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4 dimensiones | 13 criterios evaluados | 5 minutos

Autoevaluación IA corporativa

Evalúa la madurez agéntica de tu organización en 4 dimensiones. Recibirás tu diagnóstico personalizado al instante.

ASSESSMENT MADUREZ AGÉNTICA 0%

Punto de partida 0/13

Pregunta 1 de 13

1/13

¿Cuál es el nivel de claridad de tu organización sobre el potencial de la IA Agéntica?

A No tenemos claridad; aún estamos explorando qué es la IA Agéntica B Tenemos una comprensión básica, pero sin casos de uso definidos C Hemos identificado 2–3 casos de uso potenciales en áreas específicas D Tenemos un roadmap estratégico con casos de uso priorizados y KPIs definidos

Pregunta 2 de 13

2/13

¿Existe un sponsor ejecutivo (C-level) comprometido con la transformación agéntica?

A No hay sponsor identificado ni presupuesto asignado B Hay interés exploratorio, pero sin compromiso formal C Un ejecutivo patrocina la iniciativa con presupuesto exploratorio D Existe un comité de IA con sponsor C-level, presupuesto recurrente y gobernanza

Pregunta 3 de 13

3/13

¿Cómo se mide actualmente el ROI de las iniciativas de IA en tu organización?

A No medimos el ROI de IA de forma estructurada B Medimos outputs técnicos (precisión, velocidad) pero no impacto de negocio C Medimos impacto en KPIs operativos (reducción de costes, tiempo) D Medimos ROI completo: eficiencia + ingresos + satisfacción + innovación

Pregunta 4 de 13

4/13

¿Qué nivel de integración tienen actualmente tus sistemas y datos?

A Datos en silos, sistemas desconectados, sin APIs unificadas B Algunos sistemas integrados, pero con dependencias manuales C Infraestructura de datos centralizada (data lake/warehouse) con APIs D Arquitectura modular con APIs, eventos en tiempo real y orquestación

Pregunta 5 de 13

5/13

¿Qué experiencia tiene tu equipo técnico con LLMs y frameworks de agentes?

A Ninguna experiencia; dependemos de proveedores externos B Uso básico de APIs de LLMs (OpenAI, Claude) sin customización C Experiencia en fine-tuning, prompt engineering y RAG D Experiencia avanzada con frameworks agénticos (LangGraph, CrewAI, Autogen)

Pregunta 6 de 13

6/13

¿Qué capacidad tiene tu organización para desarrollar y mantener agentes de IA?

A No tenemos capacidad interna; toda la IA es tercerizada B Podemos implementar soluciones estándar con soporte externo C Tenemos equipo de data science que puede construir prototipos D Tenemos equipo multidisciplinar (ML, DevOps, Product) para agentes en producción

Pregunta 7 de 13

7/13

¿Cómo es la calidad y accesibilidad de tus datos?

A Datos fragmentados, baja calidad, sin documentación B Datos disponibles pero requieren limpieza significativa C Datos estructurados, documentados y accesibles vía queries D Datos de alta calidad, en tiempo real, con linaje y gobernanza clara

Pregunta 8 de 13

8/13

¿Cuál es la actitud de tu organización hacia la automatización y la IA?

A Resistencia generalizada; miedo a la sustitución laboral B Escepticismo controlado; adopción solo si hay presión externa C Apertura moderada; algunos departamentos son early adopters D Cultura de innovación; experimentación continua y aprendizaje colectivo

Pregunta 9 de 13

9/13

¿Qué capacidad de adaptación tiene tu organización ante nuevos procesos?

A Muy baja; cambios tardan meses en implementarse y generan fricción B Media; los cambios ocurren, pero con resistencia y lentitud C Alta; procesos ágiles permiten iteraciones en semanas D Muy alta; cultura de experimentación rápida (fail-fast) y pivotaje

Pregunta 10 de 13

10/13

¿Existe un plan de formación y upskilling en IA para los equipos?

A No existe formación estructurada en IA B Formación ad-hoc cuando surge una necesidad puntual C Programa de formación básico en IA para roles clave D Academia interna de IA con rutas de aprendizaje por rol y certificaciones

Pregunta 11 de 13

11/13

¿Existen políticas claras sobre el uso responsable de IA en tu organización?

A No existen políticas formales sobre IA B Directrices informales o principios generales sin enforcement C Políticas documentadas sobre privacidad, sesgo y transparencia D Framework completo de IA responsable con auditorías y comité ético

Pregunta 12 de 13

12/13

¿Cómo se gestiona la trazabilidad y explicabilidad de decisiones automatizadas?

A No hay trazabilidad; las decisiones de IA son cajas negras B Trazabilidad limitada solo en sistemas críticos C Logs básicos de decisiones automatizadas disponibles D Sistema completo de audit trails, explainability dashboards y human-in-the-loop

Pregunta 13 de 13

13/13

¿Existe un proceso para evaluar riesgos éticos y de seguridad antes de desplegar IA?

A No existe proceso de evaluación de riesgos B Evaluación informal caso por caso sin framework C Checklist de seguridad y sesgo aplicado antes del despliegue D Framework completo de risk assessment con criterios de go/no-go y revisión continua

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