Lista de comprobación: preparación y estrategia de IA

🎯 Evaluación de la base

⬜️ 1. Identificad entre 3 y 5 problemas concretos en los que la IA podría tener un impacto medible 

Documentad retos concretos como «cada solicitud de subvención nos lleva 20 horas» o «perdemos al 30 % de los donantes nuevos». Incluid las métricas de referencia actuales para poder medir la mejora después de implementar la IA.

⬜️ 2. Mapead vuestras fuentes de datos existentes y su calidad actual 

Enumerad todas las bases de datos, hojas de cálculo y sistemas que contienen información de donantes, métricas de programas y datos operativos. Anotad cuáles son digitales, cuáles necesitan limpieza y cuáles están conectados entre sí.

⬜️ 3. Calculad el coste real de vuestros procesos manuales que más tiempo consumen 

Identificad vuestras 5 tareas repetitivas principales y calculad su coste real (horas de personal × tarifa por hora). Esto ayuda a justificar la inversión en IA y a priorizar qué procesos automatizar o mejorar primero.

⬜️ 4. Documentad las métricas de referencia de los procesos que queréis mejorar 

Registrad el rendimiento actual: correos por semana, tasas de respuesta de donantes, tasas de éxito en subvenciones, horas por informe. Sin estas cifras de partida, no podréis demostrar el valor de la IA ante financiadores o la junta directiva.

👥 Preparación del equipo

⬜️ 5. Identificad a vuestra persona impulsora de IA y dadle autoridad explícita 

Elegid a alguien con curiosidad por la tecnología que tenga al menos un 10 % de su tiempo liberado para este papel. Dadle capacidad de decisión para herramientas de menos de 100 USD al mes y acceso directo a la dirección.

⬜️ 6. Encuestad al personal para identificar quién adopta la IA con entusiasmo y quién es escéptico 

Enviad una encuesta anónima que pregunte por el interés en la IA, las preocupaciones y el nivel actual de comodidad con la tecnología. Usad los resultados para emparejar a los entusiastas con los escépticos y abordar directamente los miedos concretos.

⬜️ 7. Aseguraos de que todo el mundo entiende qué es la IA 

Impartid formación a todo vuestro personal que cubra los conceptos básicos de la IA, muestre ejemplos reales de ONG y desmienta mitos. Valorad también ofrecer formación breve o guías escritas a otras personas implicadas (junta directiva, voluntariado, personal externo, etc.)

⬜️ 8. Cread un plan de gestión del cambio con una comunicación clara 

Desarrollad mensajes que aborden las preocupaciones sobre la seguridad laboral, hagan hincapié en la supervisión humana y destaquen cómo la IA hará el trabajo más significativo al reducir las tareas tediosas.

📋 Marco de políticas

⬜️ 9. Cread una política breve de uso de IA con qué hacer y qué no hacer de forma concreta 

Incluid ejemplos concretos: «SÍ usar la IA para primeros borradores de cartas de agradecimiento. NO introducir números de tarjeta de crédito de donantes.» Hacedla fácil de escanear con viñetas, no con párrafos densos.

⬜️ 10. Definid qué categorías de datos nunca pueden entrar en sistemas de IA 

Cread una «lista roja»: cuentas bancarias, historiales médicos, estatus migratorio, tarjetas de crédito, contraseñas… 

⬜️ 11. Estableced reglas claras de atribución para el contenido generado con IA 

Especificad cuándo hay que declarar el uso de IA. Por ejemplo: siempre en el contenido publicado, opcional en documentos internos. Cread un texto estándar de transparencia como «Con ayuda de IA, revisado y editado por nuestro equipo.»

⬜️ 12. Actualizad los formularios de consentimiento para cubrir el tratamiento de datos con IA

Añadid una cláusula sencilla: «Podemos usar herramientas de IA para atenderte mejor, siempre con supervisión humana.» Revisadla con asesoría legal, sobre todo si atendéis a poblaciones vulnerables.

⬜️ 13. Estableced un plan de respuesta ante incidentes por fallos de la IA

Documentad a quién avisar, quién redacta las correcciones y qué texto usar para las disculpas. Incluid procedimientos tanto para fallos técnicos como para preocupaciones éticas.

🚀 Planificación de la implementación

⬜️ 14. Seleccionad 1 o 2 proyectos piloto de bajo riesgo 

Identificad vuestras «oportunidades fáciles de alto valor» para generar impulso. Elegid algo como borradores para redes sociales o resúmenes de reuniones. Evitad empezar con tareas de cara a los donantes o legalmente sensibles.

⬜️ 15. Implicad a las personas beneficiarias en el proceso de planificación de la IA

Si la IA va a afectar a la prestación de servicios, recoged las opiniones de las personas atendidas mediante grupos focales o encuestas. Su perspectiva es crucial para una implementación ética y para lograr aceptación.

