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Avanzado•10–16 horas

Paquete de evidencia para el business case de IA

Construye un business case de IA listo para decisión donde ROI, riesgo, controles y evidencia de calidad permanezcan separados en lugar de comprimirse en una sola cifra atractiva.

business casemodelado de ROIanálisis de riesgosdiseño de evaluacióngobernanza de decisiones

Escenario

Tarea

Un piloto de IA parece convincente y un caso de proveedor promete una mejora de dos dígitos. La dirección necesita decidir si escala. Construye un business case que separe métricas reportadas por el proveedor de mediciones propias, incluya costes de revisión, reintentos y fallos, haga visible la incertidumbre y defina controles de release y parada en vez de optimismo de hoja de cálculo.

Ejecución paso a paso

1. Fija la baseline antes de la IA

Resultado: El business case tiene un punto de referencia verificable.

Tareas

  • →Define el denominador y la unidad de trabajo
  • →Recopila baseline de volumen, tiempo, coste, error y resultado
  • →Separa coste directo de coste de oportunidad
  • →Etiqueta gaps de datos y confianza

Comprobaciones

  • ✓No hay beneficio sin denominador baseline
  • ✓Los promedios no ocultan tail cases de alto coste
  • ✓La baseline tiene owner y fuente reproducible

2. Calcula el coste por tarea exitosa

Resultado: El precio de tokens o API deja de ocultar el coste operativo real.

Tareas

  • →Añade costes de inferencia, retrieval y herramientas
  • →Añade reintentos, fallbacks e intentos fallidos
  • →Estima tasas de revisión humana y escalado
  • →Añade overhead de observabilidad, soporte, incidentes y gobernanza

Comprobaciones

  • ✓El denominador de coste es un resultado exitoso y verificado
  • ✓La gestión de fallos y la revisión no se suponen cero sin evidencia
  • ✓El escenario contiene supuestos low, base y high de volumen y calidad

3. Separa claims reportados, evidencia propia y supuestos

Resultado: Los casos externos no se presentan como prueba causal para tu organización.

Tareas

  • →Etiqueta cada cifra como measured/internal, provider-reported, independent external o assumption
  • →Documenta supuestos de transferencia
  • →Haz sensibilidad para adopción, calidad, tasa de revisión y coste unitario
  • →Identifica claims que requieren experimento antes de escalar

Comprobaciones

  • ✓Una métrica del proveedor no se usa como baseline interna
  • ✓El ROI no depende de un único supuesto optimista oculto
  • ✓Existe un escenario downside para fallos de calidad, adopción o coste

4. Conecta economía con calidad, riesgo y rollout

Resultado: La decisión go/no-go refleja evidencia y preparación de controles, no solo valor esperado.

Tareas

  • →Define umbrales de calidad, seguridad y negocio
  • →Vincula autonomía y etapa de rollout con evidencia de controles
  • →Añade canary o holdback y tracking autoritativo de resultados
  • →Documenta triggers de rollback y kill y la cadencia de revisión

Comprobaciones

  • ✓Un ROI positivo no invalida un fallo crítico de seguridad o control
  • ✓Los KPI de negocio están separados de los KPI de calidad del modelo
  • ✓Las correcciones en producción actualizan el eval set y los supuestos financieros

Criterios de aceptación

  • Baseline, coste de IA y beneficio esperado tienen denominadores y fuentes explícitos
  • El coste por tarea exitosa incluye reintentos, fallos, revisión y overhead operativo
  • Las métricas del proveedor están separadas de evidencia interna o independiente y de supuestos
  • El análisis de sensibilidad muestra downside con peores supuestos de calidad, adopción o coste
  • El memo go/no-go contiene umbrales de calidad, riesgo, economía, rollout y kill con owners

Materiales antes de la ejecución

Human-in-the-loop para IA

Una arquitectura práctica de producción para supervisión humana: incorpora a una persona en un punto concreto de riesgo y dale suficiente contexto para ejercer un control real, no meramente formal. Cubre contratos, límites de autoridad, fallos, evaluación y despliegue controlado.