# Programa de consultoría AI Transformation Maturity: Historia, tabla de contenidos y plan de capítulos

> 🌐 Idioma: [繁體中文](AI_TRANSFORMATION_STORY_AND_STRUCTURE.md) ｜ [English](AI_TRANSFORMATION_STORY_AND_STRUCTURE_EN.md) ｜ [Deutsch](AI_TRANSFORMATION_STORY_AND_STRUCTURE_DE.md) ｜ [Français](AI_TRANSFORMATION_STORY_AND_STRUCTURE_FR.md) ｜ Español ｜ [日本語](AI_TRANSFORMATION_STORY_AND_STRUCTURE_JA.md) ｜ [한국어](AI_TRANSFORMATION_STORY_AND_STRUCTURE_KR.md)

Última actualización: 2026-05-13

## 1. Posicionamiento del programa

Este programa no se trata simplemente de vender cursos de IA, ni se trata solo de vender despliegues de herramientas.

El verdadero posicionamiento es:

> Ayudar a las empresas a convertir el uso fragmentado de IA en capacidad organizacional reproducible, gobernable, medible y escalable.

La mayoría de las empresas ya han comenzado a usar ChatGPT, Claude, Gemini u otras herramientas de IA, pero la mayoría sigue estancada en la experimentación individual. Los empleados encuentran útil, pero la gerencia no ve beneficio organizacional; algunas personas producen resultados que no pueden replicarse en el equipo; los procesos todavía dependen de transferencia manual de datos, copiar-pegar, enviar correos, llenar formularios y actualizar sistemas.

Nuestra estrategia es elevar a la empresa a lo largo de una vía de consultoría clara:

1. Usar un cuestionario simple para diagnosticar la madurez IA actual de la empresa.
2. Configurar el ratio de cursos L1-L5 basado en el resultado del diagnóstico.
3. Después del entrenamiento, usar una metodología de consultoría de ocho etapas para producir un AI Transformation Diagnostic Report.
4. El reporte propone una Roadmap ejecutable de Skill, Workflow, Agent y Agent Team.

## 2. Una historia de escenario que el cliente puede entender

### 2.1 El protagonista de la historia

Supongamos que el cliente es una empresa de manufactura o servicios de 300 personas.

La empresa tiene departamentos de Sales, Customer Service, Operations, Finance, IT, HR y Management. Cada departamento ha empezado a oír sobre IA, pero el uso real es muy inconsistente:

- El personal de ventas usa ChatGPT para redactar correos de visita y presentaciones.
- El gerente de servicio al cliente quiere organizar una FAQ, pero los datos están dispersos en Gmail, CRM, Notion y Excel.
- El gerente de operaciones quiere conocer las órdenes de excepción diarias, pero los datos exportados del ERP necesitan limpieza manual.
- El CEO quiere impulsar IA, pero solo escucha casos aislados y no puede juzgar dónde realmente está la empresa.
- IT se preocupa por seguridad, permisos, fuga de datos y el costo de mantenimiento de la integración de sistemas.

En este punto, simplemente vender herramientas hace difícil para el cliente entender el valor; y si solo entregas entrenamiento, después del curso la gente cae fácilmente de vuelta en los procesos originales.

Así que lo que queremos contar es una historia de transformación:

> Primero entender dónde está la empresa hoy, luego fortalecer las capacidades de empleados y departamentos, y finalmente convertir los escenarios verdaderamente valiosos en una roadmap de AI Transformation aterrizable.

### 2.2 Antes: El estado típico antes de la adopción de IA empresarial

Al principio, las empresas usualmente no tienen "nada de IA"; en cambio, "IA ya está dispersa por todas partes."

Situaciones comunes:

- Algunas personas son muy hábiles con IA, pero los métodos se quedan en sus computadoras personales o en historiales de chat.
- Los departamentos no tienen Prompts, SOPs, plantillas o bases de conocimiento compartidas.
- Datos de clientes en el CRM, tareas en Notion, hojas de cálculo en Google Sheets, correos en Gmail, órdenes en el ERP — ninguno conectado.
- Cuando la gerencia pregunta sobre el ROI de IA, el campo solo puede responder "las cosas parecen ser más rápidas."
- IT no puede juzgar qué escenarios están listos para automatización y qué escenarios deben gobernarse primero.

Esto significa que las empresas no carecen de una herramienta IA — carecen de un "mapa de madurez" y una "metodología de transformación."

### 2.3 Futuro: El futuro que los clientes deben ver antes de la clase

Los clientes usualmente no compran un curso porque quieran aprender herramientas. Compran porque quieren ver en qué puede convertirse su empresa. La apertura L1-L5 no debe empezar con OpenWebUI, Antigravity, n8n, Hermes Agent y ClawTeam como una lista de herramientas; debe empezar con un día de trabajo futuro después del curso.

