Pasos para iniciar un programa de inteligencia artificial

Aunque la inteligencia artificial (IA) parece estar en todas partes, estudios recientes muestran que alrededor del 95% de los programas piloto de IA no logran ofrecer un valor empresarial medible. Con herramientas más accesibles como ChatGPT y Gemini, muchas organizaciones han adoptado una estrategia improvisada de “lanzar flujos de trabajo de IA a la pared y ver qué se pega”. Esto abre la puerta no solo al fracaso, sino también a la pérdida de recursos, riesgos de cumplimiento legal e incluso desconfianza por parte de los empleados.

Lanzar un programa de inteligencia artificial exitoso requiere esfuerzo, pero es más alcanzable de lo que crees. En esta guía, te mostraremos cómo construir un programa piloto que sea seguro, medible y diseñado para ofrecer resultados, cubriendo todo desde las métricas de éxito hasta la elección del proveedor adecuado, mientras te ayudamos a evitar los errores que hunden a la mayoría de los proyectos. El objetivo: asegurarte de que tu programa piloto forme parte del 5% que realmente tiene éxito.

¿Qué es un programa piloto de inteligencia artificial?

Un programa piloto de inteligencia artificial es una implementación de prueba a pequeña escala de una herramienta o proceso de IA, generalmente para evaluar qué tan bien resuelve un problema específico. El beneficio de ejecutar un programa de inteligencia artificial es que puedes medir la viabilidad, la funcionalidad y el impacto empresarial antes de aplicarlo a una escala mayor.

Dependiendo del caso de uso, los programas piloto pueden ejecutarse en un entorno de simulación o sandbox, o limitarse a un solo equipo o departamento. Mantener el nuevo proceso de IA separado del trabajo habitual no solo es vital para reducir el riesgo, sino también para medir los resultados.

En resumen, un programa de inteligencia artificial debe ser:

• Medible: los resultados pueden seguirse con métricas de éxito claras.
• De bajo riesgo: alcance limitado, con medidas de seguridad para evitar interrupciones importantes.
• Enfocado: centrado en un problema empresarial específico y bien definido.
• Escalable: diseñado para que los resultados exitosos puedan ampliarse más adelante.
• Práctico: resuelve un problema real, no solo un experimento con una “herramienta brillante”.

Paso 1: identifica un problema empresarial que tu programa de inteligencia artificial pueda resolver

No empieces con la tecnología. Empieza con el desafío empresarial. Muchos programas de inteligencia artificial fallan porque una herramienta nueva y atractiva llega al mercado prometiendo demasiado, y los equipos intentan forzarla en su trabajo sin preguntarse si realmente resuelve un problema.

La clave para comenzar con un programa de inteligencia artificial es empezar en pequeño. ¿Hay algo que consuma regularmente horas del tiempo de los empleados pero que no requiera habilidad humana? Busca victorias rápidas automatizando estos puntos problemáticos repetitivos y basados en reglas.

Para identificar las oportunidades más evidentes, hazte estas preguntas:

• ¿La tarea es repetitiva, basada en reglas y frecuente?
• ¿Los insumos y reglas son claros y estructurados (no ambiguos ni dependientes del juicio humano)?
• ¿Tiene un resultado medible (por ejemplo, tiempo ahorrado, errores reducidos, procesos más rápidos)?
• ¿Automatizarla reduciría el riesgo y liberaría a los empleados para tareas de mayor valor?
• ¿Puede probarse de forma segura con una interrupción mínima de las operaciones principales?

Ejemplos prácticos para iniciar tu programa de inteligencia artificial

Si tienes dificultades para identificar las oportunidades más evidentes en tu organización, aquí tienes algunas ideas para comenzar.

Operaciones empresariales generales

• Procesar facturas y reclamaciones de gastos rutinarias.
• Automatizar respuestas a preguntas frecuentes de clientes.
• Dirigir tickets de soporte al equipo adecuado.
• Generar informes o dashboards recurrentes.
• Aprobar solicitudes estandarizadas (por ejemplo, PTO, viajes).

