Evidencia
Flujos, reglas, pantallas, fuentes o resultados observables que permiten valorar la ejecución.
Casos reales y prueba de ejecución
No te pido que creas en promesas: mira qué trabajo dejó de hacerse a mano.
Empieza por los casos con resultados medidos y compáralos con tu propio proceso. Después puedes ver otras pruebas de ejecución. La pregunta no es si la tecnología funciona: es qué parte de vuestro trabajo merece dejar de depender de una persona.
Quiero analizar un proceso parecidoAntes y despuésValidado
ANTES
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automatizar preparación
DESPUÉS
Flujo asistidoprepara · contrasta · registra
Persona decideexcepciones y envío
Resultados medidos
Qué cambió cuando el proceso dejó de depender de trabajo manual
Las cifras pertenecen a procesos concretos y no son garantías. Sirven para demostrar que un recorrido manual puede medirse, rediseñarse y convertirse en un sistema que prepara o ejecuta trabajo real.
Caso real anonimizadoConsultoría empresarial
De reconstruir el contexto a pedir trabajo a un sistema agéntico privado
El coste no estaba solo en redactar. Una parte relevante del esfuerzo profesional se consumía antes de llegar al trabajo que exigía criterio: localizar fuentes, reconstruir contexto, saber qué se había decidido y convertirlo en un plan. En determinadas preparaciones de planes de trabajo, ese esfuerzo podía superar las 100 horas.
Resultado medido
Una preparación de planes de trabajo que podía superar las 100 horas pasó a menos de 2 en el proceso medido, antes de la revisión profesional.
Control humano: El profesional mantiene las decisiones de diagnóstico, prioridad, recomendación, aprobación y comunicación externa. El agente recupera contexto, prepara trabajo y ejecuta operaciones autorizadas; los límites de acceso y las confirmaciones forman parte de la arquitectura.
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Caso real anonimizadoEmpresa industrial y de distribución
De más de 30 minutos a un borrador preparado en menos de 30 segundos
Determinados presupuestos requerían más de 30 minutos de preparación manual antes de llegar siquiera al punto de revisión comercial. El tiempo se acumulaba en lectura, búsqueda, comprobaciones y traslado de información entre email y sistemas internos.
Resultado medido
En el proceso medido, determinados presupuestos que requerían más de 30 minutos pueden llegar como borrador revisable en menos de 30 segundos.
Control humano: El comercial revisa coincidencias dudosas, precio, condiciones y envío. El sistema no infiere automáticamente el precio ni convierte una ambigüedad en una decisión silenciosa.
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Caso real anonimizadoClínica veterinaria
De la libreta a una agenda centralizada con campañas automáticas
La operativa dependía de tareas manuales: registrar citas, consultar la libreta, coordinar el trabajo diario y preparar comunicaciones. Los recordatorios postales exigían tiempo y coste, y no existía un flujo automático y medible para reactivar clientes.
Resultado medido
La clínica pasó de libreta y recordatorios postales a una agenda centralizada, campañas automáticas de email y al menos una hora diaria ahorrada solo en citas.
Control humano: El equipo mantiene el control sobre agenda, excepciones, mensajes y respuestas antes de cualquier decisión sensible.
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Caso real anonimizadoServicios profesionales / compliance
278 archivos procesados en menos de 30 minutos antes de la revisión profesional
La revisión manual de 278 archivos tenía una estimación mínima de cuatro jornadas de trabajo. Una parte importante del esfuerzo se habría dedicado a inventariar, abrir, localizar, relacionar y trasladar información antes de la valoración profesional de fondo.
Resultado medido
≥4 jornadas manuales estimadas → <30 minutos de procesamiento inicial de 278 archivos, antes de la revisión profesional.
Control humano: El profesional revisa documentos incompletos, interpreta el contexto, valida conclusiones y decide el uso de riesgos, acciones y entregables. El sistema no emite una decisión jurídica o de compliance definitiva.
Ver la prueba completa →Otros casos reales
Pruebas reales aunque no exista una cifra pública que enseñar
Cuando no puede publicarse una métrica, el caso sigue siendo útil para comprobar qué trabajo asumió el sistema, qué quedó trazado y dónde siguió interviniendo una persona.
PROBAR SIN DATOS REALES
Prueba qué trabajo puede hacer el sistema antes de hablar conmigo.
La demo no sustituye los casos reales. Sirve para comprobar cómo reúne contexto, prepara trabajo y pide confirmación antes de una operación sensible.
Datos ficticios · Operaciones aisladas · Control humano
Sistemas B2B propios
Prueba de que un proceso puede convertirse en un sistema operativo, no en una colección de parches
PortalLex, BriefCompass y DORYSK acreditan modelado de procesos, producto, permisos, datos y continuidad entre fases. DORYSK permanece identificado expresamente como producto propio en desarrollo; ninguno se presenta como resultado de cliente.
