Adoptar tecnologías de inteligencia artificial generativa exige método y foco en valor. Un modelo de madurez de cinco etapas guía la implementación de forma progresiva, evitando el FOMO y reduciendo el riesgo de fracaso. La clave es alinear liderazgo, áreas usuarias y tecnología para identificar casos de uso con impacto real y medir el ROI desde el inicio.
¿Qué es el modelo de madurez de Gen AI y por qué importa?
Este enfoque ordena la adopción de Gen AI en pasos claros y acumulativos. Asegura que cada avance esté respaldado por educación, datos, presupuesto, gobernanza e infraestructura, hasta convertir a la organización en referente AI First y motor de nuevos modelos de negocio.
¿Cuáles son las cinco etapas clave?
- Concientización: compromiso ejecutivo, entrenamiento inicial y equipo de exploración.
- Experimentación: pilotos pequeños que resuelvan problemas reales del negocio.
- Adopción temprana: uso departamental con gobernanza y medición de ROI.
- Integración: escalamiento con infraestructura robusta y entrenamiento transversal.
- Transformación: liderazgo de industria, innovación continua y rol activo en regulación.
¿Qué riesgos evita este enfoque?
- Implementaciones apresuradas por FOMO que no escalan.
- Casos de uso sin dueño ni relevancia para las áreas usuarias.
- Falta de gobernanza sobre datos, resultados y procesos.
- Inversiones sin ROI medido ni narrativa de valor para ejecutivos.
¿Cómo avanzar por las cinco etapas sin fracasar?
El progreso depende de pequeñas victorias medibles, empatía con el usuario y aprendizaje iterativo. La colaboración entre áreas usuarias y tecnología acelera adopción y mejora la calidad de las soluciones.
¿Cómo ejecutar la concientización?
- Asegurar compromiso ejecutivo y patrocinio claro.
- Formar un equipo de exploración que eduque y evangelice.
- Entrenar a un grupo piloto para idear soluciones y usos.
- Identificar un caso de valor rápido que alinee a toda la organización.
- Ejemplos de inicio: ventas con mayor uso de datos, soporte al cliente combinando humanos y Gen AI.
¿Cómo probar en la experimentación?
- Diseñar pilotos a escala pequeña y con presupuesto acotado.
- Practicar empatía con las áreas usuarias y resolver su problema diario.
- Evitar casos de uso que a nadie le importen.
- Instalar cultura de experimentación: equivocarse, aprender y reintentar.
- Documentar aprendizajes para preparar el escalamiento.
¿Qué define la adopción temprana, integración y transformación?
- Adopción temprana: gobernanza de proyectos, fuentes de datos y uso de resultados. Medición sistemática de ROI. Equipos cross entre negocio y tecnología.
- Integración: infraestructura robusta para datos, entrenamiento y pruebas. Entrenamiento para toda la organización. Desarrollo de nuevas soluciones y relaciones estratégicas con proveedores de AI.
- Transformación: compañía AI First con innovación y nuevos modelos de negocio. Liderazgo en la industria y participación con gobierno en regulación futura.
¿Cómo evaluar tu nivel y activar próximos pasos?
La autoevaluación y la medición compartida crean una línea base común. Un cuestionario distribuido en la organización permite comparar percepciones de madurez y decidir prioridades con datos.
¿Qué medir con ROI y gobernanza?
- ROI por proceso y por departamento, con impacto en eficiencia y valor.
- Gobernanza: de dónde provienen los datos, cómo se usan y cómo se consumen resultados.
- Adopción: evidencia de uso en el día a día de las áreas usuarias.
- Tracción: demanda de otros departamentos para replicar soluciones.
¿Qué acciones inmediatas tomar?
- Realizar una evaluación personal del nivel actual de madurez.
- Distribuir un cuestionario a tu equipo y comparar resultados.
- Priorizar casos de uso en ventas, operaciones y soporte con valor rápido.
- Asegurar presupuesto para pilotos y establecer métricas de éxito.
- Formar equipos cross negocio-tecnología y plan de entrenamiento.
- Iniciar conversaciones con proveedores clave de infraestructura de AI.
¿Tienes dudas o ejemplos de casos de uso que te funcionaron? Deja tu comentario y enriquezcamos la discusión con experiencias reales.