Operaciones de RRHH

• Filtrar currículums por cualificaciones básicas (por ejemplo, años de experiencia, certificaciones).
• Programar entrevistas entre diferentes zonas horarias.
• Procesar documentos de onboarding (verificación de identidad, inscripción en beneficios).
• Actualizar registros de empleados en múltiples sistemas.
• Generar informes estándar de RRHH (plantilla, tasas de rotación).

Nómina

• Calcular el pago en múltiples jurisdicciones.
• Detectar entradas duplicadas o faltantes.
• Validar horas extra, deducciones y bonificaciones.
• Verificar tasas y contribuciones de impuestos.
• Conciliar discrepancias entre sistemas.

Cumplimiento legal y riesgo

• Monitorear cambios regulatorios entre regiones.
• Señalar documentación de cumplimiento incompleta.
• Rastrear renovaciones de licencias y certificaciones.
• Ejecutar auditorías rutinarias.
• Revisar transacciones o pagos en busca de anomalías.

TI

• Restablecer contraseñas y desbloquear cuentas de empleados.
• Gestionar accesos de usuarios cuando se unen o salen.
• Monitorear registros del sistema en busca de errores conocidos o actividad sospechosa.
• Ejecutar revisiones regulares de actualizaciones o parches de software.
• Resolver tickets comunes del helpdesk (por ejemplo, configuración de VPN, acceso a impresoras).

Paso 2: elige un caso de uso de alto valor para tu programa de inteligencia artificial

Empezar en pequeño no significa que tu programa de inteligencia artificial deba tener poco impacto. Al elegir tu primer proyecto piloto, usa la matriz Impacto-Esfuerzo para identificar proyectos que puedan ofrecer resultados significativos si tienen éxito, pero que causen poco daño si fallan.

Asegúrate de que tus programas piloto iniciales cumplan con los siguientes criterios:

• Proceso de alto volumen.
• Bajo riesgo reputacional.
• Resultado claro y medible (tiempo ahorrado, reducción de errores).

Por ejemplo, automatizar cálculos de nómina para reducir errores manuales, usar IA para filtrar currículums según cualificaciones básicas y acelerar la contratación, o aplicar herramientas de monitoreo de cumplimiento legal para detectar documentación faltante entre jurisdicciones.

Además de ser de bajo riesgo y alto valor, elige un programa de inteligencia artificial que ofrezca resultados en semanas y no en meses. Los primeros éxitos generan credibilidad, confianza y entusiasmo por la IA, lo que ayuda a fomentar una cultura de innovación. Esto facilita considerablemente aprobar proyectos de IA más ambiciosos en el futuro.

Si estás diseñando tu programa de inteligencia artificial para RRHH, marca el límite entre lo que puede automatizarse y lo que aún debe hacer el ser humano. Asegúrate de que cualquier programa piloto permanezca del lado correcto de esa línea.

Paso 3: selecciona la herramienta ideal para tu programa de inteligencia artificial

Una vez que has decidido lo que quieres lograr, el siguiente desafío es seleccionar la solución de IA correcta. El mercado está saturado de herramientas de todo tipo, desde soluciones especializadas para flujos de trabajo individuales hasta plataformas completas que prometen automatización de extremo a extremo.

Para profundizar en este tema, revisa nuestra guía: Agentes vs. Chatbots vs. Copilotos: cómo elegir la mejor herramienta de IA. Analizamos los diferentes tipos de tecnologías de IA, te ayudamos a entender las capacidades y limitaciones de cada una, y te damos una lista de verificación para decidir qué herramienta es la adecuada para tu caso.

Al elegir el proveedor de IA correcto, es esencial priorizar la credibilidad sobre la exageración. Es fácil que los entusiastas de la IA se dejen llevar por la herramienta que “puede hacerlo todo”.