Imagina que tres meses después, el lunes en la mañana de la empresa ha cambiado:

1. Un comercial abre OpenWebUI, se conecta con su propia cuenta, y entra a su workspace personal de chat. El uso de IA está acotado por la política de la empresa: qué datos están permitidos, qué datos están prohibidos, y qué formato de salida espera el departamento. Ventas ya no empieza desde una página en blanco; usan Prompts aprobados para correos de visita a clientes, resúmenes de reunión y borradores de propuesta.
2. Un gerente de marketing convierte un método de copywriting de producto que solía vivir solo en su cabeza en un Skill. Un nuevo empleado puede ingresar datos del producto, audiencia objetivo, tono y canal, luego generar un borrador alineado con el estilo del departamento. El gerente revisa la calidad en lugar de reenseñar el workflow cada vez.
3. Cuando llega una queja de cliente, n8n lee el mensaje de Gmail, verifica el tier del cliente y el historial en el CRM, actualiza Google Sheets, crea una tarea de follow-up en Notion, y produce un resumen para el gerente. Los humanos todavía hacen llamadas de juicio, pero ya no mueven datos a mano.
4. Cada mañana, el gerente de operaciones recibe un briefing de Hermes Agent. El Agent ha leído órdenes de excepción del ERP, registros de servicio, notas de reunión de ayer, y conocimiento del Wiki. Identifica tres temas para hacer follow-up y marca qué pasos requieren revisión HITL (Human-in-the-Loop) antes de continuar.
5. Cuando la gerencia planifica un nuevo lanzamiento de producto, ClawTeam organiza Agents de mercado, producto, servicio, finanzas y operaciones. Cada Agent tiene un rol, tarea y deliverable, y el reporte final es trazable a fuentes y responsabilidades.

Esta imaginación del estado futuro pertenece antes de que empiece el curso porque convierte L1-L5 de una lista de herramientas a una progresión de capacidad que el cliente puede entender:

| Nivel | Eje | Capacidad tras entrenamiento | Escenario que el cliente puede imaginar |
| --- | --- | --- | --- |
| L1 | Eje scale · individual | Cada empleado usa IA con seguridad a través de un gateway controlado | Los empleados tienen su propio workspace de IA en lugar de cuentas compartidas o entrada de datos no controlada |
| L2 | Eje scale · departamento | Los métodos expertos se vuelven Skills reutilizables, organizados por responsabilidad departamental | Los nuevos empleados pueden usar métodos estándar del departamento para producir outputs estables |
| L3 | Eje scale · inter-departamento / pan-empresa | IA encadena Skills inter-departamento e integra sistemas para ejecutar workflows | email, Sheets, Notes, CRM, API y ERP se vuelven workflows conectados a nivel pan-empresa |
| L4 | Eje de autonomía IA · super-asistente | Un Agent IA totalmente autónomo usa memoria, herramientas, workflows y auto-scheduling | Briefings diarios, listas de follow-up, evidencia, e ítems esperando revisión HITL se generan automáticamente |
| L5 | Eje de autonomía IA · equipo IA | Múltiples Agents especialistas forman un equipo de división funcional del trabajo | El trabajo de producto, calidad, servicio de salud o customer engagement puede ser preparado por un equipo IA |

Por lo tanto, las aperturas de venta y curso deben primero contar el escenario futuro, luego explicar L1-L5; describir primero la capacidad de trabajo, luego las herramientas; y mostrar deliverables verificables antes de detalles técnicos.

### 2.4 Transformación: El viaje de tres etapas por el que llevamos a los clientes

#### Etapa 1: Diagnóstico por cuestionario

Primero, usar un cuestionario simple para identificar rápidamente en qué nivel está actualmente la empresa:

- L1: Los empleados usan individualmente Chat AI.
- L2: Los departamentos empiezan a consolidar Skills, SOPs, Prompts y plantillas.
- L3: Empezar a usar n8n para integrar sistemas y workflows.
- L4: Empezar a usar Hermes Agent equipado con memoria Wiki, llamada a herramientas, scheduling, evidencia y revisión HITL (Human-in-the-Loop).
- L5: Múltiples Agents forman un equipo que completa colaborativamente procesos de clase empresarial.

El propósito del cuestionario no es medición académica, sino dar al CEO, gerentes e IT un lenguaje compartido sobre el estado actual.

#### Etapa 2: Construcción de capacidad basada en cursos

Los cursos no son un menú fijo; el ratio se configura basado en el resultado del diagnóstico.

Por ejemplo:

- Si el cliente está mayormente en L1, el currículo enfatiza OpenWebUI, guidelines de uso de IA, Prompts, seguridad de datos y Skill-ización departamental.
- Si el cliente ya tiene plantillas y SOPs departamentales, el currículo se mueve hacia n8n Workflow e integración de sistemas.
- Si el cliente ya tiene una fundación de automatización, puedes agregar el bucle cerrado knowledge-work de Hermes Agent, y evaluar más el curso ClawTeam Agentic AI Team.

La meta del curso no es solo enseñar operación de herramientas, sino permitir a los clientes producir sus propios activos de trabajo durante el curso:

- Prompt Library
- Lista de Skills
- SOPs y plantillas
- Workflow PoC
- Ejemplos de tareas de Hermes Agent
- Escenarios de colaboración AI Team

El diseño del curso también debe referenciar la lista de requerimientos de cada nivel y el perfil de la empresa. En otras palabras, L1-L5 no es un plan de lecciones fijo sino una arquitectura de madurez; lo que realmente se enseña, qué casos se usan, y cuán profundo vamos depende de la industria, sensibilidad de datos, capacidad IT, sistemas existentes y modo de despliegue del cliente.

Por ejemplo, el mismo L3 n8n:

- Una empresa marketing/servicios puede priorizar integrar Gmail, Sheets, Notion y CRM, para producir rápidamente propuestas de cliente y reportes de campaña.
- Una empresa R&D/manufactura puede priorizar integrar ERP, APIs internas, bases de datos, documentos de calidad y procesos de órdenes de excepción.
- Una empresa con datos altamente sensibles puede primero ir Hybrid o completamente on-premises, más agregar revisión humana, control de permisos y logs de auditoría.

