Imagen: © Startups Españolas
Análisis técnico de un concepto que promete transformar cómo las pequeñas consultoras generan ideas 🤖⚡
Desde mi perspectiva como founder en el sector, esta idea toca un punto crucial que vengo observando en mi día a día: las pequeñas consultoras están jodidas. No es por falta de talento, sino por falta de tiempo y recursos para hacer lo que las grandes firmas hacen con equipos de 50 personas: investigar tendencias, generar insights de mercado e innovar constantemente.
Lo que me resulta particularmente interesante de este concepto es que no va a por el mercado obvio. Mientras todos los agentes de IA compiten por las grandes corporaciones, aquí alguien se ha dado cuenta de que hay miles de consultoras en Europa que pagan 200-500€ al mes sin pestañear si les resuelves un problema real. Eso es smart positioning.
El Concepto Destripado
La arquitectura que necesitarían para esto probablemente sea más compleja de lo que sugiere el pitch inicial. Hablamos de un sistema que debe procesar datos de mercado en tiempo real, mantener contexto específico por industria, y generar output coherente que no suene a ChatGPT generic.
Desde mi experiencia desarrollando productos de IA, puedo ver que el stack técnico real incluiría:
– **LLMs especializados** con fine-tuning por sector (finanzas, marketing, legal)
– **Pipeline de datos** que agregue información de fuentes múltiples sin sobrecargar las APIs
– **Sistema de embeddings** para mantener contexto histórico de cada consultora
– **Orquestación de workflows** que coordine las tareas entre humanos y AI
El procesamiento de lenguaje natural para interpretar briefs y redactar propuestas suena bonito, pero la realidad es que cada consultora tiene su jerga, sus templates, su manera de vender. Entrenar un modelo que capture esas sutilezas sin volverse genérico es un challenge técnico considerable.
Lo que me preocupa es la promesa de «análisis predictivo para anticipar necesidades del mercado». Los datos de mercado en consultoría son notoriamente fragmentados y las tendencias cambian rápido. ¿Cómo validas que tus predicciones son mejores que la intuición de un consultor senior con 15 años de experiencia?
El tema de integración con Asana y HubSpot mediante APIs flexibles me parece factible, pero ahí está el primer cuello de botella real: cada consultora tiene su stack único, sus workflows custom, sus manías particulares. Mantener compatibilidad con docenas de herramientas diferentes es un overhead de desarrollo brutal.
La Realidad del Mercado
Mi análisis de esta propuesta revela patrones que he visto en otros verticales B2B: el problema es real, pero la solución propuesta puede ser prematura.
Las pequeñas consultoras tienen tres pain points críticos:
1. **Generación de pipeline** constante
2. **Diferenciación** en propuestas
3. **Eficiencia operativa** para mantener márgenes
Este agente IA ataca principalmente el punto 2 y 3, pero ignora el 1. Una consultora puede tener las mejores propuestas del mundo, pero si no tiene pipeline, se muere.
El timing es interesante porque justamente implementé algo similar para un cliente hace dos meses y el cuello de botella real no era la generación de ideas, sino la **ejecución y seguimiento**. Las consultoras pequeñas ya saben qué servicios podrían ofrecer; el problema es que no tienen capacidad para desarrollarlos mientras mantienen a sus clientes actuales.
Esto explica por qué varios clientes me preguntaron sobre herramientas de automatización últimamente, pero siempre terminamos hablando de priorización y gestión de recursos, no de ideación.
La ventaja competitiva de enfocarse en pequeñas consultoras es real, pero también es temporal. Si esto funciona, las grandes plataformas (Microsoft, Google, Salesforce) van a incorporar funcionalidades similares en sus suites empresariales en menos de 18 meses.
El modelo de suscripción mensual me parece correcto, pero 200-500€/mes está en el límite de lo que una consultora de 5-10 personas puede justificar. Necesitan ver ROI inmediato, no promesas a largo plazo.
Mi Veredicto Práctico
¿Lo implementaría en mi stack actual? No directamente, pero sí veo oportunidades.
El enfoque debería ser más incremental: empezar con un **research assistant** que automatice la recopilación de datos de mercado, no un «estratega virtual» completo. Las consultoras ya tienen estrategas; lo que necesitan es más tiempo para estrategizar.
Si tuviera que apostar por este concepto, cambiaría tres cosas basándome en mi experiencia reciente:
1. **Empezar con un nicho súper específico**: consultoras de transformación digital en España. Dominar ese mercado antes de expandir.
2. **Foco en ROI medible**: no «acelerar la innovación», sino «generar 3 propuestas adicionales por mes con 60% menos tiempo de research».
3. **Modelo freemium**: herramienta básica gratis, premium con integraciones y datos avanzados.
Los costes de OpenAI API que veo en mi dashboard sugieren que el procesamiento de documentos extensos y generación de propuestas personalizadas puede ser caro. Con GPT-4 a $0.03/1K tokens, una propuesta de 5000 palabras cuesta ~$0.50 en tokens. Si una consultora genera 20 propuestas al mes, ya tienes $10 solo en API calls, sin contar infraestructura y overhead.
Mi consejo concreto: validen el problema específico antes de construir la solución completa. Hablen con 50 consultoras pequeñas y entiendan exactamente qué parte del proceso de innovación les consume más tiempo. Mi intuición es que van a descubrir que el problema no es generar ideas, sino ejecutarlas eficientemente.
El potencial está ahí, pero la ejecución va a ser más dura de lo que sugiere el pitch. Como founder que ha trabajado con APIs similares, entiendo que la diferencia entre un demo impresionante y un producto que funciona en producción es abismal.
