DiscoveryFast
Enterprise AI Services
Propuesta Comercial Confidencial
AI Maturity Assessment
& Advisory
Diagnóstico estratégico de madurez en Inteligencia Artificial — hoja de ruta hacia el valor real
01 — Objetivo de la Evaluación
¿Para qué sirve el AI Maturity Assessment?
Antes de invertir un solo dólar en inteligencia artificial, su organización necesita saber exactamente dónde está, qué le falta y qué debe hacer primero. Sin este diagnóstico, el riesgo de fracaso es superior al 80%.
🎯
Claridad estratégica
Saber exactamente en qué nivel de madurez está cada área de la organización y qué brecha existe entre el estado actual y el estado objetivo con IA.
💰
Inversión inteligente
Evitar gastar en tecnología cuando el problema real es de datos, talento o gobernanza. Priorizar las iniciativas con mayor ROI según el contexto real de la organización.
🛡️
Reducción de riesgo
Identificar riesgos regulatorios, de seguridad y de gobernanza antes de que se conviertan en incidentes. Implementar controles desde el inicio, no como remediación.
⚠️ La realidad de los proyectos de IA empresarial — datos reales
87%
de proyectos de IA no llegan a producción
Gartner, 2024
73%
fracasan por problemas de calidad de datos, no de tecnología
MIT Sloan, 2023
$4.5M
costo promedio de una brecha de datos en Latinoamérica
IBM Cost of Data Breach, 2024
3.5×
más ROI obtienen empresas con estrategia IA vs. las que improvisan
McKinsey Global AI Survey, 2024
La causa raíz del fracaso no es la tecnología. El estudio de McKinsey (2024) sobre 1,000+ empresas reveló que las organizaciones que fallan en IA comparten tres características: no tienen una estrategia clara de datos, carecen de gobernanza sobre sus modelos y no han formado a su talento. Estas tres brechas se identifican y se resuelven con un AI Maturity Assessment antes de que cuesten millones.
02 — Nuestro Marco
Cómo medimos su posición real en IA
No evaluamos si tienen ChatGPT instalado. Evaluamos si su organización tiene las condiciones estructurales para que la IA genere valor real, sostenible y seguro. Hay una diferencia enorme entre ambas cosas.
¿Dónde está su organización hoy?
Nivel 1 · Inicial
Experimentos aislados en algunos equipos, sin presupuesto ni estrategia definida. La IA depende de la iniciativa individual, no de la organización.
Mayor riesgo
Nivel 2 · Emergente
Hay pilotos activos y apoyo ejecutivo incipiente, pero sin arquitectura de datos, sin gobernanza y sin modelo operativo para escalar.
Más común en Latam
Nivel 3 · Operacional
IA integrada en procesos específicos con responsables claros. Hay métricas, pero la escala es limitada y la gobernanza aún informal.
Punto de inflexión
Nivel 4 · Escalada
IA funcionando en múltiples áreas con ROI demostrado. Equipos capacitados, plataforma LLMOps activa y portafolio de iniciativas gestionado.
ROI demostrado
Nivel 5 · Transformacional
La IA es parte del ADN operativo. Decisiones automatizadas, modelos propios y ventaja competitiva sostenible basada en capacidades IA únicas.
Ventaja duradera
📍 El assessment determina en cuál nivel está hoy su organización — y cuál es el camino más corto al siguiente
Los 6 pilares que determinan si una organización puede escalar IA con éxito
🎯
Estrategia
¿Existe una visión clara de IA alineada al negocio con presupuesto y criterios de priorización?
🗄️
Datos
¿Los datos son accesibles, confiables y están en condiciones de alimentar modelos de IA?
⚙️
Tecnología
¿El stack técnico soporta LLMOps, observabilidad y despliegue seguro de modelos en producción?
⚖️
Gobernanza
¿Existen políticas, controles y trazabilidad para operar IA de forma responsable y auditable?
👥
Talento
¿La organización tiene los perfiles, la cultura y la formación para operar y adoptar IA?
