Raft explica cómo priorizar iniciativas de IA y armar una hoja de ruta realista

Raft ha propuesto una forma práctica de convertir una lista dispersa de ideas de IA en un programa de transformación gestionable: primero calcular el valor potencial de cada iniciativa, después contrastarlo con su viabilidad, elegir un enfoque de implementación y solo entonces construir la hoja de ruta. El planteamiento va dirigido a empresas que ya ven decenas de escenarios posibles de IA, pero no quieren ahogarse en pilotos sin resultados medibles.

La tesis central es esta: casi cualquier cosa se puede implementar, pero es imposible hacerlo todo a la vez. Por eso el autor propone abandonar el conjunto caótico de experimentos y pasar a una gestión de cartera de las iniciativas de IA.

La lógica arranca con un análisis de brechas (gap analysis). La organización obtiene una lista de tareas que muestra para qué casos de uso está preparada ahora y para cuáles le faltan datos, infraestructura, competencias o controles de seguridad.

Pero evaluar la viabilidad no basta. Para decidir en qué vale la pena gastar dinero y recursos del equipo, hay que estimar por separado el valor de negocio esperado. Para ello, Raft ofrece una fórmula sencilla de valor potencial: la escala del problema, la frecuencia con que aparece y la complejidad de resolverlo manualmente. Cada parámetro se puntúa de 1 a 10, de modo que la puntuación final queda entre 1 y 1000. La escala indica cuántas personas o procesos afecta el problema; la frecuencia, con qué asiduidad ocurre; la complejidad manual, cuánto tiempo, dinero y esfuerzo exige resolverlo sin automatización con IA.

Los autores señalan además un umbral práctico: si una iniciativa no alcanza al menos 200 puntos, el desarrollo propio puede tardar demasiado en amortizarse. En ese caso es más sensato mirar soluciones comerciales listas para usar y aceptar con conciencia sus limitaciones, en lugar de lanzar un costoso desarrollo a medida para un efecto débil.

El siguiente paso es una matriz de valor y viabilidad. Ayuda a separar las iniciativas que ofrecen el máximo retorno con una complejidad aceptable de las que aún son prematuras o económicamente dudosas. Se propone trabajar con los proyectos del cuadrante superior izquierdo de la matriz 2x2: victorias rápidas, grandes apuestas, innovaciones incrementales y otros escenarios con un efecto notable y un camino claro hacia la implementación.

Después, la empresa monta lo que Raft llama el AI Tech Gartner’s Sandwich: para cada iniciativa elige un modelo de ejecución (buy, build o partner) y luego añade una capa de riesgos y seguridad. La idea es ver la IA no como un servicio aislado, sino como un sistema multicapa de soluciones aplicadas, componentes de plataforma y mecanismos de protección, incluido el enfoque TRiSM para gestionar confianza, riesgos y seguridad.

El resultado final de esta selección no es solo una lista de prioridades, sino una hoja de ruta de transformación por fases. En la primera fase, que los autores llaman cimientos, se recomienda tomar una o dos iniciativas de alto valor y baja complejidad, lanzar pilotos con efecto rápido y, en paralelo, cerrar las brechas técnicas: preparar datos, construir integraciones, reforzar la infraestructura, contratar los perfiles que faltan y formar al personal. En esta fase suele preferirse la nube, para abaratar la validación de hipótesis y acortar el time-to-market. La duración recomendada va de seis a doce meses.

Luego llega el escalado: los pilotos exitosos se extienden a nuevos equipos y procesos, y las iniciativas de complejidad media pasan a la implementación activa si las brechas críticas ya están resueltas. En paralelo se refuerza la capa de monitorización de amenazas y protección de los sistemas de IA.

La tercera fase es la optimización: las herramientas de IA ya forman parte de la operación diaria y el foco se desplaza a los SLA, el control de calidad, la lucha contra la degradación de los modelos, el mantenimiento del pipeline de MLOps y la reducción del coste total de propiedad, incluido un posible paso de la nube a una infraestructura on-prem.

La conclusión principal es que la transformación con IA exige disciplina, no inspiración. La empresa que primero calcula el valor, luego comprueba con honestidad la viabilidad y después reparte las iniciativas por fases reduce el riesgo de quedarse atascada en prototipos interminables y empieza a gestionar la IA como una cartera de inversión madura. Para el mercado es una señal importante: ganarán no quienes lancen una demo más rápido, sino quienes conecten los proyectos de IA con métricas de negocio, seguridad y un plan de implantación realista.