Problema 01
Discovery
AI Opportunity & Governance Sprint
Define dónde y cómo debe operar la IA en tu empresa.
Mapeamos procesos, decisiones, datos y riesgos para definir qué automatizar, qué delegar a IA y dónde mantener control humano.
Impacto esperado
Un mapa claro de dónde aplicar IA, con qué nivel de autonomía y bajo qué controles.
Problemas que resolvemos
Diseña cómo debe operar la IA dentro de tu empresa.
Problema 02
No está claro qué tareas automatizar, cuáles requieren supervisión y cuáles deben permanecer humanas.
Problema 03
Seguridad, permisos y compliance suelen definirse demasiado tarde, en lugar de formar parte del diseño desde el inicio.
Problema 04
La dirección tiene iniciativas de IA, pero no un modelo claro para decidir dónde invertir y hasta dónde permitir autonomía.
El modelo que definimos
Antes
Decisiones aisladas sobre dónde y cómo usar IA.
Modelo operativo
Procesos mapeados por rol humano, rol de IA, autonomía y controles.
Después
Un modelo claro para implementar IA con prioridades, límites y responsables.
Resultados tangibles
Un mapa claro de cómo debe operar la IA en tu empresa.
Convertimos procesos, decisiones y restricciones en un modelo accionable para definir dónde usar IA, con qué autonomía y bajo qué controles.
AIOperaciónAutonomíaDecisión
01 · Operación
Mapa operativo de IA
Dónde interviene la IA, qué función cumple y cómo se integra al trabajo actual.
02 · Operación
Roles humano + IA
Qué permanece humano, qué asiste la IA, qué requiere validación y qué puede automatizarse.
03 · Autonomía
Niveles de autonomía
Qué puede ejecutar la IA por sí sola y dónde requiere aprobación, supervisión o escalamiento.
04 · Autonomía
Límites y controles
Reglas de datos, permisos, seguridad, compliance, trazabilidad y uso de modelos.
05 · Decisión
Oportunidades priorizadas
Iniciativas ordenadas por impacto, viabilidad, riesgo y esfuerzo de implementación.
06 · Decisión
Hoja de ruta
Qué llevar a Prototype, qué implementar, qué dejar para después y qué no perseguir.
AI Governance
Governance no significa burocracia.
Definimos hasta dónde puede actuar la IA, qué límites debe respetar y cuándo debe intervenir una persona.
Datos y acceso
Qué información puede utilizar la IA, quién puede acceder y qué datos no pueden salir de la organización.
Modelos y proveedores
Qué modelos y proveedores pueden utilizarse según datos, seguridad, contratos y compliance.
Acciones y aprobaciones
Qué puede ejecutar la IA por sí sola y qué requiere revisión o aprobación humana.
Escalamiento
Cuándo debe detenerse, solicitar contexto o transferir una decisión a una persona.
Trazabilidad
Qué decisiones, fuentes, acciones y excepciones deben quedar registradas.
Responsabilidad
Quién responde por cada sistema, sus decisiones, excepciones y evolución.
Proceso
Cómo construimos el AI Operating Map.
Opportunity define dónde debe intervenir la IA. Governance define hasta dónde puede llegar.
- 01
Align
Objetivos, KPIs, alcance y criterios de riesgo.
- 02
Map
Procesos, decisiones, sistemas y responsabilidades actuales.
- 03
Design
Dónde la IA asiste, ejecuta o automatiza y qué tipo de solución necesita.
- 04
Bound
Autonomía, validación humana, datos, seguridad, compliance y escalamiento.
- 05
Prioritize
Impacto, viabilidad, riesgo, esfuerzo y preparación organizacional.
- 06
Roadmap
Qué validar, qué implementar, qué postergar y qué descartar.
Evidencia para decidir
No priorizamos ideas. Evaluamos dónde la IA realmente tiene sentido.
Cada oportunidad se contrasta contra valor, viabilidad y riesgo antes de recomendar qué validar o implementar.
01 · Impacto operativo
¿Cuánto valor puede generar?
Tiempo, costo, errores, capacidad, velocidad o calidad que podrían mejorar al intervenir el proceso.
- Evaluamos
- Impacto actual del problema
- Definimos
- Potencial de mejora
02 · Viabilidad
¿Puede implementarse en el contexto real?
Datos disponibles, sistemas, integraciones, complejidad del workflow y capacidades necesarias.
- Evaluamos
- Condiciones actuales
- Definimos
- Viabilidad y dependencias
03 · Riesgo y autonomía
¿Hasta dónde debería llegar la IA?
Sensibilidad de la decisión, seguridad, compliance, reversibilidad y necesidad de supervisión humana.
- Evaluamos
- Nivel de riesgo
- Definimos
- Autonomía y controles
El resultado combina estas dimensiones para decidir qué llevar a Prototype, qué implementar, qué postergar y qué no perseguir.
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