METODOLOGIA
IMPACT AI™: adoptar IA amb evidències, no amb demos
De la curiositat per la IA a una adopció mesurable, governada i sostenible.
IMPACT AI™ és la manera com acompanyem una organització des de la primera conversa sobre IA fins que la fa servir en els seus processos, en mesura el resultat i la governa sense dependre de nosaltres. Sis fases, cadascuna tancada amb un gate: una pregunta de control, unes evidències mínimes i una decisió documentada. Una reunió, un taller o un prototip són activitats; superar un gate exigeix evidència.
No comencem per quina eina d'IA fer servir. Comencem pel negoci, el problema, el procés, les persones, les dades i el resultat esperat. La tecnologia arriba després.
Sis fases, sis gates de decisió
Fase 1 · IDENTIFY
Gate G1: Entenem el problema i les oportunitats?
Entendre el negoci com el viu qui el fa
Parlem amb la direcció, però sobretot amb les persones que fan la feina cada dia. Aquí és on apareixen les friccions reals i les oportunitats que no surten en un organigrama.
- Entrevistes sobre estratègia, clients, operacions, informació, decisions i excepcions: el que hauria de passar i el que passa de debò.
- Mapatge lleuger de cada procés: usuaris, entrades, activitats, dades, sortides, indicadors i punts de dolor.
- Inventari de la IA que ja es fa servir, també la integrada en aplicacions.
- Cada oportunitat, com a hipòtesi verificable: «si apliquem aquesta capacitat sobre aquest procés, podríem millorar aquest resultat per a aquest usuari».
- Encara sense triar eina ni proveïdor.
Lliurable: AI Opportunity Canvas™ i Process & Pain Map™
Fase 2 · MEASURE
Gate G2: L'empresa està preparada?
Mesurar la preparació amb evidències, no amb una opinió
Establim el punt de partida amb l'AI Readiness Index™, que avalua sis dimensions: estratègia, processos, dades, tecnologia, persones, i govern i risc. Cada puntuació es basa en evidències; el que no es pot comprovar es registra com a «no verificat». La dimensió de dades la mesurem amb les especificacions UNE 0077 (govern), 0078 (gestió) i 0079 (qualitat), avaluades amb la UNE 0080, i el marc DAMA-DMBOK.
- AI Readiness Index™: sis dimensions avaluades amb evidències.
- Maduresa de les dades segons la UNE 0080 i les àrees de DAMA-DMBOK: qualitat, metadades, dades mestres, seguretat, arquitectura…
- Bretxes crítiques i riscos que bloquejarien un pilot.
- Accions habilitadores, i un sponsor que entén què cal corregir.
Lliurable: AI Readiness Index™ i bretxes per tancar
MEASURE EN DETALL
AI Readiness Index™: sis dimensions
Avaluem cada dimensió amb evidències. Quan no hi ha evidència, es registra com a «no verificat» en lloc de suposar.
Estratègia
Objectius, sponsor i capacitat de decisió i d'inversió.
Processos
Digitalització, estabilitat, indicadors i automatització existent.
Dades
Disponibilitat, qualitat, accés i propietat, mesurats amb la UNE 0080.
Tecnologia
Aplicacions, integració, núvol i eines d'IA en ús.
Persones
Competències, ús actual de la IA, resistència i capacitat de canvi.
Govern i risc
Privadesa, seguretat, control i supervisió.
Cinc nivells de preparació
- ExploradorComençar petit i formar.
- IniciatQuick wins amb acompanyament.
- PreparatActivar els casos prioritaris.
- AdoptantConsolidar i ampliar.
- EscalableCartera de casos i escalat.
LA DIMENSIÓ DE DADES
Els nivells de maduresa de les dades
Segons la UNE 0080, cada procés de govern, gestió i qualitat de les dades assoleix un nivell de maduresa. Així és cada nivell i això és el que cal per passar al següent.
Realitzat
Els processos de dades s'executen, però de manera reactiva i depenent de persones concretes.
Per pujar de nivell: Identificar les dades crítiques, nomenar responsables i aplicar les primeres regles.
Gestionat
Els processos es planifiquen i se'n fa el seguiment en àrees o projectes concrets, amb responsables identificats.
Per pujar de nivell: Definir un model corporatiu: polítiques, rols i processos comuns per a tota l'organització.
Establert
Els processos estan estandarditzats i documentats per a tota l'organització.
Per pujar de nivell: Mesurar-los amb indicadors, objectius i llindars, i analitzar les causes de les desviacions.
Predictible
Els processos es gestionen amb indicadors quantitatius i el seu resultat és previsible.
