1. Paso 1: Formar el equipo de IA
2. Paso 2: Identificar oportunidades de IA de alto impacto
3. Paso 3: Seleccionar las herramientas de IA adecuadas
4. Paso 4: Lanzar pilotos de IA e iterar
5. Paso 5: Desarrollar Política Interna de IA
6. Paso 6: Crear base de conocimientos de IA («Biblioteca de IA»)
7. Plantilla: Hoja de ruta de IA

Paso 1: Formar el equipo de IA

Antes de comenzar a identificar oportunidades de IA o a seleccionar herramientas, es fundamental establecer un Equipo Central de IA o un Comité de IA. Este equipo será el motor de sus iniciativas de IA, garantizando que estén bien planificadas, se implementen eficazmente y se alineen con los objetivos de su organización. 

¿Por qué deberías crear un equipo de IA?

• Enfoque y Responsabilidad: Un equipo dedicado proporciona una clara responsabilidad para las iniciativas de IA. Esto evita que la IA se convierta en un esfuerzo fragmentado y disperso entre diferentes departamentos (lo que podría ralentizar los proyectos de IA y aumentar los riesgos).
• Intercambio de conocimientos: El equipo se convierte en un centro neurálgico para el conocimiento y la experiencia en IA. Esto debería impulsar el aprendizaje, la colaboración y la innovación.
• Evitar un enfoque centrado únicamente en IT. Las implementaciones de IA tienen más éxito si involucran a las personas que usarán las soluciones.

Composición del equipo

Formar el equipo adecuado es fundamental. No debería limitarse únicamente a una función de TI. Busque un grupo diverso con una combinación de habilidades y perspectivas. 

Cada organización es diferente, pero es posible que desees incluir este tipo de perfiles : 

• IT/Datos 
• Legal
• Programas
• Comunicaciones/Marketing
• Dirección (algún «campeón interno» de IA)
• Asesores/consultores externos

Puede ser un comité formal con reuniones regulares o un grupo de trabajo más informal que se reúne sólo cuando es necesario. 

Roles y responsabilidades

Debes definir los roles y responsabilidades del equipo de IA, para que todos entiendan su contribución y evitar superposiciones o brechas. 

También puede ser interesante nombrar un “Encargado Oficial de IA” que esté a cargo de la mayoría de las tareas diarias relacionadas con la IA, mientras que el Equipo/Comité de IA solo se encarga de las decisiones importantes. 

Estas son las responsabilidades más comunes relacionadas con la IA:

• Identificación de oportunidades: lluvia de ideas e identificación de posibles casos de uso de IA que se alineen con la misión y los objetivos estratégicos de la organización.
• Selección de proyectos piloto: priorizar y seleccionar proyectos piloto en función de la viabilidad, el impacto potencial y el riesgo.
• Evaluación de proveedores: investigación, evaluación y selección de herramientas y proveedores de IA.
• Gestión de riesgos: identificar, evaluar y mitigar los posibles riesgos relacionados con la IA (por ejemplo, sesgo, privacidad de datos, seguridad).
• Desarrollo de políticas: creación o adaptación de políticas organizacionales para abordar el uso ético y responsable de la IA.
• Monitoreo y evaluación: seguimiento del desempeño y el impacto de las iniciativas de IA, identificación de áreas de mejora y garantía de la rendición de cuentas.
• Capacitación: Organizar y supervisar programas de capacitación en IA para el personal. Además, mantenerse al día sobre las nuevas tendencias en IA.

📋Plantilla

Hemos creado una plantilla de IA que podría ayudarte a seguir los pasos de esta hoja de ruta. Para ello, consulta la pestaña «EQUIPO».

Paso 2: Identificar oportunidades de IA de alto impacto

Con su equipo de IA reunido, es hora de intercambiar ideas e identificar áreas específicas donde la IA puede marcar una diferencia real en su organización. El objetivo es encontrar aplicaciones de IA que sean impactantes (que impulsen significativamente su misión) y viables (que cuenten con los recursos y la capacidad para implementarlas).