Producto propioDespachos profesionales y servicios jurídicos
PortalLex: de una consulta a un expediente sin perder el contexto
El problema no era añadir otro formulario, sino conservar la continuidad desde la entrada del asunto hasta el expediente: qué envió la persona, cómo se valoró, qué reglas se aplicaron, qué comunicación se preparó y qué información debe ver después el cliente.
Qué demuestra
Una consulta puede avanzar hasta expediente y portal cliente conservando datos, estado, reglas y actividad dentro del mismo recorrido.
Brief → oferta → pack → QA → entrega
Producto propioAgencias, marketing y equipos de contenidos
BriefCompass: del brief a una entrega preparada para revisar
Un brief que se reparte manualmente entre muchas piezas obliga a reinterpretar la oferta varias veces, aumenta incoherencias y hace difícil saber qué está listo, qué se ha revisado y qué versión debe entregarse.
Qué demuestra
Un único proyecto conserva brief, oferta, pack, QA y entrega como estados conectados en lugar de repartirlos entre tareas independientes.
Captación → cliente → proyecto → evidencias → documentos → portal
Producto propio en desarrolloConsultoría, compliance y servicios profesionales
DORYSK: modelar el ciclo completo de una consultora en un único sistema
Resolver solo CRM, solo documentos o solo IA no elimina la fragmentación si el proceso real atraviesa todas esas áreas. El reto es conservar identidad, permisos, historial y estado mientras una empresa pasa de prospecto a cliente y de cliente a proyecto y entrega.
Qué demuestra
El repositorio demuestra un recorrido conectado desde captación hasta proyecto, documentación y portal cliente, aunque el producto todavía se encuentre en desarrollo.
Otros sistemas propios
Pruebas de ejecución que no son casos de cliente
Estos proyectos demuestran que puedo construir piezas completas cuando un proceso lo necesita. Quedan después de los casos reales porque la decisión de compra debe apoyarse primero en problemas resueltos y resultados observables.
Sistema propioNormativa, jurisprudencia y conocimiento jurídico
BOE Legal: convertir fuentes oficiales y sus cambios en un corpus consultable y trazable
Un buscador semántico montado directamente sobre textos descargados puede mezclar versiones, perder procedencia o generar respuestas sobre documentos incompletos. A escala, ingesta, OCR, duplicados, historial, jurisprudencia y reintentos se convierten en parte del problema de negocio.
Qué demuestra
Las fuentes oficiales avanzan por estados verificables desde la ingesta hasta la recuperación, manteniendo identidad, versión y procedencia.
Sistema propioDocumentación, conocimiento y sistemas internos
VektorRAG: arquitectura RAG documental con PostgreSQL y pgvector
Sin una arquitectura clara de ingesta, chunking, embeddings y recuperación, los sistemas de IA documental se vuelven frágiles: recuperan mal, mezclan contexto, generan costes innecesarios o dependen de procesos manuales difíciles de repetir.
Qué demuestra
La documentación queda preparada para recuperar fragmentos relevantes y trazables antes de generar una respuesta.
Sistema propioServicios profesionales y B2B
Sistema editorial y de captación conectado a contenidos, analítica y leads
El contenido, los casos, los CTA y los leads suelen vivir en piezas separadas. Esa fragmentación impide mantener coherencia, medir qué convierte y responder con contexto suficiente.
Qué demuestra
Cada contenido puede conducir a una decisión y cada contacto llega con procedencia y contexto utilizables.
Producto propioFormación jurídica
Plataforma jurídica con tutor IA y aprendizaje personalizado
Un tutor IA genérico puede responder con seguridad aparente, pero sin suficiente control sobre la fuente. En contexto jurídico, eso genera riesgo de respuestas incompletas, desactualizadas o poco fundamentadas. Además, el coste por consulta y el volumen documental obligan a diseñar bien la recuperación, los tokens y el flujo de respuesta.
Qué demuestra
La experiencia concentra estudio, seguimiento y consulta contextual en un único producto.
Producto propioOposiciones, formación y evaluación oral
Oratemy: IA para opositores con evaluación oral y feedback
El opositor necesita saber no solo si ha contestado, sino cómo ha estructurado la exposición, dónde pierde claridad, qué partes están poco argumentadas y qué debe mejorar. Evaluar eso manualmente en cada práctica consume tiempo y dificulta una mejora continua.
Qué demuestra
El opositor convierte una exposición oral en feedback organizado y comparable entre prácticas.
Límites
Datos de cliente, métricas no autorizadas y detalles sensibles permanecen protegidos.
Transferencia
El valor comercial está en identificar el patrón útil para otro proceso, no en copiar el producto completo.
¿Tu proceso se parece a alguno de estos patrones?
No hace falta que sea idéntico. Basta con compartir una entrada, una decisión, una excepción o un coste operativo que pueda definirse.
Analizar mi proceso