ESTRATEGIA · IA RESPONSABLE · TRANSFORMACIÓN
Por Albina Vázquez – Jefa de Metodologías Ágiles y Calidad
Negocio, tecnología, riesgo y cumplimiento normativo trabajando conjuntamente desde el primer día.
Un proyecto de IA no puede tener éxito solo con una buena idea de negocio, un buen modelo o controles rigurosos. Su éxito radica en la integración de estas cuatro perspectivas desde el principio. En Strata, reunimos a especialistas de negocio, equipos técnicos de datos y nube, y profesionales de riesgos y cumplimiento, involucrándolos desde el primer día en lugar de hacerlo en fases separadas.
Hoy en día, casi todas las empresas están experimentando con la inteligencia artificial: un piloto por aquí, un asistente por allá, una nueva herramienta cada mes.
Y surge una pregunta pertinente: ¿cómo sabemos que vamos en la dirección correcta?
Nuestro enfoque se basa en cuatro ideas: comenzar con el negocio, medir el valor, fomentar la responsabilidad desde el principio y ayudar a nuestros clientes a preparar a su personal. Estos son los mismos principios que sustentan las certificaciones de nuestro equipo, incluida la de AWS Certified AI Business Strategist, y los aplicamos a cada proyecto, considerando todas las perspectivas.
1. Empezamos con el negocio, no con la tecnología.
La pregunta no es "¿dónde colocamos la IA?", sino "¿qué necesita este proceso para funcionar mejor?". Esto implica validar el caso de uso, la línea base y los KPI.
A veces, la solución consiste en rediseñar el proceso, organizar los datos o automatizar una tarea sencilla basada en reglas. La IA solo interviene cuando aporta un valor real.
En Strata: Comenzamos con una evaluación que dura varias semanas, reuniendo a los equipos técnicos y de negocio. Esto nos permite priorizar los casos de uso según su impacto y esfuerzo, con una comprensión realista de su coste de desarrollo, y tomar decisiones informadas sobre si desarrollar internamente, adquirir una solución o colaborar con una empresa externa. También le indicamos cuándo es mejor esperar o posponer una iniciativa.
Para el negocio: Menos proyectos piloto dispersos y más iniciativas vinculadas a un objetivo concreto.
2. Medimos el valor desde el primer día.
Un proyecto de IA sin una línea de base no puede evaluarse: si no sabemos cuánto tiempo llevó algo o cuánto costó antes, no podemos decir qué mejoró.
En Strata: Definimos los indicadores con su equipo antes de la implementación para que cada iniciativa tenga un antes y un después medibles.
| Qué medir | Ejemplo | Por qué es importante |
|---|---|---|
| Base | Horas por tarea antes de la IA | Proporciona el punto de comparación |
| Beneficios tangibles | Ahorro de tiempo, menores costos, mayores ingresos | Puede traducirse en valor monetario. |
| Beneficios intangibles | Mejor experiencia del cliente, menos errores. | Valor real, aunque no aparezca en la factura. |
| Indicadores tempranos | Adopción y uso en las primeras semanas | Demuestra si el proyecto va por buen camino antes del resultado final. |
| Costos | Modelos de precios basados en el consumo, por instancia o por usuario. | Ayuda a evitar sorpresas al escalar. |
Para calcular el retorno de la inversión, utilizamos una fórmula sencilla:
ROI = (beneficios − coste) / coste × 100
Para el negocio: La IA deja de ser un gasto en innovación y se convierte en una inversión con resultados verificables.
3. Incorporamos la responsabilidad en la planificación.
La responsabilidad no se añade al final de un proyecto; se diseña desde el principio. La equidad, la explicabilidad, la privacidad, la seguridad, la transparencia y la solidez son criterios para la toma de decisiones, no casillas en una lista de verificación de cumplimiento.
En Strata, lo abordamos desde tres frentes:
- Gobernanza y cumplimiento desde el diseño. Los especialistas en riesgos y cumplimiento normativo trabajan codo a codo con los equipos técnicos desde la fase de planificación. Definimos quién puede acceder a qué, cómo se clasifica el riesgo de cada caso de uso y qué exigen las normativas de su sector, antes incluso de escribir la primera línea de código.
- Supervisión humana. Diseñamos procesos para que las personas puedan revisar, corregir y escalar decisiones, especialmente cuando esas decisiones afectan a otros.
- Seguimiento posterior al lanzamiento. Definimos qué observar y cuándo: sesgo, alucinaciones, deriva del modelo y degradación de los datos.
Para el negocio: Menor riesgo regulatorio y reputacional, y mayor confianza por parte de clientes y equipos.
4. Preparamos la organización, no solo el modelo.
La parte más difícil de la IA rara vez es el modelo en sí, sino preparar a la organización para que lo utilice correctamente.
Por eso nuestro apoyo va más allá de la tecnología:
- Ayudamos a evaluar el nivel de madurez en liderazgo, datos, cultura, infraestructura y gobernanza para que las deficiencias sean visibles antes de invertir.
- Ayudamos a organizar los datos: nuestros equipos técnicos abordan la calidad, el acceso, los silos y la propiedad de los datos. Sin datos fiables, la IA responde rápidamente, pero de forma incorrecta.
- Apoyamos el cambio mediante una comunicación transparente sobre el impacto en el trabajo y la formación, lo que ayuda a que los puestos evolucionen.
- Escalamos por etapas: pruebas de concepto, logros rápidos y paso del programa piloto a la producción, con un plan de contingencia.
Para el negocio: Una adopción duradera gracias a que la gente comprende y confía en la tecnología.
5. Cuatro preguntas que respondemos juntos
Antes de aprobar cualquier iniciativa de IA, trabajamos con su equipo para responder a cuatro preguntas:
- Valor: ¿Qué problema empresarial resuelve y cómo lo mediremos?
- Datos y tecnología: ¿Contamos con datos de calidad y la solución adecuada?
- Riesgo y responsabilidad: ¿Qué podría salir mal, quién lo supervisa y qué controlamos?
- Organización: ¿Están la gente, el liderazgo y la cultura preparados para adoptarlo?
Si una de las cuatro preguntas queda sin respuesta, no significa un “no” definitivo, sino que indica qué es lo que debe abordarse primero. Dado que cada pregunta requiere un tipo de experiencia diferente, en Strata las respondemos en conjunto: profesionales de negocios, tecnología, riesgos y cumplimiento trabajan como un solo equipo.
¿Su empresa está evaluando un proyecto de IA?
En Strata, integramos negocios, tecnología, riesgos y cumplimiento normativo en un solo equipo para que usted pueda avanzar con claridad. Contáctenos y hablemos.
Acerca del autor
Albina Vázquez es estratega de negocios de IA certificada por AWS y directora de Agile y Calidad en Strata Analytics Group, una empresa de análisis de datos e inteligencia artificial que ayuda a las organizaciones latinoamericanas a desarrollar sistemas de IA accesibles, sensibles al contexto y culturalmente adaptables en los sectores de telecomunicaciones, finanzas, comercio minorista y atención médica.