Aquí tienes algunos aspectos clave que debes considerar al evaluar soluciones:

• Historial comprobado en industrias similares.
• Transparencia en el manejo de datos.
• Integración con sistemas existentes.
• Escalabilidad para futuras expansiones.
• Servicio al cliente confiable y receptivo.
• Ejemplos de casos de éxito con clientes.
• Certificaciones de seguridad de datos y cumplimiento legal (GDPR, SOC 2).

Una vez que hayas reducido tu búsqueda a los principales candidatos, podrías necesitar información adicional para tomar una decisión informada. Esto es especialmente importante si estás utilizando IA dentro de recursos humanos y nómina, ya que la precisión, la privacidad de los datos y el cumplimiento legal están en juego.

Si es posible, programa una demostración de las herramientas que elijas para entender mejor cómo funcionan y hacer preguntas más específicas, como:

• ¿Cómo previenes los sesgos o errores?
• ¿Cómo aseguras los datos sensibles de los empleados?
• ¿Cuál es el tiempo promedio de retorno de inversión (ROI)?

Elegir la herramienta adecuada para un programa de inteligencia artificial piloto significa mantenerte enfocado en un único caso de uso principal y una métrica de éxito, manteniendo los costos relativamente bajos. Esto implica no lanzarte directamente a una herramienta compleja y completa que prometa hacerlo todo. Sin embargo, ten en mente el futuro: si el programa tiene éxito, necesitarás una herramienta que pueda escalar contigo. En la práctica, eso significa elegir herramientas que tus equipos no técnicos realmente puedan usar, y que no te impongan costos excesivos una vez que superes el nivel inicial.

Paso 4: mide los resultados e impulsa tu programa de inteligencia artificial

Otra clave para asegurar el éxito de un programa de inteligencia artificial es medir adecuadamente el retorno de inversión (ROI). En un programa piloto, es mejor elegir una métrica principal de éxito o al menos establecer una métrica como prioritaria. Esta puede ser reducción de tiempo, ahorro de costos, mitigación de riesgos u otras. Para profundizar en este tema, consulta nuestra guía completa sobre cómo medir el ROI de la IA.

Pero un programa piloto exitoso se demuestra con más que solo ROI. Antes de iterar, recopila retroalimentación cualitativa de los usuarios de los equipos involucrados. Enfócate en distintos aspectos del programa, como:

• Usabilidad y adopción: “¿qué tan fácil fue usar la herramienta?” “¿se integró sin problemas en los flujos de trabajo?”
• Precisión y confiabilidad: “¿con qué frecuencia los usuarios deben intervenir para corregir errores?” “¿son errores menores o bloqueos importantes?”
• Eficiencia y valor: “¿cuánto tiempo se ahorra comparado con antes?” “¿ha reducido las tareas repetitivas o el esfuerzo manual?”
• Experiencia laboral: “¿ha mejorado el programa piloto la satisfacción laboral o reducido la frustración?” “¿los usuarios se sienten más seguros en su trabajo con el apoyo de la IA?”
• Próximos pasos: “¿qué tareas relacionadas desearían los empleados automatizar después?” “¿Hay puntos ciegos o riesgos que hayan notado y que no estaban dentro del alcance inicial?”

Una vez que tu programa piloto haya demostrado valor, estabilizado su rendimiento y ganado la confianza de los usuarios, puedes comenzar la planificación de iteración. Una buena iteración significa mejorar el rendimiento y ampliar el alcance sin perder el foco.

Cómo expandir y escalar tu programa de inteligencia artificial

Comienza con un solo proceso o equipo, luego amplíalo a equipos, regiones o flujos de trabajo adicionales una vez que los resultados estén validados. Si tiene éxito, tu nueva herramienta o proceso de IA puede implementarse en toda la empresa, pero evita lanzarlo prematuramente. Equilibra la velocidad de expansión con el mantenimiento del control y la supervisión, utilizando a los primeros usuarios como embajadores internos para generar entusiasmo y fomentar la adopción.

