Informe de Consultoría Estratégica
Hacia una Hispa AI-Native
Diagnóstico organizacional, problematización y hoja de ruta de escalabilidad
Introducción y metodología
Considerando que Hispa se encuentra en sus primeros años de operación, como Obel, nuestro propósito es acompañarlos optimizando su estructura operativa y los procesos internos para asegurar un crecimiento ágil, ordenado y eficiente.
Para llegar a este diagnóstico, desarrollamos un proceso de tres instancias clave:
Marco del Proyecto
Reunión inicial de presentación del Hub donde encuadramos la fase de diagnóstico y problematización.
Primeros Insights
Encuentro donde compartimos los hallazgos preliminares y las áreas de oportunidad detectadas.
Inmersión OH Bitácora
Instancia final donde cada jefe de área utilizó la herramienta de diagnóstico organizacional, para identificar con precisión cuellos de botella, quick wins y prioridades de optimización de forma ágil y sin tecnicismos.
Diagnóstico de la situación actual
Tras el relevamiento y las sesiones de problematización, identificamos desafíos críticos que deben resolverse para que Hispa pueda escalar de forma inteligente:
Descentralización y Falta de Gobernanza
El uso actual de la IA en la organización es fragmentado y carece de criterios unificados. Esta falta de gobernanza deriva en una duplicación de esfuerzos y en la implementación de herramientas no optimizadas para los objetivos de la compañía.
Protocolos "Artesanales" y Datos Desestructurados
Los procesos de trabajo actuales mantienen un carácter manual y poco estandarizado. Al no contar con datos estructurados (como registro de horas e impacto real), la capacidad de realizar una priorización basada en evidencia es limitada.
Gestión de Riesgos y Brecha de Formación
Existe una preocupación latente respecto a las alucinaciones de la IA, los sesgos algorítmicos y la posible pérdida del criterio humano. Esta barrera cultural requiere de protocolos claros y formación específica para garantizar un uso seguro y eficiente de la tecnología.
Propuesta de valor
La meta es convertir a Hispa en una organización que no solo use tecnología, sino que esté diseñada desde y para la inteligencia de datos.
Eficiencia en tiempo
Optimización de procesos para reducir tiempos operativos
Reducción de costos
Minimización de gastos mediante automatización
Cultura de datos
Decisiones basadas en evidencia y métricas claras
Hoja de ruta y próximos pasos
Nuestra recomendación es abordar dos fases en paralelo:
Ejecución de Quick Wins
Atacar de inmediato las ineficiencias críticas detectadas que requieren baja inversión y ofrecen un retorno inmediato.
Conectar necesidades con tecnología
Brindar soluciones tecnológicas para que la operación de Hispa logre escalabilidad.
Quick wins
Impacto inmediato, baja inversión
| Acción / Sistema | Tipo | Área Implicada | Qué implica |
|---|---|---|---|
| Gestión unificada de calendario | Lab | Operaciones / General | Centralizar reservas de estudios y eventos para evitar overlaps, re-preguntas y falta de confirmación de espacios. |
| Trazabilidad de inventario | Lab | Estudio, Audiovisual, Producción | Digitalizar el control de entrada/salida de equipos (celulares, micros, PCs) para evitar pérdidas y falta de visibilidad sobre quién tiene qué. |
| Asistente de investigación | Hub | Producción | Herramienta que "entienda" los programas de Hispa para automatizar búsquedas de temas y referencias, ahorrando de 5 a 8 hs por programa. |
| Seguimiento de tareas | Hub | Todas las áreas | Sistematizar el flujo de trabajo para eliminar la gestión "artesanal" y mejorar la visibilidad de los avances de cada proyecto. |
Operatividad
Transformación estructural y escalabilidad
| Acción / Sistema | Tipo | Área Implicada | Qué implica |
|---|---|---|---|
| Automatización de facturación | Lab | Comercial | Automatizar la recopilación de órdenes y la carga de datos para eliminar errores manuales en la emisión de facturas y optimizar tiempos. |
| Archivo inteligente | Lab | Producción | Un search engine de contenido con IA es una herramienta que permite buscar, entender y reutilizar todo el contenido del medio (notas, videos, audios y archivo histórico) como si fuera un cerebro, no como un buscador por palabras. En lugar de buscar texto, busca significado, contexto e intención. |
| Generación de reportes | Lab | Redes | Automatizar la recopilación de métricas de redes y sucesos de la usina para generar el reporte mensual sin carga manual de diseño y datos. |
| Gestión de cobertura de shows | Lab | Producción | Sistema de solicitudes para priorizar coberturas y asignar equipos técnicos con visibilidad total sobre accesos y relevancia. |
| Dashboard de tendencias | Lab | Redes / Social Media | Automatizar el monitoreo de feeds para identificar noticias con potencial viral temprano para la audiencia Gen Z, reemplazando la curaduría manual. |
Conclusión
Hispa se encuentra en un punto de inflexión. El diagnóstico realizado nos da la hoja de ruta clara para dejar atrás la gestión basada en la urgencia y pasar a una gestión basada en procesos automatizados, escalables y auditables.
Ser una empresa AI-native desde sus cimientos no es solo una mejora tecnológica, es la garantía de que Hispa podrá liderar su mercado con una estructura liviana, inteligente y altamente rentable.
Diciembre, 2025
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