{"id":1407307,"date":"2026-10-28T16:41:33","date_gmt":"2026-10-28T16:41:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=1407307"},"modified":"2026-10-28T16:51:59","modified_gmt":"2026-10-28T16:51:59","slug":"part-2-the-blueprint-deploy-ground-adopt-build","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/part-2-the-blueprint-deploy-ground-adopt-build\/","title":{"rendered":"Parte 2 \u2013 El plan de acci\u00f3n: Implementar, afianzar, adoptar, desarrollar"},"content":{"rendered":"<div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-blend:overlay;--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-1\"><h3>Resumen ejecutivo y s\u00edntesis:<\/h3>\n<p>En <a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/part-1-the-14-trap-why-enterprise-ai-stalls-after-the-licence-is-signed\/\">Parte 1<\/a>, analizamos por qu\u00e9 las implantaciones de IA en las empresas se estancan en una tasa de adopci\u00f3n de 14% cuando se abordan como una adquisici\u00f3n de software convencional. El valor de la IA de vanguardia reside en la distancia entre el modelo y la empresa data. En la segunda parte, describimos los cuatro componentes estructurales de la <strong>Capa de implementaci\u00f3n<\/strong>: Implementaci\u00f3n (gobernanza), Base (MCP y reglas de negocio), Adopci\u00f3n (formaci\u00f3n sobre el sistema data en producci\u00f3n) y Desarrollo (agentes de producci\u00f3n). Lo demostramos a trav\u00e9s del caso de <a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/es\/cases\/bora-brasil-launches-its-ai-office-on-claude-grounded-in-the-groups-own-data\/\">Bora Brasil<\/a> por qu\u00e9 la preparaci\u00f3n b\u00e1sica debe preceder siempre al entrenamiento.<\/p>\n<p>Entre el modelo y el negocio se interpone una capa de trabajo que no es ni puramente inform\u00e1tica ni puramente gesti\u00f3n del cambio. Yo la divido en cuatro partes, y tengo una opini\u00f3n muy clara sobre cada una de ellas.<\/p>\n<h2>1. Implementar<\/h2>\n<p>La plataforma en s\u00ed \u2014Claude Enterprise, Claude Code y Cowork, o ChatGPT Enterprise y Codex\u2014 se ha implantado correctamente. En la pr\u00e1ctica, esto se traduce en un modelo de licencia que asigna puestos seg\u00fan el cargo, el \u00e1rea y la antig\u00fcedad, en lugar de por orden de llegada; la autenticaci\u00f3n a trav\u00e9s del SSO corporativo con acceso basado en grupos; una pol\u00edtica de uso que explica en un lenguaje sencillo qu\u00e9 se puede y qu\u00e9 no se puede introducir, y una gu\u00eda de buenas pr\u00e1cticas que indica c\u00f3mo debe ser un uso adecuado; y una gesti\u00f3n de costes que muestra, por departamento, qui\u00e9n utiliza qu\u00e9, desde la primera semana. Esta es la parte que la mayor\u00eda de las organizaciones gestionan razonablemente bien, y es la parte menos valiosa por s\u00ed sola. Un inquilino perfectamente configurado al que no se le ha conectado nada es una ventana de chat muy costosa.<\/p>\n<h2>2. Suelo<\/h2>\n<p>La capa de contexto que hace que el modelo responda con la \u00abverdad\u00bb propia de la empresa. En concreto: un \u00fanico servidor MCP, que se ejecuta en el propio tenant cloud del cliente, y que expone las tablas de ventas estructuradas de data (las tablas de ventas en Fabric o Snowflake, los presupuestos, los mart de KPI) y los repositorios no estructurados (contratos, pol\u00edticas, presentaciones para el consejo de administraci\u00f3n y procedimientos en SharePoint o Drive) a trav\u00e9s de un \u00fanico punto de acceso regulado.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, una capa de conocimientos empresariales: el glosario oficial, las definiciones de los KPI tal y como las redacta el departamento de Finanzas, las reglas de negocio (\u201cun trimestre se cierra el d\u00eda 25\u201d, \u201cexcluir las transacciones entre empresas de las ventas netas\u201d), y una descripci\u00f3n sem\u00e1ntica de cada documento para que el modelo pueda localizar el archivo correcto y leerlo en su totalidad, en lugar de hacer conjeturas a partir de un fragmento. El acceso refleja los permisos actuales de cada empleado, por lo que el modelo solo le muestra lo que usted mismo ya podr\u00eda abrir. Y cada respuesta incluye una referencia: la tabla, el filtro de filas, el documento, la p\u00e1gina.<\/p>\n<p>Creo que aqu\u00ed es donde se gana o se pierde la apuesta por la IA empresarial, y es la parte que casi todo el mundo pasa por alto porque parece una tarea de fontaner\u00eda. Sin ella, el modelo es un desconocido brillante. Con ella, es un compa\u00f1ero de trabajo que lo ha le\u00eddo todo y puede demostrarlo.