Ofertas principales
Deepgrain estructura su trabajo en tres puntos de partida principales para los equipos que quieren adoptar IA sin imponer marcos genéricos de sustitución de puestos. Se centra en el mapeo de Workflows al nivel de cada clic individual, en lugar de auditorías amplias de puestos, para identificar en qué puntos la IA puede eliminar trabajo manual redundante.
Herramientas de autoservicio gratuitas
Evaluación de preparación de la función de Personas: Una evaluación de 10 minutos que genera una línea base objetiva del nivel de adopción de IA en el área de Personas de la empresa.
Mapa de exposición de IA: Herramienta interactiva que muestra qué funciones de G&A ya se pueden cubrir con IA y cuáles aún requieren la gestión total de una persona.
People Ops AI Brain: Explicación pública del modelo operativo de cuatro capas de Deepgrain que detalla cómo la IA se puede integrar con las operaciones de Personas.
Programas y servicios pagos
Grain Audit: Un servicio de 2 semanas donde el equipo de Deepgrain mapea un Workflow empresarial completo, documenta sus pasos individuales existentes y entrega 3 cambios accionables priorizados que la empresa puede implementar de inmediato.
Cohorte de IA para equipos de Personas: Un programa en vivo de 4 semanas con cupo limitado a 20 participantes, donde los asistentes construyen 3 automatizaciones de IA funcionales para sus propios procesos internos y se van con un plan de implementación de 90 días para toda la empresa. El precio publicado para los miembros de la lista de espera es de 495 libras esterlinas.
Capacitación empresarial personalizada: Sesiones de capacitación en IA dedicadas, diseñadas para equipos empresariales internos completos.
Servicios de desarrollo completo: Por lo general, de 8 a 16 semanas por función, donde Deepgrain trabaja de forma integral para rediseñar los Workflows seleccionados, implementar agentes de IA personalizados y capacitar al equipo interno para que pueda mantener los sistemas de forma independiente.
Metodología principal de rediseño de Workflows
Deepgrain usa un ejemplo práctico del proceso de incorporación de nuevos colaboradores hasta su primera nómina para mostrar su metodología:
Antes del rediseño, el proceso no permitía dedicar tiempo a tareas de alto valor para cada nuevo colaborador. La mayor parte del trabajo se gastaba en volver a escribir los mismos datos y solicitar actualizaciones en 3 sistemas, con 4 entregas intermedias, para un total de 14 pasos individuales.
Después del rediseño y la automatización, el número total de pasos se reduce a 9, y se eliminan completamente 5 pasos redundantes. Un agente de IA reúne todos los datos necesarios, mientras que las personas solo realizan las dos comprobaciones de elegibilidad que requieren juicio crítico y la aprobación final. Ningún paso que implique juicio o responsabilidad se automatiza.
Reglas no negociables para la implementación de IA
Deepgrain define explícitamente tres categorías de trabajo que nunca se automatizan en los procesos de sus clientes:
Decisiones que requieren juicio: Las decisiones relacionadas con riesgos, asignación de puestos y equidad permanecen totalmente bajo el control de las personas. La IA solo redacta materiales de apoyo, y una persona se encarga de la aprobación final.
Responsabilidad: Una persona identificada se mantiene a cargo de cada sistema de IA, de sus resultados, de su calendario de auditoría y de la ubicación donde se almacenan sus datos. Ningún sistema automatizado puede asumir la propiedad de los resultados.
Relaciones humanas: Las conversaciones difíciles, la construcción de confianza y la evaluación presencial del contexto para los equipos se mantienen como actividades dirigidas por personas.
La empresa indica que los equipos que automatizan todo el trabajo que requiere juicio no se vuelven más resilientes, sino que se vuelven más frágiles y no pueden dar explicaciones claras sobre su funcionamiento operativo.
Público objetivo
Deepgrain trabaja principalmente con empresas dirigidas por sus fundadores en las etapas de Serie A a Serie C, en sectores que incluyen herramientas nativas de IA, defensa, datos financieros, transporte y tecnología climática. Está diseñado para líderes operativos y jefes de área de Personas que quieren implementar Workflows de IA prácticos y listos para usar en entornos de producción, en lugar de ejecutar herramientas de demostración de IA aisladas que no se integran con las operaciones diarias.
Resultados empresariales esperados
Los equipos que implementan el rediseño de Workflows y los sistemas de Deepgrain pueden obtener tres tipos de beneficios:
Evitan nuevas contrataciones que de otro modo serían necesarias para gestionar la carga administrativa creciente
Acompañan el crecimiento del negocio sin aumentar los costos de personal
Reasignan a los miembros senior del equipo que actualmente realizan tareas repetitivas de ingreso de datos a actividades de alto juicio que impactan directamente en los indicadores principales del negocio
Un área de 40 personas que recupera 30 minutos por persona por semana de trabajo manual redundante obtiene aproximadamente la capacidad de un colaborador senior completo para reasignar a otras tareas.
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