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La principal evolución de la propuesta es pasar de implementar un chatbot a construir un sistema operativo de aprendizaje: problema acotado, línea base, datos gobiernos, supervision humana, medición de resultados y decisión explícita. Propongo operar una IA con un enfoque humano en el bucle y un tablero que combine resolución end to end, csat, recontacto, recall, la evidencia demuestra valor para el cliente y para el negocio.

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IA Omnicanal y Adopción Operativa en Retail: Caso Walmart El Salvador 

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IA Omnicanal y Adopción Operativa en Retail: Caso Walmart El Salvador 

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Autor: Blanca del Carmen Alcántara — ADEN University

Idea Clave para el Ecosistema: "Para lograr que un proyecto de IA en el sector retail/e-commerce pertenezca al 20% de proyectos exitosos, la tecnología debe ir acompañada de una Estrategia de Integración Cultural centrada en el Asociado de Primera Línea. En nuestra propuesta para Walmart El Salvador, integramos un esquema Human-in-the-Loop (HITL) donde los asociados de tienda (pickers de e-commerce y ejecutivos de atención al cliente) participan en la co-creación y entrenamiento del modelo de IA que sugiere sustitución de productos agotados y atiende consultas de rastreo de pedidos por WhatsApp. En lugar de imponer la tecnología (Top-Down), empoderamos al colaborador para calibrar las respuestas según el lenguaje y hábitos del consumidor salvadoreño. Esto elimina la barrera de la 'caja negra', garantiza empatía con el cliente y asegura una tasa de adopción operativa superior al 85% en los primeros 90 días."

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Del chatbot al agente autónomo: la clave esta en rediseñar el flujo, no solo en adoptar la herramienta.

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Del chatbot al agente autónomo: la clave esta en rediseñar el flujo, no solo en adoptar la herramienta.

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La idea principal de mi propuesta se basa en dejar de implementar herramientas aisladas como chatbot estáticos o generadores de texto rápido, y en su lugar utilizar flujos agénticos integrados, donde la IA no solo asista puntualmente, sino que sea capaz de coordinar tareas complejas de principio a fin.

Luego de leer algunas ideas presentadas en la pizarra, considero que la titulada: Liderazgo, datos y cultura: El motor de la transformación digital, tiene un componente significativo que complementa mi propuesta o idea, porque para poder que la transición del uso de herramientas aisladas hacia un flujo agéntico sea posible, se requiere de un cambio cultural del equipo y un liderazgo que permita entender que la IA actúa como copiloto para potenciar el talento humano, lo que a su vez elimina la resistencia al cambio desde el primer día.

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Ajuste de la estrategia en el plan de implementación de la IA para asegurar el éxito

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Ajuste de la estrategia en el plan de implementación de la IA para asegurar el éxito

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Como parte de la colaboración activa en el ecosistema del curso, se integró el análisis de un compañero Ingeniero Especialista en Datos. Él sugirió que para que el plan de implementación del AVAC sea verdaderamente robusto, no debe limitarse a medir la tasa de adopción o los beneficios financieros. Es necesario evaluar la calidad diagnóstica del modelo lingüístico utilizando de manera cuantitativa la herramienta de la Matriz de Confusión para clasificar la intención conversacional. En el contexto de atención al cliente, un Falso Negativo crítico ocurre cuando el AVAC no logra identificar a un cliente altamente frustrado o con un reclamo urgente de pérdida de servicio, clasificando la conversación como una consulta de rutina y reteniéndola bajo un flujo automático lento en lugar de escalarla con prioridad inmediata. Esto deriva directamente en la pérdida de confianza y en un grave incremento del abandono de clientes (churn rate).

Tomando como base este valioso aporte, se incorpora al plan de implementación la calibración y el monitoreo continuo del modelo AVAC mediante una simulación de prueba en la Fase de Piloto. Se estructuró un set de prueba de 1,000 interacciones de usuarios en el CRM para auditar la precisión y la recuperación (Recall) del agente IA en la detección de frustración extrema o reclamos prioritarios de clientes.

Cálculo y análisis matemático de las métricas:

- Exactitud (Accuracy): Fórmula: (VP + VN) / Total

Cálculo: (180 + 760) / 1,000 = 94.00%

- Recuperación (Recall): Fórmula: VP / (VP + FN)

Cálculo: 180 / (180 + 20) = 90.00%

- Precisión (Precision): Fórmula: VP / (VP + FP)

Cálculo: 180 / (180 + 40) = 81.82%

- Puntuación F1 (F1-Score): Fórmula: 2 × (Precisión × Recuperación) / (Precisión + Recuperación)

Cálculo: 2 × (0.8182 × 0.90) / (0.8182 + 0.90) = 85.71%

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Cuando se trata de la implementación de la IA en la empresa, tanto pública como privada, debe procurarse establecer un marco regulatorio interno robusto acompañado de acciones de preparación, implementación y seguimiento, que permitan monitorear en tiempo real el avance conseguido, las amenazas detectadas, el éxito y las oportunidades de mejora de la herramienta desde la óptica de los resultados, pero también desde la experiencia del usuario (interno y externo). Una visión de este tipo, de la mano de las demás oportunas apreciaciones que ya constan en la pizarra, ayuda a combatir el fenómeno de la gobernanza desde la desinformación que muchas veces permea en las instituciones, cuando se cae en la tentación de ver la implementación de la IA como una moda en la que no queremos quedarnos atrás, sin que exista un proceso de análisis previo e introducción paulatina y controlada.

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Una estrategia que podría impactar positivamente la adopción de IA en las organizaciones es la creación de dos equipos centralizados especializados en IA:

1. Un nivel ejecutivo que pueda consolidar los aspectos estratégicos y de gobierno. Este trazaría la dirección unificada de IA y definiría las prioridades.

2. Un nivel técnico sujeto a la supervisión del equipo ejecutivo, que pueda consolidar los aspectos técnicos y de ejecución. Este definiría los estándares de IA, y brindaría asesoría experta a los proyectos en ejecución.

Idealmente, estos equipos deberían reportar a los niveles altos de dirección de la empresa, para que cuenten con la autoridad apropiada para ejercer sus funciones.

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Propuesta que considero relevante para el éxito de proyectos de IA

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Propuesta que considero relevante para el éxito de proyectos de IA

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Basado en todo el desarrollo y la evolución del proyecto, el aspecto más innovador y determinante para el éxito de la implementación es el modelo híbrido «Humano-en-el-Bucle» (Human-in-the-Loop - HITL) con Umbrales Dinámicos de Decisión (Sistema Oro, Plata y Bronce).

Impacto Estratégico para Proyectos de IA

El aprendizaje fundamental: La tecnología por sí sola no genera tracción; la verdadera innovación radica en diseñar el punto exacto de intersección entre la velocidad de la máquina y el criterio estratégico del humano.

Este ajuste estratégico garantiza tres elementos indispensables:

Adopción cultural inmediata: El equipo no ve la IA como una competencia, sino como un asistente que les ahorra el trabajo tedioso y les pone las oportunidades en la mesa.

Control del riesgo reputacional: Nada sale del Broker de Seguros hacia un cliente importante sin la supervisión y validación de un profesional experimentado.

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Título: IA que aprende de cada servicio para mejorar continuamente

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Título: IA que aprende de cada servicio para mejorar continuamente

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Mi propuesta es implementar un modelo de inteligencia artificial con aprendizaje continuo que, además de apoyar la atención al cliente y el mantenimiento predictivo, aprenda de cada servicio realizado en Servipronto Automotriz. Cada diagnóstico, reparación y retroalimentación del cliente alimentaría nuevamente el sistema para mejorar la precisión de sus recomendaciones.

La innovación no consiste únicamente en implementar IA, sino en establecer un proceso permanente de evaluación y mejora mediante indicadores como precisión de los diagnósticos, satisfacción del cliente, tiempo promedio de atención y porcentaje de mantenimientos preventivos exitosos. De esta manera, la IA evoluciona junto con la empresa, adapta sus modelos a la realidad del negocio y genera decisiones cada vez más confiables.

Considero que este enfoque incrementa significativamente las probabilidades de éxito porque transforma la inteligencia artificial en un sistema dinámico de aprendizaje, donde cada experiencia fortalece el conocimiento organizacional y crea una ventaja competitiva sostenible.

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El éxito de la Inteligencia Artificial no depende únicamente de la implementación de herramientas tecnológicas avanzadas, sino de la integración de varios factores estratégicos que permitan generar valor real para la organización. Entre estos factores destacan la disponibilidad de datos de calidad, un liderazgo comprometido con la innovación y una cultura organizacional orientada al aprendizaje continuo y la transformación digital.

Además, es fundamental que la IA se implemente con un enfoque centrado en las personas. Más que sustituir el talento humano, debe convertirse en un aliado que potencie las capacidades de los colaboradores, automatizando tareas repetitivas y proporcionando información basada en datos para facilitar decisiones más rápidas, precisas y objetivas.

Otro aspecto clave es la gestión del cambio organizacional. La capacitación constante, la comunicación transparente y la participación activa de los equipos permiten reducir la resistencia al cambio y favorecen una mayor adopción de las soluciones de IA. Cuando la tecnología, las personas y los procesos trabajan de forma alineada, las organizaciones incrementan significativamente la probabilidad de que sus proyectos de Inteligencia Artificial sean exitosos, sostenibles y capaces de generar ventajas competitivas a largo plazo.

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La comunicación como pilar de la transformación con IA

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La comunicación como pilar de la transformación con IA

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La oportunidad de mejora es fortalecer el liderazgo con un enfoque en la comunicación, con el fin de explicar de forma estructurada, a todos los niveles de la organización, por qué es importante implementar la IA y cuál es su propósito.

En conjunto con una adecuada gobernanza de IA, es fundamental transmitir un mensaje claro tanto a nivel estratégico como operativo para que todos los empleados comprendan por qué deben utilizar la IA y por qué este es un momento clave para hacerlo.

Un liderazgo transparente sobre la dirección que debe seguir la empresa, acompañado de espacios de consulta y retroalimentación a todos los niveles, es clave para asegurar que las personas comprendan la visión de la organización y hacia dónde se dirige.

El objetivo principal de este mensaje es transmitir tranquilidad a las personas y, además, motivarlas a ser parte de este cambio que está ocurriendo a nivel mundial. Es importante que comprendan que esto no se trata de un cambio para eliminar puestos, sino de una oportunidad para mejorar, desarrollar nuevas habilidades y crecer junto con el cambio.

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Liderazgo, datos y cultura: El motor de la transformación digital.

El éxito de un proyecto de IA no recae únicamente en la tecnología elegida, sino en un conjunto de estrategias que deben gestionarse desde el día uno, para que se dé una transición desde lo tradicional, a una basada en datos, sin dejar a un lado las bases operativas requeridas, en cada industria en particular.

Desde mi punto de vista, la estrategia central consiste, en avanzar con paso firme, pero de forma controlada, a través, de un piloto centrado en una categoría de productos o división de alto impacto dentro de la empresa (en mi caso en la industria del Retail); lo que permite, sanear la información maestra de los productos, afinar el algoritmo con datos reales del mercado y demostrar valor real antes de intentar abarcar todo el negocio.

Para que todo este esfuerzo fructifique, considero fundamental, transformar la cultura de trabajo, mediante un liderazgo ejecutivo visible, que inspire disciplina, confianza y deje atrás, procesos como las compras o ventas por mera intuición.

Es vital, acompañar al equipo comercial, a los compradores, a logística, IT y cualquier otro integrante en los distintos canales de distribución o PDV que así se considere, con capacitaciones prácticas y simulación de escenarios, para crear una base robusta que convertirá proyectos de inteligencia artificial, en una herramienta cercana, confiable, alcanzable y cotidiana para la toma de decisiones

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Transformación de procesos con IA: De la Teoría al Éxito Operativo y Humano

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Transformación de procesos con IA: De la Teoría al Éxito Operativo y Humano

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Nuestra experiencia demostró que es posible eliminar la brecha entre las necesidades del cliente y el equipo de desarrollo transformando notas e interacciones no estructuradas en prototipos interactivos navegables en tiempo real con Claude y Uizard. Sin embargo, pertenecer al 20% de los proyectos exitosos de IA no debe ser mérito exclusivo de las herramientas, sino de una estrategia integral.

