0
Procesos levantados
Entretenimiento en vivo y producción cultural
Julio
2026
Informe de Auditoría Estratégica
De islas digitales a un sistema operativo de proyectos conectado.
Diagnóstico de madurez, fricciones interdepartamentales, oportunidades de IA y hoja de ruta para que SOLD OUT gane trazabilidad, anticipación financiera y capacidad de ejecución sin sustituir el criterio experto de sus equipos.
Radiografía del diagnóstico
Prioridades en cifras
0
Quick Wins priorizados
0 h
Formación aplicada
0
Fases de evolución
Nota de rigor: no se inventan tiempos, volúmenes,
costes ni porcentajes. El ROI se expresa mediante fórmulas hasta disponer de datos
operativos validados.
Modelo matricial
Giras, festivales, exposiciones y eventos activan múltiples áreas a la vez.
Datos dispersos
Excel, ticketing, Sage, Square, CRM y repositorios sin capa transversal.
Voluntad alta
La dirección prioriza rentabilidad, coordinación y decisión, no la moda tecnológica.
Despliegue progresivo
Formación, flujos funcionales, pilotos y solo después integraciones técnicas.
01 · Resumen ejecutivo
Potencial elevado, con una condición: ordenar antes de automatizar.
SOLD OUT se encuentra en una madurez digital emergente avanzada, con islas de trabajo estructurado y un equipo que ya experimenta con IA. El principal reto no es la ausencia de tecnología, sino la falta de una arquitectura común de datos, procesos, permisos y medición.
Objetivo
Transformar coordinación y decisión
Identificar mejoras operativas, automatización e IA en dirección, Project Management, producción, finanzas, ticketing, pricing, marketing, comunicación, creatividad, CRM, retail, proveedores e innovación.
Estado
actual
Madurez emergente avanzada
Herramientas core y prácticas útiles, pero datos dispersos, procesos no homogéneos, dependencia de Excel y una gobernanza de IA todavía no formalizada.
Conclusión
IA rentable, progresiva y supervisada
Existe un potencial alto si el despliegue se vincula a procesos concretos, se adopta un LLM de cabecera y se posponen las integraciones hasta validar datos, reglas y responsables.
Matriz de madurez
Capacidad actual por dimensión
Procesos y estandarización2/5
Prácticas e históricos sin un modelo transversal único de proceso, nomenclatura, validación y cierre.
Datos y calidad de información2/5
Ventas, presupuestos, campañas e inventarios repartidos entre múltiples fuentes.
Sistemas e integración2/5
Herramientas relevantes, pero sin capa integrada entre producción, finanzas, ticketing, marketing, CRM y dirección.
Capacidades y cultura digital3/5
El equipo ya compara ChatGPT, Claude, Gemini y otras herramientas, pero necesita método y verificación común.
Gobierno, seguridad y medición1–2/5
Conciencia clara del reto, sin política implantada de datos, costes, permisos, revisión humana y usos permitidos.
Voluntad directiva
Alta, pragmática y orientada a negocio
La conversación se centra en lago de datos, centro de coste, forecast, conformes de facturas y gobernanza. La prioridad real es ordenar el sistema operativo de la compañía.
Prioridades directivas
Dato maestro por proyecto: centro de coste, ficha, carpetas y nomenclatura común.
Reducir carga administrativa: conformes, gastos, revisión, clasificación y reporting.
Conectar ticketing, pricing, CRM y marketing: mejorar forecast, segmentación y ROAS.
Gobierno de IA: herramienta de cabecera, datos permitidos, revisión humana y criterios.
Capturar conocimiento experto: prompts, playbooks, fichas, proveedores y reglas de decisión.
Principio rector
No automatizar el caos.
Primero se definen datos, responsables, reglas de excepción y validación. Después se decide qué tareas merecen IA generativa, qué procesos justifican automatización y qué integraciones deben permanecer como fase opcional.
02 · Mapa de fricciones interdepartamentales
El problema estructural es la desconexión entre información, decisión y ejecución.
La documentación, los datos y las validaciones viven en herramientas, carpetas, Excels y personas clave. El efecto no se queda en un departamento: se propaga por todo el proyecto.
Datos fragmentados
Excel, ticketeras, Sage, Square, CRM, Dropbox y Synology.
Validación manual
Conformes, gastos, pricing, pliegos, campañas y reportes.
Decisión reactiva
Reuniones, búsquedas, versiones y dependencia de criterio individual.
Impacto económico
Retrabajo, cierres lentos, margen tardío y menor aprendizaje por proyecto.
Filtrar:
Muy alta
PM sin capa única de control
Project Management coordina todo, pero la información vive en sistemas dispersos.
Efecto: producción, finanzas, marketing, ticketing y
dirección deciden con datos parciales.
