Cómo priorizar casos de uso de IA según impacto y viabilidad para el negocio

Priorizar casos de uso de IA permite identificar qué iniciativas pueden generar mayor valor para el negocio y cuáles tienen mejores condiciones para implementarse.

Para hacerlo, cada caso de uso debe evaluarse principalmente desde dos dimensiones: el impacto que puede generar en el negocio y su viabilidad de implementación. Esto permite comparar distintas iniciativas de inteligencia artificial y decidir cuáles deberían avanzar primero según su potencial de generar resultados, los datos disponibles, la complejidad y los recursos necesarios.

Esta priorización es especialmente importante cuando diferentes áreas identifican oportunidades al mismo tiempo. Comercial puede proponer un asistente de ventas, operaciones la automatización de un proceso y finanzas un modelo para analizar o proyectar información. Sin criterios comunes, la empresa puede terminar destinando recursos a las iniciativas más fáciles o atractivas, y no necesariamente a las que tienen mayor potencial de generar valor.

Estos son 4 criterios para priorizar casos de uso de IA según su impacto y viabilidad:

1. Identificar casos de uso de IA a partir de problemas de negocio
2. Evaluar la viabilidad de cada caso de uso de IA
3. Priorizar casos de uso con una matriz de impacto y viabilidad
4. Priorizar procesos completos en lugar de tareas aisladas

1. Identificar casos de uso de IA a partir de problemas de negocio

Una pregunta frecuente al iniciar una estrategia de inteligencia artificial es: “¿Dónde podemos utilizar IA?”.

Sin embargo, empezar directamente por la tecnología puede generar una gran cantidad de ideas sin determinar cuáles realmente tienen valor para la organización.

Una forma más útil de iniciar es identificar qué procesos presentan mayores costos, ineficiencias, tiempos de espera, riesgos o posibilidades de mejora. A partir de esos problemas se puede analizar si la inteligencia artificial es una alternativa adecuada para resolverlos.

Gartner recomienda evaluar cada caso de uso con un criterio de valor explícito: qué indicador financiero u operativo podría mejorar y en qué magnitud.

Algunos de los resultados que pueden evaluarse son:

• Reducción de costos.
• Incremento de ingresos.
• Reducción del tiempo necesario para ejecutar un proceso.
• Disminución de errores.
• Reducción de riesgos.
• Aumento de productividad.

Si una iniciativa no permite identificar qué resultado de negocio busca mejorar, todavía puede requerir mayor definición antes de competir por presupuesto con otros proyectos.

Una guía de OpenAI sobre identificación y escalamiento de casos de uso de IA también destaca la importancia de comenzar por problemas de negocio concretos y evaluar dónde la inteligencia artificial puede producir resultados medibles.

El primer criterio de priorización no debería ser qué puede hacer la tecnología, sino qué problema vale la pena resolver.

2. Evaluar la viabilidad de cada caso de uso de IA

Una iniciativa puede tener un impacto potencial alto y, al mismo tiempo, ser difícil de implementar. Por eso, después de estimar su valor para el negocio, es necesario analizar su viabilidad.

La viabilidad permite determinar si la empresa cuenta actualmente con las condiciones necesarias para desarrollar e implementar el caso de uso.

Para realizar esta evaluación, pueden analizarse cinco factores principales:

Esta evaluación permite detectar una diferencia importante entre valor potencial y preparación para ejecutar.

McKinsey plantea que las empresas con datos profundos y organizados sistemáticamente tienen mayores oportunidades de generar valor con inteligencia artificial.

Esto significa que un caso de uso con alto impacto potencial puede no estar preparado para ejecutarse inmediatamente si depende de información inexistente, dispersa o difícil de utilizar.

Por ejemplo, una empresa puede identificar un caso de IA con capacidad de mejorar significativamente un proceso comercial, pero descubrir durante la evaluación que los datos de clientes están distribuidos entre distintos sistemas y no utilizan las mismas definiciones. El potencial del caso de uso no desaparece, pero antes de implementarlo será necesario resolver esas condiciones.