💰
Valor de Negocio
¿Cada iniciativa IA está conectada a un objetivo de negocio con ROI medible desde el día 1?
03 — Resumen Ejecutivo
¿Por qué es urgente evaluar su madurez en IA?
Las organizaciones que no conocen su posición actual en IA toman decisiones de inversión incorrectas — sobreinvirtiendo en tecnología sin tener los fundamentos de datos y gobernanza, o subestimando la brecha de talento que frenará cualquier iniciativa.
El AI Maturity Assessment de DiscoveryFast entrega en 3 semanas un diagnóstico preciso de las 5 dimensiones críticas de madurez, una hoja de ruta priorizada y quick wins con ROI cuantificado.
Duración
3 semanas
Diagnóstico completo end-to-end
Dimensiones evaluadas
5 áreas
Estrategia, Datos, Tech, Talento, Gobernanza
Entregables
4 docs
Informe, Roadmap, Quick Wins, Presentación
02 — El Desafío
Los obstáculos que frenan la adopción de IA
-
🎯
Sin estrategia clara de IA
Iniciativas aisladas sin alineación al negocio generan proyectos piloto que nunca escalan y presupuestos desperdiciados.
-
🗄️
Infraestructura de datos insuficiente
El 73% de los proyectos de IA fallan por calidad de datos, no por tecnología. Sin datos limpios y accesibles, no hay IA que funcione.
-
⚖️
Ausencia de gobernanza y cumplimiento
Sin políticas de uso responsable de IA, las empresas se exponen a riesgos regulatorios, sesgos y pérdida de confianza del cliente.
-
👥
Brecha de talento crítica
No es solo falta de data scientists — es falta de líderes que entiendan IA y equipos operativos que puedan trabajar con herramientas inteligentes.
03 — Punto de Partida
Antes de evaluar hay que alinear
El error más común en proyectos de IA es comenzar a implementar sin que los líderes hayan acordado hacia dónde van. El assessment comienza con una sesión de alineación ejecutiva obligatoria — sin ella, el diagnóstico no tiene norte.
🎯
Objetivo de Negocio
¿Qué resultado de negocio específico y medible queremos lograr con IA? No "ser más innovadores" — sino "reducir costo de atención 40% en 12 meses".
🔭
Visión IA
¿Cómo se ve la organización en 2–3 años operando con IA? La visión define el destino — sin ella, cada iniciativa IA compite por recursos sin criterio claro de prioridad.
📦
Objetivos de Producto
¿Qué capacidades IA específicas necesita el negocio? Cada objetivo de producto conecta una brecha operacional con una solución IA concreta y un KPI de éxito.
💎
Definición de Valor
¿Cómo sabremos que la IA está generando valor real? Definimos las métricas de éxito antes de empezar — no después. Sin baseline, no hay ROI demostrable.
⚠️
La participación de ejecutivos e interesados no es opcional — es el factor #1 de éxito
Los proyectos de IA fracasan cuando los objetivos los define solo el área técnica. La estrategia de IA debe ser co-construida entre el negocio, TI, operaciones y el liderazgo ejecutivo. Sin este acuerdo desde el inicio, cada equipo optimiza para su propio objetivo — y la IA queda como un experimento técnico sin impacto en el negocio.
Quiénes deben participar
- → CEO / Gerente General
- → CFO / Director Financiero
- → COO / Director de Operaciones
- → CTO / Director de Tecnología
- → Dueños de proceso clave
En qué momento
- → Sesión kick-off (Día 1)
- → Vision Workshop (Días 3–4)
- → Validación Story Maps (Día 8)
- → Priorización backlog (Día 14)
- → Presentación final (Día 21)
Qué se decide en conjunto
- → Objetivo de negocio #1
- → Visión IA a 3 años
- → Procesos prioritarios
- → Criterios de éxito (ROI)
- → Iniciativas del backlog
04 — Qué evaluamos
Las 5 dimensiones del AI Maturity Model
Nuestro modelo está basado en los frameworks de Gartner, MIT CISR y McKinsey AI Readiness, adaptado a la realidad empresarial latinoamericana. Cada dimensión se evalúa en una escala del 1 al 5 mediante entrevistas, revisión documental y encuestas cuantitativas.