Cómo encontrar oportunidades en IA

Ya hablamos de esto en la lección sobre cómo encontrar excelentes oportunidades de IA para su organización . Si aún no tiene una lista de buenas oportunidades de IA para su organización, le recomendamos leer esa lección de nuevo y usar las sugerencias.

Cómo priorizar las oportunidades

Una vez que tenga una lista amplia de posibles casos de uso de la IA, necesitará una forma de priorizarlos. Puede evaluar cada oportunidad según los siguientes criterios:

Impacto potencial

¿En qué medida esta aplicación de IA contribuiría a su misión y objetivos estratégicos?

Considere tanto la magnitud del impacto potencial como el número de personas que se beneficiarían.

Coste

¿Cuáles son los costes estimados? Tanto los iniciales (p. ej., licencias de software, desarrollo, etc.) como los continuos (p. ej., mantenimiento, soporte, etc.).

Considere también los recursos y el personal que tiene actualmente disponible (y si podría necesitar contratar personal nuevo).  

Riesgo

¿Cuáles son los riesgos potenciales? (éticos, legales, reputacionales, operativos…)

Considere los riesgos relacionados con la privacidad, el sesgo, la precisión y la seguridad de los datos. 

Puedes anotar todas las ideas en una hoja de cálculo y asignarles una puntuación para cada criterio, lo que te permitirá identificar rápidamente las prioridades para tus primeros proyectos piloto de IA. Lo ideal sería encontrar ideas de alto impacto, bajo coste y bajo riesgo.

📋Plantilla

Hemos creado una plantilla de IA que podría ayudarte a seguir los pasos de esta hoja de ruta. Para ello, consulta la pestaña «OPORTUNIDADES».

Paso 3: Seleccionar las herramientas de IA adecuadas (selección de proveedores)

Una vez identificadas las oportunidades prioritarias de IA, el siguiente paso es elegir las herramientas y tecnologías adecuadas para hacer realidad esas ideas. Esto puede ser una tarea difícil, ya que el panorama de la IA es amplio (miles de herramientas y proveedores diferentes) y está en constante evolución. Esta sección ofrece una guía práctica para guiar este proceso.

Herramientas «no-code» vs. Desarrollos personalizados

Básicamente hay 3 opciones: 

1. Utilizar herramientas de IA listas para usar , sin necesidad de codificación (por ejemplo, ChatGPT).
2. Desarrollar herramientas de IA personalizadas pero utilizando modelos de IA existentes (por ejemplo, utilizando la API de OpenAI)
3. Entrenar modelos propios de IA desde cero y cree herramientas de IA personalizadas para esos modelos

Construir tus propias herramientas y modelos te da más flexibilidad y control, pero requiere muchos más recursos y no hay garantía de que obtengas mejores resultados (el entrenamiento de los modelos de IA podría salir mal, podrías abrir riesgos de seguridad inesperados, tu herramienta personalizada podría volverse obsoleta muy rápidamente si los proveedores comerciales siguen mejorando sus herramientas y modelos…). 

Para la mayoría de las organizaciones sin fines de lucro, la primera opción (empezar con plataformas sin código) es el enfoque recomendado. Permite probar soluciones de IA de forma rápida, económica y con un riesgo técnico mínimo. Siempre puede considerar un desarrollo personalizado más adelante si sus necesidades superan las capacidades de estas plataformas.

Consideraciones clave para la selección de herramientas

Funcionalidad

¿La herramienta realmente hace todo lo que necesitas que haga?

Esto incluye si la herramienta de IA tiene las características que necesita (por ejemplo, sitios web o documentos de investigación, creación de imágenes, ventana de contexto grande, resultados estructurados, gestión de equipo/acceso, API, etc.) y también si el modelo de IA es lo suficientemente inteligente para sus tareas. 

Facilidad de uso

¿Es la herramienta fácil de usar para su personal? ¿Podrán usarla eficazmente con una capacitación mínima?

