Com incorporar la IA al teu negoci

La IA no és màgia. És un conjunt d'eines, fluxos de treball i hàbits que, quan es combinen, fan que el vostre negoci sigui més ràpid, més intel·ligent i, curiosament, més humà silenciosament. Si us heu estat preguntant com incorporar la IA al vostre negoci sense ofegar-vos en argot, sou al lloc correcte. Mapearem l'estratègia, triarem els casos d'ús adequats i mostrarem on encaixen la governança i la cultura perquè tot plegat no trontolli com una taula de tres potes.

Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:

🔗 Les millors eines d'IA per a petites empreses a AI Assistant Store
Descobreix eines d'IA essencials per ajudar les petites empreses a optimitzar les operacions diàries.

🔗 Les millors eines de plataforma de gestió empresarial al núvol d'IA: Tria del grup
Explora les principals plataformes de núvol d'IA per a una gestió i un creixement empresarial més intel·ligents.

🔗 Com iniciar una empresa d'IA
Aprèn els passos i les estratègies clau per llançar la teva pròpia startup d'IA amb èxit.

🔗 Eines d'IA per a analistes de negoci: les millors solucions per augmentar l'eficiència
Milloreu el rendiment de l'analítica amb eines d'IA d'avantguarda adaptades per a analistes de negoci.

Com incorporar la IA al teu negoci ✅

Comença amb els resultats empresarials , no amb els noms dels models. Podem reduir el temps de gestió, augmentar la conversió, reduir la rotació de clients o accelerar les sol·licituds de propostes en mig dia... aquest tipus de coses.
Respecta el risc mitjançant un llenguatge senzill i compartit per als riscos i controls de la IA, de manera que l'àmbit legal no sembli el dolent i el producte no sembli emmanillat. Un marc de treball lleuger guanya. Vegeu el Marc de Gestió de Riscos d'IA (AI RMF) del NIST, àmpliament referenciat, per obtenir un enfocament pragmàtic per a una IA fiable. [1]
Primer es prioritzen les dades. Les dades netes i ben governades superen les indicacions intel·ligents. Sempre.
Combina construir + comprar. Les capacitats dels productes bàsics es compren millor; els avantatges únics se solen construir.
Està centrat en les persones. La millora de les habilitats i la comunicació del canvi són el secret que les diapositives passen per alt.
És iteratiu. Et perdràs la primera versió. Està bé. Reformula, reentrena, redistribueix.

Anècdota ràpida (patró que veiem sovint): un equip de suport de 20 a 30 persones pilota esborranys de resposta assistits per IA. Els agents mantenen el control, els revisors de qualitat mostren els resultats diàriament i, en dues setmanes, l'equip té un llenguatge compartit per al to i una llista curta de suggeriments que "simplement funcionen". Sense heroïcitats, només una millora constant.

La resposta curta a Com incorporar la IA al vostre negoci : una guia de 9 passos 🗺️

Trieu un cas d'ús d'alta importància.
Intenteu aconseguir alguna cosa mesurable i visible: triatge de correus electrònics, extracció de factures, notes de trucades de vendes, cerca de coneixement o assistència en previsions. Els líders que vinculen la IA a un redisseny clar del flux de treball veuen un impacte més gran en els resultats que els que s'hi dediquen. [4]
Defineix l'èxit des del principi.
Tria entre 1 i 3 mètriques que un humà pugui entendre: temps estalviat per tasca, resolució al primer contacte, augment de conversions o menys escalades.
Mapeu el flux de treball
. Descriviu el camí abans i després. On ajuda la IA i on decideixen els humans? Eviteu la temptació d'automatitzar cada pas de cop.
Comproveu la disponibilitat de les dades
On són les dades, qui en és el propietari, com de netes són, què és sensible, què s'ha d'emmascarar o filtrar? Les directrius de l'ICO del Regne Unit són pràctiques per alinear la IA amb la protecció de dades i la justícia. [2]
Decidir compra o creació.
Estàndard per a tasques genèriques com ara resum o classificació; personalitzat per a lògica pròpia o processos sensibles. Mantenir un registre de decisions per no tornar a litigar cada dues setmanes.
Governar amb lleugeresa i des del principi.
Utilitzar un petit grup de treball responsable d'IA per avaluar prèviament els casos d'ús per avaluar el risc i documentar les mitigacions. Els principis de l'OCDE són una estrella polar sòlida per a la privadesa, la robustesa i la transparència. [3]
Prova pilot amb usuaris reals
. Llançament a l'ombra amb un equip petit. Mesurar, comparar amb la línia de base i recollir comentaris qualitatius i quantitatius.
Operacionalitzar
Afegir supervisió, bucles de retroalimentació, alternatives i gestió d'incidents. Desplaçar la formació al capdamunt de la cua, no a la llista de treballs pendents.
Escalar amb cura.
Expandir a equips adjacents i fluxos de treball similars. Estandarditzar les indicacions, les plantilles, els conjunts d'avaluació i els manuals de joc per tal que els guanys siguin més grans.