⬜️ 16. Desarrollad un plan de vuelta atrás por si el piloto falla

Documentad cómo volver a los procesos anteriores, quién toma esa decisión y cómo comunicarla. Esto reduce la ansiedad a la hora de probar nuevos enfoques.

🔧 Preparación técnica

⬜️ 17. Cread un marco de evaluación de proveedores

Desarrollad criterios que incluyan: calidad de la política de privacidad, condiciones de propiedad de los datos, transparencia de precios, descuentos para ONG y capacidad de exportar los datos. Exigid una puntuación antes de cualquier compra.

⬜️ 18. Auditad el software existente en busca de funciones de IA ocultas

Comprobad si vuestro CRM, plataforma de correo o herramientas de Microsoft/Google ya incluyen IA. Puede que ya estéis pagando por funciones que no estáis usando.

⬜️ 19. Aseguraos de que los acuerdos con proveedores protegen vuestros datos

Aseguraos de que los contratos especifican que vosotros sois propietarios de vuestros datos, que podéis eliminarlos a petición vuestra y que los proveedores no los usarán para entrenar modelos sin permiso. Conseguid estas condiciones por escrito.

⬜️ 20. Auditad el software existente en busca de funciones de IA ocultas

Comprobad si vuestro CRM, plataforma de correo o herramientas de Microsoft/Google ya incluyen IA. Puede que ya estéis pagando por funciones que no estáis usando.

⬜️ 21. Auditad el software existente en busca de funciones de IA ocultas

Comprobad si vuestro CRM, plataforma de correo o herramientas de Microsoft/Google ya incluyen IA. Puede que ya estéis pagando por funciones que no estáis usando.

⬜️ 22. Designad quién puede aprobar y comprar herramientas de IA

Cread un proceso de aprobación sencillo. Por ejemplo: las herramientas de menos de 100 USD al mes necesitan la aprobación de la persona impulsora, las de más de 100 USD necesitan la aprobación de dirección. Esto evita tanto la parálisis como el gasto sin control.

🔐 Gestión de riesgos

⬜️ 23. Identificad los mayores riesgos específicos de vuestra misión y población atendida

Enumerad preocupaciones propias: ¿podrían las respuestas de la IA traumatizar a personas vulnerables? ¿Podrían los mensajes automatizados resultar culturalmente insensibles? Abordad estas cuestiones antes de que se conviertan en problemas.

⬜️ 24. Estableced una responsabilidad clara sobre los resultados de la IA

Documentad quién es responsable si la IA causa algún daño: quién hace las correcciones, quién se comunica con las personas afectadas y quién decide los cambios en el sistema.

⬜️ 25. Vigilad la evolución del marco regulatorio de la IA

Asignad a alguien el seguimiento mensual de las novedades en regulación de IA, sobre todo las que afectan a las ONG. Suscribíos a boletines relevantes de personas expertas en IA y en derecho.

📊 Medición y aprendizaje

⬜️ 26. Definid indicadores clave (KPI) concretos para vuestras iniciativas de IA

Fijad objetivos medibles: «reducir el tiempo de redacción de subvenciones en un 30 %» o «aumentar la retención de donantes en un 15 %.» Seguid tanto las métricas de eficiencia como los indicadores de calidad cada mes.

⬜️ 27. Recoged opiniones de todos los grupos implicados

Encuestad al personal cada mes, a los donantes cada trimestre y a las personas beneficiarias después de cualquier interacción asistida por IA. Incluid tanto valoraciones cuantitativas como comentarios abiertos.

⬜️ 28. Cread un proceso para compartir los éxitos con IA entre departamentos

Programad sesiones mensuales o trimestrales de «demostración de IA» en las que los equipos muestren sus logros. Grabadlas para el personal que no pueda asistir. Los ejemplos entre compañeros convencen más que las órdenes desde arriba.

⬜️ 29. Planificad actualizaciones periódicas a la junta directiva sobre el progreso de la IA

Programad informes trimestrales que incluyan métricas, lecciones aprendidas y recomendaciones estratégicas. Incluid tanto los éxitos como los retos para dar credibilidad.

⚡ Optimizaciones avanzadas (opcional)

⬜️ 30. Realizad auditorías independientes de IA

Una vez que la IA esté integrada en procesos críticos, contratad a personas expertas externas para auditar sesgos, seguridad y eficacia.

⬜️ 31. Evaluad el impacto medioambiental de vuestro uso de IA

Calculad la huella de carbono de la computación en la nube y el procesamiento de IA. Valorad comprar compensaciones de carbono o elegir proveedores de hosting sostenibles para alinearos con vuestros valores de sostenibilidad.

⬜️ 32. Desarrollad modelos de IA personalizados para necesidades organizativas específicas

Después de dominar las herramientas estándar, valorad el ajuste especializado de modelos con vuestro propio contenido.