Parte V. Implantar IA en la empresa con Scrum
No compres licencias todavía
El backlog de casos de uso y el piloto como Sprint
Una oferta con fecha de caducidad
El año empezó con tres casos de uso de IA sobre la mesa del comité de GymTonic. El asistente para socios, que ya estaba en piloto. Las campañas de captación escritas con IA, que pedía Gema, la responsable de marketing. Y la clasificación automática de las facturas de proveedores, que pedía administración.
Un proveedor había ofrecido licencias de su plataforma para toda la plantilla, con descuento si se firmaba antes de fin de mes. Begoña estuvo a punto de firmar. Ramón pidió un mes.
Implantar IA es trabajo complejo
Implantar IA en una empresa es trabajo complejo, del tipo del capítulo 1: no sabes qué casos de uso funcionarán, qué datos faltan ni cómo reaccionará la gente. Por eso no se gestiona con un plan de despliegue, sino como se gestiona un producto: un backlog, ciclos cortos, alguien que decide y revisiones con quien lo usa.
Comprar licencias para todos antes de saber para qué es el equivalente a construir el producto entero antes de hablar con un cliente.
El backlog de casos de uso
El inventario de casos de uso es un backlog. Cada caso se describe igual: qué problema resuelve, para quién, cómo se mide hoy y qué cambiaría. Y se prioriza por cuatro criterios:
- Valor: cuánto mejora el resultado, medido en el proceso de negocio y no en horas ahorradas declaradas.
- Viabilidad: si la IA de hoy lo hace con calidad suficiente.
- Datos: si existen, si son accesibles y si se pueden usar legalmente.
- Riesgo: qué pasa si se equivoca, a quién afecta y cuánto cuesta.
Alguien tiene que ser el dueño de ese backlog: un Product Owner de la adopción, con autoridad para decir que no.
El piloto es un Sprint largo
Cada caso de uso prometedor pasa por un piloto, que funciona como un Sprint largo, de cuatro a seis semanas, con tres cosas escritas antes de empezar:
- Una meta medible. "Que atención al socio resuelva sin esperas el 60 % de las consultas de horarios."
- Un criterio de éxito. Qué resultado justifica pasar a producción.
- Un criterio de parada. Qué resultado, o qué problema, hace que se pare.
Sin criterio de parada, ningún piloto se para nunca. Siempre falta "un poco más".
La Review del piloto se hace con negocio y con quien va a usar el sistema, no solo con tecnología. Mercedes y dos recepcionistas estuvieron en la del asistente, y fueron quienes dijeron qué consultas no debía contestar nunca.
Del piloto a producción
Pasar a producción no es dejar el piloto encendido. Hay que operar: evaluaciones periódicas de calidad, seguimiento de las señales del capítulo 11, soporte para quien lo usa y una persona que responde. El caso de uso recorre su propio flujo de valor, el del capítulo 13, y el piloto tiene que medirlo entero, adopción incluida.
Licencias y un curso no bastan
La mitad del trabajo no es la tecnología: es cambiar cómo trabaja la gente. Formar a la plantilla es necesario, y el AI Act lo exige (capítulo 17), pero no basta. Hace falta que alguien rediseñe el proceso, que las personas sepan qué no deben delegar en la IA y que tengan a quién preguntar.
Lo que pasó en GymTonic
El asistente para socios cumplió su criterio de éxito y pasó a producción. Las campañas de marketing se pararon a tiempo: en dos pruebas, los textos generados no rindieron mejor que los de siempre y obligaban a revisar cada uno con lupa por temas de marca y de salud. Las facturas esperan: la mitad llegan en papel escaneado y sin datos estructurados, y antes hay que arreglar eso.
Begoña no firmó las licencias para toda la plantilla. Compró las que hacían falta para el caso que funcionaba.
Parar un caso de uso a tiempo es un éxito del método, no un fracaso del proyecto.
En resumen
Implantar IA es trabajo complejo y se gestiona con un backlog de casos de uso priorizado por valor, viabilidad, datos y riesgo. Cada piloto es un Sprint largo con meta, criterio de éxito y criterio de parada. Pasar a producción es operar, y el cambio en la gente es la mitad del trabajo.
Pruébalo esta semana
Escribe tus casos de uso de IA con los cuatro criterios y elige uno para parar. Si no puedes parar ninguno, no tienes un backlog: tienes una lista de deseos.
Para ver por dónde empezar tienes el diagnóstico de IA y la hoja de readiness para empezar con IA en tu equipo. El plan completo, en una tabla, está en No compres licencias todavía.