1 Resumen Ejecutivo

📌 Situación actual

El equipo IT está en transición entre Explorador IA (Nivel 2) y Usuario Estratégico (Nivel 3)

Hallazgos clave:

  • La mayoría usa IA de forma individual (ej. chatbots tipo GPT, copilots), pero sin método común.
  • La IA se percibe como ahorro de tiempo, no todavía como flujo operativo integrado.
  • Existe conciencia ética y de riesgo reputacional, pero no hay política formal interna.
🎯 Prioridades inmediatas (60 días)

Qué atacar primero

  • Formación guiada del equipo IT completo (11 personas): manejo seguro, ética, privacidad, prompting profesional.
  • Repositorio interno de prompts aprobados (para soporte, tickets, análisis técnico).
  • Primer flujo semiautomatizado en IT: clasificación de tickets / priorización de incidentes.
  • Tablero de impacto: horas liberadas, tiempo de respuesta, exactitud técnica.
⚠️ Riesgos Organizacionales Hoy

Adopción no gobernada = riesgo técnico / reputacional

  • Uso de IA “a criterio de la persona” → no auditable, difícil de escalar.
  • Riesgo de filtrar datos internos a servicios externos.
  • No existe política clara de privacidad, sesgos ni responsabilidad humana sobre decisiones sugeridas por IA.
🚀 Oportunidad Estratégica

Acelerar eficiencia operativa desde IT hacia la empresa

  • Hay personas con visión estratégica y buen prompting (candidatos a “champions internos”).
  • Si esos champions reciben estructura + gobierno, pueden enseñar al resto y generar cultura de uso seguro.
  • Eso genera impacto transversal más allá de IT (atención interna, soporte, calidad de datos, velocidad de respuesta).

2 Madurez Global & Métricas Técnicas

📊 Promedio de las 5 dimensiones (escala 1–3)

Nivel medio del equipo IT (11 personas evaluadas / 10 perfiles analizados en detalle)

Escala interna ADAPTAi: 1 = Inicial, 2 = Intermedio, 3 = Estratégico/Avanzado.
Promedios globales actuales:

Dimensión Promedio /3 Interpretación
🧠 Conocimiento 1.7 Bases conceptuales presentes pero irregulares. Falta profundidad técnica.
💻 Uso Técnico 1.8 Uso frecuente de IA, pero sin automatizaciones integradas al flujo.
🎯 Aplicación Estratégica 2.0 Se asocia IA con valor de negocio y eficiencia operativa.
✍️ Prompting Personalizado 1.6 Se conoce estructura básica, pero falta repositorio común.
🌍 Impacto / Liderazgo 1.8 Alta sensibilidad ética y de riesgo, todavía sin política formal de IA.

Puntaje total ponderado estimado: ~25.5 / 45 puntos.
Clasificación global ADAPTAi: Explorador Estratégico (2→3)

  • El equipo superó la etapa puramente curiosa (Nivel 1).
  • Todavía no existe automatización estable ni gobierno común (Nivel 4+).
🧭 Distribución de madurez por persona

¿Dónde está cada miembro del equipo?

Mayoría en Nivel 2. Algunos perfiles ya operan cerca del Nivel 3 (visión estratégica, prompting más sólido, intención de medir impacto).

Nivel ADAPTAi Descripción Personas
(aprox)
Nivel 2 · Explorador IA Uso puntual / individual de IA; baja automatización. 7 / 11
Nivel 2→3 · Explorador Estratégico Conecta IA con eficiencia operativa y valor para el negocio. 3 / 11
Nivel 3 · Usuario Estratégico Prompting sólido, intención de medir impacto y empuje transversal. 1 / 11

Aún no aparecen perfiles Nivel 4 · Integrador Profesional (automatiza y entrena a otros) ni Nivel 5 · Arquitecto IA (escala IA a toda la organización con gobierno formal).

Radar de Capacidades Escala 1–3

Promedio colectivo en las cinco dimensiones evaluadas: Conocimiento, Uso Técnico, Aplicación Estratégica, Prompting Personalizado e Impacto / Liderazgo.

Distribución de Niveles Niveles 2 / 2→3 / 3

Proporción de personas por tramo de madurez. Esto sirve para priorizar formación y decidir quién puede convertirse en champion interno.

