Plan Estratégico · Departamento Diseño & Fitting
Diseño
aumentado
por IA
Un modelo de trabajo integrado que eleva la precisión, velocidad y calidad en fitting, medición visual y comunicación estructurada con proveedor.
−60%
Tiempo documentación
4
Fases · 2026
4
Herramientas IA
Estructura del informe
Índice ejecutivo
01
Diagnóstico
Punto de partida · Fricciones actuales · Oportunidades con IA
02
Visión & Objetivos
Declaración estratégica · 5 objetivos clave
03
Ecosistema IA
Nanobanana 2 · Whisper · NotebookLM · Claude
04
4 Pilares del Proyecto
Fitting · Medición Visual · Documentación · Proveedor
05
Roadmap 2026
4 fases · Abril → Diciembre · Hitos y entregables
06
Gobierno & KPIs
Modelo de gobierno · Métricas de éxito · Revisiones
01 · Diagnóstico
Punto de partida
Antes de definir la solución, es necesario nombrar con precisión los problemas reales del proceso actual y las palancas que la IA ofrece para resolverlos.
Fricciones del proceso actual
Medición manual sin protocolos unificados entre técnicos. Diferencias de criterio que generan inconsistencias entre sesiones.
Notas de fitting dispersas y sin formato estándar. Información capturada en papel, correo o mensajería sin trazabilidad.
Comunicación con proveedor por correo sin estructura visual. Ausencia de soporte gráfico que genere malenterpretaciones.
Pérdida de información entre sesiones de prueba. Sin archivo histórico estructurado por prenda o proveedor.
Documentación tardía, dependiente de memoria personal. Tiempo invertido en redacción manual post-sesión.
Ausencia de manuales técnicos vivos. El conocimiento del equipo no se documenta, comparte ni actualiza sistemáticamente.
Oportunidades con IA
Grabación sistemática de sesiones de fitting con transcripción automática mediante Whisper. Nada se pierde.
Medición visual asistida con prompts calibrados por Nanobanana 2. Resultados objetivos, consistentes y trazables.
Generación automática de comentarios estructurados al proveedor mediante Claude, con soporte visual anotado.
Biblioteca de manuales técnicos vivos con NotebookLM. Conocimiento accesible, consultable y actualizable.
Flujo de retroalimentación bidireccional estructurado. El proveedor responde con datos, no con correos ambiguos.
KPIs de calidad y tiempo del proceso. Dashboards de seguimiento para Dirección con métricas accionables.
02 · Visión & Objetivos
Equipo de diseño aumentado
Declaración de visión
Ser el departamento de diseño y fitting de referencia del sector, integrando Inteligencia Artificial de forma nativa en cada fase del proceso: prueba, medición, documentación y comunicación con proveedor.
O1
Productividad
Reducir en un 60% el tiempo de documentación post-fitting mediante automatización IA.
O2
Precisión
Estandarizar la medición visual con prompts calibrados y resultados objetivos entre técnicos.
O3
Comunicación
Generar comentarios estructurados al proveedor con soporte visual automático y trazabilidad.
O4
Conocimiento
Crear una biblioteca viva de manuales, buenas prácticas y formación interna del equipo.
O5
Gobierno IA
Establecer un marco de adopción dirigido por Dirección con métricas y revisiones periódicas.
03 · Ecosistema IA
Las herramientas del proceso
Cuatro herramientas especializadas, integradas bajo la coordinación del departamento. Cada una resuelve una capa específica del proceso de fitting.
Visión IA
Nanobanana 2
Análisis visual de imagen · Medición en plano
Modelo de visión artificial especializado en la lectura de prendas en plano. Interpreta imágenes de fitting, mide distancias, detecta desviaciones de patrón y genera datos estructurados para QC.