Para lograr una adopción sana y sin resistencia, creamos un equipo funcional e IA centrada en la educación y praxis diaria para usuarios no expertos. En paralelo, un equipo de Arquitectos de Datos consolidó y estructuró el historial de tickets y transcripciones para alimentar a los modelos con contexto real, mientras que el equipo de QA, integrado desde el día uno, aplicó matrices de decisión bajo el modelo Proceso con intervención humana e ISO 9001.

La gran enseñanza de este proceso en la experiencia vivida recientemente es que la Inteligencia Artificial no transforma organizaciones por sí sola; la tecnología acelera, pero son la calidad de los datos, la disciplina metodológica y el acompañamiento humano los que garantizan el éxito, la armonía del equipo y el valor real del negocio.

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Idea clave para proyectos de IA en e‑commerce

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Idea clave para proyectos de IA en e‑commerce

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Propongo implementar un modelo de IA generativa “sugestivo”, diseñado para identificar patrones de comportamiento y clientes potenciales, pero con un enfoque híbrido: la IA genera escenarios, insights y recomendaciones personalizadas, mientras que los equipos humanos validan y ajustan esas propuestas antes de ejecutarlas.

Relevancia para el éxito:

Este enfoque equilibra la automatización con el criterio humano, evitando errores estratégicos y fortaleciendo la confianza en la tecnología.

Permite una mejora continua, ya que la IA aprende de las validaciones y correcciones, afinando sus predicciones con cada ciclo.

Fomenta la adopción organizacional, porque los equipos perciben la IA como un aliado que potencia su trabajo, no como un reemplazo.

Impacta directamente en indicadores clave como la tasa de conversión y el valor de vida del cliente (CLV), al ofrecer experiencias más personalizadas y sostenibles.

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Implementar un proyecto piloto antes de escalar la IA a toda la operación.

Considero que uno de los factores más importantes para el éxito de un proyecto de IA es comenzar con un piloto en una ruta o proceso específico. Esto permite validar los resultados, ajustar el modelo con datos reales de la empresa y generar confianza entre los colaboradores antes de realizar una implementación completa. En una empresa de consolidación LCL, este enfoque reduce riesgos y facilita la adopción de la tecnología.

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Implementar un proyecto piloto antes de escalar la IA a toda la operación.

Considero que uno de los factores más importantes para el éxito de un proyecto de IA es comenzar con un piloto en una ruta o proceso específico. Esto permite validar los resultados, ajustar el modelo con datos reales de la empresa y generar confianza entre los colaboradores antes de realizar una implementación completa. En una empresa de consolidación LCL, este enfoque reduce riesgos y facilita la adopción de la tecnología.

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Personalización predictiva en negocios independientes de servicios (Barber Studio)

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Personalización predictiva en negocios independientes de servicios (Barber Studio)

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Idea clave para el éxito: El verdadero secreto para que un proyecto de IA funcione en un microempredimiento de servicios no es la tecnología más cara, sino la adaptación cultural y el diseño híbrido (humano en el circuito). Al implementar IA predictiva para agendar citas en mi barbería, aprendí que la automatización nunca debe eliminar el trato humano. La IA debe encargarse del análisis pesado de los datos y de predecir la fecha ideal del corte, pero el mensaje final debe ser validado por el barbero para asegurar que mantenga la cercanía, la jerga local y la empatía que hacen que un cliente vuelva. La adecuación tecnológica debe subordinarse a la cultura del cliente.

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La IA como habilitador estratégico para el éxito de los Medios de Pago.

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La IA como habilitador estratégico para el éxito de los Medios de Pago.

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La IA genera su mayor valor cuando actúa como un habilitador de la toma de decisiones, complementando el criterio humano en lugar de reemplazarlo. En el contexto de marketing para la industria de medios de pago, su verdadero potencial no radica únicamente en automatizar campañas, sino en transformar grandes volúmenes de datos transaccionales y de comportamiento en recomendaciones accionables que permitan ofrecer experiencias más relevantes para cada cliente.

Sin embargo, la tecnología por sí sola no garantiza el éxito. Los proyectos de IA más exitosos parten de un problema de negocio claramente definido, como incrementar la activación de tarjetas, mejorar la retención de clientes o aumentar el volumen transaccionado. A partir de ese objetivo, es fundamental desarrollar pilotos controlados con indicadores de éxito específicos que permitan medir el impacto real de la solución antes de escalarla a toda la organización.

Igualmente importante es la gestión del cambio. La adopción de IA requiere generar confianza en los equipos de negocio mediante modelos transparentes, resultados medibles y procesos de capacitación que permitan comprender cómo la IA llega a sus recomendaciones. Cuando las personas entienden el funcionamiento del modelo y pueden validar que sus resultados generan valor para el negocio, la resistencia disminuye y la adopción aumenta significativamente.

Por ello, considero que el éxito de un proyecto de IA depende del equilibrio entre tres elementos: una estrategia de negocio basada en datos, tecnología adecuada y liderazgo organizacional. Solo cuando estos tres componentes trabajan de manera integrada es posible convertir la inteligencia artificial en una ventaja competitiva sostenible, capaz de mejorar la experiencia del cliente, optimizar la inversión en marketing y generar resultados medibles para la organización.

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La IA genera resultados cuando se integra a la estrategia, no cuando se implementa por moda.

Uno de los principales aprendizajes que obtuve durante el curso es que el éxito de un proyecto de inteligencia artificial no depende únicamente de elegir una buena herramienta, sino de comprender el problema que se quiere resolver y alinear la tecnología con los objetivos del negocio.

Además, considero que es fundamental involucrar a los colaboradores desde el inicio, capacitarlos y comunicar claramente cómo la IA facilitará su trabajo. Cuando existe liderazgo, datos de calidad y una cultura abierta al cambio, aumentan significativamente las probabilidades de formar parte del 20% de proyectos de IA que realmente generan valor para la organización.

En mi opinión, la mejor estrategia es comenzar con proyectos piloto, medir los resultados obtenidos y mejorar continuamente antes de ampliar la implementación al resto de la empresa.

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La inteligencia artificial no debe implementarse como un proyecto tecnológico, sino como una estrategia de transformación organizacional.

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La inteligencia artificial no debe implementarse como un proyecto tecnológico, sino como una estrategia de transformación organizacional.

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Al revisar la propuesta que presenté al inicio del curso, reconozco que mi visión sobre la Inteligencia Artificial ha evolucionado significativamente.

Inicialmente asociaba el éxito de un proyecto de IA principalmente con la selección de herramientas tecnológicas y el desarrollo de modelos predictivos. Sin embargo, después de integrar los diferentes conceptos abordados durante la asignatura, comprendí que el verdadero diferenciador reside en la capacidad de la organización para transformar su cultura, fortalecer su liderazgo y convertir los datos en un activo estratégico.

La inteligencia artificial no debe implementarse como un proyecto tecnológico, sino como una estrategia de transformación organizacional. El éxito comienza cuando la organización alinea la IA con sus objetivos estratégicos, desarrolla confianza en los datos y convierte a las personas en protagonistas del cambio.

Considero que esta reflexión resume el principal aprendizaje obtenido durante el curso y representa un aspecto diferenciador para incrementar la probabilidad de éxito de futuras iniciativas de IA.

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El éxito de un proyecto de IA no depende únicamente de la tecnología. Es fundamental contar con datos de calidad, liderazgo comprometido y capacitación continua para que las personas confíen en las recomendaciones del sistema y las utilicen en la toma de decisiones.

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La confianza como verdadero diferenciador en IA para pymes

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La confianza como verdadero diferenciador en IA para pymes

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En inteligencia artificial para pequeñas y medianas empresas, el diferenciador no es el modelo: esos se alquilan por API y todos accedemos a los mismos. El diferenciador es la confianza. Se gana con una demostración que el cliente vea funcionando con su propio caso antes de pagar, con trazabilidad de cada paso del sistema y con control humano siempre disponible. La tecnología iguala a todos; la confianza es lo que convierte un proyecto de IA en un negocio que perdura. Por eso llevo la auditabilidad, el control humano y la adaptación al mercado local del margen al centro de la estrategia: son, justamente, las condiciones que separan a un proyecto del 80 % que no llega a consolidarse.

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Utilizar la IA como puente y arquitecto para ordenar mi empresa,  la  estructuctura de datos y personal, para desplegar IA en un futuro.

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Utilizar la IA como puente y arquitecto para ordenar mi empresa,  la  estructuctura de datos y personal, para desplegar IA en un futuro.

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La Inteligencia Artificial no es el destino final, sino el puente operativo para transformar nuestra empresa.

Este proyecto no arranca con algoritmos complejos, IA funcionó como el arquitecto de la propuesta. Indicó que primero debemos usar la tecnología para ordenar la casa y preparar al equipo humano, para recién después encender el motor predictivo sobre una base 100% sólida. El objetivo es estructurar, limpiar y organizar la información mientras capacitamos y empoderamos a nuestros empleados. Una vez construida esta base sólida de datos confiables y con el equipo adaptado culturalmente, estaremos listos para entrenar, probar y desplegar la IA predictiva con éxito garantizado, asegurando que la tecnología trabaje para la eficiencia del negocio y no al revés.

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La idea seleccionada para publicar en la pizarra virtual consiste en dotar a las empresas un agente conversacional basado en IA generativa, integrado al panel unificado de  los KPI y que sea capaz de generar y ajustar automáticamente las descripciones de los productos de comercialización. En mi caso la propuesta está  enfocada a un restaurante donde la descripción serian los platillos del menú de almuerzo según el perfil de cada segmento, sin sustituir la validación humana del equipo de mercadeo. Esta idea combina la creación automatizada de contenidos del primer módulo con el principio de IA con humano en el circuito del segundo, y es el punto de partida de la retroalimentación analizada en el apartado siguiente.

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Uso de Chatbot  para atención al cliente y educación sobre trámites de deducción de impuestos.

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Uso de Chatbot  para atención al cliente y educación sobre trámites de deducción de impuestos.

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Surge la oportunidad de convertir el chatbot de atención en un canal educativo: además de recibir documentos, puede enviar recordatorios personalizados sobre fechas límite de la DGI y explicar en lenguaje sencillo qué deducciones aplican al perfil de cada asalariado, reforzando la confianza en lugar de solo automatizar tareas.

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Para posicionarme dentro del 20% de proyectos de IA exitosos, propongo implementar en Cemaco un sistema de atención al cliente basado en IA generativa. La clave del éxito está en tres aspectos: primero, arrancar con un piloto controlado en 3 tiendas antes de escalar nacionalmente; segundo, involucrar al equipo de atención al cliente desde el inicio para vencer la resistencia cultural; y tercero, unificar los datos de las 25+ sucursales para garantizar que el modelo aprenda correctamente. Los ajustes que haría respecto a mi propuesta inicial son priorizar la calidad de los datos antes de cualquier implementación tecnológica, ya que sin datos limpios ningún modelo funciona bien, y asegurar el respaldo visible de la dirección general desde el día uno

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"La inteligencia artificial no debe reemplazar al docente, sino potenciar su trabajo. Su mayor valor en educación está en personalizar los aprendizajes, reducir tareas administrativas y permitir que el docente dedique más tiempo al acompañamiento pedagógico y al desarrollo integral de los estudiantes."

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La IA potencia a las personas, no las reemplaza

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La IA potencia a las personas, no las reemplaza

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Uno de los principales aprendizajes que me deja este curso es que el éxito de un proyecto de Inteligencia Artificial no depende únicamente de la tecnología, sino de su capacidad para resolver un problema real del negocio e integrarse a la forma en que trabajan las personas.

En el caso analizado de una Entidad Financiera, propuse implementar una solución que combine IA Predictiva e IA Generativa para optimizar la gestión de créditos en mora. La IA predictiva permite priorizar los clientes con mayor probabilidad de recupero, mientras que la IA generativa asiste a los gestores elaborando resúmenes de cada caso, recomendando estrategias de negociación y generando comunicaciones personalizadas.