Considere las habilidades técnicas de su equipo. También debe evaluar si será mejor para su organización usar una herramienta de IA multipropósito para la mayoría de las tareas (p. ej., ChatGPT) o varias herramientas de IA específicas que sean excelentes para ciertas tareas (p. ej., AdCreative para anuncios, Ideogram para creación de imágenes, Cursor para generación/optimización de código, Otter para reuniones, etc.).

Coste

¿Cuál es el coste total de propiedad?

El coste principal podría ser suscripciones fijas o costes variables (por ejemplo, el uso de la API). Pero también debe agregar el coste de capacitación, soporte, mantenimiento, posibles costos de integración, etc. Considere opciones gratuitas o de código abierto cuando estén disponibles.

Integraciones

¿La herramienta se integra con sus sistemas existentes (por ejemplo, CRM, plataforma de marketing por correo electrónico, base de datos, etc.) o al menos con plataformas de conector (por ejemplo, Zapier, Make, n8n, etc.)?

Si sus sistemas no están integrados, su personal dedicará más tiempo a tareas repetitivas de bajo valor (por ejemplo, copiar o cargar datos manualmente) y aumentará el riesgo de trabajar con datos antiguos o incompletos. 

Seguridad y privacidad de los datos

Asegúrese de que la herramienta cumpla con sus requisitos de seguridad y privacidad de datos, incluyendo el cumplimiento de las normativas pertinentes (RGPD, CCPA, HIPAA, etc.). Busque funciones como cifrado, controles de acceso y anonimización de datos.

Reputación y soporte del proveedor

Elija un proveedor de confianza con un historial comprobado de soporte técnico confiable. Lea reseñas, verifique sus índices de satisfacción del cliente y solicite referencias. Solicite también demostraciones o pruebas para probar las herramientas antes de comprar. 

Checklists

Puede ser interesante crear un «checklist» (lista de verificación) con todos los requisitos generales que todas tus herramientas de IA deben cumplir (regulaciones, integraciones, etc.) y tal vez agregar requisitos específicos para ciertos objetivos.

Prompt para generar un «checklist» personalizado

Eres un consultor de IA para organizaciones sin fines de lucro. Crea una lista de verificación completa para que una organización sin fines de lucro evalúe las herramientas de IA potenciales. La lista debe ayudarlos a evaluar si una herramienta se ajusta a sus necesidades y requisitos específicos. Ten en cuenta Nuestro Contexto y los Requisitos específicos mencionados a continuación.

# Áreas clave #

La lista de verificación debe incluir al menos las siguientes secciones:  
1. Funcionalidad  
2. Facilidad de uso, costo  
3. Integraciones  
4. Seguridad y privacidad de los datos  
5. Reputación del proveedor y soporte  

Si consideras que es útil, siéntete libre de agregar otros criterios o secciones que puedan ser relevantes para una organización sin fines de lucro en este proceso de toma de decisiones.

# Nuestro contexto #

> Nuestra misión:  
> Nuestros desafíos:  
> Nuestros objetivos:  
> Software que utilizamos:  
> Personas y habilidades con las que contamos:  
> Presupuesto disponible para proyectos de IA:  
> Consideraciones legales y éticas:  

# Requisitos #

1. Incluye preguntas o criterios específicos dentro de cada área que una organización sin fines de lucro debe considerar.  
2. La lista de verificación debe estar en un formato que permita una respuesta de 'Sí/No' o una escala de evaluación (por ejemplo, 1-5) para cada elemento.  

Ejemplo de «checklist»

1. Funcionalidad

• Características principales: ¿La herramienta ofrece funciones esenciales como soporte de investigación, creación de imágenes, grandes ventanas de contexto, resultados estructurados, gestión de equipos e integración de API?
• Inteligencia de tareas: ¿Es el modelo de IA lo suficientemente inteligente para manejar nuestras tareas específicas sin fines de lucro (por ejemplo, recaudación de fondos, coordinación de voluntarios)?
• Casos de uso especializados: ¿Hay funciones específicas adaptadas a nuestras necesidades (por ejemplo, análisis de donantes, planificación de eventos)?

