Cuando una empresa decide “hacer algo con IA”, la primera reunión suele producir una lista de veinte ideas. La segunda reunión, treinta. Y ahí empieza el problema: sin un criterio de priorización, o se intenta todo a la vez (y nada llega a producción) o se elige por intuición (y se construye lo equivocado).
Cada caso de uso se evalúa en dos ejes: el impacto en métricas de negocio (horas ahorradas, costos reducidos, ingresos generados) y la factibilidad técnica con los datos y sistemas que existen hoy — no los que existirán “cuando ordenemos los datos”.
Los cuadrantes ordenan la conversación: arriba a la derecha viven los quick wins (alto impacto, alta factibilidad) que financian políticamente el resto del roadmap. Arriba a la izquierda, las apuestas estratégicas que requieren preparación. Abajo, lo que se descarta sin culpa.
“La pregunta no es qué puede hacer la IA por tu empresa. Es qué puede hacer este trimestre, con los datos que ya tienes.”
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