Lo esencial en breve
- Los pilotos de IA rara vez fracasan por la tecnología, sino por falta de caso de negocio, responsable o implicación.
- Los buenos casos de uso iniciales son frecuentes, bien delimitados, medibles y de riesgo asumible, como el trabajo con textos y documentos.
- Desde el 2 de febrero de 2025 rigen las prohibiciones del EU AI Act y la obligación de alfabetización en IA.
- Cada piloto necesita un objetivo claro, un punto de partida medido y una fecha de fin antes de decidir si se escala.
Contenido
En muchas empresas hay pilotos de IA que nunca llegan al día a día. La causa rara vez es la tecnología. Lo que suele faltar es un caso de negocio claro, una persona responsable o la implicación de quienes deben trabajar con el resultado. Quien parte del proceso y no de la herramienta llega antes a resultados que perduran.
01Partir del proceso, no de la herramienta
Un error frecuente: se introduce una herramienta y después se busca para qué podría servir. Funciona mejor el camino inverso. Al principio hay preguntas sobre el propio negocio:
- ¿Dónde se genera hoy mucho trabajo manual y repetitivo?
- ¿Dónde esperan clientes o compañeros respuestas, documentos o aprobaciones?
- ¿Cuánto cuesta hoy este proceso en tiempo, errores y retrabajo?
- ¿En qué notaríamos que ha mejorado?
02Casos de uso adecuados para empezar
Ofertas, actas, resúmenes, borradores de contratos o informes: allí donde los textos siguen un patrón similar.
Clasificar consultas, preparar propuestas de respuesta, contestar preguntas frecuentes, con una persona que revisa y decide.
Hacer más fáciles de encontrar directrices, manuales y conocimiento de proyectos, en lugar de preguntar una y otra vez lo mismo a los compañeros.
Registrar documentos, cruzar datos, señalar desviaciones: tareas con reglas claras y gran volumen.
Los buenos casos de uso para empezar son frecuentes, bien delimitados, medibles y con un riesgo asumible. Cuando se trata de decisiones sobre personas, por ejemplo en la selección de personal, hace falta especial cuidado.
03Datos y TI: los requisitos previos
- Saber dónde están los datos relevantes y con qué calidad.
- Aclarar los permisos de acceso: ¿quién puede introducir qué datos en qué sistema?
- Planificar la conexión con los sistemas existentes, como ERP, CRM o gestión documental, en lugar de crear soluciones aisladas.
- Revisar a los proveedores en cuanto a seguridad, tratamiento de datos y condiciones contractuales.
- Prever los costes recurrentes de operación, no solo los de implantación.
04Implicar a las personas
La IA cambia el trabajo, y eso genera preguntas: ¿mi tarea dejará de ser necesaria? ¿Tengo que aprender algo nuevo? ¿Puedo fiarme de los resultados? Estas preguntas no desaparecen por ignorarlas. Ayuda lo siguiente:
- Implicar a quienes hoy llevan el proceso: son quienes conocen las excepciones.
- Formar de manera práctica, con ejemplos del propio trabajo diario.
- Decir abiertamente qué cambia y qué no.
- Hacer visibles los primeros éxitos y compartir las experiencias en el equipo.
Consejo práctico
Implique desde el principio a quienes hoy llevan el proceso: conocen las excepciones que no figuran en ninguna descripción de procesos.
05Gobernanza, protección de datos y EU AI Act
Una persona de la dirección asume el tema y decide sobre prioridades, presupuesto y aprobaciones.
Reglas breves y comprensibles: qué herramientas están autorizadas, qué datos pueden introducirse y cuándo una persona revisa el resultado.
En cuanto se tratan datos personales, conviene implicar pronto al delegado de protección de datos y, si existe, al comité de empresa.
El Reglamento de IA de la UE se aplica por fases. Desde el 2 de febrero de 2025 están prohibidas determinadas prácticas de IA, como la puntuación social o, con excepciones muy limitadas, el reconocimiento de emociones en el lugar de trabajo. Desde esa misma fecha, los proveedores y responsables del despliegue de sistemas de IA, es decir, también las empresas que solo utilizan IA, deben adoptar medidas sobre la alfabetización en IA de su personal (art. 4). Una modificación del reglamento en el verano de 2026 (el llamado «Digital Omnibus») aclaró que no se exige un nivel concreto de competencia; la obligación de adoptar medidas adecuadas se mantiene.
Valoración jurídica e implantación
Para la valoración jurídica de sus aplicaciones de IA según el EU AI Act y la normativa de protección de datos (por ejemplo, la clasificación de riesgos y la alfabetización en IA del art. 4), su interlocutor es el despacho navyra.legal. navyra acompaña la implantación en procesos y sistemas.
06Paso a paso: del caso de uso al escalado
- Priorizar casos de usoRecopilar casos de uso y priorizarlos según beneficio, esfuerzo y riesgo.
- Medir la situación inicialMedir el punto de partida: ¿cuánto dura hoy el proceso y cuántos errores se producen?
- Iniciar un pilotoIniciar un piloto con un objetivo claro, un equipo fijo y una fecha de fin fija.
- Evaluar y decidirEvaluar los resultados y decidir de forma consciente: adoptar, ajustar o abandonar.
- Pasar a operaciónLlevar el caso de uso a la operativa habitual, con responsables, formación y soporte.
- EscalarSolo entonces extenderlo a otras áreas, aprovechando la experiencia adquirida.
07Medir el beneficio
Sin medición, cada piloto se queda en una cuestión de opiniones. Los indicadores adecuados dependen del proceso. Los habituales son:
- Tiempo por operación y plazo de tramitación.
- Tasa de errores y retrabajo.
- Satisfacción de clientes y empleados.
- Uso real en el día a día.
Frente a este beneficio están los costes de licencias, operación y formación. Solo una comparación honesta muestra qué caso de uso merece la pena y cuál no.
Jens Schneiders
CEO interino para pymes, scale-ups y corporate ventures. Transformación. Reestructuración. Estabilización. Traspaso.