3 Brechas Técnicas y Riesgos Organizacionales

✍️ Estandarización de Prompting

Cada persona “le habla distinto” a la IA

  • No hay plantillas comunes → resultados variables.
  • Dificulta auditar calidad, sesgos o errores.
  • Sin estandarización no se puede reutilizar ni enseñar rápido al resto del equipo.
⚙️ Automatización Operativa

Mucha carga manual, poca automatización real

  • El equipo sabe qué tareas son repetitivas (ej. clasificación de tickets, análisis inicial de incidentes).
  • Pero todavía no hay flujos IA en producción que ahorren horas cada semana.
  • El cuello de botella es técnico: integración de datos y orquestación.
📏 KPIs & ROI

Hoy se usa IA sin medir impacto

  • No se mide tiempo ahorrado ni reducción de errores.
  • Sin métricas, IA se queda en “prueba” y no escala.
  • Es clave ligar IA a indicadores de servicio interno (SLA, tiempo de respuesta, backlog).
🔐 Gobernanza & Ética

Riesgos de seguridad y compliance

  • Falta una política de IA interna (qué está permitido, qué no).
  • No está definido quién asume responsabilidad humana sobre las salidas de IA.
  • Esto es crítico para TI y reputación corporativa.

4 Resultados Organizacionales Esperables en 60 Días

⏱ Eficiencia Operativa

−15% a −20% en tiempo de resolución técnica inicial

Qué significa: bajar el tiempo que tarda TI en diagnosticar / clasificar incidentes comunes.

Cómo se logra: uso de prompts estandarizados + asistente IA interno que hace triage inicial y sugiere categoría / prioridad.

Impacto organizacional: equipos internos reciben respuesta más rápida → mejor percepción de TI.

💼 Productividad Interna

+6h a +9h por persona / semana liberadas

Qué significa: menos tiempo copiando, buscando, resumiendo info o redactando respuestas repetitivas.

Cómo se logra: automatizar 1 flujo repetitivo de IT (ej. clasificación de tickets / documentación inicial de incidentes), más un repositorio de prompts aprobados por Seguridad TI.

Impacto organizacional: TI puede enfocarse más en problemas reales y menos en trabajo mecánico.

📈 Adopción Controlada de IA

60–70% del equipo IT usando IA con lineamientos comunes

Qué significa: la mayoría del equipo usa IA bajo reglas claras, no “a su manera”.

Cómo se logra: capacitación práctica a las 11 personas + guidelines internos (“qué sí / qué no”) + canal de soporte IA.

Impacto organizacional: el área IT se convierte en ejemplo para el resto de la empresa.

🔐 Gobernanza y Confianza

Política mínima de IA interna lista y comunicada

Qué significa: se definen prácticas seguras de uso de IA (privacidad, sesgos, datos sensibles).

Cómo se logra: documento corto tipo “IA Acceptable Use” validado por Seguridad TI / Legal y compartido con el equipo.

Impacto organizacional: se reduce el miedo (“¿puedo usar IA o me van a retar?”) y se aumenta la confianza formal.

🏁 Mensaje Ejecutivo

En 60 días IT pasa de “cada uno prueba IA como puede” a “tenemos una manera común, medible y segura de trabajar con IA”.

  • Se reduce carga operativa de IT y se acelera la respuesta a las demás áreas.
  • Se instala un marco ético y de privacidad básico sin frenar la innovación.
  • Queda habilitado el paso siguiente: empezar a escalar automatizaciones a más procesos internos.

5 Roadmap de Trabajo — Primeros 60 Días

🚀 Objetivo del Roadmap

Llevar al equipo desde Nivel 2 a un Nivel 3 consistente y dejar sentada la base del Nivel 4

La secuencia está alineada a la metodología ADAPTAi:

  • Awareness → Dominio Básico → Automatización Operativa → Gobernanza
Capa A · Fundamento Común

Objetivo: Lenguaje común, uso seguro y repetible

Acciones (Semanas 1–2):

Sesión "IA Awareness & Mindset" (IT completo)

Fase 1

Alinear ética, privacidad, sesgos y límites de IA. Bajar miedo.

Práctica Guiada de Prompting

Fase 2

Ejercicios reales: tickets, incidentes, documentación técnica. No teoría genérica.

Repositorio Interno de Prompts

Consistencia ↑

Biblioteca inicial de prompts aprobados por Seguridad TI y validados por el equipo.

Resultado: todos usan el mismo estándar, con menor riesgo de fuga de datos.

Capa B · Aceleración Operativa

Objetivo: pasar de "IA como ayuda" a "IA integrada en el flujo"

Acciones (Semanas 3–5):

Mapeo de 3 tareas repetitivas por rol IT

Eficiencia ↑

Ejemplo: clasificación de tickets, triage de incidentes, redacción de respuestas técnicas.

Prompts + Métrica

ROI

Diseñar prompts específicos para esas tareas y medir ahorro de tiempo.

Primer mini-flujo semiautomatizado

Piloto real

Ej: asistente interno que recibe ticket, lo clasifica, propone prioridad y redacta respuesta inicial para el analista humano.

