Descubrimiento: 40 horas de trabajo o 3 con un agente de IA.

Adónde se van en realidad las 40 horas.

Doce reuniones. Notas repartidas por cinco documentos. La mitad de las respuestas contradice a la otra mitad — y en la reunión final el cliente se sorprende de verdad: «¿pero esto no lo habíamos hablado ya?». El problema no son los clientes. El consultor pregunta, anota, en una semana pierde el contexto y vuelve a preguntar. El cliente se cansa, responde por encima — y luego no entiende por qué el sistema hace «otra cosa».

Qué parte de este trabajo es rutina.

En esta etapa el consultor trabaja sobre todo como una grabadora con libreta: anota las respuestas e intenta no olvidar nada. Pensar y tomar decisiones es trabajo humano. Anotar y estructurar, no. Justo esa parte fue la que le pasamos al agente.

Qué hace el agente.

No es un chatbot de preguntas frecuentes, sino un entrevistador completo con una metodología de nueve módulos y 67 preguntas. Lleva un descubrimiento estructurado en tres sesiones con pausas entre ellas, adapta la profundidad de las preguntas al tamaño de la empresa, acepta texto, notas de voz e incluso archivos — y él mismo detecta cuándo las respuestas se contradicen.

El resultado no es un simple informe. Después de cada sesión el cliente recibe un resumen intermedio para sí mismo, y al final se genera un documento de requisitos listo — ya adaptado al sistema concreto que se va a implantar, a partir de toda su documentación. Solo queda validar rápido el documento y empezar la configuración.

Tres sesiones en lugar de cuarenta horas.

Tres sesiones de 45–60 minutos en lugar de 40 horas de trabajo del consultor. El cliente responde a su ritmo, el agente no olvida nada, y cada respuesta se convierte automáticamente en requisitos técnicos. Uno de los primeros clientes nos dijo: «lo mejor es poder hacerlo por voz: dicté la mitad de las respuestas conduciendo al trabajo».

Un efecto inesperado.

Con un bot los clientes responden con más honestidad que con un consultor de carne y hueso. No hay presión social por dar la respuesta «correcta», no hay esa sensación de que te están evaluando. Y eso cambia la calidad de los datos de entrada — y, por lo tanto, la calidad del propio documento de requisitos.

Ese mismo cliente, por cierto, reconoció que al principio no entendía cuál sería el plan de preguntas ni qué venía después. Lo ajustamos en un día — ahora el agente muestra de entrada las preguntas concretas de cada módulo por adelantado.

El agente de discovery de este artículo es una herramienta interna nuestra, pero la lógica en sí escala más allá: los agentes de IA a medida para un proceso concreto del cliente, desde la gestión de solicitudes hasta el front-office, los construye nuestra marca hermana Grow2.ai (grow2.ai). El discovery es solo el primer paso donde conviene cederle la rutina a un agente.