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Checklist: ¿Está tu PyME lista para aplicar IA?
Resumen: Antes de invertir en IA, valida que tu empresa cumple unos mínimos de datos, procesos y foco de negocio. Este checklist te ayuda a decidir por dónde empezar y qué evitar para ahorrar tiempo y costes.
¿Por qué una checklist antes de empezar?
Muchos proyectos de IA fallan por empezar al revés: tecnología primero, objetivos después. El orden correcto es problema de negocio → datos → solución mínima viable (MVP) → iterar. Usa esta guía como filtro rápido.
Checklist esencial (marca ✅ o ❌)
| Área | Pregunta | Sí/No | Nota rápida |
|---|---|---|---|
| Objetivos | ¿Existe un objetivo de negocio claro (ahorro, ingresos, NPS)? | ||
| Prioridad | ¿El problema aparece con frecuencia y duele (coste/tiempo)? | ||
| Datos | ¿Dispones de datos históricos relevantes (aunque sean parciales)? | ||
| Calidad | ¿Los datos clave tienen consistencia y pocos huecos? | ||
| Acceso | ¿Puedes extraer datos de ERP/CRM/Excel sin fricción legal/TI? | ||
| Métricas | ¿Tienes KPIs definidos para medir el éxito del piloto? | ||
| Personas | ¿Hay un responsable de negocio y uno técnico asignados? | ||
| Compliance | ¿Cumples RGPD (base legal, minimización, retención)? | ||
| Infra | ¿Puedes ejecutar un MVP (cloud o on-prem) sin compras complejas? | ||
| Tiempo | ¿Dispones de 4–6 semanas para un piloto acotado? |
Interpretación rápida:
- 8–10 ✅ → Listos para un MVP.
- 5–7 ✅ → Empezar por preparación de datos y acotar caso de uso.
- ≤4 ✅ → Hacer descubrimiento + plan de datos antes de un piloto.
Casos de uso con retorno rápido (PYME)
- Atención al cliente: chatbot/FAQ con triaje a humano.
- Ventas: scoring de oportunidades y sugerencia de próximas acciones.
- Operaciones: clasificación de tickets/pedidos y priorización automática.
- Industria: alarmas tempranas (tendencias anómalas) y mantenimiento preventivo.
- Marketing: contenido asistido con control humano y librería de prompts.
Tip: empieza por un proceso frecuente, repetitivo y medible. Evita “grandes transformaciones” de inicio.
Roadmap recomendado (6 pasos)
- Discovery (1 semana): problema, impacto, dato mínimo viable, KPIs.
- Auditoría de datos (1–2 semanas): fuentes, permisos, calidad.
- MVP (2–4 semanas): solución mínima en entorno controlado.
- Medición: compara KPIs pre/post, recoge feedback.
- Integración: API/jobs con ERP/CRM, alertas y dashboards.
- Escalado: hardening, monitorización de drift, gobierno de modelo.
Errores comunes que encarecen el proyecto
- Elegir un caso “de vitrina” sin datos suficientes.
- Querer automatizar el 100% desde el día 1 (mejor human-in-the-loop).
- Saltarse RGPD o no documentar el flujo de datos.
- No asignar un dueño del proceso (negocio) y del dato (técnico).
Plantilla rápida de definición de MVP
- Problema:
- Impacto esperado (€/h ahorrados, % reducción, KPI):
- Datos necesarios (fuentes/columnas):
- Frecuencia (diaria/semanal):
- Criterios de éxito (umbral KPI):
- Riesgos (datos, compliance, operación):
- Siguiente paso si funciona:
Copia y pega esta mini-plantilla en tu herramienta de notas y compártela con tu equipo.
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