Mapache Lab — Consultoría AI para LATAM

Inteligencia artificial que se siente humana.

Comprar la licencia es fácil. Que tu equipo la adopte de verdad, no. En Mapache diagnosticamos el nivel de madurez AI de tu empresa, formamos a las personas que van a usarla, y acompañamos la estrategia mes a mes hasta que sea parte de cómo trabajan. Con procesos pensados para LATAM.

Tecnologías con las que trabajamos
  • Anthropic
  • OpenAI
  • Google Cloud
  • Google AI
  • Amazon Web Services
  • GitHub Copilot
  • Microsoft Copilot
Antes del primer proyecto

Casi todas las empresas que llegan a Mapache tienen la misma mezcla de síntomas, en distinto orden.

AI suelta, sin dueño.

Cada área prueba su propia herramienta. Nadie mide si funciona ni si vale la pena seguirla pagando.

Licencias antes que roadmap.

Se compra la herramienta antes de saber qué problema resuelve. El orden debería ser al revés.

Sin quién lo sostenga.

La empresa no tiene un líder de AI interno que decida qué sigue después del primer piloto.

El primer paso siempre es el mismo: un diagnóstico que ordena las prioridades.

01 — Método

No buscamos AI First.
Buscamos Human First.

Toda la industria empuja el «AI First»: la tecnología primero, las personas después. En Mapache invertimos el orden. Eso no significa dejar los procesos como están: modernizar es automatizar lo que debe automatizarse y potenciar lo que gana con criterio humano. Las dos cosas conviven en la misma empresa. El objetivo es doble y no se negocia: hacer a las personas más eficientes y a las empresas más rentables.

Lo que se automatiza

El trabajo repetitivo y reglado: consolidar reportes, clasificar solicitudes, mover información entre sistemas, escribir el primer borrador. Ahí la AI no asiste: ejecuta. Hay procesos que terminan automatizados de punta a punta, y cuando ese es el camino correcto lo decimos.

Lo que se potencia

El trabajo que depende de criterio, contexto o relación: negociar, priorizar, decidir con información incompleta, sostener a un cliente. La AI aporta contexto y velocidad; la decisión sigue siendo de la persona. Es lo que distingue a tu empresa de la de al lado.

Gemelos digitales de los procesos

Es lo que presentamos en el Google Cloud Summit Colombia: agentes que replican el conocimiento táctico de un equipo, para que el criterio de las personas escale sin depender de una sola cabeza. Si alguien clave no está, el proceso no se detiene.

Qué entra en cada grupo no se decide por ideología. Se decide proceso por proceso, con el impacto y el costo sobre la mesa. Human First es el orden de esa conversación: primero el negocio y las personas, después la herramienta.

Un camino, no un proyecto suelto.

El assessment es la puerta de entrada, no el fin. Acompañamos a cada empresa hasta que la AI es parte de cómo trabaja.

01

Diagnóstico

Evaluamos el nivel de madurez AI de tu empresa y detectamos las brechas y oportunidades con mayor impacto.

02

Adopción

Implementamos con equipos reales: automatizamos lo repetitivo, configuramos asistentes AI y formamos a las personas que los van a usar.

03

Acompañamiento

Sostenemos el avance con asesoría estratégica continua, para que la adopción no se detenga después del primer proyecto.

Resultados verificables, no proyeccionesTrayectoria del fundador
+0

Personas formadas en distintas empresas — el método de Mapache aplicado a su trabajo real, no en teoría.

CoderHouse · SmartData

Empresas donde se validó el método de formación en datos e IA que hoy aplica Mapache.

Caso de éxito en Google Cloud (se abre en una pestaña nueva)

Caso de éxito en el proceso de modernización de datos e AI en Domina Entrega Total.

Google Cloud Summit

Ponente en la edición Colombia, presentando la estrategia de agentes y gemelos digitales.

Cifras y credenciales de Mapache Lab, respaldadas por la trayectoria de su fundador. El caso de Domina Entrega Total está documentado y publicado oficialmente por Google Cloud.

02 — Servicios

Un camino, cinco servicios.

