AI Readiness: 10 preguntas para saber si tu empresa está lista

Las 10 preguntas

1 · ¿Tienes un caso de uso concreto donde la IA aporte valor medible?

Concreto significa: un proceso identificado, con dueño, que ocurre con frecuencia, donde el coste actual del proceso es conocido. "Queremos explorar IA" no cuenta.

2 · ¿La información clave está digitalizada y accesible?

Si los procedimientos viven en cabezas o en PDFs escaneados de hace 10 años, la IA no tiene de dónde tirar. Antes de IA, digitalización.

3 · ¿Tienes una persona dispuesta a liderar la adopción dentro de la empresa?

No tiene que ser técnico. Sí tiene que dedicar 5-10 horas semanales a esto. Sin propietario interno, todo proyecto IA se queda parado en 8 semanas.

4 · ¿Tu dirección está dispuesta a aceptar errores en los primeros 3 meses?

La adopción de IA tiene curva de aprendizaje. Si cada error se penaliza, nadie experimenta. Sin experimento, no hay adopción.

5 · ¿Hay un sponsor con peso en la organización que proteja el proyecto?

Cuando los anticuerpos organizacionales aparezcan (y aparecerán), necesitas a alguien que diga "dejad al equipo trabajar".

6 · ¿Tu cultura permite cambiar procesos, o todo está gobernado por "siempre se ha hecho así"?

La IA, bien adoptada, cambia procesos. Si tu organización rechaza cualquier cambio de proceso, la IA es solo una capa cosmética.

7 · ¿Tienes presupuesto realista (4.500-15.000€ para un primer proyecto + licencias)?

Hacer un proyecto IA con 800€ produce humo. Si el presupuesto es ese, mejor invertir en formar al equipo en uso de licencias estándar tipo Copilot.

8 · ¿Tienes una política mínima de uso de IA y privacidad?

Qué datos se pueden mandar al agente. Qué decisiones puede tomar. Quién audita. Sin política mínima, antes o después hay incidente.

9 · ¿El equipo target sabe qué problema tiene y cuál sería un buen resultado?

Si preguntas a la gente operativa "¿qué te gustaría que la IA te resolviera?" y nadie sabe responder, primero hay que mapear el problema. La IA no inventa el problema: lo resuelve.

10 · ¿Estás dispuesto a medir lo que importa, no lo que es fácil?

Si tu métrica de éxito es "número de logins", el proyecto fracasará a los 6 meses aunque parezca exitoso. La métrica que importa es siempre alguna versión de "¿está liberando tiempo o creando valor real?".

Cómo interpretar tus respuestas

• 9-10 síes: tu organización está lista. Adelante.
• 7-8 síes: está casi lista. Identifica los nos y resuélvelos antes de invertir grande.
• 5-6 síes: hay trabajo previo. Empieza por digitalizar, formar y ganar sponsor.
• 4 o menos: no es el momento. Invertir en IA ahora sería tirar dinero. Primero hay que preparar el terreno.