#### Etapa 3: Reporte de diagnóstico de consultoría

Después del curso no es el fin — es el punto de entrada al trabajo de diagnóstico de consultoría.

Usamos una metodología de ocho etapas para organizar:

1. Estado actual de la empresa.
2. Nivel de madurez IA.
3. Gaps de proceso y datos.
4. Escenarios de alto valor.
5. Orden de despliegue prioritario.
6. Roadmap de tres fases.
7. Recomendaciones de ROI y gobernanza.
8. Plan de despliegue posterior.

El deliverable final es un AI Transformation Diagnostic Report que la gerencia puede entender, los jefes de departamento pueden respaldar, IT puede evaluar, y el equipo puede ejecutar.

### 2.5 Después: El cambio que el cliente debe sentir

Después de completar la primera ronda de servicios, el cliente debe ser capaz de responder las siguientes preguntas:

- ¿Cuál es el nivel de madurez IA actual de nuestra empresa?
- ¿Qué departamentos ya tienen una fundación lista para IA?
- ¿Qué procesos son más adecuados para automatizarse primero?
- ¿Qué datos y sistemas necesitan integrarse?
- Para el próximo trimestre, ¿debemos enfocarnos en L2 Skill, L3 Workflow, L4 Agent o L5 Agent Team?
- Tras impulsar IA, ¿qué KPIs debemos usar para rastrear efectividad?

Esta es la transición de "cada uno probando IA individualmente" a "la empresa tiene una roadmap de AI Transformation."

## 3. Madurez L1-L5 y módulos de curso

### 3.0 Los dos ejes de L1-L5: De la herramienta de una persona a la propia fuerza laboral digital de la empresa

> La madurez IA de una empresa no es "aprender unas pocas herramientas" — es caminar **dos ejes**: primero dejar que IA permee toda la organización, luego hacer crecer la propia fuerza laboral IA de la organización.

#### Acto uno: El eje scale — IA crece de "la herramienta de una persona" al "sistema nervioso de toda la empresa" (L1 → L2 → L3)

Conoce a Andy, un vendedor.

- **L1 · Individual**: Andy aprende a usar IA para escribir correos de visita a clientes él mismo. Útil — pero solo él puede hacerlo, y el método está bloqueado en su cabeza. Alcance de IA = una persona.
- **L2 · Departamento**: El departamento de ventas convierte "cómo escribir un buen correo de visita" en un Skill que un nuevo empleado puede usar el primer día. El alcance de IA se extiende de Andy a todo el departamento.
- **L3 · inter-departamento / pan-empresa**: Los Skills de Sales, Customer Service y Finance se encadenan por n8n y se conectan al CRM, ERP y correo. Llega un correo de queja, e IA automáticamente busca datos, actualiza y notifica inter-departamentos. El alcance de IA se vuelve toda la empresa.

A través de este acto, **el volante está en manos humanas**. Andy, gerentes e IT deciden qué hace IA y hasta dónde va — sin importar cuán capaz se vuelva IA, es "un auto manejado por un humano." El progreso de este eje es el **alcance**: una persona → un departamento → toda la empresa.

#### Acto dos: El eje de autonomía IA — La empresa hace crecer un "empleado off-headcount" (L4 → L5)

Una vez que los procesos de toda la empresa están conectados (L3 pone la fundación), la empresa puede hacer algo que no podía antes: **dejar que IA vaya a trabajar por sí misma.**

- **L4 · super-asistente IA**: La empresa gana una entidad IA que va a trabajar por sí misma. Tiene su propio mapa de capacidades, sus propias herramientas, su propio horario. Cuando el gerente llega en la mañana, el briefing y los tres temas para hacer follow-up ya están en el escritorio. El rol del gerente cambia de "usar IA" a "gestionar un subordinado IA."
- **L5 · equipo IA**: No solo uno. Una IA de mercado, una IA de producto, una IA de finanzas, una IA de servicio al cliente… múltiples IAs especialistas forman un equipo que divide trabajo y colabora por sí mismo, completando tareas inter-departamento como "análisis de lanzamiento de nuevo producto." El rol del gerente sube otro nivel — de "gestionar una IA" a "gobernar una fuerza laboral IA."

En este acto, **el volante está en manos de IA**. Pero los humanos no han desaparecido — **los humanos suben a una posición más alta**: definir responsabilidades, fijar reglas, aceptar resultados, mantener revisión HITL (Human-in-the-Loop) y portales de aceptación. **Cuanto más autónoma se vuelva IA, más el humano se parece a un "gobernador" en vez de un "operador" reemplazado.**

#### La línea más importante: L3 → L4

Todo el modelo tiene solo **una verdadera frontera**, entre L3 y L4:

| | L1 → L3 (eje scale) | L4 → L5 (eje de autonomía IA) |
| --- | --- | --- |
| La pregunta que haces | "¿Cuán **amplio** puedo **usar** IA?" | "¿Cuánto puede hacer mi IA **por sí misma**?" |
| Quién sostiene el volante | Humanos | IA (humanos retroceden a gobernador) |
| Identidad de IA | La **herramienta** de la empresa | La **fuerza laboral digital** de la empresa |
| Cómo crece | Individual → departamento → pan-empresa | Un asistente → un equipo |

Y no hay **atajo** a través de esta línea: L4 debe pararse sobre la fundación que L3 construyó — sin procesos conectados a nivel pan-empresa, IA no tiene nada sobre lo que "correr por sí misma."