El aspecto que considero más relevante es la adopción de un modelo Human in the Loop, donde la inteligencia artificial procesa grandes volúmenes de información y realiza recomendaciones, pero la decisión final continúa siendo responsabilidad del gestor. De esta manera, la IA no reemplaza la experiencia humana, sino que la potencia, permitiendo tomar decisiones más rápidas, objetivas y fundamentadas.

Finalmente, considero que para pertenecer al 20% de los proyectos exitosos, es indispensable comenzar por un problema de negocio claramente definido, contar con datos confiables, impulsar un liderazgo comprometido y promover una cultura organizacional abierta al cambio. La verdadera ventaja competitiva no está en tener el mejor algoritmo, sino en lograr que las personas y la inteligencia artificial trabajen de forma complementaria para generar mayor valor al negocio.

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ASIGNACION DE INTEGRACION PARA MAESTRIA - ALEXANDER PRESTAN

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ASIGNACION DE INTEGRACION PARA MAESTRIA - ALEXANDER PRESTAN

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El factor decisivo no es el chatbot en sí, sino convertir al propietario en el actualizador de su propio dato. En lugar de que la empresa persiga la información, el sistema le devuelve al dueño —una vez al mes, por su canal habitual de WhatsApp y en menos de un minuto— la responsabilidad de confirmar precio y disponibilidad. La IA solo orquesta, interpreta y registra. Combinado con una fuente única de verdad (Wasi) y un equipo humano reposicionado hacia las excepciones, este giro de 'nosotros perseguimos el dato' a 'el dueño mantiene su dato' es lo que hace el proyecto escalable y lo aleja del 80% que fracasa.

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UTILIZAR IA PARA MEJORAR INVENTARIOS Y EVITAR LOS QUIEBRES DE STOCK

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UTILIZAR IA PARA MEJORAR INVENTARIOS Y EVITAR LOS QUIEBRES DE STOCK

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La incorporación de Inteligencia Artificial en el análisis predictivo de inventario representa una oportunidad estratégica para una distribuidora. Al anticipar la demanda, optimizar las compras y automatizar procesos, la empresa puede reducir costos, evitar quiebres de stock y mejorar la disponibilidad de productos críticos. Esto se traduce en una operación más eficiente, una mejor experiencia para los clientes y un crecimiento sostenible en ventas y rentabilidad.

Para una empresa distribuidora de insumos medicos, la IA no solo mejora la gestión del inventario, sino que también fortalece la capacidad de competir en un mercado donde la disponibilidad, la rapidez de respuesta y la precisión logística son factores determinantes para el éxito.

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Valorando la opción de que la IA se convierta en una herramienta útil y generadora de valor para un grupo de 5 gestores de cobro, me parece que es crítico para garantizar el éxito del proyecto, el rol de dichos gestores como entrenadores de la IA, quienes basados en sus experiencias con los deudores, entendiendo sus excusas, realidades socioeconómicas y necesidades son quienes aportarán la guía necesaria y de esta manera se podrán empoderar de los procesos a realizar, evitando el miedo al cambio y a la pérdida de sus empleos, mirando a la IA como un software que ellos mismos controlan, programan y redefinan. Aunado a lo anterior, no solo lograremos ejecutar nuestro proyecto en el tiempo estimado, sino que además sumaremos al ecosistema, promoviendo una cultura institucional que perciba la adopción de herramientas tecnológicas como un colaborador en las tareas propias del puesto, maximizando el tiempo efectivo, sin dejar de lado el contacto humano con nuestros clientes.

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La gestión de proyectos como base para el éxito de un proyecto con herramientas de IA 

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La gestión de proyectos como base para el éxito de un proyecto con herramientas de IA 

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Buenos días! Desde mi experiencia en la implementación de proyectos que, a la luz del contexto actual, serían con aplicación de herramientas de IA, una correcta gestión de proyecto, con definición de responsabilidades y autoridades, las actividades que debe desarrollar cada integrante del equipo de proyecto y la correcta definición y asignación de los recursos necesarios, son acciones básicas antes de iniciar un proyecto.

Esta definición debe provenir de la mas Alta Dirección, debe ser documentada y "seguida" por la propia Dirección, para asegurar el éxito del proyecto.

La gestión del proyecto debe incluir como mínimo las siguientes fases.

Definición y alcance del proyecto. (Resp. Dirección)

Designación dl Líder del proyecto y comunicación a toda la organización (Resp. Dirección)

El líder, en acuerdo con el equipo, debe definir la hoja de ruta de implementación del proyecto, la misma debe contener, como mínimo:

Definición clara y formal de los requisitos del proyecto

Definición de roles y responsabilidades de los integrantes del equipo

Definición de la metodología de seguimiento del proyecto con hitos y entregables.

Conclusión: La correcta gestión de proyectos es el paso previo necesario, pero no suficiente, para la implementación de un proyecto de IA, posteriormente se deberá adoptar una correcta Hoja de Ruta y todos los pasos necesarios para asegurar el éxito de la implementación de la IA, pero si fallamos en la Gestión de Proyectos, el fracaso está asegurado

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El cambio cultural es la verdadera barrera de la IA en QA — no la tecnología

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El cambio cultural es la verdadera barrera de la IA en QA — no la tecnología

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Durante este curso confirmé algo que ya intuía desde mi rol liderando un área de pruebas en el sector financiero: el mayor obstáculo para que un proyecto de IA sea exitoso no es el modelo, ni la infraestructura, ni el presupuesto. Es la forma en que el equipo percibe la herramienta.

Mi propuesta integra un Copiloto IA para la generación de casos de prueba dentro del ciclo de QA. Técnicamente, el modelo analiza criterios de aceptación y genera casos funcionales, de borde y negativos en minutos. Pero el aspecto que considero más innovador y crítico para el éxito no es ese — es el mensaje con el que se introduce al equipo.

Si presentas el copiloto como una herramienta de eficiencia, el analista escucha "me van a reemplazar". Si lo presentas como una herramienta de elevación, el analista escucha "voy a poder enfocarme en lo que realmente requiere mi criterio". Esa diferencia de encuadre determina si la adopción es orgánica o forzada.

Mi ajuste concreto: formalizar un programa de Champions de IA dentro del área, donde los primeros adoptantes lideran la validación del modelo y se convierten en referentes — no en víctimas del cambio. La IA genera, el humano decide. Eso no es una limitación del modelo; es la estrategia de confianza que lleva al proyecto al 20% exitoso.

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Implementar IA en una Pyme más que la perfección 

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Implementar IA en una Pyme más que la perfección 

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En lugar de esperar a tener big data, usa series temporales simples con 90 días de datos históricos + variables contextuales (día, clima, evento local). Combínalo con IA generativa para mensajes personalizados. Resultado: predicciones accionables sin presupuesto millonario

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IA para pymes: casos prácticos y consejos esenciales

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Las pequeñas y medianas empresas están incorporando tecnologías que hasta hace poco parecían reservadas a las grandes corporaciones.

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Los proyectos de IA tienen mayores probabilidades de éxito cuando la tecnología complementa el trabajo humano en lugar de reemplazarlo. La combinación entre automatización inteligente y supervisión humana permite maximizar resultados y reducir riesgos operativos

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Aspecto clave para el éxito de proyectos de IA: primero ordenar los datos, luego automatizar

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Aspecto clave para el éxito de proyectos de IA: primero ordenar los datos, luego automatizar

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Una de las principales lecciones que identifico es que un proyecto de IA no debe iniciar únicamente con la compra de tecnología, sino con la organización de la información y la preparación cultural de la empresa.

En el caso de Rapicash, la oportunidad principal consiste en implementar un sistema centralizado e inteligente que permita gestionar clientes, créditos, pagos y seguimiento de cartera. Esta base de datos ordenada permitiría luego aplicar IA para automatizar tareas administrativas, generar alertas, reducir errores y disminuir los tiempos de aprobación de crédito.

El aspecto innovador de la propuesta es implementar la IA de forma gradual: primero centralizar la información, luego hacer un piloto en los procesos más repetitivos y finalmente escalar la solución con base en datos reales. Esto aumenta las probabilidades de éxito porque evita una implementación improvisada y permite que los funcionarios adopten la tecnología con mayor confianza.

Considero que para que un proyecto de IA sea exitoso, debe combinar tres elementos: liderazgo, datos confiables y adaptación cultural. La IA no debe verse como una amenaza, sino como una herramienta para potenciar el trabajo humano y mejorar la toma de decisiones.

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Trabajo en la industria de las telecomunicaciones y frecuentemente tenemos un enfoque reactivo en la resolucion de incidentes.

Mi propuesta es por medio de IA, identificar patrones para identificar latencia y packet loss antes de que empiece a generarle problemas a los clientes.

Por medio de machine learning, en el tiempo podemos empezar a identificar casos donde ciertos comportamientos de la red podrian darnos proactivamente visibilidad de que vamos a tener afectacion en la red y tomar accion antes de que los clientes tengan algun incidente.

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Sintonización Cultural y Confidencialidad: El blindaje para el éxito de los proyectos de IA

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Sintonización Cultural y Confidencialidad: El blindaje para el éxito de los proyectos de IA

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Para posicionar un proyecto de IA dentro del 20% de casos de éxito, propongo que las implementaciones dejen de ser soluciones genéricas y pasen por una "Sintonización Cultural y del Negocio". Esto se logra alimentando y parametrizando los modelos directamente con el ADN de la organización (sus políticas, matrices de competencias, valores o lineamientos específicos de la operación). Para que los usuarios adopten esta tecnología sin fricciones, esta adecuación debe venir acompañada de una política estricta de gobernanza, transparencia y confidencialidad de datos. Cuando el usuario final comprende con total claridad el alcance, el uso ético de la información y los límites de supervisión del sistema, la resistencia cultural se transforma en confianza digital, garantizando una adopción orgánica y exitosa.

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Rompiendo silos y escasez: IA Explicable como aliada en el taller de motores

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Rompiendo silos y escasez: IA Explicable como aliada en el taller de motores

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El verdadero éxito para posicionar un proyecto dentro del 20% efectivo en la industria aeronáutica no es la complejidad del software, sino la adecuación cultural a través de la transparencia. En nuestro taller de mantenimiento de aeronaves, donde la escasez mundial de partes para motores es crítica, la innovación principal de mi propuesta es integrar una IA Explicable. Al permitir que el algoritmo desglose con argumentos lógicos por qué predice la necesidad de una pieza antes de que falle, logramos que el personal técnico tradicional confíe en los datos. Esto elimina los silos operativos entre los mecánicos del hangar y el departamento de compras, transformando nuestra logística de una cultura reactiva a una estrategia predictiva y unificada.

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Mi propuesta es utilizar IA predictiva para apoyar el trabajo de los Client Advisors en retail de lujo. A través de información recopilada después de cada interacción con clientes, la IA puede identificar oportunidades de contacto, recomendar productos y priorizar acciones comerciales.

Considero que los proyectos de IA tienen mayores probabilidades de éxito cuando generan valor tanto para la empresa como para los usuarios que la alimentan. En este caso, la IA no reemplaza al asesor; le permite dedicar menos tiempo al análisis y más tiempo a construir relaciones con los clientes.

Además, el conocimiento generado puede servir como base para mejorar futuras estrategias de e-commerce y personalización digital.

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Un chatbot de RRHH puede ser exitoso si no solo se enfoca en automatizar respuestas, sino en lograr que los empleados confíen en él y lo utilicen como una herramienta diaria dentro de la empresa. Además, es importante que este tipo de soluciones evolucione continuamente, incorporando nuevas funcionalidades que permitan automatizar cada vez más procesos internos, como solicitudes de vacaciones, consultas de beneficios o gestión de trámites básicos. Incluso puede integrarse con otros sistemas de Recursos Humanos para facilitar el acceso rápido a plataformas internas, reduciendo tiempos de búsqueda y mejorando la experiencia del empleado. De esta forma, el chatbot no solo apoya al usuario final, sino que también optimiza el trabajo del equipo de RRHH, haciéndolo más eficiente y enfocado en tareas estratégicas.

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Mi idea clave sería: Proponer que Legal asuma el rol de product owner de un caso de uso de IA acotado pero estratégico (el asistente de homologación LATAM basado en IA generativa), construido desde el inicio con una coalición de liderazgo Legal–Proyecto–Negocio.