🎯 Dimensión 1 — Estrategia & Visión IA
¿La IA está en el plan de negocio?
Lo que revisamos
- → Existencia y calidad del roadmap IA
- → Alineación con objetivos de negocio
- → Presupuesto asignado a IA
- → Casos de uso priorizados y criterios
- → Métricas de éxito definidas (ROI)
Cómo lo medimos
- → Entrevista CEO/CDO/CTO (60 min)
- → Revisión del plan estratégico 2025–2026
- → Encuesta a 5–8 líderes de área
- → Análisis de iniciativas IA activas
Niveles de madurez
- 1 Inicial: Sin estrategia IA definida
- 2 Explor.: Experimentos aislados
- 3 Definido: Roadmap aprobado
- 4 Gestión.: KPIs de IA medidos
- 5 Optimiz.: IA en el core del negocio
🗄️ Dimensión 2 — Datos & Infraestructura
¿Sus datos están listos para la IA?
Lo que revisamos
- → Catálogo y gobernanza de datos
- → Calidad, completitud y consistencia
- → Datos estructurados vs. no estructurados
- → Pipelines ETL/ELT operativos
- → Capacidad de ingesta en tiempo real
- → Historial y volumen disponible
Cómo lo medimos
- → Entrevista Data Engineer/Arquitecto
- → Revisión de arquitectura de datos
- → Auditoría de muestra de datasets
- → Test de accesibilidad de datos
Niveles de madurez
- 1 Inicial: Datos en silos, sin gobierno
- 2 Explor.: DWH básico, sin catálogo
- 3 Definido: Pipelines documentados
- 4 Gestión.: Data quality automatizado
- 5 Optimiz.: Data mesh / real-time listo
⚙️ Dimensión 3 — Tecnología & Herramientas IA
¿Tienen el stack para escalar?
Lo que revisamos
- → Infraestructura cloud/on-prem para IA
- → LLMs y modelos en producción
- → Herramientas MLOps / LLMOps
- → RAG y bases de datos vectoriales
- → APIs de IA integradas al negocio
- → Observabilidad y monitoreo de modelos
Cómo lo medimos
- → Entrevista CTO/Arquitecto de Soluciones
- → Inventario de herramientas IA activas
- → Revisión de arquitectura técnica
- → Demo de sistemas en producción
Niveles de madurez
- 1 Inicial: Solo herramientas genéricas
- 2 Explor.: Pilotos con APIs de LLMs
- 3 Definido: Modelos en producción
- 4 Gestión.: LLMOps + monitoreo activo
- 5 Optimiz.: Multi-modelo + fine-tuning
👥 Dimensión 4 — Talento & Cultura IA
¿Su gente puede operar con IA?
Lo que revisamos
- → Perfiles IA internos (roles, seniority)
- → Programas de formación y upskilling
- → Cultura de adopción tecnológica
- → Resistencia al cambio organizacional
- → Liderazgo habilitado para decisiones IA
Cómo lo medimos
- → Encuesta anónima a 20–30 personas
- → Entrevista CHRO/VP Personas
- → Revisión org chart y JDs técnicos
- → Entrevistas a usuarios finales
Niveles de madurez
- 1 Inicial: Sin perfiles IA internos
- 2 Explor.: 1–2 perfiles técnicos aislados
- 3 Definido: Equipo IA + capacitación
- 4 Gestión.: AI Champions por área
- 5 Optimiz.: Cultura IA transversal
⚖️ Dimensión 5 — Gobernanza & Ética IA
¿Operan con IA de forma segura y auditable?