> En L1-L3, enseñas IA y la propagas; en L4-L5, crías IA y le entregas. Camina ambos ejes, y la empresa no "solo sabe cómo usar IA" — "posee una fuerza laboral IA," y te vuelves un gobernador en lugar de un operador.

### 3.0.1 Procurar IA, no comprar un sistema: El mindset shift L4-L5

En L4-L5, el shift más grande que una empresa debe hacer no es técnico — es un **mindset shift**.

Los jefes están acostumbrados a ver IA como "compran un sistema": evaluar la lista de funcionalidades, comparar precios de licencia, calcular ROI de software. Pero la IA L4-L5 no es software — tiene tres cosas: **razonamiento, autonomía y uso de herramientas** — funcionalmente, hace lo que hace un trabajador del conocimiento. Así que el mindset correcto es **"procurar IA"**: como reclutar, onboardear, gestionar y gobernar un talento, no como comprar una pieza de software.

| El mindset "comprar un sistema" | El mindset "procurar IA" |
| --- | --- |
| Evaluar listas de funcionalidades, conteo de asientos, cuotas anuales de licencia | Evaluar cuánta carga de trabajo quita, cuánta capacidad amplifica |
| Calcular "ROI de software" | Calcular "ROI de workforce" — el ROI no desaparece, la vara de medición cambia |
| Instalar, ir live, listo | Definir responsabilidades, onboardear, revisar performance, gobernar continuamente |
| Las personas son reemplazadas por una herramienta | Las personas son upgradeadas a gobernadores, con una fuerza laboral digital extra para gobernar |

> **Scope**: este mindset aplica solo a **L4-L5 (el eje de autonomía IA)**. En L1-L3 estás legítimamente comprando herramientas, equipamiento y sistemas — eso es razonable y verificable. "Procurar IA" se trata del shift de mindset del jefe una vez que IA cruza L3→L4 y se vuelve una fuerza laboral digital autónoma.
> **Es una analogía de postura de gestión, no una afirmación de que "IA es humana"** — precisamente porque IA ≠ humano, necesita el framework de gobernanza y HITL que los humanos construyen, y eso es el core del servicio de consultoría.

### 3.1 L1 Controlled AI Access: OpenWebUI

#### Posicionamiento

OpenWebUI es el portal de conversación IA interno de la empresa.

El foco en L1 es permitir a los empleados empezar a usar IA de forma segura, estable y efectiva para manejar trabajo de conocimiento diario.

#### Escenario típico

Un comercial necesita escribir correos de visita a clientes, resúmenes de reunión y borradores de propuesta. Donde solía tomar 1 hora organizar, OpenWebUI ahora puede producir un primer borrador en 15 minutos, que la persona luego refina.

#### Valor que el cliente entenderá

- Los empleados empiezan a ahorrar tiempo de trabajo personal.
- La empresa puede establecer un portal IA unificado.
- Modelos, permisos y guidelines de uso se vuelven más fáciles de gestionar.
- Establece la fundación común para la subsecuente Skill-ización y Workflow-ización.

#### Contenido del curso

- Operación básica de OpenWebUI.
- Conversación IA y fundamentos de Prompts.
- Resumen, reescritura, traducción, clasificación, brainstorming.
- Guidelines de uso IA empresarial.
- Datos y tareas que no son apropiados para entregar a IA.

#### Deliverables del curso

- Prompts de trabajo de alta frecuencia personales.
- Notas de uso IA departamentales.
- Ejemplos de escenarios funcionales comunes.

### 3.2 L2 Knowledge Codification: Antigravity / Claude Code / Codex

#### Posicionamiento

El foco en L2 es convertir experiencia individual en capacidad departamental.

Antigravity, Claude Code y Codex no son solo para escribir código — sirven como "herramientas de construcción de Skill": consolidar el método de trabajo de un top performer en especificaciones, prompts, documentos, plantillas y procedimientos operativos reutilizables.

#### Escenario típico

Un gerente de marketing siempre ha sido genial escribiendo copy de producto, pero cada vez que un nuevo empleado se une tienen que enseñar de nuevo. A través de L2 Knowledge Codification, el proceso de generación de copy puede organizarse en un "Copy Generation Skill":

- Audiencia objetivo.
- Tono y estilo.
- Expresiones prohibidas.
- Puntos de venta del producto.
- Copy de muestra.
- Formato de salida.

Un nuevo empleado solo necesita invocar el Skill y puede producir contenido cercano al estándar del departamento.

#### Valor que el cliente entenderá

- Ya no depende de héroes individuales.
- Los buenos métodos pueden replicarse.
- Tiempo de onboarding de nuevos empleados se acorta.
- Calidad departamental se vuelve más consistente.
- Conocimiento empieza a acumularse como activo de la empresa.

#### Contenido del curso

- Definición y ejemplos de un Skill.
- Cómo escribir experiencia personal en un Skill.
- Cómo consolidar Prompts, SOPs, Checklists y Plantillas.
- Cómo usar Antigravity / Claude Code / Codex para ayudar a producir documentos y especificaciones.
- Cómo mantener una Skill Library departamental.

#### Deliverables del curso

- Lista de Skills departamental.
- 3-5 ejemplos de Skills de alta frecuencia.
- Plantilla estándar de Skill.
- Recomendaciones de mantenimiento y control de versiones de Skill.

### 3.3 L3 Workflow Automation: n8n

#### Posicionamiento

El foco en L3 es hacer que IA no solo responda preguntas, sino entre a workflows, integre sistemas y complete tareas.

n8n es el core de Workflow AI, usado para conectar Gmail, Google Sheets, Notion, CRM, API, ERP y otros sistemas.

