Recomendador de IAs para startups: combina modelos, agentes y automatizaciones segun tu negocio
8 preguntas. Resultado personalizado: qué modelos usar, en qué departamentos, cuanto cuesta, qué automatizar primero y roadmap 30/60/90 días. Gratis.
Paso 1 de 812%
¿Cuál es tu modelo de negocio?
Define la naturaleza de tu startup — esto determina qué IAs tienen más impacto.
¿En qué fase estás?
La fase determina qué automatizar primero y con qué urgencia.
¿Cuánto equipo tenéis?
Esto define qué puede automatizarse sin riesgo operativo.
¿Cuántos usuarios activos tienes ahora?
Define la escala actual y los costes base de IA.
¿Qué nivel de automatización quieres alcanzar?
El nivel target cambia los modelos recomendados y los riesgos.
¿Qué áreas quieres automatizar primero?
Selecciona hasta 5 áreas prioritarias (puedes elegir varias)
¿Cuánto estás dispuesto a gastar en IA al mes?
Define qué modelos y arquitectura son viables para tu situación.
¿Cuál es vuestro nivel técnico?
Define qué herramientas y arquitecturas son implementables para vosotros.
Tu AI Stack · Análisis preliminar
Stack recomendado por departamento
Customer SupportGPT-4.1 Mini
SEO & ContenidoClaude Sonnet 4.6
ModerationGPT-4.1 Nano
El informe completo incluye: arquitectura multi-modelo, costes por escenario, roadmap 30/60/90 días, riesgos y qué NO automatizar
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Por qué una startup no debería usar una sola IA para todo
El error más caro que cometen las startups al adoptar IA es elegir un modelo "bueno para todo" — típicamente GPT-4 u o3 — y aplicarlo a absolutamente todas sus operaciones. El resultado: costes 5x-10x más altos de lo necesario sin mejora proporcional en calidad.
Una clasificación de ticket de soporte (¿es urgente? ¿de facturación?) que resuelve GPT-4.1 Nano por $0.10/MTok no necesita GPT-4.1 a $2/MTok. La diferencia: 20x en coste para el mismo output. Multiplicado por 10.000 tickets/mes, es la diferencia entre $10 y $200 en esa sola tarea.
Cuándo usar modelos frontier y cuándo no
Usa frontier models (GPT-4.1, Claude Sonnet, o3): decisiones que afectan a contratos, análisis estratégicos, generación de documentos legales, razonamiento complejo sobre datos financieros, escritura de alta calidad para publicación externa.
Usa modelos baratos (Nano, Flash, modelos open-source): clasificación de intención, routing de mensajes, tagging automático, moderación masiva de contenido, resúmenes de sesiones internas, generación de drafts que revisará un humano.
Riesgos de automatizar demasiado pronto
El mayor error no es automatizar poco — es automatizar antes de entender qué es lo que falla. Automatizar un proceso que no entiendes bien es automatizar el caos a escala. Antes de automatizar cualquier departamento, debes tener documentado cómo funciona ese proceso, cuáles son los casos límite, y quién revisa los errores del sistema.
Preguntas frecuentes
¿Las recomendaciones son reales o genéricas?
El motor de recomendación mapea tu modelo de negocio, fase, presupuesto y áreas prioritarias a combinaciones específicas de modelos con precios reales de mayo 2026. No son recomendaciones genéricas — son específicas para tu combinación de inputs.
¿Por qué piden el email para el informe completo?
El informe completo incluye tu arquitectura personalizada, costes estimados y roadmap 30/60/90 días. Lo enviamos también por email para que lo tengas guardado. Al suscribirte al newsletter recibes contenido semanal sobre IA, startups y emprendimiento de Mentor Guadiana.
¿Puedo usar el recomendador sin suscribirme al newsletter?
El preview parcial es accesible sin email. Para el informe completo (stack completo, costes, roadmap y riesgos) sí se requiere la suscripción al newsletter — es el intercambio de valor que nos permite mantener la herramienta gratuita.
¿Cómo se conecta esto con el AI Cost Calculator?
El Recomendador te dice QUÉ modelos usar y PARA QUÉ. El AI Cost Scaling Calculator te dice CUÁNTO te costará exactamente con tus volúmenes reales. Son herramientas complementarias.