2. Facilidad de uso

• Interfaz de usuario: ¿La herramienta es intuitiva y fácil de navegar para el personal?
• Necesidades de capacitación: ¿Cuánta capacitación se requiere para un uso efectivo?
• Tipo de herramienta: ¿Deberíamos optar por una herramienta todo en uno o varias herramientas especializadas para cubrir diferentes funciones?

3. Coste y propiedad total

• Modelo de precios: ¿Cuál es la estructura de costes (suscripción fija versus costos de API variables)?
• Costes ocultos: ¿Hay gastos adicionales por capacitación, soporte, mantenimiento o integraciones?
• Ajuste presupuestario: ¿La herramienta ofrece alternativas gratuitas o de código abierto que puedan satisfacer nuestras necesidades?

4. Integraciones

• Compatibilidad del sistema: ¿Puede la herramienta integrarse perfectamente con nuestros sistemas existentes (CRM, marketing por correo electrónico, bases de datos)?
• Plataformas de conector: ¿Admite la integración con plataformas como Zapier, Make o n8n?
• Impacto en el flujo de trabajo: ¿La integración reducirá el trabajo manual y las discrepancias de datos?

5. Seguridad y privacidad de los datos

• Cumplimiento normativo: ¿La herramienta cumple con GDPR, CCPA, HIPAA u otras regulaciones relevantes?
• Características de seguridad: ¿Existen características robustas como cifrado, controles de acceso y anonimización de datos?
• Políticas de datos: ¿Cuáles son las políticas del proveedor sobre el manejo de datos y la privacidad?

6. Reputación y soporte del proveedor

• Historial: ¿El proveedor tiene buena reputación y un historial comprobado de brindar soporte confiable?
• Comentarios de los clientes: ¿Otras organizaciones sin fines de lucro han proporcionado reseñas o testimonios positivos?
• Pruebas y demostraciones: ¿Existe la oportunidad de probar la herramienta antes de comprometerse?

7. Alineación de la misión e impacto

• Ajuste organizacional: ¿La herramienta se alinea con la misión y los objetivos a largo plazo de nuestra organización sin fines de lucro?
• Escalabilidad: ¿Puede la herramienta crecer con nuestra organización y adaptarse a las necesidades futuras?
• Impacto en la comunidad: ¿La herramienta ofrece funciones que mejoran nuestro impacto en la comunidad?

8. Consideraciones adicionales

• Preparación para el futuro: ¿La herramienta se actualiza periódicamente con nuevas funciones y mejoras?
• Personalización: ¿Se puede adaptar la herramienta para satisfacer nuestras necesidades operativas únicas?
• Comentarios de los usuarios: ¿Existe un mecanismo para la retroalimentación continua y la mejora de la herramienta?

📋Plantilla

Hemos creado una plantilla de IA que podría ayudarte a seguir los pasos de esta hoja de ruta. Para ello, consulta la pestaña «EQUIPO».

Paso 4: Lanzar pilotos de IA e iterar

Ha identificado oportunidades prometedoras de IA y seleccionado las herramientas adecuadas. Ahora es el momento de poner en marcha sus planes. La clave para una implementación exitosa de IA, especialmente para organizaciones sin fines de lucro con recursos limitados, es empezar poco a poco, aprender rápido e iterar. Aquí es donde entran en juego los proyectos piloto.

