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Estrategia6 min de lectura

Los KPIs que debes medir en un proyecto de IA

La pregunta que más se repite en comité no es técnica: es cuánto ahorra o cuánto vende. Este es el conjunto mínimo de indicadores que recomendamos definir antes de arrancar.

Ilustración de portada del artículo: Los KPIs que debes medir en un proyecto de IA

1. Eficiencia operativa

  • Horas de equipo liberadas al mes.
  • Tiempo de ciclo del proceso, de inicio a fin.
  • Coste por operación antes y después.

2. Calidad

  • Tasa de error o de retrabajo.
  • Porcentaje de casos resueltos sin intervención humana.
  • Precisión sobre una muestra revisada manualmente cada mes.

3. Adopción

Una solución excelente que nadie usa vale cero. Mide usuarios activos, frecuencia de uso y porcentaje de operaciones que pasan por el nuevo flujo frente al antiguo.

4. Coste total

  • Coste de inferencia o licencias por operación.
  • Mantenimiento e integraciones.
  • Coste de supervisión humana residual.

5. Impacto de negocio

Conecta los indicadores anteriores con la métrica que importa a dirección: margen, conversión, capacidad de servicio o rotación de inventario. Ese es el número que sostiene la siguiente fase del proyecto.

Define la línea base y la fecha de revisión el mismo día que apruebas el proyecto, no seis meses después.
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La misma lista de control que usamos en nuestros proyectos para decidir qué automatizar primero y cómo medirlo. En PDF, sin registro comercial.

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