Aquí aparecen los primeros “champions internos” dentro de IT.

Capa C · Núcleo de Escalamiento

Objetivo: crear champions IA y un marco de gobernanza mínimo

Seleccionar 2–3 champions IA internos

Escala ↑

Personas con mejor prompting y visión ética. Serán mentores internos.

Playbook interno IA

Madurez ↑

Buenas prácticas, prompts aprobados, riesgos, y KPIs de impacto.

Política básica “Uso Responsable de IA”

Confianza ↑

Lineamientos de seguridad, privacidad y sesgos. Esto baja el riesgo y habilita escalamiento seguro.

Con esto se prepara el salto hacia Nivel 4 – Integrador Profesional, donde IT ya automatiza, enseña al resto y mantiene estándares.

6 Comparativo Antes / Después · Empresa IT (60 días)

Indicador Situación Actual Tras 60 días ADAPTAi Lectura Estratégica
Eficiencia Operativa (Soporte interno TI) Resolución inicial manual; análisis técnico tarda; cada analista trabaja distinto. −15% a −20% en tiempo de clasificación inicial gracias a prompts comunes y triage IA asistido. Respuesta más rápida a otras áreas. TI deja de ser “cuello de botella”.
Carga del Equipo Mucho tiempo en tareas repetitivas (documentar incidente, clasificar ticket, buscar info). +6h a +9h/semana liberadas por persona al automatizar el primer flujo repetitivo. El equipo se enfoca en problemas reales y no en trabajo mecánico.
Uso de IA Cada uno usa IA a su manera; no se comparte lo que funciona; miedo a “meter la pata”. 60–70% del equipo usando IA con lineamientos claros y prompts aprobados. TI empieza a operar IA como capacidad del área, no como “experimento personal”.
Gobernanza / Seguridad No hay política formal de IA. Riesgo de fuga de información en herramientas externas. Política interna mínima de uso responsable (privacidad, sesgos, datos sensibles), comunicada y entendida. Menos riesgo reputacional y más confianza para escalar IA.
Percepción Interna de TI TI se ve como soporte reactivo y saturado. Mejora visible en SLA percibido: respuestas más rápidas y consistentes en las primeras interacciones. TI empieza a ser visto como habilitador, no solo soporte.

Resumen Ejecutivo:
En 60 días, el área IT puede demostrar mejoras medibles en tiempo de respuesta, carga operativa y confianza interna, sin todavía entrar en desarrollos complejos ni integraciones profundas.

Paso siguiente recomendado: preparar “Nivel 4 – Integrador Profesional” según ADAPTAi, donde los champions internos comienzan a escalar automatizaciones, entrenar a otros equipos, y mantener estándares (playbook vivo + governance).

7 Metodología ADAPTAi · Niveles de Madurez

🧠 Modelo de madurez

Cómo interpretamos el nivel actual del equipo

ADAPTAi evalúa 5 dimensiones:

  • Conocimiento
  • Uso Técnico
  • Aplicación Estratégica
  • Prompting Personalizado
  • Impacto / Liderazgo

Cada dimensión se puntúa de 1 (inicial) a 3 (avanzado). El promedio global se traduce en niveles de madurez:

Nivel Descripción
Nivel 1 · Curioso Digital Interés inicial. Uso puntual sin estructura.
Nivel 2 · Explorador IA Uso recurrente de IA para tareas concretas, sin automatización ni gobierno formal.
Nivel 2→3 · Explorador Estratégico Conecta IA con eficiencia operativa y valor de negocio.
Nivel 3 · Usuario Estratégico Prompting avanzado, pilotos con KPIs y foco transversal.
Nivel 4 · Integrador Profesional Escala flujos IA dentro del equipo, entrena a otros y documenta buenas prácticas.
Nivel 5 · Arquitecto IA Gobernanza formal, políticas claras, y escalamiento corporativo de IA.

Hoy el equipo está entre Nivel 2 y Nivel 3. El trabajo de los próximos 60 días busca consolidar ese Nivel 3 y dejar lista la base para escalar (Nivel 4).

8 Referencias y Fuentes Externas

📚 Contexto de industria

Lecturas recomendadas

El análisis se basa en la metodología propietaria ADAPTAi. Para ampliar contexto sobre adopción de IA en operaciones TI:

  • Gartner: Artificial Intelligence Research – Tendencias de adopción, madurez organizacional y gobierno de IA.
  • MIT Sloan Management Review: Artificial Intelligence – Liderazgo y cambio cultural en la adopción de IA.
  • McKinsey & Company: The State of AI – Principales casos de uso que generan retorno operativo medible.
  • IBM: Generative AI – Fundamentos técnicos y aplicaciones de IA generativa en entornos corporativos.