Webinar: Mejores practicas de Adopcion Tecnologica Empresarial en AI
Webinar del programa “IA para todo México” – 1er ciclo de conferencias
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Webinar: Mejores practicas de Adopcion Tecnologica Empresarial en AI – 8 de Mayo 2025 – 3 a 5 pm
Temas abordados durante esta sesión:
1. Propósito y contexto
- Tema central — cómo adoptar IA en empresas de forma práctica, alineada al negocio y con control de riesgos.
- Enfoque — pasar de “usar IA” a integrarla con estrategia, procesos, personas y gobernanza.
- Marco general — combina casos de uso, elección de modelos, gestión del cambio y seguridad/datos.
2. Introducción: valor y fricciones iniciales
- Beneficios clave — la IA se plantea como motor de productividad, calidad y mejores decisiones.
- Desafíos comunes — se anticipan barreras típicas (adopción, madurez, riesgos y expectativas).
- Hoja de ruta — se presenta un recorrido que conecta objetivos de negocio → oportunidades → modelo → adopción → gobernanza.
3. Estrategia de IA orientada al negocio
- IA como medio, no fin — todo parte de KPIs y objetivos concretos, no de la tecnología.
- Identificar oportunidades — priorizar casos de uso de alto impacto donde la IA aporte resultados medibles.
- Madurez e infraestructura — evaluar preparación digital para soportar despliegues de IA de manera sostenible.
- Ética y gobernanza — principios como equidad, seguridad, privacidad, transparencia y supervisión humana.
4. Selección de modelos: propietarios vs. open source
- Ecosistema de modelos — se explica el panorama y cómo encajan distintos tipos de modelos.
- Modelos cerrados — orientados a rapidez de adopción, soporte y experiencia integrada.
- Modelos open source — útiles cuando se requiere mayor control, personalización o despliegues específicos.
- Factores de elección — balance entre costo, riesgo, control, cumplimiento, calidad y operación.
5. Gestión del cambio y adopción por usuarios
- Comunicación continua — transparencia sobre qué se implementa y por qué, enfocándose en beneficios y preocupaciones reales.
- Capacitación y nuevas habilidades — cerrar brechas con formación en uso, buenas prácticas y habilidades tipo prompting.
- Involucrar equipos — impulsar participación temprana para reducir resistencia y mejorar encaje con el trabajo diario.
- Medir impacto — definir métricas antes: productividad, calidad, adopción, satisfacción y ROI.
6. Seguridad, privacidad y gobernanza de datos
- Proteger datos sensibles — controles de acceso, clasificación, políticas claras y técnicas como anonimización cuando aplique.
- Marco regulatorio — se mencionan regulaciones y marcos relevantes (GDPR, CCPA, LGPD y referencias a regulación de IA).
- Uso responsable — políticas internas sobre propiedad intelectual, verificación, transparencia y sanciones por mal uso.
- Monitoreo y auditoría — registro de uso, control de rendimiento, sesgos, auditorías periódicas y canales de reporte.
Bottom line
- La adopción exitosa de IA depende de alineación con negocio + selección correcta de modelos + adopción humana + gobernanza sólida.
- Medir desde el inicio convierte la IA en un programa gestionable y defendible ante liderazgo, se sugiere el uso de Microsoft Copilot como aliado que permite mejorar los procesos de negocio.
- Seguridad y cumplimiento no son un “extra”: son parte del diseño para escalar sin frenar.
