¿Qué tan madura es su organización con la IA?

1. Nuestra organización tiene una visión clara de dónde la IA debe crear valor en los próximos 12 a 24 meses.

Una hoja de ruta escrita, aunque sea breve, expresada en resultados de negocio y no en tecnologías.

2. Las iniciativas de IA cuentan con un patrocinador ejecutivo y un presupuesto dedicado.

3. Tenemos una política de uso de la IA que los empleados conocen y aplican.

Qué datos pueden compartirse con qué herramientas, y cuándo una persona debe validar un resultado de la IA.

4. Alguien es responsable de los resultados de la IA, no solo de la tecnología.

Un responsable designado que informa de los resultados a la dirección.

1. Nuestros datos de negocio esenciales (clientes, productos, finanzas, proyectos) viven en sistemas integrados, no en hojas de cálculo desconectadas.

Por ejemplo, el CRM y el ERP comparten la misma ficha de cliente.

2. Nuestros datos son lo bastante limpios para ser confiables: pocos duplicados, nomenclatura coherente, registros actualizados.

3. Las métricas clave del negocio (ingresos, margen, utilización, abandono) tienen una única definición acordada entre departamentos.

Dos equipos a los que se pide la misma cifra dan la misma respuesta.

4. Podemos rastrear el origen de una cifra, desde el informe hasta la transacción de origen.

1. Nuestros principales sistemas de negocio (ERP, CRM, PSA, HCM) son plataformas en la nube con actualizaciones regulares.

2. Hemos activado las funciones de IA ya incluidas en estas plataformas.

Por ejemplo, asistentes, puntuación predictiva, conciliación automatizada o generación de texto integrados en su ERP o CRM.

3. Nuestros sistemas están conectados mediante una plataforma de integración, de modo que la información fluye sin reintroducción manual.

Un iPaaS como Boomi o Celigo, o conectores nativos.

4. Los empleados usan herramientas de IA aprobadas por TI en lugar de cuentas personales en herramientas públicas.

1. Finanzas usa IA o automatización en al menos un proceso recurrente.

Captura de facturas, conciliación bancaria, previsiones, listas de cierre.

2. Ventas y marketing usan IA para la calificación de prospectos, el contenido o el conocimiento del cliente.

3. El servicio al cliente o el soporte usa IA para el enrutamiento, las respuestas sugeridas o el autoservicio.

4. Operaciones (cadena de suministro, proyectos, RR. HH. o fabricación) usa IA para la planificación o la programación.

Planificación de la demanda, asignación de recursos, previsión de plantilla.

1. Los empleados han recibido formación práctica sobre las herramientas de IA a su disposición.

2. Tenemos referentes internos que ayudan a sus colegas a adoptar la IA en el trabajo diario.

3. Los cambios en la forma de trabajar se planifican y se comunican, no se dejan al azar.

La gestión del cambio forma parte de cada iniciativa de IA.

4. Los empleados usan realmente las capacidades de IA que hemos implementado.

La adopción se mide, no se presume.

1. Cada iniciativa de IA tiene un objetivo medible (tiempo ahorrado, tasa de error, ingresos, satisfacción).

2. Hacemos seguimiento del retorno de nuestras inversiones en IA y lo reportamos a la dirección.

3. Una persona revisa los resultados de la IA antes de que afecten a un cliente, un pago o un compromiso legal.

Validación humana para las decisiones de alto impacto.

4. Los requisitos de seguridad, privacidad y cumplimiento se verifican antes de implementar una herramienta de IA.

Adónde van los datos, quién puede verlos, cuánto tiempo se conservan.