Beneficios de los proyectos piloto

Los proyectos piloto le permiten: 

• Validar suposiciones: pruebe si la herramienta de IA realmente funciona como se espera y ofrece los beneficios anticipados en su contexto específico.
• Identifique y aborde los problemas: descubra cualquier falla técnica, problema de datos, desafío de usabilidad o inquietud ética desde el principio, cuando son más fáciles y menos costosos de solucionar.
• Recopilar comentarios de los usuarios: recopile comentarios del personal y (cuando corresponda) de los beneficiarios para comprender sus experiencias con el sistema de IA e identificar áreas de mejora.
• Perfeccione su enfoque: utilice los conocimientos adquiridos en la prueba piloto para perfeccionar su estrategia de implementación, ajustar sus procesos y optimizar el rendimiento de la herramienta de IA.
• Generar confianza y aceptación: demostrar el valor de la IA a las partes interesadas y generar apoyo interno para una adopción más amplia.
• Minimizar el riesgo: Reducir los riesgos financieros y operativos asociados con una implementación de IA a gran escala. Un piloto fallido es mucho menos costoso que una implementación a gran escala fallida.

Selección de un proyecto piloto

Elija su primer proyecto piloto con cuidado. Debe ser un buen ejemplo del tipo de aplicación de IA que prevé utilizar más ampliamente, pero también debe tener un alcance manejable. A continuación, se presentan algunos criterios a considerar:

• Alto potencial de impacto: Seleccione un proyecto que, de tener éxito, tenga un impacto positivo y notable en el trabajo de su organización. Esto ayuda a generar impulso y a demostrar el valor de la IA.
• Riesgo bajo: El proyecto debe tener riesgos mínimos (privacidad de datos, preocupaciones éticas, impacto en la comunidad, etc.)
• Alcance manejable: Comience con un proyecto relativamente pequeño, bien definido y conciso. Evite proyectos demasiado ambiciosos que puedan verse empantanados por la complejidad. Un buen piloto se centra en un problema o tarea específica .
• Resultados medibles: Defina métricas claras y medibles para el éxito antes de iniciar el piloto. ¿Cómo sabrá si la herramienta de IA funciona eficazmente? ¿Qué datos recopilará para evaluar su rendimiento?

Medir, optimizar y (quizás) escalar

Un proyecto piloto debe ser un proceso iterativo :

1. Supervisar el rendimiento: realice un seguimiento periódico de sus métricas e identifique cualquier desviación de sus expectativas.
2. Recopilar comentarios: recopile comentarios del personal y los beneficiarios durante todo el piloto.
3. Documente las lecciones aprendidas: Registre lo aprendido durante el piloto, tanto los éxitos como los fracasos. Utilice estos aprendizajes para diseñar futuras iniciativas de IA y capacitar a su personal. 
4. Escalar (o no): Evalúe los resultados (métricas clave y retroalimentación cualitativa). Si el piloto tiene éxito, puede escalar la aplicación de IA a otras áreas de su organización. Si el piloto no tiene éxito, utilice lo aprendido para perfeccionar su enfoque o explorar soluciones de IA alternativas.

📋Plantilla

Hemos creado una plantilla de IA que podría ayudarte a seguir los pasos de esta hoja de ruta. Para ello, consulta la pestaña «EQUIPO».

Paso 5: Desarrollar Política Interna de IA

A medida que su organización sin fines de lucro comienza a implementar la IA, es fundamental establecer directrices y principios claros para su uso responsable y ético. Aquí es donde entra en juego una política de IA. 

Por qué es esencial tener una política de IA

• Protege su organización: una política de IA ayuda a mitigar los riesgos legales, éticos y de reputación asociados con la IA.
• Genera confianza: demuestra que está comprometido a utilizar la IA de una manera que se alinee con sus valores y sirva a los mejores intereses de su comunidad.
• Promueve la coherencia: una política de IA garantiza que la IA se utilice de forma coherente en toda la organización, lo que reduce el riesgo de enfoques ad hoc o inconsistentes.

