Diagnóstico y plan de IA para tu empresa: qué incluye y cómo hacerlo en cuatro semanas

Casi todas las empresas llegan a la IA por el mismo camino: alguien la prueba por su cuenta, le funciona, otras personas la copian y al cabo de unos meses hay tres herramientas distintas, datos de clientes en cuentas personales y ninguna respuesta a la pregunta de dirección: ¿dónde nos ahorra dinero y cuánto hay que invertir? El diagnóstico de IA responde esa pregunta antes de comprar licencias o lanzar un piloto.

Un diagnóstico bien hecho termina en un documento corto, el plan de IA, con cuatro cosas: qué procesos se van a cambiar y en qué orden, con qué herramienta y qué datos, cuánto cuesta y cómo se va a medir. Esta guía explica cómo hacerlo en unas cuatro semanas en una pyme o una empresa mediana. Sirve para Claude y para cualquier otra IA: la herramienta se elige al final, no al principio.

Qué debe contener el plan de IA

• El inventario de usos actuales. Qué herramientas de IA ya usa la gente, para qué y con qué datos, incluidas las cuentas personales.
• Los procesos candidatos, con el tiempo que consumen hoy, quién los hace y qué datos tocan.
• La priorización: de tres a seis casos de uso elegidos con criterios escritos, cada uno con un dueño.
• El tipo de solución para cada caso: uso asistido por las personas, conexión con los sistemas de la empresa o automatización.
• Las condiciones de datos y normativa que limitan cada caso.
• La inversión, separada por partidas.
• La hoja de ruta: piloto, extensión y automatizaciones, con fechas.
• Las métricas y el punto de partida de cada una.

Semana 1: preparar y entrevistar

El diagnóstico necesita un patrocinador en dirección que pida a cada área una hora de su tiempo. Sin esa petición, las entrevistas se aplazan y el diagnóstico se queda en la mitad de la empresa.

1. Nombrar a quien lo lleva. Una persona con tiempo reservado, de transformación, de TI o de operaciones. Si no hay nadie con ese tiempo, es mejor apoyarse en alguien de fuera que hacerlo a ratos.
2. Entrevistar a cada área durante una hora, con el responsable y una o dos personas que hagan el trabajo diario. Tres preguntas guían la conversación: qué tareas se repiten cada semana, cuáles se hacen con prisa o con errores y qué información se busca muchas veces en sitios distintos.
3. Preguntar por la IA que ya se usa. Sin tono de auditoría: el objetivo es saber qué funciona y qué datos están saliendo. Una encuesta anónima de cinco preguntas a toda la plantilla suele dar una foto más honesta que las entrevistas.

Semana 2: inventariar procesos

Con las entrevistas hechas, cada proceso candidato se pasa a una ficha. Es la parte que más se salta y la que más sirve después, porque de aquí salen el punto de partida del piloto y la cifra de ahorro que verá dirección.

Una hoja de cálculo con una fila por proceso es suficiente. Lo habitual es terminar con entre 15 y 40 procesos en una empresa mediana.

Semana 3: priorizar y elegir el tipo de solución

Para elegir los casos de uso, puntúa cada proceso de 1 a 3 en cuatro criterios y ordena por la suma. Lo importante es que los criterios queden escritos: así la elección se puede defender y repetir dentro de seis meses.

• Tiempo: horas al mes que consume hoy.
• Frecuencia: una tarea semanal da más aprendizaje que una anual.
• Comprobación: qué tan fácil es revisar que el resultado está bien.
• Riesgo: datos sensibles, decisiones sobre personas o impacto en clientes. Aquí puntúa más alto lo que tiene menos riesgo.

Después, decide para cada caso qué tipo de solución necesita. Anthropic, en su guía sobre agentes, recomienda buscar la solución más sencilla posible y añadir complejidad solo cuando haga falta. En la práctica hay tres niveles:

Un error frecuente es empezar por el tercer nivel porque es el que se ve en las demostraciones. Un caso que no funciona como uso asistido rara vez funciona automatizado.

Semana 3: revisar datos y normativa

Cada caso priorizado se cruza con lo que la empresa puede y no puede hacer con sus datos. La revisión completa está en Claude y los datos de tu empresa; en el diagnóstico basta con marcar en cada ficha estas condiciones:

• Protección de datos. Si el caso usa datos personales, hace falta un plan de empresa con contrato de encargo y la revisión de quien lleva protección de datos. En España aplica el RGPD; en Colombia, la Ley 1581 y la Circular Externa 002 de 2024 de la Superintendencia de Industria y Comercio sobre IA.
• Reglamento Europeo de IA. Desde agosto de 2026, si la IA habla con clientes, estos deben saber que hablan con una IA (artículo 50). Los usos que deciden sobre personas, como la selección de personal o la evaluación del desempeño, son de alto riesgo; sus obligaciones se aplazaron al 2 de diciembre de 2027, pero conviene dejarlos para más adelante en el plan.
• Alfabetización. El artículo 4 pide a la empresa apoyar la formación en IA de quien la usa. El inventario de usos de la semana 1 es el punto de partida para el plan de alfabetización.

Semana 4: inversión, hoja de ruta y presentación

La inversión se presenta por partidas, porque cada una la aprueba alguien distinto y cambia a ritmos distintos:

• Licencias por persona para el uso asistido. Los planes y sus precios están en precios de Claude y la elección entre ellos en qué plan de Claude contratar.
• Consumo de API para las automatizaciones, que se paga por uso y conviene estimar con una prueba pequeña.
• Integración: horas de TI o de un proveedor para conectores y automatizaciones.
• Formación del equipo y del responsable técnico.
• Tiempo interno: las horas de los referentes de cada área durante el piloto. Es la partida que se olvida y la que más pesa.

La hoja de ruta suele tener tres tramos: un piloto de 90 días con los casos de uso asistido mejor puntuados, la extensión a otras áreas si el piloto sale bien y, a partir del sexto mes, las primeras automatizaciones sobre procesos que ya funcionan con personas. Cada tramo lleva su métrica y su fecha de decisión; cómo medir está en medir el retorno de Claude.

La presentación a dirección cabe en cinco diapositivas: qué se encontró, los casos elegidos con su ahorro estimado, las condiciones de datos y normativa, la inversión por partidas y la decisión que se pide.

Errores que vuelven inútil un diagnóstico

• Empezar por la herramienta. Si la pregunta es "¿qué hacemos con Claude?", el diagnóstico acaba buscando usos para una licencia ya comprada. La pregunta es qué procesos cuestan tiempo y cuáles de ellos mejoran con IA.
• Entrevistar solo a los responsables. Quien conoce de verdad dónde se va el tiempo es quien hace la tarea.
• No medir el tiempo actual. Sin esa cifra, el ahorro del plan es una suposición y el piloto no tendrá con qué compararse.
• Ignorar la IA que ya se usa. Prohibirla sin ofrecer alternativa la vuelve invisible, y el riesgo de datos sigue ahí.
• Un plan sin dueños. Cada caso de uso necesita una persona responsable y una fecha. Sin eso, el documento se archiva.

Con el plan aprobado, los siguientes pasos de esta sección son la política de uso de IA y el piloto.