OpenAI propone un marco de trabajo progresivo, que va desde el descubrimiento inicial hasta la implementación y escalado.
Las fases son:
Discovery. Entender el problema a fondo
Antes de pensar en aplicar IA, hay que mapear los procesos, los puntos de dolor reales y los objetivos del área. Es el momento de hacer preguntas, observar y documentar.
“La identificación de casos de uso exitosos empieza por entender profundamente cómo trabaja el equipo y dónde se pierden tiempo, datos o decisiones.”
Priorización. Evaluar impacto vs. viabilidad
Una vez tienes varias ideas, hay que priorizarlas. La guía propone usar una matriz con dos ejes:
- Impacto para el negocio
- Facilidad de implementación
El consejo de OpenAI es empezar por “quick wins”: casos de alto impacto y baja complejidad, que validen el valor de la IA y generen confianza.
Desarrollo del caso de negocio
Una vez priorizado, hay que aterrizarlo: ¿qué recursos se necesitan?, ¿qué beneficio se espera?, ¿cuáles son los riesgos?, ¿cómo se medirá el éxito?
Piloto (PoC). Validar valor técnico y de negocio
Antes de escalar, es fundamental lanzar una prueba de concepto: probar con datos reales, medir impacto, evaluar adopción.
Escalado. Si funciona, industrializa
Si el piloto demuestra valor, es momento de integrarlo en los flujos de trabajo reales, acompañarlo con formación, procesos, soporte y una estrategia de adopción.
Aquí vuelve a ser clave hacer foco en la Automatización y futuro del trabajo, donde se plantea cómo integrar la IA de forma sostenible y escalable en la operación diaria.
En resumen
No se trata de tener una “buena idea de IA”, sino de:
- Entender bien el dolor.
- Validar que la IA puede ayudar.
- Medir antes de escalar.
- Acompañar siempre con gestión del cambio.
“Un caso de uso sin adopción es solo una demo bonita.”