Lo que revisamos
- → Políticas de uso responsable de IA
- → Control de acceso a modelos y datos
- → Trazabilidad de decisiones automatizadas
- → Gestión de sesgos y alucinaciones
- → Cumplimiento regulatorio (GDPR, CCPA)
- → Proceso de aprobación de nuevas IA
Cómo lo medimos
- → Entrevista Legal/Compliance/CISO
- → Revisión de políticas documentadas
- → Auditoría de sistemas IA en producción
- → Verificación de logs y trazabilidad
Niveles de madurez
- 1 Inicial: Sin políticas, riesgo alto
- 2 Explor.: Reglas informales
- 3 Definido: Políticas documentadas
- 4 Gestión.: Auditoría continua
- 5 Optimiz.: AI Governance platform activa
🔄 Dimensión 6 — Procesos & Operaciones IA
¿Sus procesos están listos para la IA?
🗺️
Nuestra metodología diferenciadora: Story Mapping + Vision Workshop
No solo auditamos documentos — facilitamos un Story Mapping con los equipos para visualizar el flujo real de cada proceso de negocio end-to-end. Luego corremos un Vision & Objectives Workshop para alinear dónde quiere llegar la organización con IA en cada proceso. El resultado es un mapa de oportunidades concreto, co-construido con el cliente.
Lo que hacemos
- 🗺️ Story Mapping de 3–5 procesos core
- 🎯 Vision Workshop — objetivos IA por proceso
- 🔍 Identificación de pasos automatizables
- 📊 Análisis de tiempos, costos y errores actuales
- 🤖 Mapeo de oportunidades IA por etapa
- ⚡ Priorización por impacto en el negocio
Formato de trabajo
- → Sesión Story Mapping (3h, presencial o remoto)
- → Participantes: dueños de proceso + operaciones
- → Vision Workshop (2h) con C-Suite
- → Entrevistas complementarias COO/Directores
- → Revisión de BPM/documentación existente
Niveles de madurez
- 1 Inicial: Procesos manuales sin documentar
- 2 Explor.: Digitalizados, sin IA
- 3 Definido: Story Maps documentados
- 4 Gestión.: IA integrada en procesos clave
- 5 Optimiz.: Procesos autónomos con IA
04 — Cómo lo hacemos
Metodología: 4 fases en 3 semanas
Combinamos entrevistas estructuradas, encuestas cuantitativas y revisión documental para obtener un diagnóstico objetivo — no basado en percepciones sino en evidencia. Basado en los frameworks de Gartner AI Maturity Model, MIT CISR Digital Maturity y McKinsey AI Readiness Framework.
1
Kick-off & Entrevistas
8–12 entrevistas con C-Suite, TI, RRHH, Legal y áreas de negocio. Encuesta anónima a 20–30 colaboradores.
Días 1–5
›
2
Análisis & Scoring
Puntuación 1–5 por dimensión con evidencias. Benchmarking vs. industria y mejores prácticas regionales.
Días 6–12
›
3
Roadmap & Quick Wins
Matriz impacto/esfuerzo. Iniciativas priorizadas a 30/90/180 días con ROI estimado por iniciativa.
Días 13–18
›
4
Presentación C-Suite
Workshop de 3 horas con liderazgo: hallazgos, debate de prioridades y aprobación de hoja de ruta.
Día 21
05 — Entregables
Lo que recibirá su organización
Al finalizar el assessment, su organización contará con cuatro entregables accionables — no un informe que termina en un cajón.
1
Informe de Diagnóstico de Procesos
Entregable principal
Documentación detallada del estado actual de cada proceso evaluado — cómo se encontró, qué hace bien, dónde falla y por qué. Incluye el Story Map resultante y el resultado del Vision Workshop.
