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Cuando tu CTO, CDO o un proveedor te proponga un piloto de Inteligencia Artificial, estas son las preguntas que debes hacer antes de firmar. No son técnicas. Son estratégicas. Imprímelo y llévalo a tu próxima reunión.
Si la respuesta es vaga ("mejorar procesos", "automatizar", "aumentar eficiencia"), la respuesta es no. Un buen piloto apunta a una decisión específica que hoy toma una persona específica con información imperfecta. Si no se puede nombrar, no está listo.
Exige un KPI numérico, un baseline actual y una meta. No "ahorro estimado", "satisfacción" ni "adopción": un número antes y un número después. Si tu equipo no puede comprometer esa métrica, no están listos para ejecutarlo.
Toda IA se equivoca. La pregunta real es: ¿cuánto cuesta cada error? ¿Quién lo detecta? ¿Quién lo corrige? Si la respuesta es "no debería equivocarse", ese proyecto tiene riesgo de fondo y costo regulatorio ocultos.
El 80% de los pilotos de IA en LatAm se estancan no por la IA — se estancan por los datos. Pregunta: ¿están integrados? ¿están actualizados? ¿quién es el dueño? Si la respuesta incluye "primero hay que limpiar", ese trabajo es el 60% del costo. Inclúyelo en el presupuesto desde el inicio.
Un piloto sin dueño interno muere. No el CTO, no el CIO, no un comité. Una persona con nombre, apellido y 20% de su tiempo bloqueado para esto durante 12 semanas. Si nadie puede tomarlo, el piloto no debe empezar.
Dos escenarios. Si funciona: ¿cómo lo escalamos y cuánto cuesta? Si no funciona: ¿qué aprendimos y cómo lo apagamos sin drama? Un piloto sin plan de salida es un proyecto camuflado. Exige el plan escrito antes de aprobar.
Si el piloto toca el trabajo diario de alguien — y casi siempre lo toca —, esas personas deben saberlo, entenderlo y colaborar. Un piloto exitoso técnicamente que el equipo sabotea no es exitoso. Pregunta al sponsor: ¿a quiénes ya hablaron? La respuesta revela la madurez real.
Datos personales, propiedad intelectual, decisiones automatizadas con impacto sobre terceros. Pregunta: ¿el jurídico ya lo revisó? ¿tenemos contrato de procesamiento de datos con el proveedor? ¿dónde se almacena la data? Si no hay respuesta clara, ese riesgo aterriza en tu escritorio, no en el del CTO.
¿Los datos quedan en su plataforma? ¿Podemos exportar el modelo entrenado? ¿Qué pasa si ellos suben el precio el año 2? Pilotos baratos que crean dependencia cara son el error clásico. Exige un plan de salida técnica desde el inicio.
Esta es la pregunta que realmente importa. Si tu respuesta es "preferiría que no me pregunten", el piloto tiene un problema de honestidad narrativa. Un buen piloto produce aprendizaje independientemente del resultado, y ese aprendizaje puedes defenderlo frente a cualquiera. Si no puedes defender el fracaso, no estás aprobando un piloto: estás apostando.
Siguiente paso
Revisar un proyecto concreto en 20 minutos con alguien que ha visto 180+ funciones en LatAm suele ahorrar meses de iteración. Sin venta. Sin compromiso.
© 2026 Mario Andrés Pino Corona · marioandres.cl