En Mapache diseñamos cada servicio para cerrar una brecha distinta del camino hacia la adopción real de AI. Se toman por separado o en secuencia — empieza por el diagnóstico si no sabes por dónde arrancar.

03 — Preguntas

Antes de escribirnos.

Lo que más preguntan los equipos que están evaluando empezar.

Evaluamos tu organización en 6 pilares de madurez y entregamos 3 documentos: Resumen Ejecutivo, Assessment Detallado por Pilar y Roadmap Estratégico. Se ejecuta en 4 etapas: cuestionarios previos, sesiones con tu equipo, preguntas de afinamiento y sesión de entrega.

No. Si tu empresa no tiene equipo ni líder AI interno, Mapache opera como tu estratega externo (Acompañamiento Estratégico AI). Si ya lo tienes, asesoramos a esa persona o equipo (Asesoría de Adopción AI).

Formamos a líderes de cada equipo — los Champions — para que configuren el asistente AI de su área con el contexto y los procesos reales del negocio. Existen dos modalidades: autogestión guiada o acompañamiento continuo, según la estructura del cliente.

No. Cada capacitación se diseña para el cliente: usa las herramientas que ya tiene, casos de uso reales del negocio, y se calibra al nivel real del equipo. Hay línea No Técnica (cualquier área) y línea Técnica (TI, desarrollo, datos).

Con empresas de LATAM hispanohablante, con base en Medellín, Colombia. Sesiones, entregables y capacitación son siempre en español.

No. Es un servicio independiente, por suscripción, para cualquier empresa que ya use Claude a nivel organizacional y quiera ver uso, adopción y costo real por equipo.

Escríbenos a contacto@mapachelab.com o agenda una conversación inicial. La mayoría de clientes arranca por el Diagnóstico de Madurez AI.

Empecemos con una conversación.

Sin propuesta genérica ni presión de venta — contamos qué haría sentido para tu empresa y por dónde empezar.

S1

Hay iniciativas de AI sueltas por toda la empresa y nadie sabe cuál priorizar, cuál apagar, ni qué hace falta para sostener las que sí valen la pena.

El problema que resuelve
  • Cada área compró o probó algo distinto, y no hay forma de comparar qué está funcionando
  • Se decide por presión del proveedor o por moda, no por impacto en el negocio
  • Nadie sabe qué falta —datos, gobernanza, talento— para que lo que ya se hizo no se caiga
Qué queda en tu organización
  • Roadmap Estratégico a 18 meses, priorizado por fases: qué hacer, en qué orden y por qué
  • Assessment Detallado por Pilar (estrategia, gobernanza, datos, tecnología, talento y adopción), con el stack tecnológico recomendado
  • Resumen Ejecutivo con el que la alta dirección aprueba presupuesto sin traducir nada
  • Una línea base medible: la próxima vez que midas madurez, sabrás cuánto avanzaste

Para quién es — Organizaciones que quieren estructurar su estrategia AI — desde las que están empezando hasta las que ya tienen iniciativas aisladas y necesitan coordinarlas.

Hablemos de S1
S2

El equipo tiene las licencias, pero sigue trabajando igual: nadie tradujo la herramienta al día a día del área.

El problema que resuelve
  • La AI genérica no conoce tus procesos, tu vocabulario ni tus criterios, así que sus respuestas no sirven
  • El conocimiento de cómo se hacen las cosas vive en la cabeza de dos o tres personas
  • Cada equipo depende de un área técnica central para que le configuren cualquier cosa
Qué queda en tu organización
  • Un asistente AI por equipo, configurado con su contexto, sus procesos y su conocimiento tácito
  • La base de conocimiento del área organizada en 4 capas, que sirve mucho más allá de la AI
  • Un Champion formado y certificado, capaz de sostener y evolucionar el asistente sin Mapache
  • Un método replicable: el siguiente equipo se configura sin volver a empezar de cero

Para quién es — Empresas que quieren adopción real, equipo por equipo, sin depender de un área técnica central para cada asistente.

