EJE 01/05 · DATOS ¿Dónde viven hoy los datos que alimentarían un modelo de IA?
L0 En hojas de cálculo y correos dispersos por área.
L1 En varios sistemas que no se hablan entre sí.
L2 Centralizados en una base, con integraciones parciales.
L3 En un data warehouse o lakehouse gobernado y documentado.
EJE 01/05 · DATOS Si mañana dirección pide un reporte que cruce tres áreas, ¿qué pasa?
L0 Semanas de trabajo manual y versiones en conflicto.
L1 Alguien lo arma a mano en días; el resultado depende de quién lo hace.
L2 Existen tableros, pero incorporar fuentes nuevas toma su tiempo.
L3 Minutos: métricas definidas y una sola fuente de verdad.
EJE 02/05 · PROCESOS ¿Qué tan documentados están los procesos que querrían automatizar?
L0 Viven en la cabeza de la gente.
L1 Hay manuales, pero están desactualizados.
L2 Los procesos clave están mapeados, con responsables claros.
L3 Mapeados, medidos y con métricas de ciclo por paso.
EJE 02/05 · PROCESOS ¿Cuánto del día de un analista se va en capturar, copiar o conciliar información entre sistemas?
L0 La mayor parte: la operación es esencialmente manual.
L1 Bastante: hay islas de automatización, pero el pegamento es gente.
L2 Poco: lo crítico está automatizado; quedan excepciones manuales.
L3 Mínimo: flujos orquestados de extremo a extremo, con alertas.
EJE 03/05 · TALENTO ¿Quién impulsaría un proyecto de IA dentro de la organización?
L0 Nadie asignado: sería un esfuerzo extra de alguien.
L1 Un perfil entusiasta, sin tiempo protegido ni mandato.
L2 Un responsable con mandato, apoyado por TI.
L3 Un equipo con dueño de producto, perfil de datos y patrocinio de dirección.
EJE 03/05 · TALENTO ¿Qué experiencia real tiene el equipo con herramientas de IA?
L0 Casi nula; hay escepticismo o temor.
L1 Uso personal informal (chatbots), sin lineamientos.
L2 Pilotos puntuales en algunas áreas, con resultados mixtos.
L3 Uso cotidiano con casos medidos y capacitación continua.
EJE 04/05 · GOBERNANZA Si un modelo tocara datos personales o sensibles, ¿qué marco lo regula hoy?
L0 Ninguno explícito.
L1 Políticas generales de TI, sin mención de IA.
L2 Lineamientos de privacidad y acceso definidos; política de IA en borrador.
L3 Política de uso de IA vigente: clasificación de datos, roles y auditoría.
EJE 04/05 · GOBERNANZA ¿Quién decide —y cómo— si una respuesta generada por IA es aceptable para producción?
L0 No se ha discutido.
L1 El criterio individual de quien la usa.
L2 Revisión humana definida para los casos críticos.
L3 Criterios de calidad, evaluaciones y trazabilidad por caso de uso.
EJE 05/05 · INFRAESTRUCTURA ¿Dónde corre hoy su tecnología?
L0 Servidores locales envejecidos y software de escritorio.
L1 Hosting básico o un centro de datos propio sin redundancia.
L2 Nube parcial: algunas cargas migradas, otras legadas.
L3 Nube administrada con IaC, monitoreo y escalamiento automático.
EJE 05/05 · INFRAESTRUCTURA ¿Qué tan fácil es exponer un servicio nuevo (una API) sobre sus sistemas actuales?
L0 Muy difícil: sistemas cerrados o sin proveedor que responda.
L1 Posible, pero cada integración es un proyecto largo.
L2 Hay APIs para lo principal; falta estandarizar.
L3 Arquitectura de servicios con APIs documentadas y CI/CD.