Taula comparativa: opcions comunes d'IA que realment utilitzaràs 🤝

Imperfecte a propòsit. Els preus canvien. Alguns comentaris inclosos perquè, bé, els humans.

Eina / Plataforma	Públic principal	Estadi de beisbol Price	Per què funciona a la pràctica
ChatGPT o similar	Personal general, suport	per seient + complements d'ús	Baixa fricció, valor ràpid; ideal per resumir, fer esborranys i fer preguntes i respostes
Copilot de Microsoft	Usuaris del Microsoft 365	complement per seient	Viu on la gent treballa: correu electrònic, documents, Teams, redueix el canvi de context
IA de Google Vertex	Equips de dades i aprenentatge automàtic	basat en l'ús	Operacions de model sòlides, eines d'avaluació, controls empresarials
AWS Bedrock	Equips de plataforma	basat en l'ús	Elecció del model, postura de seguretat, integració a la pila AWS existent
Servei Azure OpenAI	Equips de desenvolupament empresarial	basat en l'ús	Controls empresarials, xarxes privades, petjada de compliment de l'Azure
Copilot de GitHub	Enginyeria	per seient	Menys pulsacions de tecles, millors revisions de codi; no és màgic però útil
Claude/altres ajudants	Treballadors del coneixement	per seient + ús	Raonament a llarg termini per a documents, recerca, planificació: sorprenentment enganxós
Zapier/Make + IA	Operacions i RevOps	nivells + ús	Glue per a automatitzacions; connecta CRM, safata d'entrada i fulls de càlcul amb passos d'IA
Notion AI + wikis	Operacions, Màrqueting, PMO	complement per seient	Coneixement centralitzat + resums d'IA; peculiar però útil
DataRobot/Databricks	Organitzacions de ciència de dades	preus per a empreses	Eines de cicle de vida, governança i desplegament de l'aprenentatge automàtic de principi a fi

Espaiat estrany intencionat. Així és la vida als fulls de càlcul.

Immersió profunda 1: On arriba primer la IA: casos d'ús per funció 🧩

Assistència al client: respostes assistides per IA, etiquetatge automàtic, detecció d'intencions, recuperació de coneixement, coaching de tons. Els agents mantenen el control i gestionen els casos límit.
Vendes: Notes de trucades, suggeriments per a la gestió d'objeccions, resums de qualificació de clients potencials, atenció personalitzada automàtica que no soni robòtica... amb sort.
Màrqueting: Esborranys de contingut, generació d'esquemes SEO, resum d'intel·ligència competitiva, explicacions del rendiment de les campanyes.
Finances: Anàlisi de factures, alertes d'anomalies de despeses, explicacions de variàncies, previsions de flux de caixa menys críptiques.
Recursos humans i formació i desenvolupament: esborranys de descripcions de llocs de treball, resums de la selecció de candidats, itineraris d'aprenentatge personalitzats, preguntes i respostes sobre polítiques.
Producte i enginyeria: resum d'especificacions, suggeriment de codi, generació de proves, anàlisi de registres, anàlisis post mortem d'incidents.
Legal & Compliance: Extracció de clàusules, classificació de riscos, mapatge de polítiques, auditories assistides per IA amb una aprovació humana molt clara.
Operacions: previsió de la demanda, programació de torns, enrutament, senyals de risc de proveïdors, triatge d'incidents.