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Mi idea clave sería: Proponer que Legal asuma el rol de product owner de un caso de uso de IA acotado pero estratégico (el asistente de homologación LATAM basado en IA generativa), construido desde el inicio con una coalición de liderazgo Legal–Proyecto–Negocio.

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Esta combinación de foco regulatorio, métricas claras de impacto y liderazgo transversal aumenta la probabilidad de que la IA deje de ser solo narrativa y se convierta en un caso de éxito medible y escalable dentro de la organización. Lo considero innovador porque rompe con la lógica tradicional en la que Legal solo actúa como “freno” o revisor final, y lo convierte en un área que diseña, prioriza y mide el impacto de la IA sobre riesgos y cumplimiento.

Es estratégico porque conecta directamente la IA con objetivos de negocio (tiempos de respuesta, cumplimiento regulatorio, calidad de servicio) y con la agenda de gobernanza responsable, aumentando la probabilidad de que el proyecto sea uno de los pocos que realmente se escalan.

A mí, en lo personal, me ayudaría a ganar visibilidad como referente en IA responsable en LATAM, a trabajar de forma más eficiente en temas de homologación y a tener más influencia sobre cómo se diseñan e implementan otros proyectos de IA dentro de la compañía.

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Adiós a los silos de datos: Células ágiles multidisciplinares.

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Adiós a los silos de datos: Células ágiles multidisciplinares.

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Una IA de demanda predictiva muere si Finanzas, Marketing y Logística no comparten su información. Mi estrategia clave es la eliminación de silos mediante la creación de células de trabajo ágiles donde convivan ingenieros de datos con operadores del negocio de forma permanente. El éxito requiere que los líderes de mandos medios operen como co-propietarios del producto (Product Owners), garantizando que los datos fluyan y que la tecnología se adapte a las necesidades reales y locales de la operación.

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CONSIDERO QUE LA PROPUESTA INEDITA DE NOMBRAR UN EQUIPO PROMOTOR DE LA ORGANIZACIÓN Y PRODUCCIÓN DE LAS MESAS DE TRABAJO O ESPACIO DE DISCUSIÓN CONJUNTA PARA CONSTRUIR EL PLAN DE MANERA COLECTIVA Y PARTICIPATIVA EN FUNCION DE CREAR LA VISION, MISION, OBJETIVOS GENERALES Y ESPECIFICOS ASI COMO CADA UNA DE LAS ACTIVIDADES QUE CONLLEVA CADA FASE DEL PLAN Y EL DISEÑO DEL CONTENIDO DE LA POLITICA DE FORMACION PARA EL PERSONAL LOCAL , EL PERSONAL DIPLOMATICO Y LA POSIBILIDAD DE ESCUCHAR LAS OPINIONES Y LAS RECOMENDACIONES DE LOS USUARIOS, ESTO SIMPLEMENTE, MARCA LA DIFERENCIA ENTRE UN PLAN IMPUESTO DESDE AFUERA Y UN PLAN CONSTRUIDO CON EL AMOR, LA EXPERIENCIA Y LA PERTINENCIA DE QUIENES TODOS LOS DIAS INTERACTUAN CON LOS USUARIOS DE LOS SERVICIOS QUE OFRECE LA SECCION CONSULAR DE VENEZUELA EN PANAMÁ

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EN CONSONANCIA CON EL AVANCE DEL PLAN ESTRATEGICO Y EL CONTEXTO GEOPOLÍTICO QUE GRAVITA EN TORNO A LA REGIÓN DE AMERICA LATINA Y EL CARIBE, SE PRESENTARAN UN CONJUNTO DE HECHOS QUE PUEDEN OBSTACULIZAR O POR EL CONTRARIO, ASCELERAR LOS PROCESOS. EL HECHO DE EXISTIR UNA POLITICA DE MAXIMA PRESION SOBRE NUESTRO PAIS QUE SE MATERIALIZA EN MAS DE 1000 MEDIDAS UNILATERALES Y COERCITIVAS QUE AFECTARON PRINCIPALMENTE LA ECONOMIA PETROLERA Y AFECTAN ENORMEMENTE LOS INTERCAMBIOS, SEGURAMENTE SE PRESENTARAN RETRASOS EN LA EJECUCIÓN DE LAS DIVERSAS ACTIVIDADES QUE SE REGISTRAN EN LA FASE INTERMEDIA DEL PLAN ESTRATEGICO.

POR OTRA PARTE, EL PROCESO DE ADECUACIÓN TECNOLOGICA PUEDEN LLEVAR MAS TIEMPO DEL PREVISTO PORQUE VAN A DEAS PLANTEADAS.

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EN CONSONANCIA CON EL AVANCE DEL PLAN ESTRATEGICO Y EL CONTEXTO GEOPOLÍTICO QUE GRAVITA EN TORNO A LA REGIÓN DE AMERICA LATINA Y EL CARIBE, SE PRESENTARAN UN CONJUNTO DE HECHOS QUE PUEDEN OBSTACULIZAR O POR EL CONTRARIO, ASCELERAR LOS PROCESOS. EL HECHO DE EXISTIR UNA POLITICA DE MAXIMA PRESION SOBRE NUESTRO PAIS QUE SE MATERIALIZA EN MAS DE 1000 MEDIDAS UNILATERALES Y COERCITIVAS QUE AFECTARON PRINCIPALMENTE LA ECONOMIA PETROLERA Y AFECTAN ENORMEMENTE LOS INTERCAMBIOS, SEGURAMENTE SE PRESENTARAN RETRASOS EN LA EJECUCIÓN DE LAS DIVERSAS ACTIVIDADES QUE SE REGISTRAN EN LA FASE INTERMEDIA DEL PLAN ESTRATEGICO.

POR OTRA PARTE, EL PROCESO DE ADECUACIÓN TECNOLOGICA PUEDEN LLEVAR MAS TIEMPO DEL PREVISTO PORQUE VAN A DEPENDER DEL SUMINISTRO QUE APRUEBE LA CANCILLERIA DE VENEZUELA Y POR LO GENERAL LLEVA SUS TIEMPOS.

TODO ESTO NOS LLEVA A PREVEER UN MONITOREO PERMANENTE DEL PLAN ESTRATEGICO Y LA POSIBILIDAD CIERTA DE CREAR INSIGHTS PARA APROVECHAR LAS OPORTUNIDADES QUE SE NOS PRESENTEN Y AJUSTAR EL PLAN A LA REALIDAD ACTUAL.

ASPECTOS CLAVES EN LA EJECUCIÓN DEL PLAN Y LA OBTENCION DE RESULTADOS ALINEADOS CON EL OBJETIVO GENERAL, LA MISION Y LA VISION SON: LA FORMACION DEL PERSONAL Y EL LIDERAZGO EJERCIDO POR EL PERSONAL DIPLOMATICO SON FACTORES CLAVES Y DETERMINANTES EN EL CAMBIO CULTURAL Y EL LOGRO DE LAS METAS PLANTEADAS.

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La implementación de un sistema de alertas tempranas basado en Inteligencia Artificial para predecir sobrecostos y desviaciones presupuestarias en tiempo real.

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La implementación de un sistema de alertas tempranas basado en Inteligencia Artificial para predecir sobrecostos y desviaciones presupuestarias en tiempo real.

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Esta estrategia permite analizar continuamente datos relacionados con costos, avances de obra, productividad, cronogramas y consumo de recursos para identificar riesgos antes de que afecten significativamente el presupuesto del proyecto. De esta manera, los gerentes de proyecto pueden tomar decisiones preventivas, como reasignar recursos, ajustar la planificación o implementar medidas correctivas oportunas.

Considero que este enfoque es clave para el éxito de los proyectos de IA porque transforma la gestión tradicional, que suele ser reactiva, en una gestión proactiva y basada en datos. Además, aumenta la confianza en la tecnología al generar resultados medibles, facilita la adopción por parte de los equipos de trabajo y contribuye directamente a reducir pérdidas económicas, mejorar la rentabilidad y fortalecer la competitividad de la empresa constructora.

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Utilizar la IA para predecir comportamientos online del cliente y clasificarlos en clusters dentro del CRM, sugiriendo speech comercial de acuerdo al perfil

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Utilizar la IA para predecir comportamientos online del cliente y clasificarlos en clusters dentro del CRM, sugiriendo speech comercial de acuerdo al perfil

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A medida que se profundizó en el estudio de la inteligencia artificial, surgieron nuevas oportunidades para Dulce Detalle, entre ellas:

Automatización de la atención al cliente.

Generación de contenido para redes sociales.

Seguimiento automático de clientes potenciales.

Segmentación de clientes según intereses.

Recomendación personalizada de productos y promociones.

Ajustes para superar las barreras identificadas

Capacitación continua del equipo.

Supervisión humana de procesos críticos.

Actualización constante de la información utilizada por la IA.

Seguimiento de métricas para evaluar resultados y realizar mejoras.

Idea para publicar en la pizarra virtual

"Las microempresas tienen mayores probabilidades de éxito con la inteligencia artificial cuando comienzan automatizando procesos repetitivos que generan resultados rápidos y medibles. En el caso de Dulce Detalle, la atención al cliente y el marketing digital representan las áreas con mayor potencial para obtener beneficios inmediatos."

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El "Humano en el Bucle" como pilar de adopción en Pymes Familiares.

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El "Humano en el Bucle" como pilar de adopción en Pymes Familiares.

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En nuestra empresa de distribución (Aromatizadores ), descubrimos que para que un proyecto de IA no fracase, la clave no es la automatización total, sino el enfoque de Humano-en-el-bucle (Human-in-the-loop). En estructuras familiares o tradicionales, delegar el 100% de las decisiones financieras (como compras de stock) a un algoritmo genera desconfianza y resistencia cultural. Proponer que la IA actúe como un asistente predictivo que genera sugerencias, pero dejando la decisión final en manos del experto humano (el socio encargado), reduce la fricción, acelera la adopción y mitiga los errores costosos (Falsos Negativos) mientras el equipo desarrolla confianza en la tecnología.

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un camion lleno de cajas y una familia tipo descargando el camion 

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implementación de un chatbot en la página web institucional para consultas sobre estatus de solicitudes de no objeción de ingreso o movimientos del personal del Ministerio de Administración Pública (MAP).

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implementación de un chatbot en la página web institucional para consultas sobre estatus de solicitudes de no objeción de ingreso o movimientos del personal del Ministerio de Administración Pública (MAP).

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Las nuevas oportunidades que han surgido es reflexionar la importancia de la voluntad política o liderazgo en proyectos del sector público, el cual no está para generar ingresos per se, sino para ser más eficientes y generar valor público a la ciudadanía.

Es complejo esta parte, pues hay que incluir la voluntad política en estos proyectos, para contar con un liderazgo comprometido que impulse la adopción.

Afortunadamente República Dominicana cuenta con una Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) que establece la visión para impulsar la transformación digital, fortalecer la gestión pública, promover la innovación y desarrollar capacidades nacionales en IA.

El liderazgo, la adaptación cultural y la adecuación tecnológica​, son claves y fundamentales en estos procesos.

En mi propuesta he incluido la importancia de que se emita un Decreto Presidencial para garantizar una alta voluntad política en su implementación.

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Implementar IA en el proceso de originación de créditos consumo.

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Implementar IA en el proceso de originación de créditos consumo.

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El principal factor de éxito en proyectos de IA no es el modelo, sino la adopción del negocio. Un modelo con excelente desempeño genera poco valor si las áreas involucradas o usuarios no confían en él o no lo incorporan en su proceso de toma de decisiones. Por ello, la gestión del cambio debe planificarse desde el inicio del proyecto y no como una actividad posterior.

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Aspecto clave o innovador para la implementacion de IA en la empresa

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Aspecto clave o innovador para la implementacion de IA en la empresa

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Aspecto clave e innovador de la propuesta

Uno de los aspectos más importantes e innovadores de la propuesta desarrollada para el plan de financiación es la implementación de un modelo de IA con enfoque “humano en el bucle” (Human-in-the-Loop).

Este enfoque combina la automatización y capacidad analítica de la inteligencia artificial con la supervisión y toma de decisiones del equipo humano. En lugar de reemplazar completamente a las personas, la IA actúa como una herramienta de apoyo para optimizar procesos comerciales, administrativos y de atención al cliente.