Medición de pecho, largo, sisa, escote, bajo y hombro desde imagen
Comparación visual con tabla de medidas objetivo (tolerancias)
Anotación automática de puntos HPS, sisa, escote y bajo
Output: JSON con medidas + imagen anotada para proveedor
FLUJO DE USO
📷 Foto prenda plano → 🤖 Prompt calibrado → 📐 Medidas extraídas → 📄 Reporte
Audio → Texto
Whisper
Transcripción automática · Audio de sesiones
Motor de transcripción de voz a texto de OpenAI. Convierte la grabación completa de cada sesión de fitting en texto estructurado, permitiendo su indexación, búsqueda y procesamiento posterior.
Transcripción de sesiones completas en español técnico de moda
Identificación de ajustes, medidas y decisiones por prenda
Integración con Claude para extracción de datos estructurados
Archivo histórico de cada decisión tomada en sesión
FLUJO DE USO
🎙 Grabación sesión → 🔤 Transcripción → 🧠 Extracción Claude → 📋 Ficha
Conocimiento
NotebookLM
Documentación inteligente · Base de conocimiento
Plataforma de IA generativa de Google para crear documentación rica a partir de fuentes internas. Genera manuales, fichas técnicas, podcasts internos y responde preguntas sobre el conocimiento del departamento.
Generación de manuales técnicos desde transcripciones y fichas
Podcasts internos de buenas prácticas para formación del equipo
Consulta semántica: "¿Cómo se mide la sisa en batwing?"
Biblioteca viva: actualizable con cada sesión y aprendizaje nuevo
FLUJO DE USO
📚 Fuentes internas → 🧪 Notebook → 📖 Manual / Podcast → 🎓 Equipo
Orquestador IA
Claude
Control estratégico · Análisis avanzado · Prompts
Motor central de análisis, síntesis y generación del proyecto. Coordina los outputs de las demás herramientas, genera comentarios al proveedor, evoluciona los prompts de medición y apoya el gobierno del proyecto.
Generación de comentarios técnicos estructurados al proveedor
Diseño y evolución de prompts de medición visual
Análisis de resultados de fitting y detección de patrones
Control de proyecto: seguimiento de fases, KPIs y mejoras
FLUJO DE USO
📥 Datos sesión → 🧠 Análisis → ✉️ Comentarios → 📊 KPIs
04 · Pilares del Proyecto
Los 4 pilares operativos
Cada pilar representa un área de transformación real del proceso de trabajo. Haz clic en cada uno para ver el flujo de ejecución detallado.
01
Sesiones de Fitting con IA
Grabación · Transcripción · Análisis Visual
Grabación
sesión
sesión
Transcripción
Whisper
Whisper
Fotografía
prenda plano
prenda plano
Análisis
Nanobanana 2
Nanobanana 2
Ficha técnica
generada
generada
Protocolo de preparación de prenda: superficie plana, aplomado CF/CB, sin tensión (HPS como punto cero)
Grabación de audio y video de cada sesión completa de fitting sin excepción
Fotografía sistemática de cada prenda según protocolo: frente, espalda, detalle
Procesamiento post-sesión con Whisper + Nanobanana 2 + Claude en flujo integrado
Generación automática de ficha técnica de ajustes por referencia y talla
Archivo histórico de cada sesión, consultable por prenda, temporada o proveedor
02
Medición Visual con IA
Prompts Calibrados · Consistencia · Protocolo HPS
Prompt
calibrado
calibrado
Análisis
imagen
imagen
Medidas
extraídas
extraídas
Comparativa
tabla objetivo
tabla objetivo
Reporte
proveedor
proveedor
Prompts especializados por tipología: camiseta, vestido, pantalón, chaqueta, punto, etc.
Medición desde HPS de: largo, pecho, sisa, encuentro, escote, bajo, hombro, manga y puño
Consistencia entre técnicos: mismo prompt = mismo criterio = resultados comparables
Evolución y mejora continua de prompts con cada ciclo de producción
Validación cruzada con el Manual Técnico TENDAM y buenas prácticas de la industria
Output: tabla de medidas con desviaciones en colores (verde/amarillo/rojo) por tolerancia
03
Documentación Técnica
Manuales · Buenas Prácticas · Formación Interna
Sesiones
archivadas
archivadas
Síntesis
Claude
Claude
NotebookLM
ingesta
ingesta
Manual
generado
generado
Equipo
formado
formado
Manuales de buenas prácticas por tipología de prenda generados desde sesiones reales
Podcast interno semanal/mensual con NotebookLM: resumen de aprendizajes del equipo
Fichas técnicas visuales por proceso: cómo medir la sisa, cómo preparar la prenda, etc.
