1) Snippets listos para pegar
Snippet 01 — Hecho base
OpenAI Enterprise normalmente se cotiza bajo contrato (sin tarifa pública fija). La disponibilidad de funciones tipo 'Agent Mode' y gobernanza depende del acuerdo.
Snippet 02 — Para 2 personas (realismo operativo)
Si hoy solo operan 2 usuarios, lo más costo-efectivo suele ser un plan colaborativo (Team/Business, si aplica) y montar orquestación multi-agente en backend propio usando la API.
Snippet 03 — Cómo 'vender' el caso a OpenAI
No es '2 personas quieren Enterprise'. Es: 'MásKapital (financiera) quiere IA para entrevistas, scoring, renovaciones y campo; necesita seguridad, auditoría, y escalabilidad a múltiples áreas'.
Snippet 04 — Qué significa 'Modo Agente' en términos prácticos
Agentes especializados + herramientas + memoria/estado + políticas + trazabilidad + ejecución de workflows. Si no está disponible en el plan, se puede emular con un orquestador (tu Agent Mesh).
Snippet 05 — Decisión recomendada (híbrida)
Ruta típica: (1) arrancar con plan colaborativo + API + Agent Mesh propio; (2) medir ROI y riesgo; (3) migrar a Enterprise solo si se justifica por compliance, auditoría, SSO y escalamiento >10 usuarios.
2) Palancas de ROI (referencias para narrativa)
Usa esto como lenguaje de negocio; ajusta con datos reales (volumen, tiempos, OPEX) cuando los tengas.
| Palanca | Métrica objetivo (referencia) | Impacto esperado (referencia) |
|---|---|---|
| Entrevista/levantamiento | Tiempo por entrevista | -30% a -70% |
| Calidad de datos | Campos incompletos / inconsistentes | -20% a -60% |
| Scoring asistido | Decisiones con evidencia trazable | +10% a +40% (calidad) |
| Operación de campo | Re-trabajo / visitas repetidas | -15% a -45% |
| Atención en sucursal/kiosco | Autoservicio exitoso | +20% a +60% |
Nota: rangos de impacto son referencias típicas en automatización de captura y análisis; no son garantía. Sustituye con medición MK.
3) Arquitectura mínima: Agent Mesh (sin Enterprise)
Equivalente práctico a “modo agente” usando tu infraestructura (ej. 4 endpoints PHP/async + workers).
- Orquestador (PHP/Node) — enruta tareas, aplica reglas, controla reintentos.
- Agentes (N>=4) — roles: Captura/Entrevista, Analista de Riesgo, Normalizador, Reportes.
- Memoria compartida — Redis/DB + embeddings (opcional) + control de versiones.
- Políticas (policy rules) — límites, redacción de PII, auditoría, escalamiento humano.
- Observabilidad — logs por request, trazas, costo por flujo, panel de métricas.
- Canales — web app, móvil, kiosco; integración con CRM/SCI/CEPCO (si aplica).
4) Matriz de decisión (para junta)
| Criterio | Plan colaborativo + API + Agent Mesh | Enterprise |
|---|---|---|
| Costo inicial | Bajo/medio | Alto (contrato) |
| Tiempo de arranque | Días-semanas | Semanas-meses |
| Gobernanza/SSO/auditoría | A medida (lo construyes) | Nativo/centralizado |
| Escala organizacional | Limitada por tu infra | Alta (por contrato) |
| Riesgo de dependencia | Menor (control propio) | Mayor (vendor features) |
| Cumplimiento/seguridad | Depende de tu diseño | Mejor soporte y controles |
5) Guion para OpenAI Sales (copiar y pegar)
- Quiénes somos: MásKapital (financiera, México).
- Caso de uso: entrevistas de crédito, scoring asistido, renovaciones, validación de campo, kioscos autoservicio.
- Requisitos: privacidad, control de datos, auditoría, SSO, RBAC, retención y logging.
- Escala: iniciar con X usuarios (sucursal/campo) y crecer a Y; volumen mensual estimado: Z entrevistas.
- Preguntas: disponibilidad de Agent Mode, herramientas, límites, opciones de residencia de datos, SLA, soporte.
Fecha de edición: 07/01/2026