#### Escenario típico

El gerente de servicio al cliente tiene que leer correos de queja en Gmail cada día, buscar datos del cliente en el CRM, actualizar el estado en Google Sheets, y escribir un reporte semanal en Notion. Este trabajo es consumidor de tiempo y propenso a perder datos.

Con n8n, puedes diseñar un Workflow:

1. Gmail recibe un correo de queja.
2. IA determina el tipo de queja y la urgencia.
3. Consultar el CRM por el tier y el historial del cliente.
4. Consultar el ERP por el estado de orden o envío.
5. Escribir el resultado consolidado en Google Sheets.
6. Crear automáticamente una tarea de manejo en Notion.
7. Enviar una notificación Email o Slack al owner.
8. Compilar automáticamente el reporte semanal de servicio al cliente el viernes.

#### Valor que el cliente entenderá

- Reducir movimiento repetitivo manual de datos.
- Reducir órdenes perdidas, correos perdidos y actualizaciones perdidas.
- Conectar flujo de datos, flujo de tareas y flujo de decisión.
- IA empieza a hacer trabajo para la empresa, no solo chatear con personas.

#### Scope de integración de sistemas

- Gmail: recuperación de correo, clasificación, resumen, borradores de respuesta.
- Google Sheets: registro de datos, mantenimiento de listas, actualizaciones de reporte.
- Notion: gestión de tareas, base de conocimiento, notas de reunión.
- CRM: datos de cliente, oportunidades, logs de interacción, registros de servicio.
- API: intercambio de datos con sistemas internos y externos.
- ERP: órdenes, inventario, envíos, compras, datos financieros.
- Base de datos: PostgreSQL, MySQL, bases de datos vectoriales, etc.
- Herramientas de comunicación: Slack, Teams, LINE, Telegram.

#### Contenido del curso

- Conceptos básicos de n8n.
- Trigger, Node, Credential, Webhook.
- Integración Gmail / Sheets / Notion.
- Integración API y transformación de datos.
- Planificación de integración ERP / CRM.
- Aplicaciones AI Node y RAG node.
- Manejo de errores y nodos de revisión humana.

#### Deliverables del curso

- 1-2 Workflow PoC departamentales.
- Tabla de inventario de escenarios Workflow.
- Lista de requerimientos de integración de sistemas.
- Checklist de riesgo y permisos de automatización.

### 3.4 L4 Autonomous Agent: Hermes Agent

#### Posicionamiento

El foco en L4 es upgradear IA de "una respuesta única" a "un agente de knowledge-work corriendo continuamente." No solo entiende tareas, descompone pasos, llama herramientas y reporta resultados, sino que también retiene memoria, índices, evidencia, schedules y registros de revisión humana.

Hermes Agent es la plataforma estándar para L4. Integra L1 Chat, L2 Skill y L3 Workflow en un sistema operativo de Agent de grado de conocimiento:

1. Markdown Wiki sirve como fuente de verdad del conocimiento.
2. SQLite / FTS sirve como índice de query y caché derivado.
3. Cinco skills core manejan management, source analysis, keyword extraction, autonomous discovery y briefing.
4. Herramientas determinísticas manejan escritura, indexación, validación, extracción, caching y logging.
5. Schedules impulsan ingest nocturno, briefing matutino, ping de discovery, preview vespertino y graph synthesis semanal.
6. La revisión HITL (Human-in-the-Loop) maneja actualizaciones de alto riesgo, aprobación de keyword, cambios de schema, eliminaciones y juicios de go-live.

#### Escenario típico

El gerente de operaciones le dice al asistente IA:

> Ayúdame a organizar las órdenes de excepción de esta semana, identificar las tres causas raíz principales, producir un reporte para reunión gerencial, y listar clientes que necesitan follow-up.

Hermes Agent va a:

1. Primero leer los `purpose.md`, `SCHEMA.md`, `INBOX.md`, `queue.md`, `watchlist.md` del departamento y logs recientes.
2. Llamar al ERP para consultar órdenes de excepción.
3. Llamar al CRM para consultar datos de cliente.
4. Llamar a Google Sheets para organizar la hoja de análisis.
5. Llamar al L2 "Exception Analysis Skill."
6. Llamar al Workflow de generación de reporte L3.
7. Escribir el proceso de análisis, fuentes citadas, tareas de follow-up y executive summary de vuelta al Wiki.
8. En el briefing, recordar a los gerentes qué ítems requieren confirmación humana.

#### Valor que el cliente entenderá

- El personal no necesita saber cómo opera cada sistema.
- IA puede ayudar a descomponer y ejecutar tareas inter-sistemas.
- Los gerentes pueden obtener datos de decisión más rápido.
- IA se transforma de una herramienta a un agente de trabajo que acumula conocimiento, rastrea evidencia y opera según schedule.
- El Agent no es un worker one-shot — organiza, recuerda, actualiza y produce briefings continuamente, cada día.

#### Contenido del curso

- Fundamentos de Agentic AI y la frontera L4 / L5.
- Arquitectura Hermes Agent: Wiki, SQLite, skills, tools, runtime schema, policy.
- SOP Orient-first: Antes de trabajar, el Agent primero lee schema, purpose, INBOX, índice y log.
- Ingest / query / update / lint / graph-synthesis.
- Source analysis, keyword extraction, autonomous discovery, briefing-generator.
- Cómo diseñar Skills llamables por Agent y Workflows n8n.
- Revisión HITL, permisos, Logs, fallback y portales de aceptación (Stage Gates).