Alta
Dropbox / Synology sin versionado común
Convivencia de repositorios, permisos y nomenclaturas no homogéneas.
Efecto: versiones incorrectas, búsqueda manual y cierre
documental lento.
Muy alta
Excel como sistema operativo paralelo
Presupuestos, BP, RR. HH., informes y pricing dependen de archivos.
Efecto: duplicidad, baja trazabilidad y riesgo de
versiones no consolidadas.
Muy alta
Producción y finanzas desactualizadas
Costes, presupuestos, PO y facturas no fluyen siempre de forma estructurada.
Efecto: forecast y margen pueden quedar obsoletos hasta
fases avanzadas.
Muy alta
Conforme de facturas manual
Excel → PDF → pegado/adjunto sobre factura → envío a administración.
Efecto: bloqueo de pagos, retrabajo y tiempo experto en
tareas mecánicas.
Alta
Notas de gasto y conciliación manual
Tickets físicos y contabilización línea por línea por parte de finanzas.
Efecto: cierre más lento y riesgo de errores por captura
manual.
Muy alta
Forecast de tesorería débil
Las ticketeras liquidan después del evento y la venta no siempre está conectada al cash flow.
Efecto: decisiones reactivas sobre caja, campañas, pagos
y financiación.
Muy alta
Pricing por localidad manual
Excel de localidades “pintado” a mano y benchmark no sistemático.
Efecto: impacto directo en ticket medio, ventas y
margen.
Alta
CRM no integrado con ticketing
Mailchimp/Cumbamail no siempre cruzan con compradores reales.
Efecto: impactar con mensajes de compra a quien ya
compró y menor conversión.
Media-alta
Reporting de terceros fragmentado
KPIs de campañas de ticketeras llegan por email o en formatos no homogéneos.
Efecto: dificultad para medir ROAS y aprender por
campaña.
Alta
Proveedores y freelancers artesanales
Base de colaboradores en Excel y conocimiento tácito en personas clave.
Efecto: búsqueda lenta, onboarding urgente y dependencia
de memoria individual.
Muy alta
IA sin marco común
Uso de ChatGPT, Claude, Gemini y otras herramientas sin política homogénea.
Efecto: riesgo de datos, alucinaciones, costes dispersos
y calidad desigual.
Efecto silo
Cómo un fallo se propaga
Una factura sin centro de coste o una PO inconsistente no es solo un problema administrativo: retrasa pagos, desactualiza el forecast, distorsiona margen y limita la visión de dirección.
Causas raíz
1. Centro de coste aún no consolidado como dato maestro.
2. Sistemas útiles sin arquitectura común.
3. Exceso de validación manual en procesos críticos.
4. Históricos de ventas, pricing, campañas, proveedores y stock infrautilizados.
5. Adopción de IA sin gobierno, método ni checklist de verificación compartido.
03 · Quick Wins de Inteligencia Artificial
Cinco iniciativas para empezar con impacto alto y riesgo controlado.
Se priorizan casos que pueden arrancar con formación, plantillas y prototipos funcionales. No se presentan como automatizaciones cerradas: toda salida sensible mantiene revisión humana.
Impacto creciente →
Complejidad creciente →
Priorizar
Validar
antes de escalar
QW1 · Conforme asistido
QW2 · Notas de gasto
QW3 · Pricing y benchmark
QW4 · Ventas y tesorería
QW5 · CRM-ticketing y reporting
Problema actual
Revisar factura, comprobar proveedor/importe/concepto, buscar presupuesto o PO, rellenar Excel, convertir a PDF, adjuntar y enviar. Puede bloquear pagos.
Solución IA
LLM de cabecera para comparar factura contra presupuesto/PO y generar borrador. Fase opcional: OCR, reglas de match y flujo supervisado.
Impacto / ROI
Potencial muy alto. Fórmula: facturas/mes × minutos por conforme × coste hora × 12 − coste de solución.
Dueño / beneficiarios
Sergio Muñoz (criterios de match), con Curro Moral, Isabel, Rebeca y Dani Fernández.
2
Impacto
alto
Notas de gasto con lectura
inteligente
Impacto alto
Notas de gasto con lectura inteligente
Problema actual
Isabel revisa tickets físicos y contabiliza línea por línea, con carga administrativa y riesgo de error.
Solución IA
LLM/OCR para extraer fecha, proveedor, importe, IVA, categoría y centro de coste. Automatización solo si el volumen lo justifica.
Impacto / ROI
Fórmula: tickets/mes × minutos por ticket × coste hora × 12 − coste de herramienta.
Dueño / beneficiarios
Isabel, con apoyo de administración y de las personas que presentan gastos.