¿Por qué este aspecto es clave para el éxito?

Durante el curso se comprendió que muchos proyectos de IA fracasan no por problemas tecnológicos, sino por:

resistencia al cambio,

falta de confianza en los resultados,

y poca adaptación cultural dentro de las organizaciones.

El modelo “humano en el bucle” ayuda a reducir estas barreras porque:

mantiene el control humano en decisiones importantes,

genera mayor confianza en el sistema,

y facilita una adopción gradual de la tecnología.

Aplicación concreta en el plan de financiación

En esta propuesta, la IA podría:

detectar clientes con riesgo de mora,

priorizar potenciales compradores,

automatizar respuestas frecuentes,

generar recordatorios inteligentes.

Sin embargo, las decisiones finales seguirían siendo supervisadas por el personal de la empresa, especialmente en situaciones sensibles relacionadas con contratos, cobranzas o atención personalizada.

Valor estratégico de esta solución

Este enfoque permite:

mejorar la eficiencia operativa,

reducir errores,

aumentar la productividad,

y al mismo tiempo conservar la cercanía humana con el cliente.

Además, facilita la transformación digital de manera progresiva y sostenible, algo fundamental para empresas que están comenzando a incorporar tecnologías de inteligencia artificial.

Conclusión

El principal aprendizaje obtenido durante el curso es que la implementación exitosa de IA no depende únicamente de la tecnología, sino de cómo las personas interactúan con ella. Por eso, el enfoque “humano en el bucle” representa una estrategia innovadora y realista para aumentar las probabilidades de éxito del proyecto de IA en el plan de financiación.

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IA en Banca Privada — El asesor primero, el algoritmo después

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IA en Banca Privada — El asesor primero, el algoritmo después

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Mi propuesta:

Trabajo en banca privada y la aplicación que propongo es un asistente virtual inteligente para automatizar la atención al cliente. Pero lo que más me interesa compartir no es la tecnología en sí, sino el aprendizaje más importante que tuve al diseñar este proyecto.

Mi conclusión es esta: en banca privada, el mayor riesgo de fracaso de un proyecto de IA no es tecnológico, es relacional.

Cuando empecé a desarrollar el plan, mi foco estaba en el modelo correcto, la arquitectura adecuada, las integraciones necesarias. Todo eso importa, pero no es lo que determina si el proyecto funciona o no. Lo que realmente lo determina es si el asesor financiero confía en la herramienta.

El asesor de banca privada construye su identidad profesional sobre la relación personal con el cliente. Si percibe que la IA viene a reemplazarlo, va a resistir, y tiene los medios para hacerlo. Pero si percibe que la herramienta trabaja para él que le quita las consultas rutinarias, que lo hace quedar mejor con el cliente, que le devuelve tiempo para lo que realmente importa se convierte en el principal promotor del proyecto.

Por eso mi propuesta central no es tecnológica: es diseñar la implementación desde la perspectiva del asesor, no desde la del algoritmo. Involucrarlos como co-diseñadores desde el día uno. Mostrarles con datos reales cuánto tiempo recuperan. Hacer que sientan que la IA es su aliada, no su competencia.

¿Alguien más ha tenido que gestionar esa resistencia interna al implementar IA en sectores donde la relación humana es el diferenciador clave?

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Reflexión, selección de aspecto clave de propuesta que considero relevante para el éxito de proyectos de IA en una organización. 

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Reflexión, selección de aspecto clave de propuesta que considero relevante para el éxito de proyectos de IA en una organización. 

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Un aspecto clave de mi propuesta es no ver la inteligencia artificial como una solución que deba implementarse de forma grande o compleja desde el primer momento, sino como una capacidad que puede construirse gradualmente a partir de un problema operativo concreto. En mi caso, el proceso elegido es el mantenimiento preventivo de los clientes críticos, una actividad que actualmente se realiza de manera manual y mensual y con alta dependencia del criterio de los ingenieros.

La oportunidad está en transformar ese mantenimiento en un modelo de monitoreo automatizado y diario, empezando por algo sencillo, pero de alto impacto: capturar métricas operativas como consumo de disco, memoria, eventos, alarmas, estado de servicios, disponibilidad de aplicaciones y vencimiento de certificados digitales. Con estos datos se podría construir una línea base del comportamiento normal de cada ambiente y, con el tiempo, aplicar IA para detectar desviaciones o patrones anómalos antes de que se conviertan en incidentes.

Considero que lo más innovador no está únicamente en usar IA, sino en cambiar la lógica del proceso: pasar de una revisión reactiva y mensual a una operación preventiva, continua y basada en datos. Esto permitiría que los ingenieros no dediquen tanto tiempo a tareas repetitivas, sino a interpretar resultados, priorizar riesgos y tomar mejores decisiones técnicas. Esto nos permitiría una mejor planificación de las ventanas para labores preventivas y correctivas con buena anticipación. A nivel del personal considera que bajaría la carga de labores en tiempos extraordinarios inesperados por eventos que se puedan detectar en tiempo.

Para aumentar las probabilidades de éxito, iniciaría con un piloto controlado en un solo cliente y un grupo reducido de componentes críticos. A partir de allí, mediría resultados como reducción de tiempo operativo, alertas preventivas generadas, fallas evitadas, calidad de los reportes y nivel de adopción del equipo técnico. Si el piloto demuestra valor, el modelo lo escalaríamos gradualmente al resto de clientes con un valor agregado de nuestro servicio.

En mi reflexión, el éxito de un proyecto de IA no depende solo de la herramienta seleccionada, sino de tres elementos: elegir bien el problema, contar con datos confiables y preparar al equipo humano para adoptar la solución. La IA debe verse como un apoyo para fortalecer la operación, no como un reemplazo del conocimiento técnico. Por eso, la capacitación del personal y la participación de los ingenieros desde el diseño del piloto son factores fundamentales para lograr confianza, uso real y mejora continua y sobre todo transparencia.

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El mayor error en proyectos de IA: implementar tecnología antes de cultivar confianza

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El mayor error en proyectos de IA: implementar tecnología antes de cultivar confianza

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Al realizar la propuesta de automatización de atención al cliente con agentes conversacionales, el hallazgo que más me impactó no fue técnico: fue cultural. Y creo que es la clave que determina si un proyecto de IA prospera o muere en silencio.

La intuición habitual es "primero la plataforma, luego los datos, luego el equipo".

La lección aprendida: el primer mes debería dedicarse exclusivamente a talleres de co-diseño con los equipos humanos, antes de escribir una sola línea de código.

La propuesta identifica una barrera que suele subestimarse: la resistencia cultural no se manifiesta como rechazo abierto, sino como sabotaje silencioso. Los agentes no retroalimentan al sistema, desacreditan el canal con los clientes o no escalan correctamente. El resultado: un bot técnicamente funcional que falla en la práctica.

La solución propuesta —el modelo de "IA como copiloto, no sustituto"— invierte la lógica habitual. En lugar de imponer la tecnología y luego pedir adopción, involucra a los agentes como co-responsables del rendimiento del sistema desde el inicio. Esto convierte a los potenciales detractores en defensores activos.

Mi reflexión final: en IA aplicada a negocios, el ciclo virtuoso no comienza con los datos ni con el modelo. Comienza con las personas que alimentan, corrigen y defienden ese modelo cada día.

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APLICACIONES Y OPORTUNIDADES DE LA IA

Actividad integradora

Jose Guardiola

1. Análisis de aplicaciones y oportunidades de la IA

La aplicación de IA que considero más relevante para mi contexto profesional es la optimización de compras e inventario mediante inteligencia artificial predictiva. Esta aplicación se relaciona directamente con experiencias que he tenido trabajando en análisis de datos, procurement, control financiero y desarrollo de dashboards en empresas como Nestlé/Nestrade, AES y proyectos de consultoría enfocados en Power BI y transformación digital.

En muchas empresas, especialmente las que manejan grandes volúmenes de inventario, todavía existen decisiones de compra que dependen demasiado de experiencia humana, intuición o análisis manuales limitados. Esto puede generar sobreinventario, productos con baja rotación, quiebres de stock y pérdida de ventas por falta de disponibilidad.

La IA puede generar valor al analizar grandes volúmenes de datos históricos de ventas, inventario, comportamiento de clientes, estacionalidad y tendencias de consumo para predecir qué productos deben comprarse, cuándo deben comprarse y en qué cantidad. Esto permite tomar decisiones mucho más inteligentes y basadas en datos.

Desde mi perspectiva, esta aplicación tiene impacto directo en dos áreas principales:

Aumento de ingresos: al reducir faltantes de inventario y mejorar la disponibilidad de productos de alta demanda, la empresa puede capturar más ventas y reducir oportunidades perdidas.

Eficiencia operativa: al optimizar compras y niveles de inventario, se reduce capital inmovilizado, desperdicio, exceso de stock y tiempo invertido en análisis manuales.

Además, la IA permite pasar de un modelo reactivo a uno predictivo, donde las decisiones ya no se toman únicamente después de ver un problema, sino anticipándose a él.

2. Identificación de barreras para el éxito

Aunque la IA tiene mucho potencial, el curso mostró que la mayoría de proyectos fracasan por problemas estratégicos y culturales más que tecnológicos. En mi opinión, tres barreras importantes serían:

1. Datos desorganizados o en silos

Muchas empresas tienen información distribuida entre ERP, Excel, Power BI, sistemas de ventas y bases de datos separadas. Esto dificulta que la IA pueda analizar información confiable.

Solución:
Crear una base de datos centralizada y estructurada, con procesos de limpieza y validación de información. Este es uno de los pasos más importantes antes de implementar cualquier modelo de IA.

2. Falta de confianza en la IA

Muchas personas dentro de la organización pueden resistirse porque sienten que la IA reemplazará su experiencia o no confían en sus recomendaciones.

Solución:
Implementar pilotos pequeños donde la IA funcione como herramienta de apoyo para la toma de decisiones y no como reemplazo humano. También es importante capacitar a los equipos y mostrar resultados concretos para generar confianza.

3. Falta de liderazgo y visión estratégica

Muchos proyectos fracasan porque la IA se ve como un proyecto tecnológico y no como una transformación del negocio.

Solución:
Tener patrocinio ejecutivo y liderazgo alineado con objetivos claros de negocio. La implementación debe enfocarse en resolver problemas reales y generar valor medible.

3. Propuesta de implementación

Fase 1 – Preparación y piloto

Centralización de datos de ventas, inventario y compras.

Limpieza y estructuración de información.

Desarrollo de dashboards iniciales en Power BI.

Creación de un modelo piloto de predicción de demanda para ciertas categorías de productos.

Fase 2 – Implementación operativa

Integración del modelo de IA en procesos de compras.

Generación automática de recomendaciones de abastecimiento.

Alertas predictivas para productos con riesgo de quiebre o sobreinventario.

Ajustes del modelo según comportamiento real.

Fase 3 – Escalamiento y optimización

Expansión del modelo a más categorías y regiones.

Integración con proveedores y sistemas ERP.

Automatización parcial de procesos operativos.

Optimización continua basada en nuevos datos.

Recursos necesarios

Herramientas de análisis de datos como Power BI y SQL.

Infraestructura de datos centralizada.

Personal con conocimientos de análisis, negocio y tecnología.

Liderazgo comprometido con transformación digital.

Capacitación interna para adopción del sistema.

Métricas clave de éxito

Reducción de quiebres de stock.

Disminución de exceso de inventario.

Incremento en ventas.

Retorno sobre inversión (ROI).

Tiempo reducido en análisis manuales.

Tasa de adopción de la herramienta por parte de usuarios internos.

4. Contribución al ecosistema

Al inicio del curso veía la IA principalmente como una herramienta de automatización y eficiencia. Sin embargo, ahora entiendo que el verdadero valor está en cómo la empresa transforma sus procesos y cultura alrededor de la data.

Una de las nuevas oportunidades que identifico es combinar IA predictiva con dashboards inteligentes y automatización operativa para crear sistemas de toma de decisiones mucho más ágiles. También considero importante integrar datos externos como tendencias del mercado, estacionalidad o comportamiento económico para mejorar las predicciones.

