THE DECISION DESK
Construye un caso de negocio de IA que tu equipo pueda verificar
Antes de aprobar una propuesta de IA, pregunta cómo el tiempo recuperado se convierte en un resultado medible para la organización. Un caso útil hace visibles la adopción, el trabajo de revisión y el costo del cambio.
Empieza con una línea base comparable
Selecciona una tarea recurrente. Registra volumen, tiempo, revisión necesaria, excepciones y calidad con el mismo alcance antes y después. Incluye el trabajo que se traslada a otra persona.
Un ejemplo ilustrativo con supuestos explícitos
Escenario sintético para explicar el método. No son resultados de clientes, benchmarks ni una promesa de ahorro.
| Dato | Valor ilustrativo |
|---|---|
| Tareas comparables al mes | 600 |
| Tiempo base | 12 min |
| Ejecución humana + revisión | 4 + 2 min |
| Excepciones adicionales supuestas | 0 horas — validar en piloto |
| Tiempo neto liberado | 60 horas/mes |
| Costo por hora supuesto | USD 55 |
| Valor estimado de capacidad | USD 3,300 / mes |
| Herramientas + asignación mensual de implementación | USD 800 + USD 400 |
Los USD 400 suponen USD 4,800 de implementación distribuidos en 12 meses. El valor modelado de capacidad después de esos costos es USD 2,100 mensuales, antes de otros costos. Esto no demuestra que la nómina u otro gasto efectivo disminuya en ese monto.
Identifica cómo se materializará el valor
Acuerda quién utilizará la capacidad liberada y para qué: responder más rápido, atender más clientes, reducir horas extra o disminuir un costo verificable. Elige un resultado observable y una condición de calidad. Recalcula si baja la adopción, aumenta la revisión o crecen las excepciones.
Cinco preguntas para la próxima propuesta
- ¿Qué línea base y muestra respaldan el beneficio?
- ¿Quién revisa y atiende las excepciones?
- ¿Qué costo cambia realmente o a qué se reasigna la capacidad?
- ¿Qué ocurre si la adopción es menor?
- ¿Qué evidencia nos haría revisar o detener este plan?
Método y fuentes
El cálculo y las preguntas son una síntesis educativa original. NIST AI RMF ofrece un marco más amplio para contextualizar, medir y gestionar riesgos de IA; no valida las cifras ilustrativas anteriores. NIST AI Risk Management Framework.
Estándar editorial: distinguir hechos verificados, supuestos e interpretación; actualizar cuando nueva evidencia cambie la conclusión. Envía una corrección o pregunta a vic@vicsol.org.
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