Cómo elegir un partner de datos e IA sin caer en el hype

El mercado de la consultoría de datos e IA está lleno de ruido. Empresas que llevan seis meses vendiendo "transformación digital" con IA, equipos que saben hacer demos perfectas pero nunca han entregado un proyecto en producción, y presentaciones de PowerPoint llenas de términos técnicos que no dicen nada concreto.

Elegir mal un partner es uno de los errores más caros que puede cometer una empresa. No solo por el dinero invertido, sino por el tiempo perdido y el desgaste del equipo. Estas son las preguntas que deberías hacer antes de firmar.

La señal de alarma número 1: el hype sin sustancia

Desconfía de cualquier consultora que empiece la conversación hablando de tecnología en lugar de problemas de negocio. Si en los primeros 15 minutos te hablan de "LLMs", "arquitecturas de datos de última generación" o "soluciones escalables" sin preguntarte qué problema específico quieres resolver, están vendiendo, no consultando.

Un buen partner empieza por entender tu negocio: qué decisiones tomas mal o tarde, qué procesos consumen más tiempo, qué datos tienes y en qué estado están. La tecnología viene después.

5 preguntas que debes hacer antes de contratar

1. 1¿Podéis mostrarme un proyecto similar al mío que ya esté en producción? No una demo, no un MVP interno: un sistema real que un cliente real usa cada día. Si no tienen casos concretos en tu sector o con tu tipo de problema, están experimentando con tu dinero.
2. 2¿Quién va a trabajar en mi proyecto realmente? Muchas consultoras venden con los perfiles senior pero asignan juniors sin experiencia. Pide saber quién es la persona que va a estar en las llamadas el día a día y qué proyectos similares ha hecho.
3. 3¿Qué pasa si el proyecto se desvía del alcance? Los proyectos de datos siempre tienen sorpresas: datos en peor estado de lo esperado, integraciones más complejas de lo previsto, requisitos que cambian. ¿Cómo gestiona la consultora esas situaciones? ¿Cambia el precio automáticamente? ¿Hay un proceso de control de cambios claro?
4. 4¿Qué queda en mi empresa cuando terminéis? El código, los modelos, la documentación, el acceso a todos los sistemas. Un buen partner no crea dependencia: entrega todo para que tu equipo pueda ser autónomo. Si la propuesta implica que siempre necesitarás pagarles para que funcione, replantéate la relación.
5. 5¿Cuál es vuestro proceso cuando algo no funciona en producción? Todo falla en algún momento. ¿Cuál es el SLA de respuesta? ¿Quién es el punto de contacto? ¿Cómo se gestiona un incidente crítico? Si no tienen respuesta clara, su soporte post-proyecto será igual de difuso.

Modelos de contratación: proyecto vs. retainer

Los dos modelos más frecuentes son el proyecto de precio cerrado y el retainer mensual de horas. Cada uno tiene su lugar:

• Proyecto de precio cerrado: ideal cuando el scope está bien definido y los datos son conocidos. Da previsibilidad de coste pero puede crear incentivos perversos (la consultora hace lo mínimo para no desviarse).
• Retainer mensual: ideal para proyectos iterativos o cuando el scope evoluciona. Da flexibilidad pero requiere más gestión de tu parte para asegurar que las horas se invierten bien.
• Proyecto con hitos: el mejor de los dos mundos para proyectos de alcance medio. Se paga por resultados entregados, no por tiempo. Alinea los incentivos correctamente.

Cómo evaluar si tienen experiencia real

Más allá de las preguntas formales, hay algunas señales que indican experiencia real en proyectos de datos:

• Hablan de los fracasos tanto como de los éxitos. Los proyectos de datos son difíciles y los problemas son inevitables. Una consultora que solo muestra casos perfectos probablemente no tiene mucha experiencia real.
• Cuestionan tus asunciones. Si le dices que necesitas un dashboard de ventas y solo te preguntan qué herramienta quieres, no entienden el problema. Un buen consultor pregunta primero qué decisión quieres tomar mejor con ese dashboard.
• Conocen el estado real de los datos en empresas de tu tamaño. Saben que los datos rara vez están limpios, que los ERP tienen inconsistencias y que el primer mes de cualquier proyecto suele ser más de limpieza que de análisis.
• Te dicen que no cuando tiene sentido. Si propones algo que no va a funcionar o que no tiene ROI claro, un buen partner te lo dice aunque pierda el proyecto.

Una forma de probar antes de comprometerse a fondo

Si tienes dudas sobre una consultora, propón un proyecto piloto bien acotado —4 a 6 semanas, alcance claro, entregable concreto— antes de comprometerte con un proyecto grande. La forma en que trabajan en el piloto —comunicación, resolución de problemas, calidad de la entrega— te dice todo lo que necesitas saber sobre cómo van a trabajar en el proyecto grande.