Cómo medir la adopción de la IA en su equipo

Para medir la adopción de la IA en su equipo, siga cuatro tipos de cifras: preparación (capacitación y firma de la política), uso (con qué frecuencia se usan las herramientas aprobadas), valor (tiempo ahorrado y calidad en tareas reales) y riesgo (incidentes y preguntas sobre la política). Establezca un punto de partida antes de comenzar, mantenga una lista corta de indicadores y revísela cada mes para poder actuar según lo que observe.

A continuación le mostramos cómo ponerlo en práctica, sin necesidad de un equipo de datos.

¿Por qué es difícil medir la adopción de la IA?

Las herramientas de IA se usan en momentos breves: un borrador rápido de correo, un resumen antes de una reunión, una fórmula corregida en dos minutos. Esos momentos pasan desapercibidos con facilidad. Además:

• Algunas personas usan mucho la IA, pero no lo mencionan.
• Otras inician sesión una vez, obtienen una respuesta pobre y dejan de usarla.
• Los inicios de sesión, por sí solos, no indican si el trabajo mejoró.

Por eso una sola cifra nunca es suficiente. Necesita un conjunto pequeño que cubra el panorama completo.

¿Qué debe medir antes de empezar?

Establezca un punto de partida en la semana previa al inicio de la capacitación. Sin él, no podrá demostrar avances.

1. Elija de tres a cinco tareas reales por equipo. Por ejemplo, redactar una respuesta a un cliente, preparar un informe semanal o resumir un documento largo.
2. Mida cuánto tardan. Pida a algunas personas que anoten cuánto tiempo les toma cada tarea durante una semana.
3. Haga una encuesta breve. Cinco preguntas, en una escala de 1 a 5: ¿Qué tan seguro se siente usando herramientas de IA? ¿Con qué frecuencia las usa? ¿Sabe qué información puede compartir? ¿Cree que la IA podría ayudarle en su trabajo? ¿Qué se lo impide?

¿Cuáles son los cuatro tipos de indicadores de adopción de la IA?

1. Preparación: ¿las personas están listas?

• Porcentaje del equipo que completó la capacitación básica en IA.
• Porcentaje que firmó la política de uso de IA.
• Porcentaje que completó su ruta de aprendizaje por rol.
• Puntaje promedio en los cuestionarios, para detectar temas que no se entendieron.

La preparación es lo más fácil de medir y lo primero que mejora. Si es baja, nada más avanzará.

2. Uso: ¿las personas realmente usan la IA?

• Usuarios activos por semana de las herramientas aprobadas, como proporción del equipo. La mayoría de las cuentas empresariales de Microsoft Copilot, ChatGPT, Claude o Gemini ofrecen a los administradores informes básicos de uso.
• Cuántos días por semana usan la IA las personas, en promedio.
• Para qué tareas la usan, según una encuesta mensual breve.
• El uso de las instrucciones compartidas de su biblioteca de instrucciones.

Analice el uso por equipo, no solo el total. Un equipo entusiasta puede ocultar a tres que nunca empezaron.

3. Valor: ¿el trabajo está mejorando?

• Tiempo por tarea, en comparación con su punto de partida.
• Horas ahorradas por semana, según lo que informan las propias personas.
• Indicadores de calidad que su equipo ya mide: satisfacción del cliente, tiempo de primera respuesta, errores en informes, trabajo repetido.
• Ejemplos concretos: cada mes, una breve historia de algo en lo que ayudó la IA.

Sea honesto con estas cifras. Si la IA ahorra tiempo en la redacción pero las personas dedican ese tiempo a corregir errores, la ganancia real es menor. Es útil saberlo.

4. Riesgo: ¿se está usando de forma segura?

• Número de incidentes informados, como datos personales pegados en una herramienta no aprobada.
• Número de preguntas sobre la política. Una cantidad saludable significa que las personas piensan antes de actuar.
• Uso de herramientas no aprobadas, si su equipo de TI puede verlo.

Unos pocos incidentes informados no son un fracaso. Cero informes en un equipo grande a menudo significa que las personas no están informando. Según la Ley 25 de Quebec, las empresas deben registrar los incidentes de confidencialidad que involucren información personal, por lo que un hábito claro de notificación le ayuda a cumplir con esa obligación.

¿Cómo crear un tablero simple de adopción de la IA?

Limítelo a una página. Un buen tablero inicial tiene de seis a ocho cifras:

1. Capacitación básica completada (%).
2. Política firmada (%).
3. Ruta por rol completada (%).
4. Usuarios activos por semana (%).
5. Nivel de confianza promedio (de 1 a 5).
6. Horas ahorradas en promedio por persona por semana.
7. Tiempo en dos tareas clave frente al punto de partida.
8. Incidentes informados este mes.

Muestre cada cifra por equipo y compárela con el mes anterior. Las tendencias importan más que cualquier valor aislado.

¿Con qué frecuencia debe revisar la adopción de la IA?

Una vez al mes funciona bien para la mayoría de los equipos. Cada semana genera demasiado ruido y cada trimestre es demasiado lento para corregir problemas. En cada revisión, hágase tres preguntas:

• ¿Qué equipo está atrasado y por qué? Hable con ellos antes de suponer.
• ¿Qué uso está ahorrando más tiempo? Compártalo con los demás equipos.
• ¿Apareció algún riesgo? Actualice la capacitación o la política si es necesario.

¿Cómo se ve el avance en los primeros 90 días?

Cada equipo es diferente, pero un patrón común es el siguiente:

• Mes 1: las cifras de preparación suben rápido a medida que las personas terminan la capacitación y firman la política. El uso comienza, pero de forma desigual.
• Mes 2: el uso semanal se estabiliza. Empieza a ver qué tareas ahorran tiempo real y qué equipos necesitan ayuda adicional.
• Mes 3: el tiempo ahorrado en tareas clave se hace visible frente a su punto de partida, y los niveles de confianza aumentan. Es un buen momento para compartir los resultados con la dirección.

Si el uso baja después del primer mes, es normal. Reactívelo con instrucciones nuevas para cada rol y demostraciones breves en equipo de lo que está funcionando.

¿Qué debe evitar al medir la adopción de la IA?

• Vigilar las instrucciones individuales. Leer lo que escribe cada persona daña la confianza y puede generar problemas de privacidad. En Quebec, este tipo de supervisión puede requerir una evaluación de privacidad. Use cifras por equipo y encuestas, y consulte con su responsable legal o de privacidad.
• Clasificar a las personas. Las tablas de posiciones llevan a las personas a iniciar sesión solo para aparentar. Concéntrese en equipos y tareas.
• Perseguir solo el uso. Mucho uso con malos resultados no es un éxito.
• Medir demasiado. Si preparar el tablero toma un día, se dejará de preparar.

¿Cómo puede ayudarle Team Tutor AI a medir la adopción?

Team Tutor AI mide por usted el aspecto de preparación: quién terminó la capacitación básica, quién completó su ruta por rol, los resultados de los cuestionarios y quién firmó su política de uso de IA, todo por equipo. También realiza breves consultas sobre confianza y tiempo ahorrado, para que pueda crear su tablero mensual sin hojas de cálculo y dedicar su tiempo a los equipos que necesitan ayuda.