Datos, integración, formación, medición y suscripciones: son los costes que aparecen después de firmar un proyecto de IA. Estas son las preguntas que conviene hacer al proveedor antes de comprometerse.
Los cuatro puntos donde suele romperse un proyecto de IA conectado al ERP o al CRM de una pyme (accesos, sincronización, errores silenciosos y validación humana), con decisiones concretas y un ejemplo hipotético.
Qué necesita aprender cada perfil, cómo formar sobre el caso de uso real, qué incluir en una política de uso y cómo comprobar que la formación en IA funciona.
Diseñar un piloto de IA que se pueda evaluar exige fijar por escrito el alcance, la línea base, la comparación (grupo de control o antes y después), el plazo, un indicador único y un umbral para continuar, corregir o parar.
Tres ejes bastan para comparar candidatos antes de implantar IA: impacto en horas y errores, datos disponibles y riesgo del proceso. Una matriz sencilla con la que decidir el primer caso de uso con criterio, no por moda.
Una ficha para definir un caso de uso de IA (proceso, entrada, salida, decisión humana, datos y métrica), con criterios para priorizar y señales de alerta.
Seis dimensiones, una escala de cuatro niveles y un método de trabajo para hacer un diagnóstico de madurez en IA que termine en prioridades y no en un informe.
Pregunta, alcance, línea base, casos difíciles y umbrales: cómo diseñar una prueba piloto de IA que termine en una decisión de continuar, corregir o parar.