Elementos clave de una política de IA

Su política de IA debe adaptarse al contexto, la misión y los tipos de aplicaciones de IA que utiliza su organización. Sin embargo, la mayoría de las políticas de IA deben incluir los siguientes elementos clave:

1. Principios y objetivos clave
2. Instrucciones de uso
3. Casos de uso prohibidos
4. Herramientas (permitidas y/o prohibidas, proceso de aprobación…)
5. Gobernanza interna y equipos
6. Capacitación

Otras plantillas, ejemplos y guías relacionadas

Si tienes tiempo, te recomendamos consultar otras políticas y directrices de IA para inspirarte en tu propio documento. Aquí mencionamos algunas buenas:

• Política de uso de IA generativa (política real de CDT)
• Directrices de IA generativa (política real de Techsoup)
• Política de uso aceptable de inteligencia artificial (plantilla genérica para organizaciones sin fines de lucro)
• Política de uso aceptable de la IA generativa (directrices genéricas para organizaciones sin fines de lucro)
• Centro de recursos de IA para organizaciones sin fines de lucro (incluye plantillas, guías y videos útiles)

Paso 6: Crear base de conocimientos de IA («Biblioteca de IA»)

La Biblioteca de IA es un documento dinámico (o conjunto de documentos) que evoluciona con el tiempo a medida que su organización adquiere experiencia con la IA. Es un lugar para almacenar las mejores prácticas, las lecciones aprendidas y recursos útiles. Promueve el intercambio de conocimientos, la coherencia, la eficiencia y el aprendizaje continuo.

Componentes clave

Su Biblioteca de IA probablemente debería incluir los siguientes componentes:

Mejores indicaciones

• Indicaciones que han funcionado bien para tareas específicas. Quizás podrías dividirlas por departamento o etiquetarlas para que sean más fáciles de encontrar. 
• Ejemplos de indicaciones que no funcionaron bien y por qué.
• Consejos para elaborar indicaciones efectivas.

Fuentes de datos confiables

• Bases de datos o documentos internos (por ejemplo, datos de CRM, propuestas de subvenciones…).
• Conjuntos de datos disponibles públicamente (por ejemplo, datos gubernamentales, datos de investigación, etc.).
• Información sobre la calidad de los datos y posibles sesgos.

Materiales de formación recomendados

• Cursos en línea
• Artículos y vídeos relevantes.
• Boletines, conferencias y comunidades recomendadas.
• Materiales y plantillas de capacitación interna.
• Su política de IA (y cualquier política relacionada).

Herramientas y plataformas de IA aprobadas:

• Enlaces al sitio web y la documentación de la herramienta.
• Información sobre licencias y costes.
• Información de contacto (soporte oficial y experto interno) 

Lecciones aprendidas:

• ¿Qué funcionó bien?
• ¿Qué no funcionó bien?
• ¿Qué harías diferente la próxima vez?
• ¿Algún desafío o beneficio inesperado?

Plataforma

Elige una plataforma para tu biblioteca de IA que sea fácil de acceder y usar para tu equipo. Por lo tanto, probablemente sea mejor usar la misma herramienta que ya usas para compartir conocimientos. Algunas opciones incluyen:

• Documentos compartidos (por ejemplo, Google Docs, Microsoft Word)
• Herramienta de gestión de proyectos (por ejemplo, Notion, Asana, Trello)
• Página wiki interna o intranet

Es importante que la Biblioteca se pueda actualizar fácilmente para que siga siendo relevante y útil. Puedes permitir que cualquier usuario la edite (y realizar un seguimiento de los cambios) o quizás otorgar permisos de edición únicamente a tu Oficial de IA o al Equipo Central de IA.

Plantilla: Hoja de ruta de IA

Como se ha mencionado en lecciones anteriores, hemos creado una plantilla de IA que puede ayudarte a seguir los pasos de esta hoja de ruta.

El enlace de arriba te invitará a copiar el archivo (se creó con Hojas de Cálculo de Google, por lo que necesitarás una cuenta de Google). Después, el nuevo archivo te pertenecerá. Podrás editarlo como quieras y nadie más podrá acceder a él hasta que configures tus preferencias para compartir.

Esta plantilla tiene “ejemplos falsos” (que no provienen de una organización real), pero pueden darte algunas ideas útiles para implementarlos en tu propia organización.