- ✓ Story Map de cada proceso core (as-is)
- ✓ Estado actual: tiempos, costos, tasa de error por etapa
- ✓ Cuellos de botella y pasos candidatos a IA
- ✓ Visión acordada del proceso futuro (to-be con IA)
- ✓ Score de madurez por proceso (1–5) con evidencias
- ✓ Benchmarking vs. industria por proceso
Ejemplo de hallazgo documentado
Proceso: Atención al Cliente
Estado actual: 78% manual · 4.2h promedio resolución · 23% reprocesos
Visión IA: Agente IA resuelve 60% sin intervención humana · <10 min resolución
Score actual: 1.8
Potencial: 4.0
2
Backlog de Oportunidades de Negocio con IA
Accionable inmediato
Lista priorizada de todas las oportunidades de implementar IA en sus procesos — en formato backlog listo para sprint planning. Cada oportunidad tiene estimado de ROI, esfuerzo técnico y dependencias.
- ✓ Mínimo 10–15 oportunidades identificadas y descritas
- ✓ Clasificadas por: impacto en negocio · esfuerzo · urgencia
- ✓ ROI estimado por oportunidad (ahorro tiempo/costo)
- ✓ Dependencias técnicas y de datos identificadas
- ✓ Stack tecnológico recomendado por oportunidad
- ✓ Formato entregado en Jira / Excel / Notion (a elección)
Ejemplo de item del backlog
#OPP-03 · Automatización de onboarding
Impacto: Alto
Esfuerzo: Medio
ROI est.: $45K/año
Plazo: 8 semanas
Stack: LangChain + RAG + Claude · Dependencia: CRM integrado
3
Plan de Implementación de Gobernanza IA
Reducción de riesgo
No basta con identificar oportunidades — cada iniciativa IA necesita un marco de gobierno para operar de forma segura, auditable y regulatoriamente compliant. Este plan es el primer paso para implementar CortexGovernor™ en su organización.
- ✓ Políticas de uso responsable de IA (plantilla lista para firmar)
- ✓ Matriz de riesgos IA por proceso e iniciativa
- ✓ Definición del AI Governance Committee (roles y responsabilidades)
- ✓ Proceso de aprobación para nuevas iniciativas IA
- ✓ Controles mínimos: acceso, trazabilidad, auditoría
- ✓ Hoja de ruta de cumplimiento regulatorio (GDPR, ISO 42001)
Incluye: quick start CortexGovernor™
- 🛡️ Configuración inicial de políticas
- 🔒 Control de acceso a LLMs
- 📋 Primeras reglas de prompt monitoring
- ⚖️ Comité IA — agenda primera sesión
Valor adicional incluido en el plan Profesional
4
Plan de Observabilidad & Monitoreo IA
Operación continua
Las iniciativas IA no se despliegan y se olvidan — necesitan monitoreo continuo. Este plan define qué medir, cómo alertar y cómo actuar cuando un modelo falla, alucina o degrada su rendimiento en producción.
- ✓ KPIs de observabilidad definidos por iniciativa IA
- ✓ Dashboard de monitoreo LLMOps (métricas, costos, calidad)
- ✓ Alertas configuradas: alucinaciones, latencia, anomalías
- ✓ Proceso de re-entrenamiento / ajuste cuando el modelo degrada
- ✓ Reporte de salud IA mensual para el negocio
- ✓ Integración con CortexGovernor™ para trazabilidad end-to-end
Métricas que monitorearemos
- 📊 Tasa de alucinaciones por modelo
- ⏱️ Latencia promedio de respuesta
- 💰 Costo por query / por proceso
- ✅ Score de calidad de outputs
- 🔐 Intentos de prompt injection
- 📈 Adopción por área de negocio
5
Impact Map — Mapa de Impacto IA
⭐ Diferenciador DiscoveryFast
El Impact Map conecta los objetivos de negocio con los actores, los impactos esperados y los entregables de IA — en un solo diagrama que todos entienden, desde el CEO hasta el equipo técnico. Es la brújula que guía qué construir y por qué.