3
Impacto
muy alto
Copiloto de pricing y benchmark
Impacto muy alto
Copiloto de pricing y benchmark
Problema actual
Excel de localidades pintado manualmente y benchmark sin método plenamente sistemático; el pricing impacta ticket medio, ventas y margen.
Solución IA
ChatGPT Business o LLM corporativo para analizar el Excel, generar escenarios y explicar supuestos. Perplexity solo si aporta fuentes diferenciales.
Impacto / ROI
Incremento de ingreso medio por ticket × entradas vendidas + ahorro de horas de pricing − coste.
Dueño / beneficiarios
Juan, Joel y equipo de ticketing/pricing, con validación financiera de Isabel.
4
Impacto
muy alto
Dashboard de ventas, forecast y
tesorería
Impacto muy alto
Dashboard de ventas, forecast y tesorería
Problema actual
Liquidación posterior de ticketeras, ventas no siempre consolidadas e integración de Power BI todavía incompleta.
Solución IA
Excel/CSV + LLM para limpiar, analizar y prototipar visualizaciones con VibeCoding; escalar a Power BI cuando el caso esté validado.
Impacto / ROI
Ahorro de reporting + decisiones anticipadas sobre campaña/caja − coste de preparación.
Dueño / beneficiarios
Isabel, David, Sergio y dirección.
5
Impacto alto
CRM-ticketing y reporting de campañas
Impacto alto
CRM-ticketing y reporting de campañas
Problema actual
Mailchimp/Cumbamail no siempre cruzan ventas reales y los reportes de ticketeras llegan fragmentados, dificultando segmentación y ROAS.
Solución IA
Limpiar exportaciones, crear segmentos y exclusiones, y resumir KPIs. Parser o automatización de buzón solo en fase posterior.
Impacto / ROI
Mejora de conversión, reducción de impactos erróneos y aprendizaje reutilizable por campaña.
Dueño / beneficiarios
David, con Isabel para criterios y Dani para activación de campañas.
Condición de cuantificación: para convertir estas fórmulas en euros y horas se necesitan volúmenes mensuales, tiempo medio actual, coste/hora, tasa de excepciones y coste de licencias o implantación.
04 · Roadmap de implantación y formación
Formar, validar y solo después integrar.
El calendario es orientativo y debe adaptarse a la agenda real de eventos, disponibilidad interna, prioridades y sistemas ya contratados.
Desde mediados de octubre
Base común, gobierno y primeros flujos prácticos
Elegir el LLM de cabecera, formar al equipo y trabajar con casos reales o anonimizados. La formación no busca convertir al equipo en desarrollador de Make o n8n.
Política mínima de IA
Datos permitidos, revisión humana, confidencialidad y criterios de uso.
Prompting RACS
Plantillas comunes, restricciones, formato de salida y verificación.
Flujos documentales
Riders, pliegos, facturas, gastos, briefings y calendarios.
Biblioteca inicial
Prompts, checklists, fichas y workflows por departamento.
Noviembre–diciembre
aprox.
Profundización por áreas y diseño de pilotos
La fase se orienta a definir campos, datos mínimos, reglas, excepciones, responsables y criterios de éxito; no a implantar de forma cerrada.
Sistema de conformes: campos obligatorios, tolerancias, estructura de PO, excepciones y salida deseada.
Dashboard simple: limpiar Excel/CSV, generar visualizaciones y decidir qué merece Power BI formal.
CRM-ticketing: etiquetas, segmentos, exclusiones, datos mínimos y prompts de análisis.
Producción/proveedores: normalización de Excel, búsqueda semántica y onboarding.
Marketing/creatividad: ficha oficial de evento, calendario, verificación y criterios de IA visual.
A partir de enero o cuando se
acuerde
Automatización e integración solo si el aprendizaje lo valida
Conectores mediante MCP, agentes especializados, extracción documental, dashboards conectados y flujos con Make, n8n o Power Automate.
Asistente documental
Riders, briefings, requisitos, checklists y ficha de proyecto.
Conformes con OCR
Extracción, matching y validación humana de excepciones.
Dashboard conectado
Ventas, caja, desviaciones y visión por centro de coste.
Radar de oportunidades
Fichas y scoring para Juan, Joel e Ikel.
Square y retail
Stock, ventas, sobrantes, alertas e informes de merchandising.
Syllabus adaptado
Plan recomendado: 12 horas
Módulo 1
Universo de la IA
LLM, IA generativa, automatización, analítica, agentes, riesgos, alucinaciones y validación humana.
Módulo 2
Prompting avanzado
RACS I/II, tablas, checklists, supuestos, 6 sombreros, Zero/Few-shot, CoT, ToT, razonamiento y multimodalidad.