#### Deliverables del curso

- 1 ejemplo de tarea Hermes Agent departamental.
- Tabla L4 IPOE.
- Especificación de tarea de Agent.
- Wiki inicial: `purpose.md`, `SCHEMA.md`, INBOX, queue, watchlist, tasks.
- Lista de herramientas disponibles para el Agent.
- Registros de prueba ingest / query / update.
- Plantilla de briefing.
- Tabla de portal de aceptación 4A-4E.
- Runbook de riesgo, permisos y operaciones del Agent.

### 3.5 L5 Multi-Agent Organization: ClawTeam

#### Posicionamiento

El foco en L5 es tener múltiples Agents especialistas colaborando, formando un equipo IA que completa tareas de clase empresarial que un solo Agent no puede.

ClawTeam es la plataforma de aterrizaje para Agentic Team AI.

#### Escenario típico

El CEO dice:

> Queremos desarrollar un nuevo producto. Ayúdame a organizar oportunidades de mercado, competidores, posicionamiento de producto, estrategia de marketing, preparación de customer service y proyecciones financieras.

ClawTeam puede lanzar múltiples Agents:

- Market Analysis Agent: analiza tendencias de mercado, segmentos de clientes y competidores.
- Product Planning Agent: organiza requerimientos de producto y prioridades de funcionalidades.
- Marketing Strategy Agent: propone canales, messaging y planes de campaña.
- Customer Service Agent: prepara FAQs, workflows de servicio y base de conocimiento.
- Financial Analysis Agent: estima costos, ingresos, presupuesto y ROI.
- Project Integration Agent: integra todos los outputs en un plan de proyecto.

#### Valor que el cliente entenderá

- No una persona más una IA, sino un departamento más un equipo IA.
- Tareas complejas inter-departamentales pueden ser borroneadas más rápido.
- La gerencia puede usar el AI Team para preparar trabajo de decisión upstream.
- La empresa empieza a adquirir capacidades de operaciones automatizadas e innovación.

#### Contenido del curso

- Conceptos de colaboración Multi-Agent.
- Diseño de roles de Agent.
- Asignación de tareas e integración.
- Conflictos de rol y verificaciones de calidad.
- Formatos de salida de Agent Team.
- Gobernanza y supervisión de tareas de clase empresarial.

#### Deliverables del curso

- Un diseño de escenario de Agent Team.
- Tarjetas de rol de Agent.
- Diagrama de flujo de colaboración Multi-Agent.
- Muestras de output de Agent Team.

## 4. Diseño simple de cuestionario de diagnóstico

### 4.1 Propósito del cuestionario

En 10-15 minutos, el cuestionario debe permitir al cliente entender:

- Dónde se sitúa la madurez IA actual de la empresa.
- Qué capacidades ya tienen una fundación.
- Qué gaps obstruyen la siguiente etapa.
- Cómo el ratio de cursos debe configurarse.
- En qué temas el diagnóstico de consultoría subsecuente debe enfocarse.

### 4.2 Dimensiones del cuestionario

Recomendamos dividir el cuestionario en seis dimensiones:

| Dimensión | Lo que juzga |
| --- | --- |
| Uso de herramientas | Si los empleados usan establemente herramientas IA |
| Consolidación de conocimiento | Si hay Prompts, SOPs, plantillas, Skill Library |
| Automatización de procesos | Si hay integración de sistemas y workflows automatizados |
| Integración de sistemas | Si Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP pueden ser invocados por workflows |
| Aplicación de Agent | Si hay un Agent IA que puede ejecutar tareas autónomamente |
| Implementación & Change | Si hay permisos, seguridad, métricas de performance y sistemas de gestión |

### 4.3 Output del diagnóstico

El cuestionario produce tras completarse:

- Nivel de madurez actual: L1-L5.
- Gaps principales: ej. conocimiento no consolidado, workflows no integrados, Agent careciendo de gobernanza.
- Ratio de cursos recomendado: ej. L1 20%, L2 30%, L3 30%, L4 15%, L5 5%.
- Escenarios prioritarios recomendados: ej. clasificación automatizada de correos de servicio al cliente, generación de propuestas de ventas, análisis de órdenes de excepción ERP.
- Foco del diagnóstico de consultoría subsecuente: ej. inventario de procesos, permisos de datos, métricas ROI.

## 5. Lógica de configuración del ratio de cursos

### 5.1 Principios de configuración

El ratio de cursos no es elegido aleatoriamente por el cliente ni fijado por nosotros.

Lógica recomendada:

- Primero juzgar madurez actual basada en el cuestionario.
- Luego mirar los objetivos de la gerencia: eficiencia, costo, calidad, ingresos, gobernanza.
- Luego mirar las condiciones del sistema: si Gmail, Sheets, Notion, CRM, ERP y API ya están en su lugar.
- Luego mirar el perfil de la empresa: industria, sensibilidad de datos, capacidad IT, presupuesto, política cloud.
- Luego mirar el modo de despliegue: IA cloud, Hybrid, completamente on-premises.
- Finalmente, decidir el ratio de cursos L1-L5.

### 5.2 Perfil de la empresa y modo de despliegue

Antes del diseño del curso, primero debes investigar qué arquitectura IA conviene al cliente.

#### IA cloud

Lo más barato y rápido para lanzar. Adecuado para empresas con baja sensibilidad de datos que se enfocan principalmente en copywriting, investigación, servicio al cliente, marketing y trabajo de conocimiento general. El curso puede enfatizar L1 y L2; L3 primero integra con herramientas SaaS como Gmail, Sheets, Notion y CRM.

