado con propuestas centradas en herramientas, ahorros garantizados sin referencia inicial, subcontratación oculta, manejo de datos poco claro y pilotos sin mantenimiento, monitorización o adopción.

Elige método de entrega, no nombres de modelos

Un consultor sólido explica cómo investiga, prueba y lleva un problema a producción. Busca capacidad para unir proceso, datos, técnica, seguridad y adopción, y honestidad para recomendar software estándar cuando sea mejor.

• Pide problemas comparables y lecciones concretas.
• Deja que señale supuestos, riesgos e información ausente.
• Confirma quién construye y quién responde tras el lanzamiento.
• Habla de datos, código, documentación y dependencia.

Lo que revela una buena primera conversación

Ante una petición de chatbot, pregunta de dónde salen las respuestas, quién mantiene el conocimiento, qué no se puede automatizar y cómo se escala. También cuestiona si chat es la intervención de mayor valor. Esa capacidad crítica es una buena señal.

Usa una fase corta y remunerada

Una discovery compacta muestra mejor que un pitch cómo trabaja la persona.

• Crea una shortlist por experiencia e independencia.
• Entrega a todos el mismo caso.
• Pide método, equipo, calendario y riesgos.
• Ejecuta una discovery o prueba técnica delimitada.
• Evalúa calidad, colaboración y transferencia.

Aplica un marco sencillo

Dirección y técnica deben puntuar con los mismos criterios.

• Comprensión del proceso y objetivo.
• Profundidad técnica y seguridad.
• Comunicación y transferencia.
• Coste total, independencia y soporte.

Reconoce señales de alarma

Desconfía de ahorros garantizados sin referencia, soluciones decididas antes de investigar, subcontratación opaca o demos ficticias. Pregunta siempre cómo se detectan fallos y quién es responsable.

Utiliza una tabla de evaluación ponderada

La buena relación personal ayuda, pero no basta para una inversión que afecta a datos y procesos. Antes de recibir propuestas, acuerda criterios y pesos con negocio, tecnología y dirección. Evalúa comprensión, capacidad técnica, seguridad, adopción e independencia. Conviene que cada persona puntúe por separado antes de debatir. Así se reduce el efecto de una presentación brillante y quedan visibles las ventajas y riesgos reales de cada candidato.

• Comprensión del negocio y resultado medible: 25 por ciento.
• Tecnología, datos, integraciones y seguridad: 30 por ciento.
• Método, colaboración y adopción: 25 por ciento.
• Propiedad, traspaso, coste total y continuidad: 20 por ciento.

Verifica las pruebas detrás de casos y demostraciones

Pregunta qué hizo personalmente el consultor, qué límites tuvo el proyecto y qué ocurrió después de publicar. Un caso relevante no tiene que pertenecer al mismo sector, pero sí compartir riesgos de proceso o complejidad de integración. En trabajos técnicos, revisa calidad del código, pruebas, registros y documentación. Se puede demostrar una forma de trabajo profesional sin revelar información confidencial ni prometer resultados sin fundamento.

• Pregunta por un fallo y por la decisión que cambió después.
• Confirma quién del equipo propuesto estará disponible y será responsable.
• Analiza qué ocurre si cambia el modelo, proveedor o persona clave.

Usa la fase inicial como prueba de colaboración

Un análisis pagado y limitado enseña más que otra oferta extensa. Plantea al candidato preferido una pregunta real, acceso controlado y criterios claros de entrega. Evalúa el resultado, pero también la calidad de sus preguntas, el trato con usuarios, la velocidad para aprender y la transparencia ante la incertidumbre. Todos los hallazgos deben pertenecer al cliente, de modo que conserven valor si otra empresa realiza la implantación.

• Espera un mapa del proceso, riesgos, alternativas y recomendación razonada.
• Comprueba al menos un supuesto crítico mediante datos o una prueba técnica.
• Termina con alcance, presupuesto, aceptación y documentación transferible.

Acuerda lo esencial antes de conceder accesos

El contrato debe cubrir confidencialidad, uso permitido de datos, propiedad intelectual, subcontratación y eliminación de datos de prueba, además de precio y calendario. Decide qué cuentas estarán a nombre del cliente y cómo se mantendrá la documentación. Aclara también el uso de modelos externos y la ubicación de la información. Estas condiciones evitan que una colaboración técnicamente buena termine creando problemas de propiedad, cumplimiento o continuidad.

• Utiliza cuentas del cliente para nube, repositorios, API, automatizaciones y dominios.
• Especifica qué código, prompts, conjuntos de datos y configuraciones se entregan.
• Incluye un periodo práctico de salida, asistencia y traspaso de conocimiento.

Elige también la composición del equipo

Una persona sénior puede dirigir el análisis, pero la implantación quizá necesite desarrollo, datos, seguridad y gestión del cambio. Pide nombres, dedicación y responsabilidad de cada perfil, no solo el logotipo de la consultora. Un equipo pequeño con acceso directo suele funcionar mejor que una estructura grande con muchos traspasos. Comprueba además quién seguirá disponible durante pruebas, lanzamiento y primeras incidencias.

• Relaciona cada entregable con una persona responsable.
• Evita sustituir perfiles clave sin aprobación del cliente.
• Asegura continuidad entre análisis, desarrollo y puesta en producción.