Si esteu triant el vostre primer cas d'ús i voleu ajuda amb l'acceptació, trieu un procés que ja tingui dades, tingui un cost real i que es faci diàriament. No trimestralment. No algun dia.

Immersió profunda 2: Preparació i avaluació de dades: la columna vertebral sense glamour 🧱

Pensa en la IA com una persona en pràctiques molt exigent. Pot brillar amb entrades ordenades, però al·lucinarà si li dones una caixa de rebuts. Crea regles senzilles:

Higiene de dades: estandarditzar camps, eliminar duplicacions, etiquetar columnes sensibles, propietaris d'etiquetes, establir retenció.
Postura de seguretat: per a casos d'ús sensibles, guardeu les dades al núvol, activeu les xarxes privades i restringiu la retenció de registres.
Conjunts d'avaluació: Deseu entre 50 i 200 exemples reals per a cada cas d'ús per puntuar la precisió, la integritat, la fidelitat i el to.
Bucle de retroalimentació humana: afegiu un camp de qualificació amb un sol clic i un camp de comentaris de text lliure allà on aparegui la IA.
Comprovació de deriva: Reavalueu mensualment o quan canvieu les indicacions, els models o les fonts de dades.

Per a l'elaboració de riscos, un llenguatge comú ajuda els equips a parlar amb calma sobre fiabilitat, explicabilitat i seguretat. El NIST AI RMF proporciona una estructura voluntària i àmpliament utilitzada per equilibrar la confiança i la innovació. [1]

Immersió profunda 3: IA i governança responsables: manteniu-les lleugeres però reals 🧭

No necessiteu una catedral. Necessiteu un petit grup de treball amb plantilles clares:

Ingesta de casos d'ús: breu resum amb propòsit, dades, usuaris, riscos i mètriques d'èxit.
Avaluació d'impacte: identificar els usuaris vulnerables, el mal ús previsible i la mitigació abans del llançament.
Participació humana: definir el límit de decisió. On ha de revisar, aprovar o anul·lar una persona?
Transparència: etiquetar l'assistència de la IA a les interfícies i a les comunicacions dels usuaris.
Gestió d'incidents: qui investiga, qui comunica, com es fa la reversió?

Els reguladors i els organismes de normalització ofereixen punts de partida pràctics. Els principis de l'OCDE emfatitzen la robustesa, la seguretat, la transparència i l'agència humana (inclosos els mecanismes de substitució) al llarg del cicle de vida: punts de referència útils per a desplegaments responsables. [3] L'ICO del Regne Unit publica una guia operativa que ajuda els equips a alinear la IA amb les obligacions de justícia i protecció de dades, amb conjunts d'eines que les empreses poden adoptar sense una despesa general massiva. [2]

Immersió profunda 4: Gestió del canvi i millora de les habilitats: el factor decisiu 🤝

La IA falla silenciosament quan les persones se senten excloses o exposades. Fes això en comptes d'això:

Narrativa: explica per què arriba la IA, els beneficis per als empleats i les baranes de seguretat.
Microformació: els mòduls de 20 minuts vinculats a tasques específiques superen els cursos llargs.
Campions: recluteu uns quants entusiastes primerencs a cada equip i deixeu-los organitzar breus espectacles i explicacions.
Baranes de seguretat: publicar un manual concís sobre l'ús acceptable, la gestió de dades i les indicacions que es recomanen i les que no.
Mesura la confiança: fes enquestes breus abans i després del desplegament per trobar mancances i adaptar el teu pla.

Anècdota (un altre patró comú): un grup de vendes prova notes de trucada i indicacions de gestió d'objeccions assistides per IA. Els representants mantenen la propietat del pla de compte; els gestors utilitzen fragments compartits per assessorar. La victòria no és "l'automatització", sinó una preparació més ràpida i uns seguiments més consistents.

