LA IA NO SE COMPRA, SE GOBIERNA
Tu equipo ya usa IA. Nadie la dirige.
Datos propios bajo control. Sin entrenamiento de modelos públicos y con validación humana en las tareas críticas.
MVP en 30–60 días. Un caso de uso en producción, con KPIs medibles y criterio de éxito acordado.
El 82 % de 2.006 profesionales de cuatro países europeos reconoce haber usado IA que su empresa no le proporcionó (Cegid). Solo 4 de cada 33 pruebas de concepto de IA llegan a despliegue amplio (IDC con Lenovo). El problema no son las herramientas: es la dirección.
4 horas
Formación ejecutiva para la dirección y los owners del proyecto, presencial in-company o en las instalaciones de Gestazión.
Las bases de la gobernanza de IA desde la dirección y una visión de sus implicaciones de negocio.
Para que la dirección decida cómo se adopta la IA antes de que lo decida cada equipo por su cuenta.
2–3 horas
Taller práctico in-company: auditoría de cuellos de botella, matriz de inventario de desafíos y matriz de priorización estratégica.
Un escenario presupuestario firme para lanzar el primer MVP y el caso de uso piloto elegido.
Para dimensionar el proyecto técnica y económicamente antes de comprometer inversión.
30–60 días
Framework de 10 pasos (8 semanas en el plazo estándar): definición y alcance, arquitectura e interfaz, piloto técnico y despliegue con usuarios reales.
Un MVP en producción en un departamento, con KPIs medibles y un criterio de éxito o no éxito acordado desde el paso 5 del Launchpad.
Para llegar a un primer caso real de IA gobernada y replicarlo después en otros equipos.
No. La IA no se compra, se gobierna: la adopción empieza por la organización y después elige la herramienta. El AI Layering Model ordena ese recorrido por capas.
Es un reto organizativo y cultural, no solo técnico. Sin dirección, la adopción queda en iniciativas individuales. La sesión CORE pone a la dirección y a los owners del proyecto en el centro.
La seguridad es condición de partida: cláusulas de no entrenamiento de modelos públicos, bases de datos dedicadas en la nube del cliente y validación humana en las tareas críticas. Los datos permanecen bajo el control de la empresa.
La auditoría de flujos estima el retorno previsto antes de cualquier desembolso técnico. El Launchpad fija KPIs medibles y un criterio explícito de éxito o no éxito desde su paso 5.
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