En este paso construyes el mapa de oportunidades de IA de tu operación: una lista corta de casos de uso, ordenada por impacto en revenue y por datos disponibles. Sales con dos quick wins y una apuesta —no con una lista de deseos— y con un criterio claro para decirle "no por ahora" al resto. Es el paso que evita el error más caro del roadmap: comprar la herramienta antes que el caso de uso.
Primero el funnel, después la herramienta
El mapa no empieza en un catálogo de herramientas de IA: empieza en tu funnel. Dibujalo en cuatro tramos —atracción, calificación, venta, posventa y expansión— y por cada tramo responde dos preguntas con tu equipo en la sala:
- ¿Dónde se pierden horas? Trabajo repetitivo, tipeo, copiar-pegar entre sistemas, armar reportes a mano. Ahí la IA compra eficiencia.
- ¿Dónde se decide por intuición? A quién llamar primero, qué descuento ofrecer, qué cliente está por irse, cuánto va a cerrar el trimestre. Ahí la IA compra conversión.
Un ejemplo típico de una empresa mediana en LATAM: en calificación, los SDRs pierden 40 minutos diarios investigando leads a mano y los reparten por orden de llegada; en posventa, nadie sabe qué cliente está en riesgo hasta que pide la baja. Son dos oportunidades de IA concretas, con dolor medible, sin haber mirado una sola demo.
Las cuatro preguntas que califican un caso de uso
Cada oportunidad que salga del ejercicio anterior pasa por el mismo filtro. Cuatro preguntas, en este orden:
- ¿Mueve revenue o solo ahorra clics? Ahorrar clics vale, pero un roadmap no se sostiene solo con eficiencia. Busca al menos un caso que toque conversión, ticket o retención.
- ¿Existe el dato? Un scoring predictivo sin 12 meses de historial de negocios no predice: inventa. Si el dato no existe o está sucio, el caso no muere — pasa a la columna "apuestas" y espera al paso 2.
- ¿Quién lo va a usar cada semana? Un caso de uso sin usuario semanal identificable es una demo con presupuesto. Nombre y apellido, no "el equipo comercial".
- ¿Qué pasa si la IA se equivoca? Un resumen de llamada con un error se corrige; un descuento mal ofrecido a tu cuenta más grande, no. El costo del error define cuánta supervisión humana necesita el caso.
La matriz: impacto × datos disponibles
Con los casos filtrados, arma una matriz de dos ejes: impacto en revenue (vertical) y datos disponibles hoy (horizontal). Caen cuatro cuadrantes:
- Quick wins (alto impacto, dato listo). Empieza acá. Típicos: resúmenes y registro automático de llamadas, priorización de leads con el historial que ya tienes, respuestas asistidas en los canales de más volumen.
- Apuestas (alto impacto, dato flojo). Valen la pena, pero primero hay que preparar el dato. Típicos: predicción de churn, personalización 1:1, forecast con IA.
- Juguetes (bajo impacto, dato listo). Fáciles de hacer, difíciles de justificar. Son los que llenan las demos y vacían los presupuestos.
- Descartes (bajo impacto, dato flojo). A la papelera sin culpa.
El mapa de oportunidades no es la lista de todo lo que la IA puede hacer: es la lista corta de lo que tu operación necesita que haga.
Tu primer portafolio: dos quick wins y una apuesta
La disciplina final es el recorte: dos quick wins y una apuesta. No cinco, no diez. Cada caso elegido sale del ejercicio con tres cosas por escrito: un dueño (una persona, no un área), la métrica que debe mover y el valor actual de esa métrica — esa línea base es la que te va a salvar en el paso 7, cuando alguien pregunte si esto sirvió de algo.
Todo lo demás va a una lista visible de "no por ahora". No es un cementerio: es la fila de espera para la segunda ola, cuando los primeros casos ya hayan demostrado valor y el dato esté más maduro.
Errores comunes en este paso
- Empezar por la herramienta. "Compramos X, ¿dónde la usamos?" es el orden inverso. Las herramientas se eligen al final, cuando el caso de uso ya definió qué necesitas.
- Mapear tareas sueltas en vez de etapas del funnel. "Redactar emails con IA" no es un caso de uso; "reducir el tiempo de primera respuesta en calificación" sí, y quizás incluya redactar emails.
- Armar un portafolio de diez pilotos. Diez pilotos son diez huérfanos. Tres casos con dueño le ganan siempre a diez sin nadie.
- Ignorar el costo del error. Elegir como primer caso uno donde la IA habla directo con clientes sin revisión es apostar la credibilidad del roadmap a la primera alucinación.
Checklist antes de pasar al siguiente
- Funnel mapeado en cuatro tramos, con horas perdidas y decisiones por intuición anotadas por tramo.
- Cada caso de uso pasó las cuatro preguntas del filtro y quedó documentado.
- Matriz impacto × datos armada, con quick wins, apuestas, juguetes y descartes a la vista.
- Portafolio cerrado: dos quick wins y una apuesta, con dueño, métrica y línea base por caso.
- Lista de "no por ahora" publicada donde el equipo la vea.
Con el portafolio definido, viene la parte que nadie quiere oír pero todos necesitan: paso 2, datos listos para IA. El índice completo está en la guía de IA aplicada a revenue.