Cómo introducir la inteligencia artificial en una organización no técnica, paso a paso, sin perder el enfoque humano.
Como consultor IA, uno de los retos más enriquecedores es trabajar con organizaciones que no provienen del mundo tecnológico. Este artículo resume mi experiencia liderando un proceso de mentoría y transformación digital para una asociación del tercer sector en el País Vasco, con más de 40 servicios y 500 profesionales dedicados a la intervención social.
El Punto de Partida: Mucho Conocimiento, Poco Tiempo
La organización generaba una cantidad enorme de documentación: planificaciones anuales, memorias trimestrales, actas de reunión, proyectos individualizados de intervención, informes de seguimiento… Todo este conocimiento estaba disperso en documentos de Word, PDFs y bases de datos SQL.
El equipo directivo tenía una intuición clara: «Sabemos que la IA puede ayudarnos, pero no sabemos por dónde empezar ni qué herramientas usar». Mi rol como consultor IA fue exactamente ese: traducir el potencial de la inteligencia artificial a soluciones concretas y accionables para su contexto.
La Metodología: QUÉ antes de CÓMO
Un error común en la adopción de IA es empezar por las herramientas. «¿Deberíamos usar ChatGPT? ¿Power BI? ¿Automatizar con Make?». Estas preguntas son prematuras si primero no respondemos: ¿Qué problema queremos resolver?
Diseñé un proceso de 8 encuentros donde el equipo —trabajadores sociales, psicólogos, educadores, coordinadores— fue protagonista:
- Mapeo de necesidades: Identificamos qué documentos genera cada área y qué tareas consumen más tiempo.
- Definición de «Elementos Comunes»: El propio equipo categorizó sus necesidades en 12 ejes: resúmenes, automatización, análisis, evaluación, sugerencias, etc.
- Asignación de herramientas: Solo después de entender el QUÉ, propuse el CON QUÉ: NotebookLM, Power Automate, Power BI).
- Formación en prompting: Enseñar a «hablar» con la IA de forma efectiva, usando la estructura ROL + CONTEXTO + TAREA + FORMATO.
- Pilotos reales: Implementación de casos de uso concretos con documentos reales de la organización.
Resultados Tangibles
En menos de dos meses, el equipo pasó de «no saber qué es un prompt» a:
- Crear un «Asesor de Normativa» con NotebookLM donde pueden consultar decretos y leyes de forma instantánea.
- Diseñar flujos de automatización de recordatorios para vencimientos de contratos y certificados.
- Generar tablas estructuradas a partir de 40 planificaciones en PDF, listas para visualizar en Power BI.
- Comprender la diferencia entre herramientas de análisis documental (NotebookLM) y agentes de acción (Copilot, Gems).
Lecciones Aprendidas como Consultor IA
1. La resistencia no es al cambio, es a la incertidumbre
Cuando las personas entienden exactamente qué va a pasar y cómo les va a beneficiar, la resistencia desaparece. Mi trabajo no fue «convencer», sino demostrar con ejemplos reales que funcionan con sus propios documentos.
2. Menos herramientas, más profundidad
Es tentador mostrar 10 herramientas diferentes. Pero para equipos no técnicos, es mejor dominar 3-4 herramientas clave (NotebookLM, Power Automate, Power BI) que conocer superficialmente 15.
3. La IA como «traductor», no como «mago»
El mayor valor que aporta la IA en este contexto no es «hacer magia», sino traducir información desestructurada (texto) a formatos que otras herramientas pueden consumir (tablas, datos). Esta metáfora fue clave para que el equipo entendiera el flujo de trabajo.
Próximos Pasos
La mentoría continúa con foco en:
- Análisis predictivo: Usar los datos históricos de intervenciones para identificar patrones de éxito.
- Chatbots internos: Crear asistentes con Copilot Studio para resolver dudas frecuentes de RRHH y normativa.
- Escalado: Replicar los pilotos exitosos a los 40 servicios de la organización.
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Si tu empresa u organización quiere explorar cómo la inteligencia artificial puede optimizar sus procesos sin perder el enfoque humano, puedo ayudarte. Mi metodología está diseñada para equipos no técnicos que quieren resultados tangibles, no promesas abstractas.
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