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Cómo elegir casos de uso de IA: el filtro que descarta nueve de cada diez

Hacer listas de ideas cuesta poco: en cualquier taller salen veinte. La estrategia está en aplicar el filtro que determina cuál merece pasar a un piloto.

Digital & AI2025-04-046 min de lecturaAtlas Strategy Group

Todos los talleres de IA producen lo mismo: un rotafolio con veinte ideas, que recibe el entusiasmo que solo despiertan las cosas gratis. Seis meses después, esa misma empresa está ejecutando cuatro pilotos sin presupuesto, sin responsable y sin un criterio de finalización. La diferencia entre las empresas que obtuvieron valor y las que acabaron agotadas no está en la calidad de las ideas, sino en el filtro aplicado después del rotafolio.

Los cinco filtros

  • Peso económico.¿Tiene la tarea una base de costes lo bastante elevada como para que incluso una automatización excelente tenga un impacto significativo? Una solución brillante para un coste pequeño es un pasatiempo. La lista de candidatos se ordena según las partidas de costes reales de la empresa, no según lo que está de moda automatizar.
  • Preparación del terreno.Los datos existen, son accesibles y tienen el mismo significado en todos los sistemas en los que están almacenados; el proceso está lo bastante estructurado como para que sus pasos puedan describirse sin discrepancias. Automatizar un proceso no estructurado no da resultados: genera disputas.
  • Capacidad de medición.¿Se pueden expresar el antes y el después en cifras en las que la empresa ya confía —horas, tasas de error, volumen procesado—? Si el valor de un caso no se puede medir, se considerará que ha tenido éxito, pero no se podrá ampliar basándose en evidencias.
  • Coste del error.¿Qué ocurre cuando el sistema se equivoca —y se equivocará—? Son financiables los casos en los que resulta barato detectar un resultado erróneo; no lo son aquellos en los que un resultado erróneo puede dañar silenciosamente algo de mucho valor, por muy buena que fuera la demostración.
  • Un responsable que apueste por ello.Una persona concreta que note una mejora en su semana de trabajo y que defienda el cambio en el proceso que este alterará. Sin un beneficiario interno, la automatización acaba muriendo discretamente en un comité.

Cómo se aplica el filtro

Cada candidato pasa por los distintos filtros en orden, y ese orden importa: primero se pondera el caso, porque los filtros siguientes requieren esfuerzo. Un caso que supera los cinco no queda «aprobado»: pasa a un proyecto piloto con un alcance definido, una métrica definida y una condición de cancelación por escrito. Los casos que no superan algún filtro no se descartan para siempre; quedan en espera, indicando cuál no superaron. La lista de espera es la memoria de la estrategia: el año que viene, cuando cambien los datos o el responsable, el caso volverá a evaluarse en el único filtro que no superó, no desde cero.

Nueve de cada diez ideas deberían descartarse en el filtro. Eso significa que el filtro funciona. La décima llega a la fase piloto con un presupuesto, una métrica y un responsable; es la única forma de evitar que los pilotos acaben en agotamiento.

El filtro es la segunda página de la estrategia de IA de una página, y responde a la pregunta que planteamos antes:cuándo la automatización llega realmente a la cuenta de resultados. Aplicarlo forma parte del trabajo inicial habitual enla práctica de transformación digital y de IA.

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