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Esencial•6–10 horas

Panel de scoring de casos de uso de IA

Construye un portafolio de casos de uso de IA con scoring basado en evidencia sobre valor, frecuencia, preparación de datos, ajuste de capacidades, potencial de automatización, impacto del fallo, controles y experimentabilidad.

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Escenario

Tarea

Después de los talleres, el equipo tiene 20–40 ideas de IA: resumen, extracción de documentos, soporte, recomendaciones, acciones agénticas y forecasting. La lista se ha convertido rápidamente en un concurso por la diapositiva más carismática. Construye un panel de scoring que separe evidencia de supuestos, penalice un impacto de fallo desconocido e impida que una demo de proveedor sustituya al business case propio.

Ejecución paso a paso

1. Normaliza los casos de uso a un contrato común

Resultado: Las ideas se comparan como trabajos a realizar, no como nombres de modelos o productos.

Tareas

  • →Describe el usuario/job y el dolor medible
  • →Registra el workflow actual y la baseline sin IA
  • →Define frecuencia/volumen y la fuente de verdad
  • →Separa la tarea del modelo, la automatización del workflow y la acción con consecuencias

Comprobaciones

  • ✓El caso de uso no empieza con el nombre de un proveedor o modelo
  • ✓El valor tiene una señal de negocio y no solo “ahorra tiempo” sin baseline
  • ✓El alcance de la acción y el impacto del fallo son visibles antes del scoring

2. Construye un scoring que no premie la incertidumbre

Resultado: Los supuestos no verificados no obtienen la puntuación máxima solo porque faltan datos.

Tareas

  • →Define escalas de 1–5 con anchors explícitos
  • →Añade confianza de evidencia y penalización por incertidumbre
  • →Evalúa por separado capability fit y carga de controles
  • →Define hard blockers: datos/acciones prohibidos, ground truth no disponible o impacto de fallo inaceptable

Comprobaciones

  • ✓Unknown no equivale a una puntuación alta
  • ✓Un hard blocker no puede compensarse aritméticamente con una puntuación alta de valor
  • ✓Las métricas del proveedor se etiquetan como contexto externo, no como evidencia interna

3. Haz una revisión adversarial de los candidatos principales

Resultado: Las prioridades sobreviven a contraargumentos y a una revisión del riesgo de transferencia.

Tareas

  • →Crea un failure pre-mortem para los cinco principales
  • →Busca una alternativa determinista más simple
  • →Comprueba dependencias de datos y permisos
  • →Evalúa la viabilidad de evaluación y el time-to-evidence

Comprobaciones

  • ✓Cada candidato principal tiene una razón por la que IA supera a una automatización más simple
  • ✓No hay dependencia oculta de datos o permisos no disponibles
  • ✓Se definen resultados prohibidos que puedan probarse

4. Convierte el ranking en una cola de experimentos

Resultado: La lista priorizada tiene siguiente acción, owner y condición de parada.

Tareas

  • →Define el experimento válido más pequeño
  • →Crea una muestra representativa
  • →Registra baseline y target
  • →Añade criterios go/iterate/kill y fecha de re-score

Comprobaciones

  • ✓Cada candidato principal tiene una siguiente solicitud de evidencia
  • ✓El criterio de descarte se define antes del resultado del experimento
  • ✓Los triggers de re-score incluyen nuevos datos, un incidente o un cambio de proveedor/modelo

Criterios de aceptación

  • Todos los casos de uso siguen el mismo contrato problema/workflow/acción
  • Cada score tiene una fuente de evidencia o una etiqueta explícita de supuesto
  • Los hard blockers no quedan ocultos por una media ponderada
  • Los candidatos principales tienen baseline sin IA, failure pre-mortem y plan de evaluación
  • La cola de experimentos incluye owner, muestra, target y criterios go/iterate/kill