Anyama — Transformación digital de herramientas de gestión de un fondo de dotación

Contexto del Cliente

Anyama es un fondo de dotación sin ánimo de lucro creado en 2020, comprometido con el apoyo y la financiación de proyectos de alto impacto social y ambiental. Su misión: proteger lo vivo, a través de tres ejes prioritarios — la protección de los bosques, la preservación de la biodiversidad y el apoyo a los cuidadores familiares.

El fondo acompaña a los responsables de proyectos poniendo a su disposición recursos financieros, un acompañamiento operativo y un seguimiento personalizado. El objetivo es contribuir a la perdurabilidad de la acción de las estructuras asociadas y mejorar de forma duradera la eficacia de sus intervenciones sobre el terreno.

Con un enfoque flexible y colaborativo, Anyama gestiona una cartera creciente de proyectos apoyados, desde las solicitudes iniciales de financiación hasta el seguimiento de los balances de colaboración y las evaluaciones por parte de comités de expertos.

Objetivo del Proyecto

Como muchos fondos y fundaciones en crecimiento, Anyama se enfrentaba a un desafío operativo importante: sus herramientas no-code (Airtable, Jotform, Make) se habían construido progresivamente pero carecían de estructura, generando una carga administrativa creciente y limitaciones bloqueantes.

Principales disfunciones identificadas:

Base de datos inestable — El modelo de datos centrado en el «proyecto» no gestionaba las estructuras multi-proyectos. Duplicados, campos obsoletos y redundancias sobrecargaban la base Airtable.

Formularios rígidos — Multiplicación de los formularios Jotform para cada situación, duplicación de campos y ausencia de una visión global para los responsables de proyectos.

Gestión presupuestaria compleja — Presupuestos dispersos entre varias tablas, ausencia de versionado, incoherencias temporales y errores de lectura frecuentes en las interfaces.

Evaluaciones dispersas — Campos de opinión y de evaluación repartidos en varias tablas, generando redundancias, incoherencias y dificultades de explotación transversal.

Herramientas que consumen tiempo — En particular, la creación de informes y dashboards para cada iniciativa suponía varios días de trabajo para preparar el comité de selección.

Anyama buscaba un socio capaz de reestructurar en profundidad sus herramientas, automatizar sus procesos y liberar tiempo para sus misiones estratégicas: análisis de los expedientes, acompañamiento de las estructuras y gestión de las colaboraciones.

Solución

Para responder a estos retos, Capamoon diseñó una solución de transformación completa del ecosistema no-code de Anyama, que combina reestructuración de los datos, simplificación de las interfaces y automatización de los procesos.

El enfoque se articuló en torno a cinco ejes clave:

① Reestructuración del modelo de datos — Recentramiento de la base en torno a las entidades Estructura, Solicitud de Apoyo, Financiaciones y Comités de selección. Puesta en orden de las relaciones entre entidades y del modelo de datos con el fin de integrar las reglas de negocio.

② Modelización de los procesos de instrucción y de financiación — Formalización de las reglas de negocio de Anyama en workflows estructurados que integran las diferentes etapas de análisis, evaluación, selección y seguimiento de las financiaciones. Este enfoque permitió asegurar los procesos de decisión, armonizar las prácticas y facilitar la gestión operativa.

③ Simplificación del recorrido de candidatura — Diseño de un recorrido de solicitud de financiación fluido y adaptado a cada situación, gracias a formularios dinámicos que tienen en cuenta el perfil del responsable del proyecto, su historial y el tipo de apoyo solicitado. Este enfoque permitió reducir las reintroducciones de datos, simplificar la experiencia de los candidatos y disminuir la complejidad operativa relacionada con la gestión de los formularios.

④ Automatización de las fichas sintéticas — Generación automática de las fichas PDF a través de Google Docs + Make, con integración de las opiniones de los expertos y actualización dinámica en Airtable.

⑤ Limpieza y fiabilización — Eliminación de los duplicados, supresión de los campos obsoletos, uniformización de los formatos y puesta en marcha de controles automáticos de coherencia.

Sin cambiar por ello el stack técnico:

Las soluciones no-code como Airtable, Jotform y Make son pertinentes. Como los equipos estaban familiarizados con estas soluciones, no había razón para cambiarlas. Esto aporta una forma de estabilidad ganando al mismo tiempo en autonomía para los equipos.

En cambio, combinamos no-code e inteligencia artificial para la creación de código, por ejemplo scripts para las automatizaciones de Airtable, en Make, y en parte para la generación del contenido de las fichas síntesis, cuando aportaba algo.

Implementación

El despliegue de la solución se organizó en fases progresivas, con un período de migración planificado durante el período de baja actividad (agosto – diciembre 2025).

Fase 1 — Cimientos: Reestructuración Airtable. Nuevo modelo de datos, limpieza y migración de la base existente.

Fase 2 — Interfaces: Formularios y Recorrido. Rediseño Jotform, automatizaciones Make, recorrido de solicitud y automatización de las fichas síntesis PDF.

Metodología probada

Descubrimiento / Talleres con los equipos para comprender los procesos y casos límite.

Diseño / Diseño colaborativo del modelo de datos y de las interfaces.

Desarrollo / Construcción progresiva con migración controlada (base A hacia B).

Pruebas / Validación por parte de los equipos de Anyama sobre casos concretos.

Acompañamiento / Formación y documentación completas para la autonomía.

Desafío principal: integrar a equipos “no técnicos” en este cambio de gran envergadura y con conceptos abstractos.

La suerte fue tener por un lado un líder, Max, para impulsar pero también desafiar este cambio, y por otro lado una “campeona” en el cliente, Audrey, que tenía a la vez un perfil “Tech-savvy” y por supuesto un conocimiento profundo de los procesos y de los objetivos de negocio.

Resultados y Beneficios

Los resultados de esta transformación son a la vez mensurables y estratégicos:

Ganancias de productividad — Automatización de las fichas sintéticas, reducción importante del tiempo administrativo, formularios simplificados y guiados.

Fiabilidad de los datos — Eliminación de los duplicados y redundancias, modelo de datos normalizado, controles de coherencia automatizados.

Escalabilidad y autonomía — Arquitectura modular y extensible, equipos formados y autónomos, documentación completa de los procesos.

Experiencia de usuario — Recorrido de solicitud simplificado, interfaces adaptadas por rol, accesibles a los no técnicos.

Conclusión

El proyecto Anyama ilustra perfectamente cómo una reestructuración estructurada de un ecosistema no-code puede transformar las operaciones de un fondo de dotación en pleno crecimiento.

Reestructurando la base de datos, simplificando los formularios y automatizando los procesos clave, Anyama puede ahora concentrar su energía en lo que realmente importa: acompañar a los responsables de proyectos y maximizar el impacto de sus acciones en favor de la protección de lo vivo.