- 8 dimensiones
- 5 niveles de madurez
- Sin costo y sin compromiso
88%
de las organizaciones ya usa IA en al menos una función del negocio.
McKinsey, 2025
95%
de los pilotos de IA generativa no logran impacto medible en el negocio.
MIT, 2025
30%
de los proyectos se abandona después del POC por mala calidad de datos.
Gartner
No vendemos transformación. Entregamos progreso.
Elige el tipo de diagnóstico
Ambos usan la misma escala 1–5, los mismos pesos y la misma regla de acreditación. El Express es un subconjunto del Completo: puedes profundizar sin repetir tus 16 respuestas.
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Dimensiones
Estrategia y Valor
Existencia, claridad y financiamiento de una estrategia de IA alineada a los objetivos del negocio.
Gobierno, Riesgo y Cumplimiento
Políticas, inventario de sistemas de IA, clasificación de riesgo y controles auditables (NIST AI RMF, ISO 42001, EU AI Act).
Fundamento de Datos
Disponibilidad, calidad, linaje, catálogo y accesibilidad de los datos que alimentan la IA. Es el cuello de botella más frecuente.
Tecnología y Arquitectura
Plataforma, MLOps/LLMOps, ciclo de vida de modelos, evaluación, observabilidad e integración con sistemas core.
Talento y Capacidades
Roles definidos, habilidades disponibles, rutas de carrera y capacidad de atraer y retener perfiles de IA y datos.
Cultura y Adopción
Uso real de la IA en el trabajo diario, gestión del cambio, confianza y ausencia de 'shadow AI'.
Modelo Operativo y Procesos
Cómo entra, se prioriza, se construye y se opera la demanda de IA. Incluye intake, priorización de casos de uso y soporte en producción.
Medición y Realización de Valor
Línea base, KPIs, atribución del beneficio y auditoría del valor realmente capturado por la IA.
5 niveles de madurez
- 1
Inicial
Esfuerzos aislados y reactivos. El resultado depende de personas concretas, no de la organización.
- 2
Repetible
Buenas prácticas locales que se repiten en algunos equipos, pero sin consistencia ni alcance empresarial.
- 3
Definido
Políticas, roles y procesos definidos y comunicados a nivel empresa. La capacidad ya no depende del equipo.
- 4
Gestionado
Todo se mide y se liga a objetivos de negocio y a análisis de riesgo. Se gestiona con datos, no con opiniones.
- 5
Optimizado
Ciclo de mejora continua con retroalimentación y anticipación. La IA reconfigura el modelo de negocio.
Fuentes del marco
- MIT CISR — Enterprise AI Maturity Model (2024, n=721; actualización 2025, n=152)
- Gartner — AI Maturity Model (5 niveles)
- NIST — AI RMF 1.0 (AI 100-1) y perfil de IA generativa (AI 600-1)
- ISO/IEC 42001:2023 — Sistema de gestión de IA
- CMMI Institute — Data Management Maturity (DMM)
- McKinsey — The State of AI in 2025 (n=1,993)
Tú lideras la Revolución. Nosotros la hacemos realidad.