#### Hybrid: Cloud + On-Premises

La vía más pragmática para la mayoría de las empresas. Las tareas no sensibles pueden usar modelos cloud, mientras que datos sensibles, sistemas internos y procesos core permanecen on-premises. El curso debe enfatizar clasificación de datos, ruteo n8n, Credentials, API, integración ERP y revisión humana.

#### Completamente on-premises

Adecuado para R&D/manufactura, finanzas, salud, gobierno o escenarios de datos altamente sensibles. El curso debe enfatizar el portal privado OpenWebUI, modelos on-premises, RAG interno, integración ERP/API/DB, Logs, permisos, auditoría y change management.

### 5.3 Ajuste por industria

#### R&D / Manufactura

Sistemas comunes son ERP, MES, PLM, QMS, bases de datos internas y sistemas de documentos. Los escenarios IA deben enfocarse en lookup SOP, anomalías de calidad, análisis de quejas, resúmenes de documentos R&D, órdenes de excepción ERP y consolidación de conocimiento de procesos. Típicamente recomendar Hybrid o completamente on-premises.

#### Marketing / Servicios

Sistemas comunes son Gmail, Sheets, Notion, CRM, plataformas de anuncios y herramientas sociales. Los escenarios IA deben enfocarse en propuestas, copywriting, análisis de competidores, resúmenes de reuniones con clientes, actualizaciones CRM y reportes de performance de campaña. Típicamente puede lanzarse rápidamente desde IA Cloud o Hybrid.

#### Industrias altamente sensibles

Por ejemplo, finanzas, salud, gobierno y departamentos críticos de empresas listadas. El curso debe priorizar clasificación de datos, permisos, auditoría, revisión humana y despliegue on-premises. L4/L5 deben primero posicionarse como decision support en vez de toma de decisiones totalmente autónoma.

### 5.4 Configuraciones de ejemplo

#### Escenario A: Empresa principiante de IA

Estado actual: La mayoría de los empleados aún no han usado IA establemente.

Ratio recomendado:

- L1 OpenWebUI: 40%
- L2 Knowledge Codification: 35%
- L3 n8n: 20%
- L4 Hermes Agent: 5%
- L5 ClawTeam: 0%

Meta: Primero construir un lenguaje compartido y Skills departamentales.

#### Escenario B: IA en uso, pero adopción de Workflow rezagada

Estado actual: Los empleados pueden usar IA, pero los resultados están dispersos y los workflows permanecen manuales.

Ratio recomendado:

- L1 OpenWebUI: 15%
- L2 Knowledge Codification: 30%
- L3 n8n: 40%
- L4 Hermes Agent: 10%
- L5 ClawTeam: 5%

Meta: Encadenar Skills en Workflows, priorizar completar 1-2 PoCs.

#### Escenario C: Fundación de automatización en su lugar, quiere desplegar Agents

Estado actual: Ya tiene experiencia n8n o integración de sistemas.

Ratio recomendado:

- L1 OpenWebUI: 5%
- L2 Knowledge Codification: 20%
- L3 n8n: 25%
- L4 Hermes Agent: 30%
- L5 ClawTeam: 20%

Meta: Upgrade de automatización de procesos a Agent y Agent Team.

## 6. El método de diagnóstico de consultoría de ocho etapas

> ⚠️ **Todos los ejemplos de clientes referenciados en este capítulo (ej. "Cliente M" / "MingChang Packaging" en §6.1) son casos ficticios generados por IA**, NO clientes reales. Todos los números son ilustrativos. Ver [`../04_Scenarios/README_EN.md`](../04_Scenarios/README_EN.md) para disclaimer completo.

### Stage 1: As-Is Snapshot — Descubrimiento del estado actual

Inventariar el uso IA existente de la empresa, sistemas, procesos, datos y métodos de toma de decisiones.

Outputs:

- Reporte de evaluación del estado actual.
- As-Is Process Maps.
- Tabla de inventario de uso IA.

### Stage 2: Reference Model Alignment — Introducción al modelo estándar

Introducir el modelo de madurez L1-L5 para que la gerencia y los departamentos compartan un lenguaje común.

Outputs:

- Matriz de evaluación de madurez.
- Lista de gap de capacidad L1-L5.

### Stage 3: Best Practice Integration — Benchmarking contra mejores prácticas

Comparar contra patrones comunes de aplicación IA y casos benchmark en la industria.

Outputs:

- Lista de escenarios benchmark de la industria.
- Escenarios de aplicación IA de alto valor.

### Stage 4: Gap Analysis

Conducir una comparación estructurada entre estado actual y estado objetivo, clasificando como Missing, Broken, Redundant.

Outputs:

- Matriz de gap.
- Ranking de prioridad Impact x Effort.

### Stage 5: Problem Definition — Definición del problema core

Usar el principio 80/20 para identificar los problemas más dignos de resolverse primero.

Outputs:

- Executive Problem Statement.
- Problemas clave y causas raíz.

### Stage 6: Benchmarking y objetivos por fases

Fijar objetivos a corto, mediano y largo plazo y portales de aceptación (Stage Gates).

Outputs:

- Objetivos de tres fases.
- Criterios de aceptación.
- Recomendaciones KPI.

### Stage 7: To-Be Design — Diseño de blueprint futuro

Diseñar el futuro AI Operating Model.

Outputs:

- To-Be Operating Model.
- Skill Map.
- Workflow Map.
- Agent Map.
- Blueprint de integración de sistemas.