Otro ajuste importante sería trabajar más el componente cultural desde el inicio. Muchas veces las empresas invierten en tecnología, pero no preparan a las personas para el cambio. Por eso, incluir capacitación, comunicación y participación de usuarios clave sería parte fundamental de mi estrategia.

En conclusión, considero que el éxito de un proyecto de IA no depende solamente del modelo tecnológico, sino de la calidad de los datos, el liderazgo organizacional y la capacidad de adaptación de la empresa.

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Arquitectura de IA Modular en Cascada y Gestión de "Fast-Path Rules" para Mitigar el Costo por Error en Operaciones Globales.

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Arquitectura de IA Modular en Cascada y Gestión de "Fast-Path Rules" para Mitigar el Costo por Error en Operaciones Globales.

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Aspecto Clave / Innovador: > Para garantizar que un proyecto de IA empresarial sea exitoso y adoptado sin fricciones, propongo abandonar los modelos monolíticos e implementar una arquitectura en cascada de agentes especializados (Intake, Diagnóstico y Despacho) combinado con un análisis estricto de la Matriz de Confusión Financiera.

En lugar de optimizar solo la precisión del modelo por motivos técnicos, el enfoque innovador consiste en mapear el costo real de cada error en el P&L (en este caso, los Falsos Negativos que generan despachos técnicos innecesarios de $420 USD cada uno). La solución clave es diseñar "Fast-Path Rules" (reglas de ruta rápida) basadas en patrones de Verdaderos Negativos frecuentes, permitiendo que los casos estándar se resuelvan de forma autónoma sin pasar por inferencias completas de IA. Esto reduce drásticamente la latencia, disminuye el costo de infraestructura (tokens/cómputo) y permite enfocar la capacidad analítica en mitigar los errores más costosos del negocio. La IA se convierte así en un habilitador financiero medible y transparente para la operación.

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ENTREGA de Aplicacion y oport de impl. IA

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La IA no siempre requiere datos nuevos, sino usar mejor los que ya tenés

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La IA no siempre requiere datos nuevos, sino usar mejor los que ya tenés

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En nuestro laboratorio clínico identificamos que el sistema de gestión registra el historial completo de cada paciente, tipo de análisis, fecha de atención, edad y sexo, pero esa información nunca se tradujo en una acción concreta hacia él. El modelo operativo siempre fue reactivo: se espera que el paciente vuelva por iniciativa propia.

La propuesta es crear una capacidad nueva usando lo que ya existe: integrar esa base de datos a un CRM con IA predictiva que analice patrones de comportamiento, identifique pacientes con alta probabilidad de retorno y genere contacto proactivo y personalizado en el momento oportuno. No reemplaza ningún proceso, porque ese proceso no existía. Lo crea desde cero.

Lo que aprendí en este curso es que uno de los errores más comunes en proyectos de IA es buscar soluciones complejas antes de explotar los datos que ya se tienen. En una PyME, esa es justamente la ventaja: el dato está, el equipo es pequeño y el impacto de una buena decisión basada en datos se siente de inmediat

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En mi propuesta un elemento clave para el éxito de proyectos de IA será crear modelos operativos basados en “Human-in-the-loop” + IA predictiva integrada. Este modelo hibrido permite un enfoque colaborativo donde la IA no reemplaza personas si no que trabaja de forma integrada.

Este enfoque no solo se limita a automatizar tareas siendo que la IA analiza grandes volúmenes de datos y prioriza decisiones operativas como por ejemplo excepciones o posibles errores financieros, permitiendo a los usuarios validar, ajustar y confirmar las recomendaciones permitiendo al sistema aprender continuamente del feedback humano.

Desde mi perspectiva este enfoque resuelve tres de las principales causas de fracaso en proyectos de IA las cuales enumero a continuación:

1.     Falta de confianza en la IA: con este enfoque el usuario mantiene control sobre decisiones criticas

2.     Resistencia cultural al cambio: se percibe la IA como un asistente no como reemplazo

3.     Problemas de adopción: El usuario interactúa activamente desde el inicio.

Ronny A.

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Desarrollar Plataforma Predictiva de Inventarios para Supermercados

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Desarrollar Plataforma Predictiva de Inventarios para Supermercados

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Implementar SmartStock AI, un sistema de IA explicable que combina machine learning, NLP y RPA para predecir demanda, automatizar compras y garantizar disponibilidad en tiempo real en toda la cadena de supermercados.

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La creación de una vicepresidencia de transformación digital e IA.

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La creación de una vicepresidencia de transformación digital e IA.

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Esto permitiría que los colaboradoras entiendan la importancia que tiene para la empresa la implementación de estas herramientas de IA. Permitiría influir en los directivos de otros equipos mostrándoles como la integración de estas herramientas pueden contribuir al logro de sus objetivos individuales y cómo pueden hacer que sus equipos sean más productivos en tareas de mayor relevancia.

Con este conocimiento se crea la conciencia desde la dirección de la empresa para que todos los lideres sean impulsores de este nuevo modelo, dando a conocer dentro de sus áreas de influencia que estas herramientas de IA colaboran con su gestión pero que no la sustituyen.

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Automatización de la atención al cliente en una entidad de gestión colectiva de derechos de autor por el género musical.

Hola a todos, compañeros y profesor. Comparto el aspecto que considero más innovador y crítico para el éxito de nuestro proyecto de IA, aplicable a cualquier sector con alta regulación o sensibilidad legal:

La Estrategia: "Base de Conocimientos Cerrada con Gobernanza Human-in-the-Loop"

El Problema Común: Muchos proyectos de IA generativa para atención al cliente fracasan o se postergan por el temor de las direcciones legales a las "alucinaciones" (respuestas inventadas o imprecisas) que puedan comprometer la responsabilidad de la empresa o entidad. En propiedad intelectual, dar una tarifa errónea o una información falsa sobre regalías genera contingencias legales inmediatas.

La Solución Innovadora: Romper el paradigma de usar modelos lingüísticos (LLMs) expuestos a datos abiertos de internet. En su lugar, el corazón del éxito radica en parametrizar el modelo restringiendo sus fuentes exclusivamente a un repositorio cerrado, auditado y estructurado (leyes de derecho de autor, reglamentos de tarifas vigentes y estatutos de la organización).

El Ajuste de Implementación Clave: Introducir la figura del Abogado Auditor de Datos. La IA resuelve de forma autónoma el 80% de las consultas repetitivas de primer nivel. Sin embargo, mediante un protocolo de escalamiento automatizado, cualquier consulta que involucre un cálculo económico complejo o una disputa de derechos se deriva con un borrador previo al equipo jurídico humano para su validación final antes de salir al usuario.

¿Por qué es relevante para el éxito de proyectos de IA?

Porque demuestra que la IA en el mundo corporativo y legal no viene a reemplazar el criterio humano, sino a potenciarlo. Este enfoque mitiga el riesgo normativo a cero, reduce drásticamente el Costo Total de Propiedad (TCO) operativo al liberar horas-hombre de tareas mecánicas, y genera la confianza institucional necesaria para que la alta dirección apruebe el Retorno de Inversión (ROI) del proyecto.

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Simbiosis humano-IA: el verdadero diferenciador frente al 80 % que fracasa

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Simbiosis humano-IA: el verdadero diferenciador frente al 80 % que fracasa

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El éxito de un proyecto de IA no se mide por el porcentaje de procesos automatizados, sino por la calidad de la simbiosis lograda entre la inteligencia artificial y la inteligencia humana.

En mi experiencia liderando proyectos de transformación digital, el patrón es claro: los proyectos que entran al 20 % exitoso son aquellos que diseñan desde el inicio la colaboración humano-IA como arquitectura del servicio, no como salvaguarda técnica. La IA aporta velocidad, disponibilidad y escala; el talento humano aporta empatía, juicio contextual y capacidad de resolución avanzada. Cada parte ejecuta aquello en lo que estructuralmente es superior.

El factor diferenciador es doble: gradualidad técnica (pilotos acotados, victorias tempranas, escalamiento en oleadas con criterios de salida claros) y cercanía humana (un equipo que perciba a la IA como aliado y no como amenaza). La tecnología es condición necesaria pero no suficiente. Lo que define el resultado final es cómo la organización se prepara para convivir con ella: cultura madura, gobernanza de datos sólida y liderazgo estratégico con un caso de negocio cuantificado desde el día uno.

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Contribución: Fases de la iniciativa de proyecto (JOP)

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Contribución: Fases de la iniciativa de proyecto (JOP)

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Trabajar dentro de un marco de procesos, con paso a paso claro facilitará la selección de proyectos, antes de agregar "falsos positivos" en el afán de implementar soluciones aprovechando la IA.

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Utilizar IA para automatizar tareas de atención al cliente, garantizando una implementación homogénea de criterios de retención/fidelización de asociados.

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Utilizar IA para automatizar tareas de atención al cliente, garantizando una implementación homogénea de criterios de retención/fidelización de asociados.

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La atención al cliente es una parte del negocio que puede ser muy costosa. Liberar el tiempo de los operadores para que puedan prestar atención a problemas concretos de los clientes y el servicio. Las decisiones sobre retención suelen estar vinculadas con datos que tienen que ver con consumos previos cuyo análisis y búsqueda va a ser más agil de la mano de la IA que del operador. Se ganan tiempos en la atención y eficiencias en indicadores de productividad de los operadores. Rentabilidad de la empresa. Y la aplicación de criterios en forma homogenea, agena a la discrecionalidad del operador.

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Implementar asistentes virtuales con IA generativa para mejorar la atención al cliente y automatizar procesos repetitivos, permitiendo respuestas rápidas, personalizadas y mayor eficiencia operativa en las empresas.

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Implementar asistentes virtuales con IA generativa para mejorar la atención al cliente y automatizar procesos repetitivos, permitiendo respuestas rápidas, personalizadas y mayor eficiencia operativa en las empresas.

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Un aspecto clave de mi estrategia para la implementación de IA es el uso de un modelo de IA colaborativa donde la inteligencia artificial y los empleados trabajen de manera conjunta. La IA se encargaría de automatizar tareas repetitivas y brindar respuestas rápidas, mientras que las personas aportarían supervisión, criterio y conocimiento del contexto local.

Considero que esta estrategia es importante porque ayuda a aumentar la confianza en la tecnología, facilita la adaptación del personal y permite que el sistema mejore continuamente a partir de la experiencia humana. Además, promueve una transformación digital más equilibrada, donde la IA funciona como apoyo para potenciar el trabajo humano y no como un reemplazo total.

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CUANDO EL OBJETIVO ES CLARO, RECORRER EL CAMINO EN REVERSA TRANSFORMA LA COMPLEJIDAD EN CLARIDAD.

En un proyecto de IA, esta es la clave del éxito. La mayoría de los proyectos fracasan porque empiezan preguntando ¿qué modelo usamos? o ¿qué datos tenemos? Aplicar el enfoque en reversa implica empezar pensando en ¿qué decisión queremos mejorar?, ¿qué resultado queremos cambiar?, ¿qué impacto medible justificaría la IA?. El resultado final es el punto de partida, sin eso la IA se vuelve una demostración técnica sin propósito.

Definido el objetivo, pasamos al nudo del proyecto su operacionalización. Si la IA debe sugerir una acción ¿qué información necesita esa sugerencia?, si debe predecir un evento, ¿qué variables explican ese resultado?, si debe automatizar un proceso ¿qué reglas humanas está reemplazando? , y como consecuencia ¿qué resistencias podemos encontrar y sus motivos? Es aquí donde nos conectamos de lleno con la operacionalización de la IA, donde los modelos no viven aislados sino integrados en procesos reales.

Al recorrer el camino hacia atrás, con frecuencia se descubre que los datos no nacen donde se creía, hay quiebre en el flujo de información o las transacciones e infraestructuras iniciales no fueron diseñadas pensando en decisiones futuras. En IA, la calidad del modelo está limitada por la claridad del origen del dato. Volver hasta la primera transacción permite rediseñar procesos para que la IA sea confiable y escalable.

El enfoque en reversa permite alinear la estrategia, la tecnología, los datos y la personas en una misma narrativa. Cuando todos entienden cuál es el objetivo, por qué los datos importan y que decisiones se potencian con la IA, la adopción deja de ser forzada y se vuelve natural, reduciendo fricciones culturales y resistencia al cambio.