Evaluar la viabilidad desde el inicio permite distinguir entre un caso de uso que puede ejecutarse ahora y otro que requiere trabajo previo antes de implementarse.

3. Priorizar casos de uso con una matriz de impacto y viabilidad

Una vez evaluados el impacto y la viabilidad, ambas variables deben analizarse en conjunto. Esto permite comparar los casos de uso de IA bajo los mismos criterios y entender cuáles están preparados para avanzar, cuáles requieren trabajo previo y cuáles ofrecen poco valor frente al esfuerzo necesario.

Una matriz de impacto y viabilidad permite organizar los casos de uso en cuatro escenarios:

La matriz no busca decidir automáticamente qué proyecto debe ejecutarse. Su función es hacer explícitos los criterios utilizados para comparar diferentes iniciativas de IA.

También permite identificar casos de alto impacto que todavía no están listos para implementarse. En lugar de descartarlos, la empresa puede determinar qué necesita resolver primero para aumentar su viabilidad y considerarlos posteriormente dentro de su hoja de ruta.

Por ejemplo, un caso ubicado en alto impacto y baja viabilidad puede convertirse en una prioridad futura si la organización primero integra determinadas fuentes de información, mejora la calidad de los datos o desarrolla las capacidades necesarias para implementarlo.

Cruzar impacto y viabilidad permite pasar de una lista de ideas de IA a una priorización basada en el valor esperado y las condiciones reales de implementación.

4. Priorizar procesos completos en lugar de tareas aisladas

Existe otro factor que puede cambiar significativamente el impacto de un caso de uso: el alcance del proceso que se busca transformar.

Muchas iniciativas de IA comienzan automatizando tareas específicas, como redactar un correo, resumir un documento, clasificar información o generar un reporte.

Estas aplicaciones pueden ahorrar tiempo, pero no necesariamente modifican el desempeño del proceso completo.

Harvard Business Review documentó este patrón como la “trampa de la micro-productividad”: organizaciones que optimizan tareas individuales sin revisar los procesos completos donde esas tareas ocurren. El resultado puede ser una mejora puntual que no necesariamente se traduce en un cambio significativo para el negocio.

Por ejemplo, automatizar la elaboración de un reporte puede reducir considerablemente el tiempo necesario para producirlo. Sin embargo, si después el reporte debe pasar por múltiples revisiones manuales, consolidaciones y aprobaciones, el impacto sobre el tiempo total del proceso puede seguir siendo limitado.

Por eso, al comparar casos de uso conviene analizar no solo qué tarea puede automatizar la IA, sino qué parte del flujo completo puede mejorar.

Esto puede implicar conectar varias actividades, automatizar transferencias de información, reducir puntos de espera o incorporar inteligencia artificial en diferentes etapas de un mismo proceso.

Harvard Business Review también plantea que, cuando distintas empresas tienen acceso a modelos de IA similares, el contexto propio de cada organización adquiere mayor importancia. Los procesos, reglas, excepciones y conocimiento interno determinan cómo puede utilizarse la tecnología para generar un resultado específico para el negocio.

Priorizar un flujo de trabajo completo permite evaluar el impacto de la IA sobre el resultado del proceso, no únicamente sobre la velocidad de una tarea.

Qué evaluar antes de priorizar los casos de uso de IA de una empresa

Cuando diferentes áreas presentan iniciativas de inteligencia artificial al mismo tiempo, es importante evaluarlas utilizando los mismos criterios.

Algunas preguntas que pueden orientar esta evaluación son:

• ¿Qué problema de negocio busca resolver este caso de uso?
• ¿Qué indicador financiero u operativo podría mejorar?
• ¿Cuál sería aproximadamente el impacto esperado?
• ¿Contamos con los datos necesarios y tienen suficiente calidad?
• ¿Existe la infraestructura y el talento necesarios para implementarlo?
• ¿Requiere trabajo previo de integración, gobierno o preparación de datos?
• ¿Automatiza una tarea específica o mejora un proceso completo?
• ¿Cómo vamos a medir el resultado después de implementarlo?