Aumenta la complejidad paso a paso

Si empezaste con tareas simples y basadas en reglas, pasa a tareas moderadamente más complejas. Por ejemplo, avanzar de la simple introducción de datos a la verificación de documentos. Sigue los mismos pasos y mejores prácticas que en tu programa de inteligencia artificial original. No omitas pasos y mantén a los humanos en el proceso de supervisión: esto es clave para asegurar el cumplimiento legal y reducir riesgos a medida que aumenta la complejidad.

Integra con los sistemas existentes

Si tu programa piloto se mantuvo aislado en un entorno sandbox, ahora puedes comenzar la integración. En la segunda iteración, conéctalo a sistemas como SIRH, plataformas de nómina o dashboards de cumplimiento legal para que funcione dentro de los sistemas que los empleados ya usan. Automatiza los flujos de datos para que el programa piloto se sienta parte del ecosistema tecnológico existente, y brinda capacitación para que los usuarios sepan cómo acceder a las funciones habilitadas por IA. Esto impulsa la adopción y reduce la fricción, lo que en última instancia lleva a mejores resultados.

Fortalece los bucles de retroalimentación

Ejecuta ciclos de retroalimentación, automatizándolos si es posible para evitar que se pierdan. En tus encuestas, recopila tanto retroalimentación estructurada (calificaciones, listas de verificación) como no estructurada (comentarios, entrevistas).

Es fundamental priorizar los comentarios de los usuarios en primera línea, no solo de los gerentes. Ellos usan la herramienta día a día y pueden ofrecer las percepciones más precisas sobre usabilidad, eficiencia y tiempo ahorrado. La transparencia es esencial para una adopción fluida de la IA, así que muestra a los empleados cómo su opinión impulsa las mejoras y enfatiza que señalar problemas tempranamente ayuda al éxito colectivo.

Evita los errores comunes al lanzar un programa de inteligencia artificial

Volviendo a la investigación con la que comenzamos, sabemos que solo el 5% de los programas de inteligencia artificial piloto ofrecen resultados empresariales significativos. Entonces, ¿cuáles son los errores comunes que mantienen este número tan bajo? Además de no seguir las mejores prácticas que hemos mencionado aquí, hay algunos más que considerar:

No buscar conocimiento experto

Según investigaciones del MIT, los programas de inteligencia artificial piloto desarrollados con asociaciones externas tienen casi el doble de tasa de éxito que los desarrollados internamente (aproximadamente 67% frente a 33%). Los equipos internos conocen el negocio a la perfección, pero ¿son los mayores expertos en construir procesos y productos de IA? Es fácil pensar que los programas piloto deben ser de tipo “hazlo tú mismo”, pero con las tecnologías de IA evolucionando tan rápido, ese enfoque puede salir mal.

Mientras tu programa esté bien equilibrado en la matriz Impacto-Esfuerzo, buscar una asociación externa vale la inversión. El proveedor adecuado aporta experiencia, infraestructura y límites de seguridad que aceleran los resultados y reducen el riesgo.

Ignorar la integración

Pedir a equipos ocupados que entren y salgan constantemente de nuevas plataformas genera demasiada fricción en la adopción. Además, los sistemas fragmentados crean puntos de fallo potenciales. Aunque está bien probar programas piloto en un sandbox (y se recomienda cuando manejan datos sensibles), los programas exitosos deben integrarse finalmente en los sistemas que los empleados ya utilizan.

Subestimar la importancia de la preparación para el cambio

Una cultura lista para el cambio no surge por sí sola. Debe fomentarse. Esto es especialmente cierto cuando el cambio implica IA, algo que puede generar ansiedad. La preparación para el cambio puede alentarse presentando los programas de inteligencia artificial como facilitadores, no reemplazos, y mediante una comunicación clara sobre cómo esto beneficia a los trabajadores y no solo a la dirección. La formación en alfabetización en IA refuerza esto y también reduce la curva de aprendizaje, ambos factores que favorecen la adopción.

Construye confianza con tu programa de inteligencia artificial

Una excelente manera de ver cómo un programa de inteligencia artificial puede potenciar a tus equipos, sin preocuparte por una curva de aprendizaje pronunciada o riesgos de cumplimiento, es Deel AI Workforce.

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