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Mantener supervisión humana constante en procesos críticos.

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Mantener supervisión humana constante en procesos críticos.

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Considero que uno de los aspectos más importantes para aumentar las probabilidades de éxito en proyectos de IA es mantener supervisión humana constante en procesos críticos.

La IA puede aumentar mucho la productividad, pero especialmente en áreas legales y regulatorias siempre debe existir validación humana antes de tomar decisiones finales.

Esto ayuda a:

aumentar la confianza,

reducir errores,

mejorar la adopción interna,

y minimizar riesgos regulatorios.

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IMPLEMENTACIÓN DE UN MODELO HIBRIDO PARA EL ÉXITO DE PROYECTOS DE IA EN ATENCIÓN AL CLIENTE.

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IMPLEMENTACIÓN DE UN MODELO HIBRIDO PARA EL ÉXITO DE PROYECTOS DE IA EN ATENCIÓN AL CLIENTE.

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Este enfoque consiste en utilizar herramientas de automatización, como chatbots y asistentes virtuales, para resolver consultas repetitivas y de baja complejidad, mientras que los casos críticos, emocionales o complejos son transferidos automáticamente a asesores humanos especializados.

Muchas empresas fracasan en proyectos de IA porque buscan reemplazar completamente la interacción humana. Esto puede generar:

* Insatisfacción del cliente.

* Sensación de atención impersonal.

* Baja confianza en los canales digitales.

* Mayor frustración ante problemas complejos.

El modelo híbrido evita estos riesgos y permite aprovechar lo mejor de ambos mundos:

* La IA aporta velocidad, disponibilidad y eficiencia.

* El talento humano aporta empatía, análisis y capacidad de resolución avanzada.

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El bot no solo sirve para responder consultas rápidas, también aprende de ellas y nos muestra qué mejorar en el portal, ayudando a que la experiencia de los usuarios sea cada vez mejor!

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Gestionar un plan de comunicación integral acerca de los objetivos de la IA. Este plan debe involucrar a todo el personal, debe ser claro y debe describir cómo cada área será beneficiada en el mediano plazo.

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Gestionar un plan de comunicación integral acerca de los objetivos de la IA. Este plan debe involucrar a todo el personal, debe ser claro y debe describir cómo cada área será beneficiada en el mediano plazo.

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Identificar que la oportunidad real no es solo un chatbot de HubSpot (CRM de la compañía), sino la trazabilidad total: Lead (HubSpot) > Operación (n8n) > Contabilidad/Activos (ERP).

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Identificar que la oportunidad real no es solo un chatbot de HubSpot (CRM de la compañía), sino la trazabilidad total: Lead (HubSpot) > Operación (n8n) > Contabilidad/Activos (ERP).

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 IA para seguimiento automático de oportunidades y propuestas

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 IA para seguimiento automático de oportunidades y propuestas

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“La IA aplicada al seguimiento comercial es más efectiva cuando se presenta como un copiloto del vendedor y no como un sistema de control, combinando automatización, transparencia y gestión del cambio para asegurar adopción y resultados sostenibles.”

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VENCIENDO LA RESISTENCIA DE LA RECEPCION.

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VENCIENDO LA RESISTENCIA DE LA RECEPCION.

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Para mitigar con la resistencia del personal administrativo me pareció interesante presentar a la IA como un asistente que filtra el desborde de mensajes y llamadas. Al automatizar la carga de datos, el personal puede enfocarse exclusivamente en tareas de mayor valor tales como auditar casos con discrepancias de convenios, etc. Además, en el caso planteado, muchos pedidos llegan fuera del horario de trabajo de la persona encargada, por lo que o bien debe ocupar su tiempo libre o dejar para el día siguiente la atención de los mismos. Con la integración de la IA propuesta, dicha persona no deberá ocuparse de esta tarea fuera de su horario de trabajo, tampoco se verá recargada el día siguiente y además al cargarse automáticamente al momento de la llegada del pedido, ya sea por mail o WhatsApp, aumentará la eficiencia del proceso, lo cual redundará en un aumento de la satisfacción del cliente.

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Para superar el porcentaje de proyectos que fracasan, el ajuste final es entender que la IA es un proceso, no un evento. El éxito vendrá de la capacidad para iterar: probar el chatbot, escuchar al equipo, ajustar el modelo y volver a lanzar.

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Modelo para la automatizacion del servicio al cliente

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Modelo para la automatizacion del servicio al cliente

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Resumen del proyecto:

Actualmente se busca la automatización de la atención al cliente mediante IA, esto por medio de chatbots y asistentes virtuales.

Esto permite gestionar de manera eficiente grandes volúmenes de consultas, optimizando la experiencia del usuario, así como los recursos operativos de la organización.

1. Aumento de ingresos

a. Respuestas inmediatas facilitan que los clientes resuelvan dudas rápidamente y procedan con el pago.

b. Automatización de recordatorios de pago y seguimiento reduce la morosidad.

c. Posibilidad de guiar al cliente durante el proceso de pago sin intervención humana.

Ejemplo:

Un cliente ingresa y consulta su tiempo libre y demoras al día para su contenedor, el sistema muestra el detalle y ofrece los métodos de pago correspondientes para el país.

2.Mejora en la experiencia del cliente

a. Atención disponible 24/7 sin depender de horarios laborales

b. Reducción significativa de tiempos de espera.

c. Respuestas consistentes y estandarizadas, lo que mejora la percepción del servicio brindado.

3. Reducción de costos operativos

a. Disminuye la carga de trabajo del personal de atención.

b. Optimiza el uso de recurso humano, permitiendo enfocarse en casos complejos o que requieran mayor análisis por parte del colaborador.

c. Reduce la necesidad de ampliar equipos de atención al cliente conforme crece la demanda, actualmente en la compañía estamos expandiendo operaciones a más países por lo que el flujo de clientes y consultas aumentara significativamente.

d. Disminuye el volumen de llamadas y correos gestionados por el equipo de servicio al cliente.

e. Permite operar con equipos mas eficientes sin sacrificar calidad de servicio.

4. Mayor eficiencia y escalabilidad

a. Capacidad de atender múltiples solicitudes simultáneamente

b. Facilita la expansión del servicio sin incrementos proporcionales en costos

c. Permitir la integración con nuestra base de datos para consultas más técnicas.

5. Estandarización y reducción de errores

a. Respuestas consistentes basadas en reglas y datos actualizados,

b. Disminución de errores humanos en la comunicación de demoras o datos clave de los equipos.

c. Mejora en el cumplimiento de políticas internas y regulatorias.

Fase 1: Diseño y piloto inicial

a. Identificación de los principales casos de uso (consultas de demora, estados de cuenta, opciones de pago, reclamo de cobros).

b.  Integración inicial con fuentes de datos clave.

c. Implementación de un chatbot en un entorno controlado (por ejemplo, un país o segmento especifico)

d. Evaluación de resultados preliminares (precisión de respuestas, tiempos de atención, satisfacción del cliente).

Fase 2: Ajuste y optimización

a. Análisis de los resultados del piloto

b. Entrenamiento y mejora del modelo con datos reales.

c. Incorporación de nuevas funcionalidades (mayor detalle en consultas).

d.  Ajustes con base a retroalimentación de usuarios internos y externos.

Fase 3: Escalamiento

a. Expansión del sistema a múltiples países.

b. Integración completa con la base de datos.

c. Automatización de procesos adicionales (recordatorio de pagos, seguimiento de casos).

d. Reducción progresiva de la intervención humana en consultas repetitivas.

Fase 4: Monitoreo continuo y mejora

a. Supervisión constante del desempeño del sistema.

b. Actualización periódica de datos y reglas de negocio.

c. Implementación de mejoras basadas en analítica de uso y comportamiento de cliente.

d. Ajustes para cumplimiento regulatorio

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La cultura Organizacional cómo pilar de la AI

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La cultura Organizacional cómo pilar de la AI

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Una de las claves del éxito en una organización son las personas, es por eso que invertir tiempo en gestionar el cambio y la cultura de las empresas se vuelve uno de los elementos mas importantes para el onboarding de un modelo de AI. Las empresas deben adoptar la AI cómo un framework, un ecosistema donde cada persona cuente con una vision y objetivo claro del aporte de la AI a la organización, esto debe estar acompañado con una cultura de agilismo que empodere a las personas a la búsqueda de la mejora continua, innovación, toma de decisiones y un liderazgo evolutivo.

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"El éxito de la IA en pequeños negocios no depende de la complejidad del modelo, sino de la disciplina en los datos y la claridad en la decisión que se quiere mejorar."

Este enfoque traslada la conversación de tecnología a ejecución, aumentando la probabilidad de éxito real.

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Modelo de IA Predictiva para anticipar necesidades de contratación

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Modelo de IA Predictiva para anticipar necesidades de contratación

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Con el objetivo de:

• Minimizar vacantes críticas

• Mantener niveles óptimos de eficiencia

• Alinear capacidad laboral con la demanda del negocio

¿Cómo genera valor esta aplicación?

1. Impacto en rentabilidad

2. Mejora en la experiencia del cliente

3. Reducción de costos operativos

4. Evolución del rol de RRHH

Una forma de aplicar IA no solo en la predicción, es procurara una Optimización con IA Generativa, en la que se den:

Simulación de escenarios:

“¿Qué pasa si crece el negocio un 10%?”

“¿Qué pasa si aumenta la rotación en un área crítica?”

Generación de planes de contratación sugeridos

La IA no solo predice, también propone soluciones

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El éxito de la IA es un tema de madurez cultural y calidad de datos. Analíticamente el combustible y estrategia clave son las personas involucradas en mantener y/o utilizarla, por ende es una idea brillante capacitar al personal de soporte para que sean ellos quienes auditen y mejoren la IA, transformando el miedo al reemplazo en una oportunidad de evolución profesional.

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El éxito de la IA es un tema de madurez cultural y calidad de datos. Analíticamente el combustible y estrategia clave son las personas involucradas en mantener y/o utilizarla, por ende es una idea brillante capacitar al personal de soporte para que sean ellos quienes auditen y mejoren la IA, transformando el miedo al reemplazo en una oportunidad de evolución profesional.

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La hipersegmentación impulsada por IA como estrategia innovadora para aumentar la retención de clientes y mejorar la tasa de conversión, adaptando los modelos a las particularidades culturales y de mercado.

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Asistente inteligente basado en IA generativa para la creación de Test Programs de manera asistida

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Asistente inteligente basado en IA generativa para la creación de Test Programs de manera asistida

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La propuesta consiste en crear un asistente inteligente basado en IA generativa que permita a clientes externos y empleados internos generar Test Programs de manera asistida, utilizando los APIs de software provistos por la empresa.

El asistente lograría igualmente una reducción del time-to-revenue para los clientes, disminuyendo el tiempo de ramp-up en nuestro software, acelerando los resultados en producción y justificando la inversión hecha por los clientes en nuestros sistemas. Esto produce ciclos de venta más cortos y mayor satisfacción post-venta.

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"En inmobiliarias, la IA no reemplaza al asesor de ventas — lo convierte en un 'closer' de alto rendimiento al eliminar el 70% de su carga de consultas rutinarias, permitiéndole enfocarse únicamente en negociaciones de cierre."

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Implementar agentes virtuales de IA en una clínica para mejorar no sólo la comunicación y la gestión de turnos, sino poner el foco en entender mejor la demanda del paciente y optimizar el uso de los servicios.

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Implementación del modelo Humano en el Circuito para la gestión de utillaje crítico

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Implementación del modelo Humano en el Circuito para la gestión de utillaje crítico

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En una industria donde el error no es una opción, la clave del éxito no es la automatización total, sino un modelo híbrido. Mi propuesta se centra en utilizar la IA para predecir la demanda de herramientas y repuestos, pero manteniendo la validación final del supervisor experto para asegurar el cumplimiento normativo y la seguridad aérea. Esto no solo garantiza la precisión, sino que aborda la barrera cultural de la desconfianza técnica, posicionando al experto como el auditor estratégico de la tecnología

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Educación y capacitación en IA en los diferentes equipos en la empresa para que cada equipo sea capaz de proponer soluciones para abordar desde la IA problemas que ya existen en la empresa. Como una especie de Hackaton, donde se premie al equipo capaz de proponer la idea con IA más creativa.

