De un vistazo

  • Una plataforma de contexto regulado permite a Claude acceder a los documentos empresariales data y corporativos de Bora Brasil, y cada respuesta puede rastrearse hasta su fuente.
  • Se han identificado 83 oportunidades relacionadas con la inteligencia artificial en toda la empresa, que se han reducido, tras tres rondas, a cinco casos de uso prioritarios para la hoja de ruta del primer año.
  • En Claude trabajan 62 empleados, aunque la plantilla puede llegar a alcanzar los 150, y las licencias se asignan en función del puesto, el área y la antigüedad.
  • En la primera promoción, unos 60 empleados recibieron formación práctica en el sistema data de la empresa, en un entorno real.

El desafío

Bora Brasil Se creó a partir de la fusión de dos marcas familiares de productos para el cuidado del cabello: Skala Brasil y Lola From Rio. La adopción de la IA había comenzado de forma ascendente: unos 15 usuarios pioneros ya trabajaban con Claude, conectado a su correo electrónico, calendario, Teams y archivos. La dirección quería aprovechar ese impulso para convertirlo en una capacidad disponible en toda la empresa. Esto implicaba respuestas basadas en el propio data del grupo, un acceso que respetara los permisos existentes y un entorno regulado para que la información comercial sensible no acabara en herramientas de IA no autorizadas.

El enfoque

A lo largo de 9 semanas, Artefact y Bora Brasil trabajó en tres líneas de actuación, combinando una rápida adopción de abajo arriba con una hoja de ruta y una gobernanza de arriba abajo.

1. Una plataforma contextual basada en el data propio de Bora Brasil

Artefact diseñó y desarrolló una plataforma contextual en Azure, que contó con la aprobación del equipo técnico de Bora Brasil. Claude accede al data del grupo a través de un único servidor MCP:

  • data estructurado en Microsoft Fabric: cifras de ventas, indicadores clave de rendimiento (KPI) y presupuesto data.
  • Documentos no estructurados en SharePoint: contratos, pólizas, presentaciones y documentación comercial.

Una capa de conocimientos empresariales contiene el glosario oficial, las definiciones de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y las reglas de negocio. Cada documento está indexado con una descripción semántica, de modo que Claude puede localizar el archivo adecuado y leerlo en su totalidad. El acceso se ajusta siempre a los permisos vigentes de cada empleado, y cada respuesta cita la tabla o el documento del que procede.

2. Casos de uso priorizados

A través de entrevistas con directivos de los departamentos de Comercial, Marketing, Innovación e I+D, Operaciones, Finanzas y Recursos Humanos, el equipo identificó 83 oportunidades relacionadas con la IA. Un primer filtro estratégico basado en la viabilidad y el valor esperado redujo esta cifra a 33. A continuación, tras un análisis detallado con los directores, se obtuvieron 24 casos de uso en ocho áreas de negocio, cada uno de los cuales se puntuó en función del valor empresarial (valorado por la empresa) y la complejidad técnica (valorada por el equipo técnico).

Un análisis de «fabricar o adquirir» identificó 15 casos en los que conviene desarrollar soluciones propias y 9 que ya están cubiertos por los sistemas existentes o por soluciones del mercado, por lo que la inversión se destina únicamente a aquellos ámbitos en los que el sistema data y los procesos propios de Bora Brasil marcan la diferencia. En un taller final de priorización celebrado con el equipo directivo se seleccionaron los 5 casos de uso que conforman la hoja de ruta del primer año.

3. Una Oficina de Inteligencia Artificial que se encargue de gestionarlo

El modelo operativo consiste en una Oficina de IA central con ramificaciones ligeras en cada área de negocio, representadas por los «AI Champions». La Oficina de IA abarca cuatro áreas:

  1. Liderazgo y gobernanza: es titular de la cartera de IA y de la asignación de licencias.
  2. Casos de uso: un equipo que desarrolla los casos de uso prioritarios.
  3. Plataforma: un equipo que se encarga del mantenimiento de la plataforma contextual, la seguridad y las herramientas básicas de inteligencia artificial.
  4. Adopción: gestión del cambio y formación, en colaboración con el departamento de Recursos Humanos.

Una política de uso y una guía de buenas prácticas garantizan que el trabajo con IA se desarrolle exclusivamente en el entorno autorizado de Claude.

4. Puesta en práctica en un sistema data real

La formación se impartió íntegramente utilizando el sistema data de Bora Brasil en entorno real, en lugar de demostraciones genéricas. En una sesión de 150 minutos, cada participante respondió a una pregunta empresarial real: en qué ámbitos Skala Brasil está ganando y perdiendo ventas año tras año, y en qué aspectos debería centrarse el equipo de ventas a partir de ahora. A lo largo de la sesión, los participantes:

  • configurar un proyecto de Claude con reglas de negocio fijas;
  • se han extraído las definiciones oficiales de los KPI de SharePoint;
  • hizo que Claude planificara sus consultas antes de ejecutarlas en Fabric;
  • ha creado un panel de control de ventas interactivo como un artefacto de Claude que se puede compartir;
  • Se comprobó el origen de cada número antes de compartirlo.

Los participantes más activos convirtieron el panel de control en una rutina semanal programada en Claude Cowork. La formación propiamente dicha se impartió a través de una guía interactiva creada con Claude, con una vista en directo para el facilitador que permitía realizar un seguimiento del estado de conexión y el progreso de cada participante.

Resultados

  • En Claude residen 62 empleados, cifra que puede llegar a alcanzar los 150
  • Unos 60 empleados recibieron formación en la primera promoción el 6 de octubre, y la segunda promoción tuvo lugar el 13 de octubre
  • Cada participante creó un panel de control de ventas operativo en la empresa real data en una única sesión de 150 minutos.
  • 83 → 33 → 24 → 5: una hoja de ruta de IA validada por la empresa y elaborada en 9 semanas

Valor inicial, según la valoración de los primeros usuarios:

  • En una primera encuesta realizada a 30 titulares de licencias, los empleados indicaron que ahorraban, de media, al menos 4 horas a la semana, lo que supone aproximadamente el 10% de una semana laboral estándar. Siete de cada diez ahorran al menos tres horas, y uno de cada seis ahorra más de diez.
  • En todo el grupo, esto supone un mínimo conservador de unas 120 horas que se devuelven a la empresa cada semana, lo que equivale a más de 6.000 horas al año. Estas horas pueden dedicarse ahora a tareas más estratégicas.
  • Los casos de uso que se esconden tras estas cifras son concretos:
    > En el departamento de Recursos Humanos, se desarrolló en 90 minutos un programa para convertir los esquemas de carga de nóminas data, cuya duración había estimado una consultora externa en unas 40 horas.
    > Un informe automatizado de control de horarios redujo en unas 8 horas el tiempo dedicado a la comprobación manual y permitió a los responsables disponer de una visión más rápida de las horas extras, las ausencias y los retrasos.
    La reconstrucción del indicador de absentismo supuso un ahorro adicional de 6 horas, y el análisis del paquete de recursos humanos, que antes llevaba dos días, ahora se realiza en unas pocas horas.
    > En el departamento de Finanzas, una verificación de solvencia de Serasa integrada en Pipefy elimina la necesidad de realizar búsquedas manuales de clientes, y ahora los responsables reciben un informe de ventas programado sin que nadie tenga que elaborarlo manualmente.

Próximos pasos:

La Oficina de IA está ampliando actualmente su uso a todos los equipos. Los próximos pasos consisten en desarrollar «Claude Skills» específicos para la empresa sobre la base de la plataforma de contexto y pasar a la fase de implementación los cinco casos de uso prioritarios.