### Stage 8: Implementation and Change — Despliegue de ejecución y gobernanza del change

Planificar la secuencia de despliegue, sistema de gobernanza, plan de entrenamiento y seguimiento ROI.

Outputs:

- Transformation Roadmap.
- Change management plan.
- Matriz de seguimiento ROI.
- Propuesta de despliegue de follow-on.

## 7. Deliverable final: Tabla de contenidos del AI Transformation Diagnostic Report

### 7.1 Portada

Nombre de la empresa, período de diagnóstico, equipo de consultoría, versión.

### 7.2 Executive Summary

Un resumen de 1-2 páginas para el CEO:

- Madurez actual.
- Problema más grande.
- Oportunidad más grande.
- Dirección de despliegue prioritario recomendada.
- Valor esperado.

### 7.3 Resultados del diagnóstico de madurez IA

- Scoring L1-L5.
- Gráfico radar de seis dimensiones.
- Diferencias de madurez entre departamentos.
- Gaps principales.

### 7.4 Observaciones del curso e inventario de capacidad

- Participación en el curso.
- Prompts, Skills, Workflows y escenarios Agent producidos por cada departamento.
- Absorción de empleados.
- Preocupaciones de la gerencia.

### 7.5 Inventario de procesos As-Is y sistemas

- Estado de uso de Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP y otros sistemas.
- Flujo de datos.
- Flujo de tareas.
- Flujo de decisión.
- Puntos de rework manual.

### 7.6 Lista de escenarios IA de alto valor

Organizada por departamento:

- Sales.
- Customer Service.
- Marketing.
- Operations.
- Finance.
- HR.
- IT.
- Management.

Cada escenario debe etiquetarse con:

- Madurez correspondiente: L1-L5.
- Sistemas que requieren integración.
- Beneficios esperados.
- Dificultad de despliegue.
- Requerimientos de riesgo y gobernanza.

### 7.7 Análisis de gap y problemas core

- Missing: capacidades, datos, procesos, roles faltantes.
- Broken: procesos actualmente rotos o inestables.
- Redundant: trabajo repetitivo, de bajo valor, automatizable.
- Definición de problema core.

### 7.8 To-Be AI Operating Model

- Skill Library departamental.
- n8n Workflow Center.
- Centro de tareas Hermes Agent.
- Modelo de colaboración ClawTeam Agent Team.
- Mecanismos de permisos y revisión.

### 7.9 Roadmap de tres fases

#### Fase 1: Fundación IA y Skill-ización

Meta: Convertir uso individual en capacidad departamental.

#### Fase 2: Automatización de Workflow

Meta: Integrar Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP, y completar PoCs de procesos de alto valor.

#### Fase 3: Agentic AI y AI Team

Meta: Habilitar Hermes Agent y ClawTeam para asumir tareas inter-departamentales.

### 7.10 Recomendaciones ROI y gobernanza

- Tiempo ahorrado.
- Tasa de error reducida.
- Velocidad de respuesta mejorada.
- Conocimiento consolidado.
- Onboarding de nuevos empleados acortado.
- Calidad de decisión de gerencia mejorada.
- Permisos de datos y control de seguridad.

## 8. Versiones externas de historia de venta

### 8.1 Versión de 30 segundos

La mayoría de las empresas hoy ya tienen personas usando IA, pero la mayoría están estancadas en la etapa de herramienta-individual. Primero usamos un cuestionario para diagnosticar la madurez IA actual de la empresa, luego arreglamos el ratio de cursos según L1-L5, y finalmente usamos una metodología de consultoría de ocho etapas para producir un AI Transformation Diagnostic Report — para que la empresa sepa dónde está ahora, qué hacer después, y qué procesos pueden automatizarse primero.

### 8.2 Versión de 3 minutos

El problema más común en AI Transformation no es que los empleados no puedan usar IA, sino que el uso es demasiado disperso. Algunos usan ChatGPT, algunos pueden escribir Prompts, algunos quieren integrar el CRM, algunos quieren consolidar reportes ERP automáticamente — pero la empresa no tiene una arquitectura compartida.

Clasificamos madurez IA en cinco niveles: L1 es Chat AI en OpenWebUI; L2 es Skill AI construido con Antigravity, Claude Code y Codex; L3 es Workflow AI usando n8n para integrar Gmail, Sheets, Notion, CRM, API y ERP; L4 es Hermes Agent; L5 es el equipo multi-Agent en ClawTeam.

El flow de servicio es simple: primero hacer el diagnóstico por cuestionario para descubrir dónde se sitúa actualmente la empresa; luego entrenar basado en el resultado del diagnóstico, con el ratio de cursos determinado por madurez y objetivos del cliente; finalmente, usamos una metodología de consultoría gerencial de ocho etapas para producir un reporte de diagnóstico cubriendo estado actual, gaps, problemas core, blueprint futuro, Roadmap y ROI.

Así que lo que el cliente compra no es un curso, sino un camino desde aprendizaje IA hasta ejecución de transformación empresarial.

## 9. Contenido a completarse posteriormente

Lo siguiente debe completarse con prioridad:

- Ítems del cuestionario de madurez IA.
- Lógica de scoring L1-L5.
- Reglas de recomendación de ratio de cursos.
- Plantilla de reporte de diagnóstico de consultoría.
- Historias de clientes de muestra.
- Library de escenarios de alto valor por departamento.
- Workflows de demostración para integración n8n de Gmail, Sheets, Notion, CRM, API, ERP.