Immersió profunda 5: Construir vs comprar: una rúbrica pràctica 🧮

Compra quan la capacitat estigui comercialitzada, els proveïdors es moguin més ràpid que tu i la integració sigui neta. Exemples: resum de documents, redacció de correus electrònics, classificació genèrica.
Construeix quan la lògica estigui relacionada amb el teu interès: dades pròpies, raonament específic del domini o fluxos de treball confidencials.
Combina quan personalitzes sobre una plataforma de proveïdors, però mantén les teves indicacions, conjunts d'avaluació i models ajustats portàtils.
Seguretat de costos: l'ús del model és variable; negocieu els nivells de volum i configureu alertes pressupostàries amb antelació.
Pla de canvi: mantingueu les abstraccions per poder canviar de proveïdor sense una reescriptura de diversos mesos.

Segons una investigació recent de McKinsey, les organitzacions que capturen valor durador estan redissenyant els fluxos de treball (no només afegint eines) i fent que els alts directius siguin responsables de la governança de la IA i del canvi de model operatiu. [4]

Anàlisi detallada 6: Mesura del retorn de la inversió: què cal fer un seguiment, de manera realista 📏

Temps estalviat: minuts per tasca, temps de resolució, temps mitjà de gestió.
Millora de la qualitat: precisió respecte a la línia base, reducció de les reelaboracions, deltes NPS/CSAT.
Rendiment: tasques/persona/dia, nombre de tiquets processats, peces de contingut enviades.
Postura de risc: incidents marcats, taxes de sobreescriptura, infraccions d'accés a dades detectades.
Adopció: usuaris actius setmanals, taxes de baixa voluntària, recomptes de reutilització immediata.

Dos senyals de mercat per mantenir-vos honestos:

L'adopció és real, però l'impacte a nivell empresarial requereix temps. A partir del 2025, ~71% de les organitzacions enquestades informen d'un ús regular de la IA generadora en almenys una funció, però la majoria no veu evidència material d'impacte del BAII a nivell empresarial que l'execució disciplinada importi més que els pilots dispersos. [4]
Existeixen vents en contra ocults. Els desplegaments primerencs poden crear pèrdues financeres a curt termini relacionades amb fallades de compliment, resultats defectuosos o incidents de biaix abans que els beneficis comencin a aparèixer; planifiqueu-ho en els pressupostos i els controls de risc. [5]

Consell de mètode: sempre que sigui possible, executeu petits A/B o desplegaments esglaonats; registreu les línies de base durant 2-4 setmanes; utilitzeu un full d'avaluació senzill (precisió, integritat, fidelitat, to, seguretat) amb 50-200 exemples reals per cas d'ús. Mantingueu el conjunt de proves estable entre iteracions per poder atribuir els guanys als canvis que heu fet, no al soroll aleatori.

Un pla d'avaluació i seguretat respectuós amb les persones 🧪

Conjunt daurat: mantingueu un conjunt de proves petit i seleccionat de tasques reals. Puntueu els resultats per la seva utilitat i perjudici.
Red-teaming: prova d'estrès intencionada per a jailbreaks, biaix, injecció o fuites de dades.
Indicacions de barana: estandarditzar les instruccions de seguretat i els filtres de contingut.
Escalada: facilitar el traspàs a una persona amb el context intacte.
Registre d'auditoria: emmagatzema les entrades, les sortides i les decisions per a la rendició de comptes.

Això no és exagerat. Els principis del NIST AI RMF i de l'OCDE proporcionen patrons simples: abast, avaluació, abordatge i seguiment, bàsicament una llista de comprovació que manté els projectes dins de les barreres sense alentir els equips. [1][3]

La peça cultural: dels pilots al sistema operatiu 🏗️

Les empreses que escalen la IA no només afegeixen eines, sinó que també adopten la forma de la IA. Els líders modelen l'ús diari, els equips aprenen contínuament i els processos es reinventen amb la IA en el bucle en lloc de quedar-los enganxats al marge.

Nota de camp: el desbloqueig cultural sovint arriba quan els líders deixen de preguntar-se "Què pot fer el model?" i comencen a preguntar-se "Quin pas d'aquest flux de treball és lent, manual o propens a errors, i com el redissenyem amb IA més persones?". Aleshores és quan les victòries es compon.

