CASOS DE USO DE IA PARA EMPRESAS:

DÓNDE LA IA DE TEADMISI YA DEVUELVE HORAS Y DINERO

Calcula lo que se te escapa:¿Cuántos minutos de tu equipo se evaporan cada día en buscar, reescribir o repetir?
En Teadmisi no vendemos “IA”. Vendemos tiempo recuperado y decisiones que ya no dependen de “la persona que sabe”.

A continuación te mostramos algunos casos de uso de IA para empresas con las que trabajamos. En algunos proyectos combinamos IA con herramientas de automatización como n8n, para conectar documentación, procesos y aplicaciones internas.
Verás 9 formas reales de hacerlo, agrupadas por el tipo de organización que ya lo ha facturado.

Caso 1 – Buscador inteligente sobre expedientes y normativa

Problema real: Cada consultor pierde 3,2 h/semana rebuscando entre 12.000 archivos.
Cuando el senior está de vacaciones la respuesta se retrasa 48 h y el cliente lo factura como “fuera de plazo”.

Enfoque: RAG interno que responde en lenguaje natural SOLO sobre tu documentación (cero alucinaciones). Si quieres ver en detalle qué es un sistema RAG interno, puedes leer este artículo.

  • Resultado medido:
  • 80 % menos tiempo de búsqueda
  • 192 h/mes recuperadas
  • ROI 4× en 10 semanas

Caso 2 – Soporte interno a consultores

Problema real: El mismo partner recibe 47 interrupciones/día por “¿qué plantilla uso?” o “¿cómo facturo extra-EU?”.
Onboarding de nuevos: 6 semanas hasta ser productivos.

Enfoque: Asistente conectado a manuales, FAQs y procedimientos de calidad; responde en <3 s.

  • Resultado medido:
  • 70 % menos tickets internos
  • Onboarding reducido a 3 semanas
  • Partner recupera 1,5 h diarias para clientes

Caso 3 – Preparación de borradores de informes y propuestas

Problema real: El 38 % de un informe se repite proyecto tras proyecto; aún así se reescribe a mano.
Errores de copy-paste: 1 de cada 5 propuestas debe reenviarse.

Enfoque: IA que ensambla borradores a partir de informes previos, plantillas y datos del CRM; el consultor solo ajusta análisis y precio.

  • Resultado medido:
  • 60 % menos horas de redacción mecánica
  • 0 propuestas reenviadas por error
  • 3 días ganados en cada licitación

¿Quieres algo similar en tu consultoría / despacho?

Cuéntanos cómo trabajáis ahora y vemos si podemos montar algo parecido para tu equipo.

Caso 1 – Asistente de contenidos para estudiantes

Problema real: El 54 % de los alumnos abandona antes del 40 % del curso por “no encontrar lo que necesito”.
Soporte responde 200 tickets/mes con 70 % repetidos.

Enfoque: Chat conectado a vídeos, PDFs y tests; responde y sugiere siguiente recurso.

  • Resultado medido:
  • 35 % menos tickets
  • 18 % más avance de curso
  • NPS +14 puntos

Caso 2 – Soporte a tutores y equipo académico

Problema real: Tutores dedican 12 h/semana a dudas repetitivas (“¿cuándo caduca la matrícula?”, “¿cómo evalúo actividades?”).

Enfoque: Asistente interno con normativa, guías y calendarios; si no lo resuelve, abre ticket ya clasificado.

  • Resultado medido:
  • 65 % menos correos repetidos
  • Tiempo devuelto para tutorías 1-to-1: +9 h/semana por tutor
  • Satisfacción laboral +22 %

Caso 3 – Organización y actualización de la base de contenidos

Problema real: 3.400 archivos duplicados y 27 versiones del mismo manual circulando; nadie sabe cuál es la fuente de verdad.

Enfoque: Proyecto “prepara tu contenido para IA”: desduplicado, versionado, metadatos y RAG interno.

  • Resultado medido:
  • 40 % menos almacenamiento
  • Tiempo de actualización: 3 días → 3 horas
  • Base lista para nuevos proyectos de IA en 6 semanas

¿Quieres algo similar en tu academia?

Cuéntanos cómo son ahora tus procesos de soporte y formación, y vemos si podemos diseñar algo parecido para tu equipo.

Caso 1 – Centro de ayuda interno para el equipo

Problema hoy: Las mismas 3 personas responden 100+ veces/semana “cómo se da de alta un cliente”.

  • Métrica del piloto:
  • 70 % menos interrupciones
  • Onboarding nuevo empleado: 3 días → 1 día
  • Jefe de operaciones recupera 5 h/semana

Cómo lo mediremos: Formulario “pregunta al wiki” con timestamp + encuesta post-onboarding.


Caso 2 – Automatización de tareas administrativas repetitivas

Problema hoy: 800 facturas/mes se clasifican a mano; 1 de cada 20 entra mal en el ERP y retrasa el cobro.

  • Métrica del piloto:
  • 90 % facturas auto-clasificadas
  • 0 errores de importación
  • Días de cobro –5

Cómo lo mediremos: Conciliación automática ERP + extracto de banco.


Caso 3 – Soporte a atención al cliente

Problema hoy: El agente tarda 3 min en encontrar la política de garantías; cliente abandona chat antes.

  • Métrica del piloto:
  • Tiempo de respuesta –50 %
  • Satisfacción cliente +15 %
  • Ticket escalado a supervisor –30 %

Cómo lo mediremos: Tiempo primer respuesta + encuesta post-chat.


¿Quieres algo similar en tu Pyme?

Cuéntanos qué tareas repetitivas os comen más tiempo y vemos si un piloto de 4 semanas tiene sentido para vuestro caso.