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Educación y capacitación en IA en los diferentes equipos en la empresa para que cada equipo sea capaz de proponer soluciones para abordar desde la IA problemas que ya existen en la empresa. Como una especie de Hackaton, donde se premie al equipo capaz de proponer la idea con IA más creativa.

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Es importante recalcar que las herramientas de IA llegaron para quedarse y llevar trabajos que antes se hacían de forma manual a una forma automatizada y confiable, la cultura de cambio debe implantarse en las organizaciones sí o sí, esto para no verse relevado por la competencia quienes seguramente ven en esta nueva tecnología una oportunidad para evolucionar, la idea es mostrar al equipo la oportunidad que tenemos de implementar esta herramienta que nos traerá beneficios en el ámbito laboral y profesional como personas que estaremos a la vanguardia de la revolución tecnológica.

Realizar toda la transformación de información de ventas en un muy corto tiempo permitirá desarrollar nuestras capacidades de análisis y generación de insights para que las decisiones se tomen de una forma más efectiva y en pro de llegar a las metas propuestas por la organización.

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Digitalización de Documentos, Basado Sobre IA Generativa y Descriptiva de uso Interno de la organización

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Digitalización de Documentos, Basado Sobre IA Generativa y Descriptiva de uso Interno de la organización

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Resumen General del Proyecto

La transformación digital en las instituciones públicas se ha convertido en un elemento clave para mejorar la eficiencia operativa, la transparencia y el acceso a la información. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta estratégica para optimizar procesos tradicionalmente manuales y dependientes del papel. El presente proyecto propone la implementación de un sistema de digitalización inteligente de documentos, apoyado en tecnologías de IA generativa y predictiva, con el objetivo de modernizar la gestión documental y facilitar el acceso ágil, seguro y eficiente a la información institucional.

A través de la digitalización, clasificación automática e indexación inteligente, se busca transformar los archivos físicos en una base de datos estructurada y preparada para análisis avanzados, lo que permitirá reducir costos operativos, mejorar los tiempos de respuesta y fortalecer la toma de decisiones basada en datos. Asimismo, el proyecto incorpora una visión integral que contempla tanto los beneficios tecnológicos como los desafíos organizacionales, promoviendo la gestión del cambio, la capacitación del personal y la generación de confianza en el uso de soluciones basadas en inteligencia artificial.

1. Análisis de aplicaciones y oportunidades de la IA

Desarrollar un sistema de digitalización de documentos soportado en inteligencia artificial generativa y predictiva, que permita a la organización clasificar, archivar y administrar la documentación de forma eficaz, eficiente e inteligente, con el objetivo que a futuro puedan desarrollar una implementación de IA con información depurada, organizada y confiable.

Generación de valor:

• Reducir significativa del tiempo de búsqueda de documentos.

• Disminuir errores en la indexación mediante automatización.

• Mejorar la transparencia y acceso a la información.

• Reducir costos operativos y espacio físico.

• Crear una base de datos preparada para futuras soluciones de IA.

2. Identificación de barreras para el éxito

• Resistencia al cambio o el decir así siempre lo hemos realizado, sin necesariamente analizar si están haciendo retrabajo o duplicidad de esfuerzos.

Solución: Capacitación progresiva, implementación por fases y promoción de casos de éxito.

• Falta de confianza en la IA o desconocimiento de como usarla.

Solución: Validación humana inicial, uso de métricas de precisión y reportes periódicos.

• Islas de información, departamentos que no brindan acceso a la información o crean su propia unidad de informática que no está alineada a las políticas institucionales.

Solución: Implementación de gobierno de datos y estandarización de metadatos.

• Falta de liderazgo estratégico o falta de interés de los lideres de la organización.

Solución: Designación de líderes del proyecto y alineación con objetivos institucionales.

3. Propuesta de implementación

La implementación del proyecto debe ser realizada mediante fases, comprender los recursos tanto humanos y tecnológicos, de igual es importante establecer la forma de la medición del proyecto en su proceso de implementación como en su puesta operativa.

A. Fases del proyecto:

• Piloto: Implementación inicial en un área.

• Optimización: Ajustes del sistema y modelos de IA.

• Escalamiento: Expansión a toda la organización.

• Evolución: Incorporación de analítica avanzada.

B. Recursos necesarios:

• Humanos: Analistas, operadores, líder de transformación digital.

• Tecnológicos: OCR, servidores, sistema documental.

• Liderazgo: Apoyo institucional.

C. Métricas clave:

• Operativas: Tiempo de búsqueda, volumen digitalizado.

• IA: Precisión de clasificación.

• Financieras: Retornos de Inversión y el costo total del proyecto.

• Culturales: Nivel de adopción y uso del sistema.

4. Contribución al ecosistema

Los proyectos tecnológicos brindan una oportunidad de establecer abrir la ventana a los procesos de mejora continua, brindando oportunidades en automatizaciones, integraciones con otras aplicaciones, hacer transparente la administración y la operación de la organización, así como ser base para la toma de decisiones y establecer momentos para poder medir y realizar ajustes.

A. Nuevas oportunidades:

• Automatización de procesos administrativos.

• Integración con firma digital.

• Uso de IA para auditorías.

B. Ajustes:

• Mayor enfoque en gestión del cambio.

• Capacitación continua.

• Medición de adopción.

• Implementar un modelo híbrido de IA con validación humana en fases iniciales.

5. Retroalimentación y ajuste del plan

La necesidad de medir, analizar, replantear o de establecer un tablero de indicadores para medir los procesos, forma parte de los proyectos, ya que, permite comprender el impacto y el cambio en la cultura organizacional que ha realizado el proyecto desde su formulación hasta su implementación.

A. Idea de mejora:

• Implementación de dashboards en tiempo real.

• Incorporar paneles de control para monitoreo del sistema.

B. Valor agregado:

• Mejora la toma de decisiones y permite ajustes en tiempo real.

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Uso de la IA como soporte para la toma de decisiones estratégicas

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Uso de la IA como soporte para la toma de decisiones estratégicas

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Uno de los aspectos más importantes para que un proyecto de IA tenga éxito, es dejar de verla como una forma de optimizar procesos, y empezar a usarla para tomar mejores decisiones.

En el caso de nuestra empresa, esto significa usar IA para evaluar escenarios reales de crecimiento, como producir, licenciar o combinar ambos modelos, en lugar de limitarla a mejorar la operación.

Para mí, el valor está en que la IA ayude a reducir la incertidumbre en decisiones clave y no solo en hacer las cosas más eficientes. Ese cambio de enfoque es lo que realmente puede marcar la diferencia en la implementación.

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uso de la inteligencia artificial en el soporte de decisiones

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Aspecto importante para la implementación de IA

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Aspecto importante para la implementación de IA

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Para posicionarte dentro del porcentaje de proyectos exitosos es importante un adecuado liderazgo que transmita la importancia de que las personas desarrollen habilidades en el manejo de la IA para que complementen el resultado de productividad en sus tareas y roles. Para esto, es importante proporcionar formación y entrenamiento, además de generar una cultura de gestión de los datos para que la información cada vez sea mas potente.

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Importancia de la Gobernanza y la Calidad de Datos. Mi plan incluye una auditoría previa de base de datos y manuales de productos. No basta con implementar la IA, para que el agente sea confiable debe alimentarse de un Data Lake curado. No olvidar que "Garbage In, Garbage Out"

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“El éxito de la IA en empresas operativas no está en el modelo, sino en transformar los datos en decisiones accionables para el negocio.”

En mi caso, trabajando en una empresa de transporte, identifiqué que uno de los principales desafíos no es la falta de tecnología, sino la falta de integración y uso efectivo de los datos.

A partir de eso, considero que el verdadero valor de la IA no está solo en el modelo, sino en su capacidad de transformar información dispersa en decisiones operativas concretas, como optimizar rutas o mejorar el costo por km.

Me gustaría saber cómo ven esto en sus empresas: ¿el desafío está en la tecnología o en cómo usamos los datos para tomar decisiones?

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Quality Management Framework para operaciones híbridas humano-IA:

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Quality Management Framework para operaciones híbridas humano-IA:

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Auditar al modelo con el mismo rigor con que auditamos al agente. La mayoría de implementaciones de IA generativa en contact center fallan no por la tecnología, sino porque las organizaciones no saben cómo medir su calidad. Se auditan 10 llamadas por agente al mes con monitoreos de calidad exhaustivos, pero las respuestas del modelo se quedan sin auditar. Propongo un framework adaptado para IA: muestreo estadístico de interacciones generadas por el modelo, scorecards específicos de calidad (precisión, empatía, cumplimiento, resolución), y un ciclo cerrado de retroalimentación donde los hallazgos alimentan el reentrenamiento del modelo. Así la IA deja de ser una caja negra y se convierte en un componente auditable de la operación.

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Implementar un modelo de IA que prediga la complejidad de los casos antes de asignarlos, y usar esa predicción para hacer una asignación más inteligente del trabajo.

La clave no es solo el modelo, sino cómo se implementa: empezar con recomendaciones para los supervisores, luego pasar a una asignación semi-automática y finalmente automatizar los casos más simples.

Esto permite reducir retrabajos, mejorar tiempos de entrega y asegurar que los casos complejos lleguen a las personas con más experiencia, sin generar resistencia en el equipo.

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En conclusión, la IA representa una oportunidad real para transformar el e-commerce y otros modelos de negocio, pero su éxito no depende solamente de la tecnología. Depende de definir bien el problema, contar con datos útiles, tener liderazgo comprometido, capacitar al equipo y avanzar mediante pilotos medibles. En mi caso, la personalización predictiva y la automatización inteligente de atención al cliente son aplicaciones con alto potencial para aumentar ingresos, mejorar la experiencia del cliente y reducir costos, siempre que su implementación se haga de forma estratégica, humana y orientada a resultados.

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Herramienta de automatización de servicio al cliente.

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Herramienta de automatización de servicio al cliente.

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En el contexto de la empresa de hotelería, desarrollaremos una herramienta de automatización del servicio y atención al cliente puede generar valor directo en tres dimensiones.

Primero, puede aumentar los ingresos porque acelera la respuesta en la etapa de cotización y reduce la pérdida de clientes por demora o falta de seguimiento. Si cada consulta recibe una respuesta rápida, clara y estandarizada, aumenta la probabilidad de conversión. Además, en las etapas de confirmación y pre llegada, la herramienta puede impulsar ventas adicionales, por ejemplo ofreciendo transporte, tours o consumos en restaurante según el perfil de la reserva.

Segundo, mejora la experiencia del cliente porque asegura uniformidad en el tono, la calidad y la información entregada. En turismo, la percepción del servicio empieza antes de que el huésped llegue. Si el cliente recibe comunicaciones claras, ordenadas y oportunas durante la cotización, confirmación, pre llegada y post estancia, percibe mayor profesionalismo, confianza y organización. Eso fortalece la satisfacción, la recomendación y la posibilidad de recompra.

Tercero, reduce costos operativos porque automatiza tareas repetitivas que hoy consumen tiempo del personal, como responder consultas frecuentes, enviar confirmaciones, recordatorios e instrucciones previas a la llegada. Eso libera al equipo para enfocarse en casos más complejos o de mayor valor. También disminuye errores, retrabajos y diferencias en la atención entre colaboradores.

En síntesis, esta aplicación generaría valor porque permitiría vender mejor, atender de forma más consistente y operar con mayor eficiencia.

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AGENTE PARA PRESENTAR SARs

Estamos transformando la gestión de Cumplimiento mediante el desarrollo de un Agente de IA especializado en la estructuración y presentación de casos ante el regulador. Al integrar modelos de lenguaje avanzados, este agente no solo optimiza los tiempos de respuesta, sino que garantiza una Voz Institucional impecable y una precisión técnica absoluta en cada reporte. El objetivo es claro: reducir la fricción operativa y elevar los estándares de integridad, asegurando que cada interacción con el regulador sea un reflejo de nuestra solidez y compromiso normativo."