Riscos, costos i les parts incòmodes 🧯

Costos ocults: els projectes pilot poden emmascarar les despeses d'integració reals: la neteja de dades, la gestió del canvi, les eines de supervisió i els cicles de reentrenament s'acumulen. Algunes empreses informen de pèrdues financeres a curt termini relacionades amb fallades de compliment normatiu, resultats defectuosos o incidents de biaix abans que els beneficis comencin a funcionar. Planifiqueu-ho de manera realista. [5]
Automatització excessiva: si elimineu els humans de les etapes que impliquen un alt grau de judicis massa aviat, la qualitat i la confiança poden caure en picat.
Vinculació al proveïdor: evitar la codificació fixada segons les peculiaritats de qualsevol proveïdor; mantenir les abstraccions.
Privacitat i imparcialitat: seguiu les directrius locals i documenteu les vostres mitigacions. Les eines de l'ICO són útils per als equips del Regne Unit i punts de referència útils en altres llocs. [2]

La de com incorporar la IA a la teva empresa, des del programa pilot fins a la producció 🧰

Preguntes freqüents: preguntes ràpides sobre com incorporar la IA al vostre negoci 💬

P: Necessitem un gran equip de ciència de dades per començar?
R: No. Comenceu amb assistents estàndard i integracions lleugeres. Reserveu talent especialitzat en aprenentatge automàtic per a casos d'ús personalitzats i d'alt valor.

P: Com evitem les al·lucinacions?
R: Recuperació de coneixement fiable, indicacions restringides, conjunts d'avaluació i punts de control humans. A més, sigueu específics sobre el to i el format desitjats.

P: I què passa amb el compliment normatiu?
R: Alineeu-vos amb els principis reconeguts i les directrius locals i conserveu la documentació. El RMF de la NIST AI i els principis de l'OCDE proporcionen un marc útil; l'ICO del Regne Unit ofereix llistes de control pràctiques per a la protecció i la imparcialitat de les dades. [1][2][3]

P: Com es manifesta l'èxit?
R: Una victòria visible per trimestre que perdura, una xarxa de campions compromesa i millores constants en algunes mètriques bàsiques que els líders realment tenen en compte.

El poder silenciós de la capitalització guanya 🌱

No necessiteu una idea preconcebuda. Necessiteu un mapa, una llanterna i un hàbit. Comenceu amb un flux de treball diari, alineeu l'equip amb una governança senzilla i feu que els resultats siguin visibles. Mantingueu els vostres models i indicacions portables, les vostres dades netes i el vostre personal format. Després, torneu-ho a fer. I una altra vegada.

Si ho feu, com incorporar la IA al vostre negoci deixarà de ser un programa que espanti. Esdevindrà part d'operacions rutinàries, com ara el control de qualitat o la pressupostació. Potser menys glamurós, però molt més útil. I sí, de vegades les metàfores es barrejaran i els quadres de comandament seran desordenats; això està bé. Continueu. 🌟

Bonus: plantilles per copiar i enganxar 📎

Resum del cas d'ús

Problema:
Usuaris:
Dades:
Límit de decisió:
Riscos i mitigacions:
Mètrica d'èxit:
Pla de llançament:
Cadència de revisió:

Patró de prompt

Rol:
Context:
Tasca:
Restriccions:
Format de sortida:
Exemples en pocs plans:

Referències

[1] NIST. Marc de gestió de riscos d'IA (IA RMF).
Llegiu-ne més

[2] Oficina del Comissionat d'Informació del Regne Unit (ICO). Guia sobre IA i protecció de dades.
Més informació

[3] OCDE. Principis d'IA.
Més informació

[4] McKinsey & Company. L'estat de la IA: com les organitzacions s'estan reconfigurant per capturar valor.
Llegiu-ne més.

[5] Reuters. La majoria de les empreses pateixen pèrdues financeres relacionades amb el risc en implementar la IA, segons una enquesta d'EY.
Llegiu-ne més.

Troba la darrera versió d'IA a la botiga oficial d'assistents d'IA

Sobre nosaltres

Torna al bloc

País/regió