Ejemplo: Impact Map — Iniciativa IA Atención al Cliente
Objetivos
Persona
Impacto en el cliente
Impacto en el negocio
Entregables
Incrementar rentabilidad del servicio de IA en 5%
→
👤 Cliente Final
→
Resuelve consultas
sin esperar
→
Reducción de
costo operativo
→
🤖 Agente IA
multicanal
Controla su consumo
fácilmente
→
Reducción
de quejas
→
📊 Dashboard
autoservicio
Accede a ofertas
personalizadas
→
Incremento
de conversión
→
🎯 Motor de
recomendaciones IA
🧑💼 Asesor de Negocios
→
Aprueba solicitudes
más rápido
→
Mejora de
atención al cliente
→
✅ Aprobaciones
desde cualquier lugar
Ve datos del cliente
en tiempo real
→
Reducción de
errores operativos
→
📋 RAG sobre
historial y políticas
💡 Se genera un Impact Map por cada iniciativa priorizada en el Backlog de Oportunidades — co-construido con el cliente en el Vision Workshop
6
Story Map del Proceso — Flujo As-Is y To-Be con IA
Visibilidad del proceso real
Por cada proceso evaluado se produce un Story Map — el flujo completo del usuario a través del proceso, paso a paso, con los puntos de dolor actuales y las oportunidades de IA mapeadas en cada etapa. Es el artefacto que alinea negocio y tecnología sobre qué construir y en qué orden.
Ejemplo: Story Map — Proceso de Atención al Cliente (As-Is → To-Be con IA)
📥 Recepción
🔍 Clasificación
💬 Resolución
✅ Cierre
📊 Seguimiento
AS-IS (estado actual)
Cliente llama o escribe por email
⏱ Espera promedio: 45 min
Agente asigna manualmente categoría
⏱ 15 min · 23% error
Agente busca respuesta en docs
⏱ 2–4h · reprocesos 18%
Agente cierra ticket manualmente
⏱ 10 min por ticket
Reporte mensual manual en Excel
⏱ 8h/mes · datos tardíos
TO-BE (con IA — objetivo)
🤖 Agente IA recibe en cualquier canal
⚡ Respuesta inmediata 24/7
🤖 IA clasifica y prioriza auto
⚡ <1 seg · 97% precisión
🤖 RAG resuelve el 60% sin agente
⚡ <2 min · escala a humano si necesario
🤖 Cierre y encuesta automáticos
⚡ CSAT en tiempo real
🤖 Dashboard FinOps en tiempo real
⚡ ROI visible diariamente
Priorización por entrega (Sprint Planning)
Sprint 1
Agente IA canal web + clasificación automática
Sprint 2
RAG sobre base de conocimiento + escalado inteligente
Sprint 3
Dashboard FinOps + cierre automático + CSAT en tiempo real
7
Opportunity Tree + Product Backlog de Oportunidades IA
Del mapa al backlog accionable
Del Impact Map se construye el Opportunity Tree — una jerarquía que conecta los objetivos de negocio con las oportunidades de producto y las soluciones IA concretas. El resultado final es un Product Backlog de Oportunidades con visión de producto, alineado a objetivos de negocio, listo para priorizar en sprint planning.
🌳 Opportunity Tree (ejemplo)
Objetivo: Reducir costo de atención 40%
Oportunidad: Automatizar resolución de consultas simples
→ Agente IA multicanal (WhatsApp, web, Teams)
→ RAG sobre FAQs y políticas internas
→ Escalado inteligente a agente humano
Oportunidad: Reducir tiempo de aprobaciones
→ Motor de decisión IA para aprobaciones rutinarias
→ Dashboard de aprobaciones móvil
📋 Product Backlog de Oportunidades (ejemplo)
Oportunidad / Visión
Valor
Esfuerzo
Agente IA atención
Obj: reducir 40% tickets manuales
Alto
Medio
RAG base de conocimiento
Obj: respuesta en <2 min vs 4h actual
Alto
Bajo
Motor de aprobaciones IA
Obj: aprobar 70% sin intervención humana
Medio
Medio
Dashboard FinOps IA
Obj: visibilidad ROI por iniciativa
Alto
Bajo
Cada ítem incluye: visión de producto · objetivo de negocio · KPI de éxito · stack sugerido · dependencias
8
Tablero FinOps — Medición de Valor IA
ROI visible desde el día 1
No basta con implementar IA — hay que demostrar su valor financiero. El Tablero FinOps define exactamente cómo se va a medir el retorno de cada iniciativa IA: qué métricas, qué baseline, qué herramienta y quién reporta. Se diseña durante la evaluación y se activa en el primer sprint.