Módulo 3
Herramientas avanzadas
Proyectos, voz, imagen, archivos, conectores, Deep Research, generación visual y límites de los agentes.
Módulo 4
Flujos SOLD OUT
Rider, pliegos, conformes, gastos, pricing, marketing, CRM y evaluación de oportunidades.
| Área | Flujo práctico | Dolor que resuelve |
|---|---|---|
| Producción | Rider/briefing → checklist operativo | Reduce omisiones en preproducción, montaje, operación y cierre. |
| Licitaciones | Pliego → matriz de requisitos | Acelera lectura y reduce riesgo de omitir entregables. |
| Finanzas | Factura + presupuesto/PO → borrador de conforme | Reduce carga manual y prepara un posible flujo supervisado. |
| Finanzas | Ticket → tabla de nota de gasto | Facilita extracción de datos y revisión de excepciones. |
| Ticketing / New Business | Benchmark → escenarios de pricing | Mejora la decisión sin sustituir el criterio final. |
| Marketing | Ficha oficial → calendario y copys verificados | Evita fechas incorrectas, claims no validados y alucinaciones. |
| CRM | Exportaciones → segmentos y exclusiones | Mejora relevancia y experiencia del comprador. |
| Dirección | Oportunidad → ficha de evaluación | Estructura comparables, riesgos y preguntas go/no-go. |
05 · Siguientes pasos y preparación logística
Licenciamiento mínimo, calendario acordable y cambio gestionado con el equipo.
La recomendación es evitar la dispersión de suscripciones: un LLM corporativo como base, herramientas complementarias solo cuando exista una necesidad demostrable.
Base
LLM de cabecera
ChatGPT Business o alternativa corporativa equivalente
Equipo piloto: dirección, producción, PM, finanzas, marketing, new business, innovación e IT.
Opcional
Perplexity
No imprescindible
Para Ikel y/o Juan/Joel si el scouting e investigación con fuentes aporta una diferencia clara.
Aprovechar
Power BI
Si ya está disponible
Dashboarding formal para Isabel, David, Sergio, ticketing y dirección cuando el modelo de datos esté consolidado.
Prototipado
VibeCoding con LLM
Sin licencia específica adicional si el LLM lo permite
Dashboards HTML sencillos, análisis de datos exportados y pruebas funcionales antes de invertir.
Por
caso
IA audiovisual
Runway, MidJourney, Luma u otras
No escalar licencias si los resultados no cumplen el estándar visual y las directrices de marca.
Fase
posterior
Make / n8n / Power Automate
Uso técnico o por IA Experience
No forman parte del curso base de 12 horas salvo explicación conceptual y decisión posterior.
Checklist de preparación
Material necesario para arrancar
Marca los elementos disponibles. La selección se guarda en este navegador.
Gestión del cambio
Mensaje recomendado de dirección
“Vamos a iniciar una formación práctica en IA aplicada a nuestros procesos reales. El objetivo no es sustituir el criterio de nadie, sino reducir tareas repetitivas, ordenar información, preparar documentos, analizar datos y tomar mejores decisiones. La IA no decidirá por nosotros.”
Apoyo, no
sustitución.
El conocimiento experto sigue
siendo diferencial.
Primero
formación.
Después se seleccionan
pilotos.
Validación
obligatoria.
Sin automatizaciones no
supervisadas.
Datos
protegidos.
Reglas claras antes de usar
información sensible.
Calendario orientativo
Hitos de activación
Fechas, responsables y profundidad se validan conjuntamente con SOLD OUT.
0
Semana 0 · Primera quincena de octubre o cuando se acuerde
Confirmar asistentes, LLM, licencias, casos, confidencialidad, carpeta compartida y calendario.
A
Fase A · Desde mediados de octubre
Formación inicial de 12 horas, gobierno y flujos aplicados a SOLD OUT.
B
Fase B · Semanas posteriores
Sesiones por departamento y selección consensuada de posibles pilotos.
C
Fase C · A acordar
Asistentes, dashboards, agentes, conectores o automatizaciones si SOLD OUT lo valida.
Entregables IA Experience
Guía del LLM de cabecera
Biblioteca de prompts por área
Plantillas RACS adaptadas
Flujos recomendados
Checklist de verificación
Licenciamiento mínimo
Propuesta de pilotos
Recomendación de siguientes pasos
Recomendación final
El valor no está en sustituir conocimiento, sino en convertirlo en un activo escalable.
SOLD OUT reúne las condiciones para obtener valor de la IA: proyectos complejos, alta carga documental, múltiples áreas, presión de plazos, dependencia del ticketing y necesidad de previsión financiera. El enfoque óptimo es práctico, formativo y progresivo.
Elegir un LLM · formar · ordenar · pilotar ·
escalar