El primer proyecto de IA no debería ser el más espectacular, sino el que permita aprender con un riesgo razonable y un resultado medible.
1. Busca frecuencia
Un proceso que ocurre muchas veces ofrece más oportunidades de mejora y más datos para comprobar si el cambio funciona.
2. Valora la estabilidad
Si cada caso es completamente distinto y depende de decisiones difíciles de formalizar, quizá no sea el mejor punto de partida.
3. Evalúa el impacto de un error
Cuanto mayor sea el impacto, más controles y validaciones necesitará. Un primer proyecto suele funcionar mejor en tareas donde la IA prepara trabajo y una persona valida.
4. Revisa los datos
Una solución necesita fuentes suficientemente claras. Documentación desactualizada o datos contradictorios limitan la calidad del resultado.
5. Define una métrica antes
Tiempo, errores, capacidad, velocidad de respuesta o número de pasos manuales son ejemplos. Sin línea base, el ROI se vuelve una impresión.
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