Transformación Inteligente y Ética con Inteligencia Artificial

ACTIVA-AI es un marco metodológico diseñado para acompañar a las empresas en la adopción estratégica, ética y medible de la inteligencia artificial.

Su objetivo es guiar a las organizaciones en la identificación de oportunidades, evaluación de capacidades, diseño de pilotos y escalamiento de soluciones de IA alineadas tanto al negocio como a las personas.

Análisis de Oportunidades

Determinar dónde tiene sentido aplicar IA y en qué áreas existe un potencial real.

• Revisión del deseo inicial de la empresa.

• Identificación de problemas o desafíos clave.

• Evaluación de la alineación entre la estrategia de negocio y los casos de uso.

• Benchmark de tendencias del sector y casos comparables. Entregables opcionales: Informe de Viabilidad Estratégica, Mapa de Oportunidades IA.

Capacidades Organizacionales

Evaluar el estado de la empresa desde una perspectiva cultural, técnica y estructural para adoptar IA, así como las necesidades por resolver.

Comprender la situación actual: Evaluar las capacidades, recursos y nivel de preparación de la organización para implementar IA.

Adaptación según el tamaño organizacional: Ajustar la hoja de ruta de IA en función del tamaño y los recursos disponibles, ya sea una empresa grande o pequeña.

Talento y cultura en IA: Evaluar el talento disponible y la cultura organizacional, fomentando el entusiasmo y la comprensión sobre IA tanto en el liderazgo como en los empleados.

• Diagnóstico de competencias internas (tecnología, liderazgo, talento).

• Evaluación cultural: apertura al cambio e innovación.

• Identificación de facilitadores o frenos internos.

• Plan de formación y gestión del cambio. Entregables opcionales: Plan de Capacitación y Adopción.

Tecnología y Datos

Comprender el estado actual para determinar la viabilidad técnica de los proyectos de IA.

Fundamentos tecnológicos: Asegurar una base tecnológica sólida antes de iniciar proyectos ambiciosos.

Gobernanza para la transformación: Superar el cumplimiento normativo, facilitando la transformación organizacional y la generación de valor.

Principios de IA responsable: Integrar principios de responsabilidad, transparencia y ética, alineando las iniciativas con los valores y el impacto social de la organización.

Calidad y gobernanza de datos: Garantizar que los datos sean relevantes, precisos, completos y accesibles. Establecer una gobernanza efectiva que gestione su calidad, seguridad y privacidad.

Datos propios como ventaja competitiva: Identificar y aprovechar conjuntos de datos únicos y valiosos para mejorar el rendimiento empresarial. Integración y accesibilidad: Asegurar la coherencia y disponibilidad de los datos en toda la organización. Establecer estándares de formatos y metadatos para un flujo de información eficiente.

Flexibilidad y escalabilidad: Migrar hacia sistemas tecnológicos que se adapten a las necesidades cambiantes del negocio.

Soluciones en la nube: Utilizar entornos en la nube (pública, privada, híbrida o multicloud) para mejorar la agilidad. Seleccionar plataformas que permitan flexibilidad y cambio de proveedor.

• Revisión de sistemas existentes y compatibilidad con IA.

• Evaluación de la calidad, disponibilidad y gobernanza de datos.

• Recomendaciones para pilotos de implementación de IA.

• Análisis de riesgos técnicos y de cumplimiento. Entregables opcionales: Diagnóstico Técnico, Recomendaciones de Infraestructura y Datos.

Impacto y Métricas

Establecer objetivos claros y criterios de éxito medibles.

Objetivos claros: Definir metas de negocio y valor para cada proyecto piloto.

Diseño basado en hipótesis: Crear pilotos con hipótesis concretas y métricas claras para evaluar su éxito.

Participación de partes interesadas: Involucrar a los actores clave que aportarán recursos y conocimiento para el éxito del piloto.

Centro de excelencia en IA: Establecer una unidad especializada que concentre habilidades, métodos y buenas prácticas.

• Definición de objetivos e indicadores clave de desempeño (KPIs) a corto y largo plazo.

• Diseño del sistema de monitoreo de impacto.

• Consideración del impacto en personas, ética y reputación. Entregables: Cuadro de Métricas Estratégicas, Indicadores.

Valor para el Negocio

Articular claramente la propuesta de valor de la solución de IA.

Impacto del sector: Evaluar cómo las características específicas de la industria (por ejemplo, su nivel de regulación) afectan los planes de IA.

Claridad en visión y objetivos: Alinear la estrategia de IA con la visión, misión y objetivos de la organización.

Apoyo a la estrategia empresarial: Determinar de qué manera la IA puede contribuir directamente a mejorar indicadores clave como experiencia del cliente o productividad.

Expansión de la visión y el alcance: Reconocer el potencial de la IA para generar nuevos modelos de negocio o mejorar la retención del talento.

Ventaja competitiva: Utilizar IA para reforzar una propuesta de valor única, en lugar de replicar a la competencia.

Estrategia a largo plazo: Integrar la IA en la estrategia de crecimiento de la organización, acompañando la evolución tecnológica y del mercado.

• Desarrollo del caso de negocio: eficiencia, ingresos, calidad.

• Revisión de procesos internos y experiencia del cliente.

• Identificación de valor para usuarios y grupos de interés.

• Estimación del retorno de inversión (ROI). Entregables opcionales: Business Case de IA, Mapa de Beneficios y Stakeholders.

Adaptación y Piloto

Diseñar e implementar una prueba controlada de la solución.

Evaluación de riesgos y beneficios: Analizar cada caso de uso en función de su valor, capacidad de aprendizaje y riesgos asociados (incluyendo ética y cumplimiento).

Generación de casos de uso: Elaborar una lista de aplicaciones potenciales desde un enfoque top-down (liderazgo) y bottom-up (equipos operativos).

Priorización de casos de uso: Clasificar según impacto, viabilidad y alineación estratégica.

Integración por fases: Diseñar una estrategia progresiva que facilite la migración entre sistemas actuales y nuevos.

• Evaluación preliminar del desarrollo e implementación del piloto.

• Recogida de feedback y ajustes iterativos.

• Plan de escalabilidad y sostenibilidad.

• Definición de mecanismos de gobernanza y mejora continua. Entregables opcionales: Plan Piloto, Estrategia de Escalamiento y Continuidad.

Este framework está diseñado para adaptarse a distintos sectores y niveles de madurez digital, permitiendo una adopción segura, responsable y alineada con el valor del negocio.

ACTIVA-AI se implementa mediante un modelo de gestión híbrido (predictivo y ágil) que combina fases estructuradas con metodologías flexibles. Esto asegura claridad en la dirección estratégica y adaptabilidad a la realidad de cada organización.

Roles Clave:

• Project Owner: Define la visión del negocio y toma decisiones clave.

• AI Consultant: Lidera la estrategia y dirección general del proyecto.

• AI Tech Lead : Responsable del diseño técnico.

• Project Manager o Scrum Master: Coordina, facilita y da seguimiento a los avances.

Metodologías ágiles: Adoptar enfoques ágiles permite desplegar proyectos de IA con rapidez, como lo demostró Cargill al mejorar la productividad en la cría de camarones.

Estandarización y retroalimentación: Normalizar los procesos de IA y establecer circuitos de mejora continua es clave para construir capacidades organizacionales sostenibles.