<\/p>\n<h2>3. Adopte<\/h2>\n<p>Formaci\u00f3n, departamento por departamento, en el sistema data real de la empresa. Me he vuelto reacio a las t\u00edpicas \u201cclases magistrales de redacci\u00f3n\u201d con sus correos electr\u00f3nicos de ejemplo y su empresa ficticia: generan una semana de inter\u00e9s y, despu\u00e9s, silencio. Las sesiones que dan resultado son muy diferentes.<\/p>\n<ul>\n<li>El departamento de ventas dedica dos horas y media a una \u00fanica pregunta concreta sobre el \u00faltimo trimestre.<\/li>\n<li>El departamento de Finanzas concilia un archivo real de fin de mes.<\/li>\n<li>El departamento de Recursos Humanos elabora un informe real sobre el absentismo.<\/li>\n<li>El departamento jur\u00eddico revisa un acuerdo de confidencialidad real compar\u00e1ndolo con el propio manual de procedimientos de la empresa.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Cada participante se lleva consigo un \u00abProyecto Claude\u00bb que recoge las normas de su departamento y un artefacto funcional que volver\u00e1 a abrir el lunes. La diferencia no radica en la pedagog\u00eda, sino en si el modelo se hab\u00eda consolidado antes de que se impartiera formaci\u00f3n al respecto.<\/p>\n<h2>4. Crear<\/h2>\n<p>Agentes de producci\u00f3n, desarrollados en sprints cortos por ingenieros que trabajan codo con codo con el equipo del cliente, sobre un marco que gestiona el propio cliente. El trabajo poco glamuroso \u2014introducir las facturas de los proveedores en un esquema y se\u00f1alar las l\u00edneas no coincidentes, redactar actas de reuniones y medidas a tomar a partir de una transcripci\u00f3n de Teams, comprobar que un acuerdo de confidencialidad se ajusta a las directrices internas y resumir las cl\u00e1usulas de responsabilidad y rescisi\u00f3n, extraer los datos de una pila de archivos PDF e introducirlos en la plantilla de suscripci\u00f3n\u2014 es donde se invierten las horas, y es a lo que la mayor\u00eda de los programas de agentes nunca llegan, ya que comienzan con algo impresionante en lugar de algo \u00fatil.<\/p>\n<p>Estos cuatro elementos constituyen un sistema, no un men\u00fa, y yo ir\u00eda m\u00e1s all\u00e1: llevar a cabo uno de ellos sin los dem\u00e1s suele ser peor que no hacer nada. La formaci\u00f3n sin una base s\u00f3lida ense\u00f1a a las personas que la herramienta da resultados err\u00f3neos, y tienen raz\u00f3n. La conexi\u00f3n a tierra sin formaci\u00f3n construye una catedral a la que nadie entra. Los agentes sin una plataforma generan una docena de automatizaciones inconexas sin una gobernanza compartida, y el equipo de seguridad, con raz\u00f3n, acaba por desactivarlas.<\/p>\n<h2>Ejemplo: \u00bfQui\u00e9n se encarga de responder a las consultas sobre ventas en Bora Brasil?<\/h2>\n<p>Piense en una pregunta sencilla que un director de publicidad podr\u00eda plantear un lunes por la ma\u00f1ana: <em>\u201c\u00bfC\u00f3mo ha sido el rendimiento de Skala en el \u00faltimo trimestre en comparaci\u00f3n con el mismo periodo del a\u00f1o anterior, y en qu\u00e9 \u00e1mbitos hemos perdido cuota de mercado?\u201d<\/em><\/p>\n<p>En <a href=\"https:\/\/borabrasil.com.br\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Bora Brasil<\/a>, el grupo de cuidado capilar formado por Skala Brasil y Lola From Rio, esa pregunta sol\u00eda dar muchas vueltas. Del director a un analista, del analista a un extracto de BI, del extracto a una hoja de c\u00e1lculo, de la hoja de c\u00e1lculo a una presentaci\u00f3n, y de vuelta al director tres d\u00edas despu\u00e9s, momento en el que la pregunta de seguimiento ya hab\u00eda cambiado. Mientras tanto, quince usuarios pioneros ya utilizaban Claude de manera informal, conectado a su correo electr\u00f3nico, calendario, Teams y archivos, obteniendo respuestas plausibles cuya fuente nadie pod\u00eda rastrear y que, en ocasiones, utilizaban una definici\u00f3n de \u201ccompartir\u201d que nadie en el departamento de Finanzas reconoc\u00eda. Los tres requisitos de la direcci\u00f3n eran exactamente las tres preguntas anteriores: respuestas basadas en el propio data del grupo, un acceso que respetara los permisos existentes y un entorno regulado para que la informaci\u00f3n comercial sensible dejara de filtrarse a herramientas no autorizadas. Ese es el momento 14%, visto desde dentro.