El primer proyecto con IA: elegir dónde generar valor medible
Conversemos sobre tu primer proyecto de IALa inteligencia artificial abre posibilidades para mejorar la operación, crear servicios y ampliar lo que un equipo puede hacer. Pero esa amplitud también dificulta una decisión que parece sencilla: por dónde empezar. Una empresa puede encontrar oportunidades en ventas, administración y atención al cliente, mientras cada área propone una herramienta diferente. Sin un criterio compartido, resulta fácil repartir esfuerzos entre iniciativas que nunca llegan a incorporarse al trabajo cotidiano.
El primer proyecto tiene un valor que va más allá de su resultado inmediato. Permite aprender cómo integrar esta tecnología, qué información necesita y qué cambios requiere en la organización. Elegirlo bien ayuda a construir confianza y a tomar decisiones posteriores con evidencia. Para eso, conviene partir de una necesidad reconocible, con un alcance que la empresa pueda implementar, evaluar y sostener.
Empezar por una decisión de negocio
Antes de elegir una herramienta, hace falta entender qué situación queremos mejorar. “Incorporar IA en ventas” es una intención amplia; reducir el tiempo dedicado a preparar una cotización es un problema que se puede observar. Permite identificar quién realiza la tarea, qué información consulta, dónde aparecen las demoras y qué consecuencias tienen para el cliente y para el equipo.
El diagnóstico también puede mostrar que la dificultad está en datos incompletos, criterios comerciales contradictorios o pasos que nadie necesita. Automatizar ese recorrido sin revisarlo puede trasladar el desorden a una herramienta nueva. La conversación inicial debe servir para acordar qué resultado buscamos y qué parte del proceso conviene simplificar antes de incorporar tecnología.
Comparar oportunidades por su impacto y viabilidad
Una oportunidad atractiva combina una mejora relevante con condiciones que permiten llevarla a la práctica. Conviene considerar la frecuencia de la tarea, el esfuerzo que consume y el efecto de sus errores. Al mismo tiempo, hay que revisar la disponibilidad de información, las conexiones con otros sistemas y la capacidad del equipo para participar en la implementación. Un problema importante puede necesitar una preparación que todavía no está resuelta.
Pensemos en una empresa que evalúa dos opciones: clasificar consultas entrantes o generar propuestas comerciales completas. La segunda puede prometer un impacto mayor, pero también depender de precios actualizados, reglas de descuento y datos repartidos en varios sistemas. La primera podría ofrecer un punto de partida más acotado si existen consultas históricas y criterios claros de derivación. La elección depende del contexto: interesa comparar el beneficio esperado con el trabajo y las dependencias necesarios para alcanzarlo.
Definir una prueba que permita decidir
Una prueba útil debe parecerse lo suficiente al trabajo real para revelar sus dificultades. En el caso de las consultas, eso implica incluir mensajes ambiguos, pedidos incompletos y asuntos que requieren atención especial. También hay que establecer qué puede resolver la herramienta y cuándo debe intervenir una persona. Si únicamente se prueban ejemplos sencillos, el resultado ofrece pocas pistas sobre lo que ocurrirá cuando el equipo empiece a usarla.
Antes de comenzar, conviene registrar cómo funciona hoy el proceso y acordar qué se va a observar: tiempo total de resolución, derivaciones correctas, correcciones necesarias y esfuerzo de supervisión. La velocidad de una respuesta aislada no alcanza para evaluar la mejora. Hay que considerar el recorrido completo, los costos de operación y la experiencia de quienes reciben y utilizan el resultado.
Los criterios de cierre deben permitir una decisión concreta: ampliar el alcance, ajustar la solución o detener la iniciativa. Definirlos desde el inicio evita que una prueba se prolongue por entusiasmo o porque ya se invirtió tiempo. También ayuda a reconocer cuándo el aprendizaje obtenido justifica preparar mejor los datos o resolver una integración antes de continuar.
Construir una capacidad que la empresa pueda sostener
Para que una primera implementación tenga continuidad, alguien debe hacerse responsable del proceso y de su evolución. Eso incluye mantener la información, revisar excepciones y acompañar al equipo cuando cambian las tareas. La participación de quienes conocen la operación es parte del proyecto: sus observaciones permiten detectar diferencias entre lo que funciona en una demostración y lo que resulta útil durante una jornada de trabajo.
Cómo abordamos el primer proyecto de IA en 301
En 301 combinamos consultoría y desarrollo para transformar esas oportunidades en un alcance concreto. Revisamos el proceso, las herramientas disponibles y las condiciones de implementación; luego definimos qué puede aprovecharse y qué requiere adaptación o desarrollo a medida. El punto de partida puede ser un agente ya desarrollado, una capacidad incorporada a un sistema existente o una solución específica.
Un primer proyecto bien elegido puede liberar tiempo, mejorar una experiencia o facilitar una decisión. Su aporte estratégico también está en dejar una forma de trabajar: prioridades compartidas, criterios de evaluación y una base para ampliar capacidades con sentido. Así, la adopción de IA puede convertirse en un camino para fortalecer la competitividad de la empresa, con cada paso respaldado por lo aprendido.
Ejecutivo de negocios con MBA del IAE Business School y una trayectoria de más de 12 años en el mundo corporativo, el emprendedurismo y la consultoría. Fundó su propia startup y ha ayudado a empresas de diversas industrias a alinear sus necesidades reales con soluciones digitales efectivas. Especializado en conectar estrategia de negocio con ejecución tecnológica, acompaña a las organizaciones a lo largo de todo el proceso de desarrollo de producto. Aporta una mentalidad orientada al negocio, con fuerte foco en impacto, alineación y valor a largo plazo.
