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AI Phase
Calendario

Fase por fase, con plazos honestos: blueprint en 24 horas, prueba de concepto en 4–8 semanas, sistema de producción en 3–6 meses – y qué retrasa de verdad los proyectos en la práctica.

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En resumen

Un proyecto de IA con AI Phase necesita en 2026 24 horas hasta el blueprint del proyecto, 4–8 semanas hasta un prototipo ejecutable sobre datos reales y 3–6 meses hasta el sistema de producción – después empieza la operación continua. Una hoja de ruta priorizada para entornos complejos está lista típicamente en 2–4 semanas. El arranque más rápido: el Fast-Track gratuito de 24h.

Última actualización: julio de 2026

¿Qué fases atraviesa un proyecto de IA?

Cuatro fases, del primer plan a la operación continua. Los plazos son las duraciones típicas publicadas de los proyectos de AI Phase – cada proyecto empieza con un blueprint, no con un contrato.

01 · 24 horas

Blueprint y viabilidad

Con el Fast-Track de AI Phase, en 24 horas hay un blueprint concreto: esbozo de alcance, evaluación honesta de viabilidad, un patrón de solución adecuado de proyectos reales y próximos pasos. Lo hacen posible un equipo puramente sénior y una biblioteca de patrones de proyectos de referencia. El límite honesto: los entornos complejos con muchos sistemas necesitan un assessment más largo.

  • Esbozo de alcance y evaluación de viabilidad
  • Patrones de solución de proyectos de referencia reales
  • Próximos pasos – gratis y sin compromiso

Para entornos complejos: análisis de potencial en 2–4 semanas

02 · 4–8 semanas

Prototipo y prueba de concepto

Una prueba de concepto bien acotada sobre sus datos reales está lista típicamente en 4–8 semanas. En ese tiempo cabe: un caso de uso, datos reales, criterios de éxito medibles. No cabe: la madurez para producción – un PoC demuestra viabilidad, no operabilidad.

  • Prototipo ejecutable sobre datos reales
  • Criterios de éxito medibles en lugar de efectos de demo
  • Decisión go/no-go con cifras

El prototipado de IA en detalle (4–8 semanas)

03 · 3–6 meses

Ampliación a producción

Del piloto a producción suelen pasar otros 1–4 meses; un proyecto de implementación dura en total 3–6 meses. Los polos largos son la integración, los permisos y la evaluación – no el modelo. Que el camino funciona lo demuestran sistemas productivos como la automatización de tickets para netcos GmbH y el aseguramiento de calidad con visión por computador 3D para B.B.W. Group.

  • Integración en M365, SAP o sistemas de tickets
  • Permisos, requisitos de RGPD y del EU AI Act
  • Evaluación y aceptación en el proceso real

Así funciona la implementación de IA (3–6 meses)

04 · Continuo

Operación y optimización

La IA no se mantiene buena por sí sola: tras el go-live empiezan la monitorización, la actualidad de los datos, el ajuste de rendimiento y las nuevas funcionalidades. Planifique la operación desde el principio – un proyecto de IA no termina con el go-live, entra en productivo.

  • Monitorización y actualidad de los datos
  • Ajuste de rendimiento y nuevas funcionalidades

Mantenimiento y optimización en detalle

¿Cuánto dura cada tipo de proyecto de IA?

Duraciones típicas publicadas de los proyectos de AI Phase, a fecha de 2026. Los primeros resultados utilizables llegan bastante antes del final del proyecto.

Blueprint Fast-TrackDuración típica:24 horasPrimer resultado utilizable:Alcance, viabilidad y plan en 24 h
Workshop de IADuración típica:½–2 díasPrimer resultado utilizable:Lista priorizada de casos de uso el mismo día
Análisis de potencial y hoja de rutaDuración típica:2–4 semanasPrimer resultado utilizable:Hoja de ruta priorizada con recomendación de MVP
Prototipo / prueba de conceptoDuración típica:4–8 semanasPrimer resultado utilizable:Demo ejecutable sobre datos reales
Sistema de producción (RAG, agentes, CV)Duración típica:3–6 mesesPrimer resultado utilizable:Sistema en operación piloto antes del go-live
Proyecto de estudiantes (TUM/LMU)Duración típica:3–6 mesesPrimer resultado utilizable:Entregas intermedias supervisadas durante todo el plazo
Operación y mantenimientoDuración típica:ContinuoPrimer resultado utilizable:Monitorización desde el go-live

Para situarlo: las vías de consultoría clásicas calculan en los panoramas de mercado de 2026 entre 3 y 12 meses hasta producción. Las tarifas diarias y la comparación estructural están en consultoría de IA frente a consultoría clásica.

Lo que cuesta cada tipo de proyecto: ¿Cuánto cuesta la IA? · Qué resultados entregan los sistemas productivos: resultados de IA en cifras · Referencias con métricas reales: proyectos

¿Qué hace los proyectos de IA más rápidos – o más lentos?

La verdad incómoda de la práctica: el mayor riesgo de plazos rara vez son los modelos o la técnica, sino los propios circuitos de aprobación del cliente. Cinco factores deciden el calendario.

Tiempo de espera en el acceso a los datos

Hasta que se habilitan los accesos a SharePoint, SAP o los sistemas de tickets pasan a menudo semanas – tiempo en el que el proyecto está parado. El acceso a los datos es cuello de botella con más frecuencia que la propia calidad de los datos.

Solución: aclarar accesos y responsables de datos en la semana 1.

Latencia en las decisiones

Cada decisión abierta que espera dos semanas a la siguiente reunión de steering desplaza el go-live dos semanas. Los propios circuitos de aprobación del cliente son el riesgo de plazos más frecuente que vemos.

Solución: una cita fija semanal para decidir.

Sin responsable claro

Sin un product owner con mandato, cada prioridad se renegocia en cada reunión – y el calendario con ella. Un proyecto sin responsable es un proyecto sin fecha.

Solución: un responsable con mandato de decisión, nombrado el primer día.

Alcance del compliance

RGPD, EU AI Act, comité de empresa y seguridad IT son planificables – si se sientan pronto a la mesa. Las revisiones incorporadas a posteriori cuestan meses; incorporadas pronto, semanas.

Solución: implicar a seguridad IT y protección de datos desde el blueprint.

Número de integraciones

Cada sistema adicional que se conecta trae sus propias interfaces, permisos y ciclos de prueba. El prototipo con un sistema es rápido – el rollout a cinco es un proyecto en sí mismo.

Solución: pilotar con un sistema y conectar el resto por etapas.

Preguntas frecuentes sobre la duración de un proyecto de IA

El Fast-Track de AI Phase entrega un blueprint del proyecto en 24 horas; una prueba de concepto ejecutable sobre datos reales llega típicamente en 4–8 semanas.

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