Per pujar de nivell: Instaurar la millora contínua i la innovació en els processos de dades.
Innovador
Millora contínua: les dades es gestionen per obtenir-ne el màxim valor i s'adapten a nous objectius.
Per pujar de nivell: Mantenir el nivell i estendre'l a nous dominis, dades i iniciatives d'IA.
Fase 3 · PRIORITIZE
Gate G3: Quin cas mereix començar?
Triar bé per on començar
Puntuem cada oportunitat per valor, viabilitat, adopció, esforç i risc. La puntuació no substitueix el criteri professional: obliga a una conversa estructurada i deixa escrites les raons. Prioritzem quick wins de curta durada que aportin valor visible al negoci i plantegem cada cas com un MVP: l'abast mínim que permet validar la hipòtesi amb dades reals abans d'invertir-hi més.
- Scoring d'1 a 5 en valor, viabilitat, adopció, esforç i risc, amb les raons documentades.
- Business case lleuger: volum i cost actuals (mesurats o estimats) i millora esperada com a hipòtesi, no com a promesa.
- Quick wins de poques setmanes, plantejats com a MVP i amb KPIs de pilot definits.
- Reunió amb 3–5 finalistes i decisió del sponsor: GO, GO condicionat, PARK o NO GO.
Lliurable: AI Opportunity Portfolio™ i decisió GO / NO GO
Fase 4 · ACTIVATE
Gate G4: La solució demostra valor?
Pilotar amb control, no amb fe
El cas prioritzat es converteix en aprenentatge i evidència real. La formació va lligada al cas, amb tasques del mateix procés, no com un curs desconnectat. El pilot té un abast controlat, es governa des del primer dia i no «funciona» perquè una demo impressioni: funciona si compleix els KPIs definits.
- Disseny del cas per escrit: problema, usuari, flux actual, solució, dades, abast, KPIs, riscos i responsable.
- Formació aplicada: conceptes imprescindibles, límits de la IA i revisió humana, validada amb una tasca real.
- Pilot Charter abans de començar: hipòtesi, usuaris, durada, mètriques, criteri d'èxit i condició d'aturada.
- Registre del pilot: ús, incidències, opinions dels usuaris, KPIs i ajustos.
- Decisió amb evidència: adoptar, iterar o aturar.
Lliurable: Use Case Canvas™, Pilot Charter i resultat mesurat
ACTIVATE EN DETALL
Com sabem si el projecte està tenint èxit
A més dels comitès, cada pilot té el seu Pilot Charter i el seu propi quadre de control, amb mesures definides abans de començar.
Comitès de seguiment
- Comitè de direcció: decisions, prioritats i riscos.
- Comitè operatiu: avenç, incidències i propers passos.
- Decisions registrades a cada gate.
Pilot Charter
- Hipòtesi, abast, usuaris i durada acordada.
- Mètriques i criteri d'èxit fixats abans de començar.
- Dependències i condició d'aturada.
Control del quick win
- Línia de base mesurada abans de començar.
- KPIs de negoci: hores, errors, cost per operació, vendes.
- Criteri d'èxit revisat a cada comitè.
Control del projecte
- Termini, cost i abast respecte del que s'ha planificat.
- Qualitat: encert de les respostes o de les prediccions.
- Registre d'ús, incidències i opinions dels usuaris.
Fase 5 · CONSOLIDATE
Gate G5: Es fa servir i genera resultat?
Que es faci servir i que continuï funcionant
Una solució que funciona però que ningú no fa servir no aporta res. En aquesta fase integrem el canvi en la manera real de treballar, assignem responsables, controlem els riscos i mesurem el resultat. Si el cas no es fa servir, primer busquem la barrera; després parlem d'escalar.
- Adoption Plan: persones i champions, procés futur, formació, suport, comunicació i seguiment.
- Supervisió humana: què produeix la IA, què revisa una persona i quins llindars obliguen a escalar.
- AI Governance Lite™: responsable, usuaris, dades, riscos, controls i revisió, sense burocràcia innecessària.
- Success Dashboard amb indicadors d'ús, eficiència, negoci, adopció i risc.
Lliurable: Adoption Plan, AI Governance Lite™ i Success Dashboard
CONSOLIDATE EN DETALL
De pilot a manera de treballar
L'adopció exigeix ús real i resultat observat. Aquestes són les peces que deixem funcionant.
Adoption Plan
- Usuaris afectats, champions i responsables.
- Quin pas del procés canvia i quines excepcions hi ha.
- Formació, suport, comunicació i seguiment.