💰 Métricas de Costo
- → Costo por query LLM ($/mes)
- → Costo por proceso automatizado
- → Horas humanas ahorradas × tarifa
- → Reducción de reprocesos
- → TCO vs. solución manual
📈 Métricas de Valor
- → Tiempo de ciclo del proceso (antes/después)
- → Tasa de resolución automática (%)
- → NPS / satisfacción del cliente
- → Ingresos atribuibles a IA
- → Velocidad de adopción por área
⚖️ Métricas de Riesgo
- → Tasa de alucinaciones detectadas
- → Incidentes de seguridad IA
- → Cobertura de gobernanza (%)
- → SLA de disponibilidad del modelo
- → Alertas FinOps por overspend
Ejemplo: Ficha FinOps por Iniciativa
Iniciativa
Baseline actual
Meta 90 días
ROI estimado
Medido con
Agente IA soporte
4.2h / ticket
<20 min / ticket
$48K/año
CortexGovernor™ + CRM
RAG conocimiento
2–4h búsqueda manual
<2 min respuesta
$22K/año
LLMOps Dashboard
9
Roadmap Ejecutivo de Oportunidades + Roadmap de Adopción IA
Visión 12 meses
Dos roadmaps complementarios: el Roadmap Ejecutivo muestra cuándo y en qué orden se implementan las oportunidades del backlog con su impacto en negocio. El Roadmap de Adopción IA muestra cómo evoluciona la organización desde su nivel de madurez actual hacia el objetivo — personas, procesos y tecnología en paralelo.
📊 Roadmap Ejecutivo de Oportunidades de Negocio
Iniciativa
Q1 · 30 días
Q2 · 90 días
Q3 · 180 días
Q4 · 365 días
🛡️ Gobernanza IA
Políticas + CortexGovernor™
Riesgo controlado
🗄️ Catálogo de datos
Inventario + calidad
Fundamento IA
🤖 Agente IA soporte
MVP + piloto 1 canal
$48K ahorro/año
Escalar a 3 canales
+60% automatización
📚 RAG conocimiento
Implementar + entrenar
$22K ahorro/año
⚡ Automatización ops
Diseño + piloto
3 procesos clave
Escalar + medir ROI
Operación autónoma
ROI acumulado est.
$0
$28K
$70K
$140K+
🚀 Roadmap de Adopción IA — Personas, Procesos y Tecnología
Fase 1 · 0–30 días
Consciencia
👥 Personas
- → Taller IA para liderazgo
- → Designar AI Lead interno
- → Comunicación interna IA
⚙️ Procesos
- → Story Maps completados
- → Backlog priorizado
- → Políticas IA firmadas
🖥️ Tecnología
- → CortexGovernor™ activo
- → LLMOps básico
- → Catálogo de datos
Fase 2 · 30–90 días
Piloto
👥 Personas
- → Formación AI Champions
- → 2–3 equipos piloto activos
- → Feedback loop semanal
⚙️ Procesos
- → Proceso piloto con IA activo
- → KPIs baseline medidos
- → Revisión FinOps mensual
🖥️ Tecnología
- → Agente IA MVP lanzado
- → RAG implementado
- → Dashboard FinOps activo
Fase 3 · 90–180 días
Escalar
👥 Personas
- → Upskilling 50%+ del equipo
- → AI CoE formado
- → ROI presentado al board
⚙️ Procesos
- → 3+ procesos con IA en prod.