Biblioteca de conocimiento consultable por voz/texto: respuestas inmediatas en sesión
Protocolo de onboarding para nuevos técnicos de fitting basado en materiales IA
Actualización continua: cada sesión enriquece la base de conocimiento del departamento
04
Comunicación con Proveedor
Feedback Estructurado · Trazabilidad · Retroalimentación
Datos
sesión
sesión
Redacción
Claude
Claude
Imagen
anotada
anotada
Reporte
enviado
enviado
Feedback
proveedor
proveedor
Generación automática de comentarios técnicos estructurados por prenda y referencia
Imagen anotada con puntos de medición y desviaciones visualizadas sobre la prenda
Templates estandarizados por familia de producto para coherencia de comunicación
Trazabilidad completa: cada comentario vinculado a sesión, fecha, técnico y prenda
Canal de respuesta estructurada del proveedor: misma plantilla, datos comparables
Histórico de evolución por referencia: de muestra 1 a muestra 4, toda la trazabilidad
05 · Roadmap
Plan de implementación 2026
FASE 1
Fundamentos
Abr – May 2026
Selección y configuración de las 4 herramientas IA del ecosistema
Piloto con 2 técnicos de fitting: primeras sesiones grabadas y analizadas
Diseño de los primeros prompts de medición visual por tipología básica
Protocolo de grabación de sesiones de fitting establecido y documentado
Entregable: Protocolo de sesión v1.0
Prompts básicos calibrados
Informe piloto con KPIs iniciales
FASE 2
Implementación
Jun – Ago 2026
Despliegue a todo el equipo de diseño: formación y adopción activa
Generación de primeros manuales técnicos con NotebookLM
Primer ciclo completo de comentarios al proveedor con soporte visual IA
Workshops internos de IA aplicada a fitting y medición visual
Manual técnico v1.0 publicado
1er reporte proveedor con IA
100% equipo formado
FASE 3
Optimización
Sep – Oct 2026
Refinamiento de prompts por tipología avanzada basado en datos reales
Biblioteca de conocimiento activa: consultable en tiempo real durante sesión
Integración del flujo de respuesta del proveedor en la plataforma IA
Primeros KPIs medidos y dashboard de seguimiento para Dirección
Prompts v2.0 por tipología
Dashboard KPIs operativo
Flujo proveedor integrado
FASE 4
Gobierno IA
Nov – Dic 2026
Dashboard ejecutivo de seguimiento para Dirección con datos en tiempo real
Revisión y ajuste del modelo IA con métricas del ciclo completo
Expansión del modelo a otros departamentos asociados
Informe anual de resultados: antes vs. después con impacto cuantificado
Informe anual resultados
Plan 2027 propuesto
Expansión departamental
06 · Gobierno & KPIs
Control y métricas de éxito
Modelo de Gobierno
Dirección
Aprobación estratégica · Asignación de recursos · Revisión de resultados
Trimestral
Responsable IA
Coordinación del proyecto · Evolución de prompts · Formación interna del equipo
Mensual
Equipo de Diseño
Uso activo de herramientas · Feedback del proceso · Mejora continua
Semanal
Proveedor
Recepción de comentarios IA · Retroalimentación estructurada · Trazabilidad
Por sesión
KPIs de Éxito
−60%
Tiempo de documentación post-fitting
100%
Sesiones grabadas y transcritas automáticamente
+80%
Consistencia de medición entre técnicos del equipo
−40%
Tiempo de respuesta al proveedor con comentarios
1 lib.
Biblioteca técnica viva y actualizada en activo
07 · Próximos Pasos