Supervisió humana
- Què produeix la IA i què revisa una persona.
- Quines decisions es poden automatitzar i quines no.
- Llindars d'escalat i responsable del resultat final.
AI Governance Lite™
- Finalitat, responsable de negoci i usuaris.
- Dades, riscos i controls: revisió, permisos i seguretat.
- Moment i responsable de cada revisió.
Success Dashboard
- Ús: usuaris actius, freqüència i tasques.
- Eficiència i negoci: temps, cost, errors, qualitat, conversió.
- Adopció i risc: ús sostingut, incidències i revisions humanes.
Fase 6 · TRANSFER
Gate G6: Pot continuar l'empresa?
La nostra feina acaba quan tu tens el control
La transferència no és una reunió final amb un document. Apliquem shadow i reverse shadow: primer el teu equip treballa al nostre costat mentre nosaltres operem; després el teu equip opera i nosaltres l'acompanyem i el supervisem, fins que pot continuar sol.
- Shadow: el teu equip acompanya el nostre en l'operació i en cada decisió.
- Reverse shadow: el teu equip opera i nosaltres supervisem i resolem dubtes.
- Capacitat per perfils: direcció, responsable del cas, usuaris i perfil tècnic.
- AI Action Plan™: backlog prioritzat, capacitats de dades, formació, controls i properes fites.
- Nova mesura de la preparació, comparada amb el punt de partida, i tancament amb el sponsor.
Lliurable: AI Action Plan™ i full de ruta
TRANSFER EN DETALL
Shadow i reverse shadow
Transferim el coneixement treballant junts, no amb un manual al final del projecte.
Operem nosaltres
Construïm i operem la solució, amb el teu equip informat des del principi.
Shadow
El teu equip treballa al nostre costat: veu com operem, decidim i resolem incidències.
Reverse shadow
El teu equip opera i nosaltres supervisem, corregim i responem dubtes.
Control total
El teu equip opera sol, amb documentació, backlog i full de ruta. Continuem disponibles si ens necessites.
Sis principis que no negociem
Negoci abans que tecnologia
No proposem eines abans d'entendre l'objectiu i el procés.
Evidència abans que opinió
Separem fets observats, percepcions i hipòtesis.
Valor i adopció
Un cas tècnicament viable que ningú farà servir no és prioritari.
Risc proporcional
Controls adequats al risc i a la mida de l'empresa, sense burocràcia.
Experimentar abans d'escalar
Provem hipòtesis amb abast acotat i KPI.
Transferir
Cada intervenció augmenta la capacitat interna. Res de dependència.
PREGUNTES FREQÜENTS
Preguntes freqüents
Respostes directes al que més ens pregunten.
Quant dura un projecte amb IMPACT AI™?
Depèn de l'abast. Les primeres fases són curtes, i els quick wins es plantegen per donar resultats en poques setmanes. El calendari es fixa en arrencar el projecte.
Cal passar per totes les fases?
Entrem en el punt en què es troba cada organització. Si ja tens els casos prioritzats, per exemple, comencem per Activate amb els controls de les fases anteriors.
Com mesureu la maduresa de les dades?
Amb les especificacions UNE 0077, 0078 i 0079, avaluades segons la UNE 0080, i el marc DAMA-DMBOK, completats amb la preparació tecnològica, les persones i el govern de la IA.
Què és un quick win a IMPACT AI™?
Un cas de curta durada, plantejat com a MVP, que aporta un valor visible i mesurable al negoci i valida la hipòtesi abans d'invertir-hi més.
Què és un gate?
El tancament de cada fase: una pregunta de control, unes evidències mínimes i una decisió documentada del sponsor. No es passa de fase per haver fet reunions o tallers, sinó per tenir evidència.
Què passa si el pilot no dona el resultat esperat?
Es decideix amb dades: adoptar, iterar o aturar. Un NO GO també és un resultat útil: evita invertir en el que no funciona i deixa aprenentatge i capacitat a l'empresa.
Com és la formació?
Aprendre aplicant. La formació recorre totes les fases i es fa sobre els casos i les tasques de la mateixa empresa, inclosos els límits de la IA i la revisió humana. Al final, cada participant ha de poder explicar el cas, executar-lo i saber quan no s'ha de refiar del resultat.
Què vol dir shadow i reverse shadow?
Dues etapes de la transferència: en shadow, el teu equip acompanya el nostre mentre opera; en reverse shadow, el teu equip opera i nosaltres supervisem, fins que té el control.
Comencem pel diagnòstic?
Una primera conversa de 30 minuts, sense compromís.