- → Automatización >40%
- → Comité IA operativo
🖥️ Tecnología
- → Multi-agente escalado
- → Observabilidad completa
- → ROI medido: $70K+
Fase 4 · 180–365 días
Optimizar
👥 Personas
- → Cultura IA transversal
- → AI Engineer contratado
- → Certificaciones internas
⚙️ Procesos
- → Procesos autónomos con IA
- → Mejora continua activa
- → Nuevos casos de uso
🖥️ Tecnología
- → Fine-tuning modelos propios
- → IA en core del negocio
- → ROI medido: $140K+
10
Business Dashboard — Medición de Impacto y Valor IA
⭐ Para el C-Suite
El Business Dashboard traduce las métricas técnicas de IA al idioma del negocio — sin jerga de data science. Diseñado para que el CEO, CFO y COO puedan responder en 30 segundos: "¿Está generando valor nuestra inversión en IA?". Mide cuatro dimensiones críticas: impacto en el negocio, calidad del proceso, velocidad de entrega y adopción.
💰
Impacto en Negocio
- → ROI acumulado por iniciativa
- → Ahorro en costos operativos
- → Ingresos atribuibles a IA
- → NPS antes vs. después
⚙️
Calidad del Proceso
- → Tasa de error antes / después
- → % automatización por proceso
- → Reprocesos eliminados
- → CSAT por canal atendido
🚀
Time to Market
- → Ciclo de entrega por sprint
- → Tiempo proceso actual vs. con IA
- → Velocidad aprobación de decisiones
- → Lead time por tipo de solicitud
👥
Adopción IA
- → % usuarios activos por área
- → Queries por día (volumen uso)
- → Cobertura de procesos con IA
- → Madurez actual vs. objetivo
Vista ejecutiva — Business Dashboard IA · Junio 2026
ROI acumulado
$70K
↑ +$42K vs. Q1
Calidad proceso
94%
↑ +18pp vs. baseline
Time to market
−68%
4.2h → 20 min / caso
Adopción IA
63%
3 de 5 áreas activas
Madurez IA por proceso
Atención al cliente
3.9 / 5
Gestión documental
1.6 / 5
Datos alimentados por CortexGovernor™ · Actualización en tiempo real
05 — Inversión
Paquetes según su alcance
Esencial
$4,500
pago único
- ✓ Diagnóstico 3 áreas
- ✓ Informe ejecutivo
- ✓ 3 Quick Wins
- ✓ 1 sesión de presentación
- – Benchmarking industria
- – Roadmap 180 días
⭐ Más popular
Profesional
$8,900
pago único
- ✓ Diagnóstico 5 dimensiones completas
- ✓ Informe completo 40 págs.
- ✓ 5+ Quick Wins con ROI
- ✓ Benchmarking vs. industria
- ✓ Roadmap 30/90/180 días
- ✓ Presentación C-Suite
Enterprise
Custom
a convenir
- ✓ Todo lo del plan Profesional
- ✓ Múltiples unidades de negocio
- ✓ Acompañamiento 60 días post-entrega
- ✓ Workshop de liderazgo IA
- ✓ Gobernanza IA incluida
- ✓ Integración CortexGovernor™
06 — Por qué DiscoveryFast
No somos consultores genéricos. Implementamos.
🛡️
CortexGovernor™ — plataforma propia
Somos los únicos en Latam con una plataforma propietaria de AI Governance. No vendemos teoría — tenemos el software.
⚡
Desarrollo con Claude Code
Usamos Claude Code de Anthropic en cada proyecto — entregamos 3× más rápido con la misma calidad enterprise.
🏗️
Stack completo sin intermediarios
Strategy + Implementation + Governance en un solo equipo. Sin coordinar múltiples proveedores.
🎓
Equipo certificado & especializado
Certificaciones en AI Governance, LLMOps y Enterprise Architecture. No generalistas — especialistas en IA enterprise.
07 — Próximos Pasos
Del acuerdo al diagnóstico en 21 días
1
Sesión de Alineación
30 min con su equipo para definir alcance y stakeholders
2
Propuesta Final
Enviamos propuesta ajustada en 48h
3
Kick-off
Inicio del diagnóstico — semana 1
4
Entrega
Informe + Roadmap + Presentación ejecutiva