Medición de Adopción de IA

Tu empresa compró licencias de IA. La dirección quiere saber qué devolvieron. “A la gente parece gustarle” no es una respuesta que un directorio acepte — y la respuesta honesta está enterrada en logs de uso, conteos de licencias y workflows que nadie instrumentó.

Esto es un problema de medición, y medir es data engineering. Lo construimos:

• Telemetría de uso entre equipos y herramientas — quién usa realmente cada herramienta de IA, con qué frecuencia y para qué
• El funnel de adopción — con licencia → activo → habitual, abierto por equipo, para ver dónde se traba la adopción y por qué
• Baselines previos al rollout — la foto del antes, tomada como corresponde, para que el “tiempo ahorrado” sea una medición y no un testimonio
• Impacto a nivel de tarea — tiempo ahorrado por workflow, tasas de aceptación de los outputs y retrabajo sobre el trabajo asistido por IA
• Costo por resultado — gasto en licencias e inferencia atado a los resultados que produjo, y no solo a las licencias asignadas
• Un scorecard ejecutivo — una vista que la dirección revisa cada mes, hecha para resistir las preguntas de un CFO

Qué entregamos

Un dashboard de adopción y ROI en vivo sobre tu propia plataforma de datos, más la instrumentación que lo alimenta — para que la respuesta a “¿qué devolvió la IA este trimestre?” sea un link y no un proyecto de investigación.

Cómo trabajamos

Habitualmente entre tres y seis semanas hasta el primer scorecard. Inventariamos tus herramientas de IA y su gasto, conectamos la telemetría que ya tenés y sumamos la que falta, establecemos los baselines y ponemos el scorecard en marcha. Lo que revela — dónde la IA está rindiendo menos de lo esperado, y por qué — suele marcar la agenda del trabajo de evaluación y calidad sobre las features mismas.