Hablemos de S2
S3

La gente probó la AI un par de veces, no le vio el valor en su trabajo real y volvió a lo de siempre.

El problema que resuelve
  • Los cursos genéricos enseñan la herramienta, no el trabajo de quien está sentado ahí
  • Sin casos propios, nadie conecta lo aprendido con lo que tiene que entregar el lunes
  • La formación se agota en el evento: no queda nada que un nuevo integrante pueda usar
Qué queda en tu organización
  • Un banco de prompts funcional, construido sobre casos reales del negocio y probado en la sesión
  • Material de formación personalizado, propiedad del cliente y reutilizable en cada onboarding
  • Personas certificadas que salen aplicando AI a su trabajo, no a ejemplos abstractos
  • Opcionalmente, un facilitador interno capacitado para volver a dictar la formación sin Mapache

Para quién es — Equipos que necesitan salir con prompts funcionales para su trabajo específico, no con ejemplos abstractos.

Hablemos de S3
S4

Hay un roadmap de AI, pero nadie adentro con el tiempo y el criterio para ejecutarlo y decidir qué sigue.

El problema que resuelve
  • Contratar un líder AI senior de planta es caro y difícil de justificar antes de tener tracción
  • Las decisiones de herramientas y proveedores se toman sin nadie que evalúe de forma independiente
  • El roadmap avanza mientras hay atención de la dirección, y se detiene cuando aparece otra prioridad
Qué queda en tu organización
  • Un estratega AI operando mes a mes en ciclos de 90 días: diagnóstico, ejecución y revisión
  • ROI documentado y reportado a la dirección cada trimestre, con criterios que quedan escritos
  • Evaluaciones independientes de herramientas y proveedores, sin comisión de por medio
  • Criterio de decisión transferido: el objetivo es que en algún momento no nos necesites

Para quién es — Empresas sin equipo o líder AI interno propio, que ya pasaron por el Diagnóstico de Madurez AI o el Programa Champions.

Hablemos de S4
S5

Ya hay líder o equipo AI propio, pero la adopción real sigue estancada y las decisiones se toman sin contraste.

El problema que resuelve
  • Se mide licencias compradas y no uso efectivo, así que nadie sabe si la inversión rinde
  • El líder AI interno no tiene con quién contrastar una decisión difícil antes de tomarla
  • Falta gobernanza escrita: cada área define por su cuenta qué se puede y qué no se puede hacer
Qué queda en tu organización
  • Gobernanza y políticas de uso de AI revisadas y documentadas
  • Un tablero de métricas de adopción real —uso efectivo por equipo—, no de licencias compradas
  • Un plan de acción de 90 días con responsables y criterios de éxito definidos
  • Tu líder AI interno más fuerte: Mapache no reemplaza esa función, la acompaña

Para quién es — Organizaciones que ya invirtieron en talento AI propio, pero cuya adopción real sigue estancada. La diferencia con el Acompañamiento Estratégico AI: ahí Mapache ES el estratega; aquí asesora al que ya existe.

Hablemos de S5
Panel

Ya tienes licencias de Claude en la organización, pero nadie tiene visibilidad real de cómo se están usando ni cuánto cuestan — las métricas del proveedor no bajan a nivel de equipo.

El problema que resuelve
  • Compraste licencias de Claude a nivel organizacional, pero no hay forma de saber si se están usando o quedaron guardadas
  • No hay visibilidad de en qué se usa el asistente por equipo — solo el total de la factura
  • Sin datos de uso real, es imposible decidir si ampliar, reducir o redistribuir licencias
Qué queda en tu organización
  • Un pipeline de telemetría que corre solo, no un reporte manual, sobre la telemetría nativa de Claude y Cowork
  • Un dashboard actualizado cada día: uso, adopción y costo en la nube, por equipo
  • Casos de uso reales visibles a partir del uso efectivo, no de lo que se supone que la gente hace

Para quién es — Cualquier empresa que ya use Claude a nivel organizacional y quiera ver indicadores reales de uso, adopción y costo — haya pasado o no por el Programa Champions. Servicio independiente, por suscripción.

Hablemos del Panel