<\/p>\n<p>Lo que cambi\u00f3 a lo largo de nueve semanas no fue el modelo. Se desarrollaron tres l\u00edneas de trabajo en paralelo: una l\u00ednea de adopci\u00f3n de abajo arriba, una l\u00ednea de hoja de ruta de arriba abajo y una l\u00ednea de gobernanza. El trabajo de ingenier\u00eda dio como resultado una plataforma contextual en Azure, aprobada por los propios responsables t\u00e9cnicos del grupo, que pone a disposici\u00f3n Microsoft Fabric (ventas, indicadores clave de rendimiento, presupuestos) y SharePoint (contratos, pol\u00edticas, presentaciones) a trav\u00e9s de un \u00fanico servidor MCP. Una capa de conocimiento empresarial contiene el glosario, las definiciones de los KPI y las reglas de negocio, con una descripci\u00f3n sem\u00e1ntica de cada documento para que Claude pueda localizar y leer el archivo completo. El acceso refleja los permisos existentes de cada empleado, y cada cifra cita su tabla o documento de origen. Paralelamente, las entrevistas con los directores de Comercial, Marketing, Innovaci\u00f3n e I+D, Operaciones, Finanzas y RR. HH. dieron lugar a 83 oportunidades, puntuadas seg\u00fan su valor empresarial y su complejidad t\u00e9cnica, que se redujeron a 24 y, posteriormente, en un taller de liderazgo, a cinco para la hoja de ruta del primer a\u00f1o.<\/p>\n<p>Entonces \u2014y solo entonces\u2014 lleg\u00f3 la formaci\u00f3n, centrada precisamente en esa cuesti\u00f3n de ventas. En una sesi\u00f3n de 150 minutos, cada participante configur\u00f3 un proyecto de Claude con las reglas de negocio, extrajo las definiciones de los KPI de SharePoint, planific\u00f3 la consulta antes de ejecutarla en Fabric, cre\u00f3 un panel de control de ventas interactivo como recurso compartible y comprob\u00f3 la fuente de cada cifra. Los m\u00e1s r\u00e1pidos convirtieron el panel de control en una rutina programada semanalmente en Cowork antes de que finalizara la sesi\u00f3n. La gu\u00eda del facilitador, creada tambi\u00e9n con Claude, realizaba un seguimiento paso a paso del progreso de cada participante.<\/p>\n<p>En la actualidad, hay 62 empleados utilizando el sistema, cifra que se ampliar\u00e1 hasta los 150, con licencias asignadas seg\u00fan el puesto y el \u00e1rea, una Oficina de IA como centro de coordinaci\u00f3n y un responsable en cada \u00e1rea de negocio. Los primeros treinta titulares de licencias informan de un ahorro medio de al menos cuatro horas a la semana; siete de cada diez ahorran tres horas o m\u00e1s. Una conversi\u00f3n de la carga de n\u00f3minas de RR. HH. (data) se complet\u00f3 en 90 minutos, en lugar de las 40 horas de consultor\u00eda presupuestadas externamente. Un informe de control de horarios que antes requer\u00eda ocho horas de revisi\u00f3n manual ahora se ejecuta de forma programada.<\/p>\n<p>Cuento esta historia no porque las cifras sean elevadas \u2014son preliminares y se basan en datos facilitados por los propios interesados\u2014, sino porque la secuencia en s\u00ed misma es la lecci\u00f3n. Primero, sentar las bases. Formarse sobre lo que ya est\u00e1 consolidado. Transmitir el h\u00e1bito a alguien que se quede. Si invierte el orden, lo que obtiene es un seminario web.<\/p>\n<h2>\u23ed\ufe0f A continuaci\u00f3n, en la tercera parte: el modelo operativo de despliegue avanzado<\/h2>\n<p>La creaci\u00f3n y la consolidaci\u00f3n de este sistema no pueden dejarse en manos de los comit\u00e9s directivos tradicionales ni de presentaciones externas. En <a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/part-3-the-operating-model-forward-deployed-teams-in-the-building\/\">Parte 3<\/a>, detallamos el modelo operativo de despliegue avanzado: c\u00f3mo la colaboraci\u00f3n entre estrategas e ingenieros en el propio edificio genera una capacidad duradera, los riesgos que conlleva omitir este paso y c\u00f3mo <a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/es\/cases\/how-chancerygate-built-four-claude-powered-agents-in-two-weeks-then-20-more-on-its-own-with-artefact\/\">Chancerygate<\/a> ha creado m\u00e1s de 20 agentes de producci\u00f3n de forma independiente.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En la primera parte, analizamos por qu\u00e9 las implantaciones de IA en las empresas se estancan en una tasa de adopci\u00f3n de 14% cuando se tratan como una adquisici\u00f3n de software est\u00e1ndar. El valor de la IA de vanguardia reside en la distancia entre el modelo y la empresa data. En la segunda parte, describimos los cuatro componentes estructurales de la capa de implementaci\u00f3n: Implementaci\u00f3n (gobernanza), Anclaje (MCP y reglas de negocio), Adopci\u00f3n (formaci\u00f3n en el entorno real data) y Creaci\u00f3n (agentes de producci\u00f3n). A trav\u00e9s del caso de Bora Brasil, demostramos por qu\u00e9 la \u00abgrounding\u00bb debe preceder siempre al entrenamiento.<\/p>","protected":false},"featured_media":1407308,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1407307","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1407307","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1407308"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1407307"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1407307"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1407307"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}