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WorksheetsMetodología de Implementación de IA en Empresas
Total questions: 40
Worksheet time: 20mins
¿Qué es la madurez digital?
El grado de adopción de herramientas y procesos digitales
La cantidad de tecnología comprada por la empresa
El número de proyectos implementados
La velocidad del internet
¿Cuál es el primer paso en un proyecto de IA empresarial?
Entrenar un modelo
Evaluar la madurez digital
Comprar infraestructura en la nube
Contratar científicos de datos
¿Qué dimensión NO pertenece a un modelo típico de madurez digital?
Datos
Tecnología
Finanzas públicas
Cultura organizacional
¿Qué mide la dimensión de cultura en la madurez digital?
La calidad de los datos
El compromiso de los empleados con la tecnología
La cantidad de equipos tecnológicos
El presupuesto disponible
¿Qué característica es clave para datos listos para IA?
Que estén en cualquier formato
Que sean numerosos
Que sean limpios, organizados y accesibles
Que se almacenen en Excel
¿Cuál de estas acciones hace parte de identificar oportunidades de IA?
Digitalizar documentos físicos
Mapear procesos que consumen tiempo y esfuerzo
Comprar más servidores
Reducir personal administrativo
¿Para qué se usa la matriz valor vs esfuerzo?
Calcular costos del proyecto
Priorizar casos de uso
Crear el presupuesto anual
Seleccionar proveedores
Un caso de uso con alto retorno suele ser aquel que…
Afecta a un número reducido de usuarios
Se puede automatizar y reduce tareas repetitivas
Requiere mucho hardware especializado
No tiene impacto medible
¿Qué objetivo cumple el roadmap de IA?
Organizar proyectos en fases según prioridad
Definir el costo exacto de un modelo
Establecer quién debe ser despedido
Seleccionar modelos de machine learning
¿Qué implica implementar IA de forma segura?
Bloquear el acceso a todos los datos
Asegurar uso ético, legal y control de riesgos
Evitar auditorías
Permitir que cualquier empleado entrene modelos
¿Qué busca la gestión del cambio?
Que las personas entiendan, adopten y usen la IA
Que el equipo de TI trabaje más rápido
Evitar que la solución se modifique
Reducir los costos de capacitación
¿Qué elemento es esencial en la capacitación de IA?
Manuales extensos
Entrenamientos prácticos y enfocados al rol
Videollamadas sin agenda
Entregar solo documentación técnica
¿Qué técnica se usa para generar ideas de IA?
Análisis SWOT
Brainstorming de procesos
Auditoría financiera
Evaluación de riesgos laborales
¿Qué define un caso de uso de alto impacto?
Que sea costoso
Que beneficie a muchos usuarios o áreas
Que use algoritmos complejos
Que requiera muchos datos
¿Qué sugiere un esfuerzo alto en un caso de uso?
Se ejecuta en pocas semanas
Requiere alta integración y calidad de datos
No necesita equipo especializado
No depende de procesos existentes
El caso de uso ideal para iniciar es…
Bajo valor, bajo esfuerzo
Alto valor, bajo esfuerzo
Bajo valor, alto esfuerzo
Alto valor, alto esfuerzo
¿Qué es un MVP de IA?
Un modelo completo y escalado
La versión mínima funcional para probar valor
El modelo más costoso
Un demo sin datos reales
¿Qué característica clave tiene un MVP?
Cubre todos los procesos
Es rápido de implementar y enfocado
Requiere muchos datos
No permite medición
¿Qué se utiliza para medir el éxito del MVP?
KPIs claros y específicos
Opiniones generales del equipo
Cantidad de reuniones
Horas trabajadas
¿Cuál es un KPI de adopción?
Tiempo de entrenamiento del modelo
Porcentaje de usuarios que usan la solución
Velocidad del internet
Cantidad de correos recibidos
¿Cuál es un riesgo común en IA?
Demasiada capacitación
Sesgo en los datos
Exceso de presupuesto
Servidores muy potentes
El roadmap ayuda a…
Ordenar proyectos según madurez y valor
Seleccionar únicamente modelos complejos
Reducir el número de empleados
Elegir hardware
¿Por qué se evalúa la madurez digital?
Para identificar brechas antes de implementar IA
Para decidir los salarios
Para elegir proveedores de café
Para saber cuántos empleados despedir
Un caso de uso bien definido debe incluir…
Intuiciones sin datos
Indicadores de valor y retorno
Preferencias personales
Documentos legales
¿Qué ayuda a reducir resistencia al cambio?
Capacitaciones prácticas y comunicación clara
Cambios sin avisar
Forzar el uso de la herramienta
Entrenamientos solo para TI
¿Qué pasa si los datos no están limpios?
La IA igual funciona perfectamente
Los modelos entregan resultados incorrectos
El proyecto reduce costos
No se requiere validación
Una ventaja del MVP es…
Baja inversión y aprendizaje rápido
Complejidad alta
Requiere múltiples integraciones
No puede escalar
¿Qué es una brecha digital?
Diferencia entre el estado actual y el deseado
Error en el internet
Baja velocidad de red
Problemas de hardware
La matriz de priorización permite…
Comparar casos de uso objetivamente
Aumentar el presupuesto
Diseñar arquitecturas
Comprar equipos
La gestión del cambio se enfoca en…
Las emociones y adopción de los usuarios
Comprar nueva tecnología
Reducir equipos de trabajo
Aumentar la carga laboral
¿Quién debería liderar un proyecto de IA?
Únicamente TI
Un equipo conjunto de negocio y TI
Solo mercadeo
Recursos humanos
¿Qué se debe evitar en el entrenamiento de IA?
Datos revisados
Datos equilibrados
Datos sesgados
Datos limpios
¿Qué define el roadmap en un proyecto de IA?
Las fases, prioridades y tiempos
El diseño gráfico
El salario del equipo
La ubicación del servidor
Un caso de uso de IA exitoso debe…
Solucionar un problema real del negocio
Tener la tecnología más avanzada
Ser complejo
Tener muchos algoritmos
¿Qué sucede si no hay capacitación?
La herramienta se adopta rápidamente
La solución no se usa o se usa mal
Los KPIs aumentan automáticamente
El proyecto escala más rápido
¿Quién utiliza el roadmap?
Solo el líder del proyecto
Todos los involucrados en la iniciativa
Solo TI
Solo el gerente
¿Qué evalúa la madurez de datos?
La velocidad del internet
Calidad, estructura y disponibilidad
El tamaño del equipo
El número de carpetas compartidas
La IA debe priorizarse cuando…
No genera retorno
Tiene valor claro y es viable técnicamente
Es extremadamente compleja
No resuelve ningún problema
¿Qué garantiza el éxito de un piloto?
KPIs definidos y seguimiento
Improvisación
Evitar retroalimentación
No medir resultados
¿Qué combinación es esencial para un proyecto de IA?
Tecnología, personas y procesos
Solo tecnología
Solo datos
Solo modelos predictivos
