InfoAdex

Producto interno + IA · 2025–2026

InfoAdex es la fuente de referencia sobre la actividad publicitaria en España: recaba y analiza toda la publicidad en medios del país. Su trabajo diario depende de herramientas internas que tardaban al menos un año en dominarse. Llevamos el diseño UX/UI y la gestión de producto del proyecto que las rehace, con IA dentro.

Piezas de diseño del proyecto de InfoAdex: informe 2026 y tarjetas de datos
Cliente
InfoAdex
Año
2025–2026
Rol
Diseño UX/UI y gestión de producto
Plataforma
Herramientas internas y software para clientes
Estado
Fase 1 terminada · fase 2 en curso
−75 %
de tiempo de aprendizaje de las herramientas
+425.000
inserciones publicitarias más procesadas cada mes
40 → 10 %
del tiempo de los mandos dedicado a soporte

Contexto

01

Medir toda la publicidad de un país.

El objetivo: rehacer las herramientas internas y el software para clientes, y asumir más volumen de información y de enriquecimiento de datos con el mismo equipo.

Un área clave es el control de creatividad: el equipo clasifica las creatividades que llegan de los proveedores en 28 sectores, cada uno con sus propios campos.

El reto

02

Más datos, el mismo equipo.

Los puntos de dolor del descubrimiento:

  1. 01Había que cambiar la arquitectura de las bases de datos.
  2. 02Cada vez llega más volumen y más enriquecimiento por procesar.
  3. 03Formar a alguien en las herramientas llevaba al menos un año.
  4. 04Los mandos intermedios dedicaban al menos un 40 % de su tiempo a dar soporte.
El flujoLas creatividades entran, varios modelos de IA hacen el trabajo repetitivo y un control de calidad revisa lo que enriquecen personas e IA.

Cómo trabajamos

03

El proceso, paso a paso

  1. 01

    Descubrimiento

    Los cuatro puntos de dolor, identificados con el equipo.

  2. 02

    Planificación

    Dos fases —herramientas internas y software para clientes—, la metodología del proyecto y apoyo a la formación del nuevo equipo de desarrollo interno.

  3. 03

    Diseño y especificación

    Wireframes por vista y un ticket por vista con objetivo, alcance y criterios de aceptación, en la plantilla del equipo del cliente.

  4. 04

    IA aplicada

    Un flujo con varios modelos de IA para el trabajo repetitivo, control de calidad de lo que enriquecen personas e IA y un copiloto para el equipo.

  5. 05

    Fase 2

    El software para clientes, en curso.

Problemas y soluciones

04

Problemas que encontramos y cómo los resolvimos

  1. Un año para aprender una herramienta

    Problema
    La formación en las herramientas internas llevaba al menos un año.
    Solución
    Rediseño UX/UI. En el control de creatividad, una tarjeta de proveedor de solo lectura, una tarjeta de creatividad editable y un máximo de cinco campos por fila.
    Resultado
    Un 75 % menos de tiempo de aprendizaje.
  2. Mandos convertidos en soporte

    Problema
    Al menos el 40 % del tiempo de los mandos intermedios se iba en resolver dudas.
    Solución
    Un agente copiloto que responde las dudas del equipo.
    Resultado
    El soporte baja al 10 % de su tiempo.
  3. Más volumen con el mismo equipo

    Problema
    Cada mes llega más volumen y más enriquecimiento de datos.
    Solución
    Varios modelos de IA hacen el trabajo repetitivo y un control de calidad revisa lo que enriquecen personas e IA.
    Resultado
    425.000 inserciones publicitarias más procesadas cada mes.
  4. Repartir el trabajo sin hacerlo a mano

    Problema
    Asignar a cada controlador las inserciones pendientes de clasificar.
    Solución
    Plantillas de tareas con programación recurrente o puntual, filtros y asignación de controladores, especificadas en cuatro tickets.

Qué construimos

05

Piezas del proyecto

  • Diagrama del flujo: planificación, visión cross-media y reporting con IA
    01

    El flujo

    Planificación, visión cross-media y reporting con IA.

Resultados

06

Lo que conseguimos

  • −75 %

    de tiempo de aprendizaje

    De las herramientas internas.

  • +425.000

    inserciones al mes

    Más inserciones publicitarias procesadas con el mismo equipo.

  • 10 %

    del tiempo de los mandos en soporte

    Antes, al menos un 40 %.

Servicios

  • Producto
  • UX/UI
  • IA aplicada
  • Product management

Con qué

  • Varios modelos de IA
  • Control de calidad de datos
  • Agente copiloto