Responder estas preguntas permite construir una primera cartera de iniciativas y comparar dónde tiene mayor sentido concentrar recursos.

En FPA Latam podemos acompañar a las empresas a identificar y priorizar casos de uso de inteligencia artificial a partir de sus necesidades de negocio, evaluando tanto el impacto esperado como las condiciones necesarias para implementarlos.

Podemos apoyar en el diagnóstico de procesos y oportunidades, la evaluación de datos y viabilidad, la construcción de una matriz de priorización y la definición de una hoja de ruta que permita ordenar las iniciativas según las prioridades de la organización.

Si tu empresa tiene diferentes iniciativas de IA y necesita definir cuáles deberían avanzar primero, podemos ayudarte a evaluarlas y construir una hoja de ruta de implementación.

FAQs

¿Qué significa priorizar casos de uso de IA por impacto y viabilidad?

Significa evaluar cada iniciativa en dos dimensiones. La primera es el impacto que podría generar para el negocio, por ejemplo, sobre ingresos, costos, riesgos, productividad o tiempo. La segunda es la viabilidad de implementarla con los datos, infraestructura, talento y recursos disponibles.

¿Qué es una matriz de impacto y viabilidad para casos de uso de IA?

Es una herramienta que permite comparar iniciativas según el impacto esperado para el negocio y su viabilidad de implementación.

Al cruzar ambas variables se pueden identificar casos de alto impacto y alta viabilidad, iniciativas con potencial que requieren trabajo previo y proyectos cuyo valor puede ser limitado frente al esfuerzo necesario.

¿Cómo identificar casos de uso de inteligencia artificial?

Un punto de partida es identificar problemas, ineficiencias, tareas manuales, riesgos o procesos que consumen una cantidad importante de recursos. Después se analiza si la inteligencia artificial puede contribuir a resolverlos y qué resultado concreto podría generar.

¿Qué factores determinan la viabilidad de un caso de uso de IA?

Entre los principales factores están la disponibilidad y calidad de los datos, la infraestructura tecnológica, las integraciones necesarias, el talento disponible, el costo, el tiempo de implementación y las dependencias con otros proyectos.

¿Qué papel juega el gobierno de datos en la viabilidad de un caso de uso de IA?

La disponibilidad, calidad, definición y trazabilidad de los datos pueden condicionar la posibilidad de implementar un caso de uso.

Si la información necesaria está dispersa, presenta problemas de calidad o no tiene definiciones consistentes, puede ser necesario trabajar primero sobre los datos antes de implementar la solución de inteligencia artificial.

¿Es mejor comenzar con casos de uso pequeños o con proyectos más ambiciosos?

El tamaño del proyecto no debería ser el único criterio. Una iniciativa pequeña puede ser fácil de implementar pero generar poco impacto, mientras que una iniciativa de mayor alcance puede justificar el esfuerzo si tiene alto impacto y condiciones adecuadas para ejecutarse.

Por eso conviene comparar los casos según impacto y viabilidad antes de decidir cuáles abordar primero.

¿Cómo evitar que la priorización de IA dependa de opiniones internas?

Definiendo criterios comunes antes de evaluar las propuestas. Impacto financiero u operativo, disponibilidad de datos, complejidad, recursos necesarios y capacidad de medir resultados son algunos criterios que pueden utilizarse para comparar iniciativas provenientes de distintas áreas.

¿Cuántos casos de uso de IA debería priorizar una empresa?

No existe un número universal. La cantidad depende de los recursos disponibles, la complejidad de las iniciativas y la capacidad de la organización para implementarlas y medir sus resultados.

Lo importante es evitar una cartera tan amplia que los recursos se dispersen entre múltiples experimentos sin lograr implementar y medir adecuadamente ninguno.