Implementar IA a l'empresa: guia pràctica 30–60 dies

Volem implementar IA” sol traduir-se en compres apresurades d'eines, pilots aïllats i, al cap d'uns mesos, frustració: no s'integra en processos, les dades no estan llestes, l'equip desconfia o el compliment frena l'avanç. La IA pot aportar avantatges reals, però només quan es tracta com una transformació operativa: casos d'ús ben escollits, dades governades, riscos controlats i adopció gestionada. En aquest article trobaràs un enfocament pràctic per passar de la intenció a resultats mesurables. Aprendràs a identificar 5–10 casos d'ús típics i seleccionar 3 prioritaris, a executar una fulla de ruta per fases (descobriment → pilot → escalat) amb entregables concrets, així com definir mètriques d'èxit/ROI. També veuràs un pla mínim de governança, seguretat i compliment (RGPD i AI Act a alt nivell) i un enfocament de gestió del canvi per aconseguir una adopció real en 30–60 dies, sense promeses irreals.

Què significa “implementar IA” en una empresa

Definició operativa: implementar IA és integrar capacitats de predicció, classificació, generació o automatització assistida dins de processos de negoci existents (o redissenyats), amb responsables clars, dades controlades, seguretat i compliment, i mètriques que demostrin impacte. No és: “provar un chatbot”, “comprar llicències”, “fer un pilot en un departament” o “tenir un model en un notebook”.

Errors comuns (i per què fallen)

Començar per la tecnologia, no pel procés: es crea una demostració bonica que ningú fa servir en el dia a dia.
Casos d'ús sense propietari: sense “processowner” no hi ha decisions ni adopció.
Dades immadures: duplicitats, definicions inconsistents, permisos confusos; el model hereta el caos.
Èxit mal definit: no hi ha baseline ni mètriques; qualsevol resultat es discuteix.
Ignorar riscos (privacitat, seguretat, biaixos): es frena tard, quan ja hi ha dependència.
No gestionar el canvi: l'equip ho percep com control/substitució i ho boicoteja passivament.

2: Principis per implementar IA amb èxit

Comença per decisions de negoci, no per models: quina decisió/procés es millora i quant val.
Tria casos d'ús “propers al valor”: impacte clar, dades disponibles i cicle d'adopció curt.
Defineix “humà en el circuit” des del dia 1: qui valida, quan i amb quins criteris.
Qualitat de dades > sofisticació del model: primera consistència, traçabilitat i permisos.
Disseny per a la integració: IA dins del CRM/ERP/ticketing, no en una pestanya apart.
Seguretat i compliment “per disseny”: mínim de controls abans d'escalar.
Mesura amb baseline i experiments: A/B, grups de control o abans/després amb ajustament de temporalitat.
Adopció com a producte: formació, campions, suport i millores iteratives segons comentaris.

Casos d'ús per àrea (2 exemples + prerequisits de dades)

Consell pràctic per prioritzar: selecciona 3 casos que compleixin (a) impacte econòmic clar, (b) dades accessibles, (c) integració senzilla, (d) risc moderat i controlable.

Vendes

1. Copilot de propostes i correus electrònics (esborranys, arguments per sector, resum de reunions). Dades necessàries: CRM (oportunitats, sector, històric), plantilles comercials, catàleg/productes, condicions comercials. 2. Lead scoring i “next best action” (prioritzar leads i accions suggerides). Dades necessàries: CRM + automatització de màrqueting, històric de conversió, fonts de leads, activitat comercial.

Atenció al client / Suport

1. Assistència d'agent (resum del cas, resposta suggerida, articles rellevants). Dades necessàries: emissió de bitllets, base de coneixement, polítiques, històric de resolucions i etiquetes. 2. Classificació i enrutament automàtic (categoria, urgència, derivació). Dades necessàries: tiquets històrics amb etiquetes fiables, SLA, equips/responsables.

Finances

1. Automatització de factures i conciliació (extracció, validació, casació). Dades necessàries: factures (PDF/EDI), ERP, mestres de proveïdors, regles comptables, històric d'excepcions. 2. Forecast de tresoreria / demanda (previsió amb escenaris). Dades necessàries: cobraments/pagaments històrics, vendes, temporalitat, calendari, variables de negoci.

RR.HH.

1. Assistència de Recursos Humans per polítiques i consultes internes (vacances, permisos, onboarding). Dades necessàries: polítiques vigents, convenis aplicables, portal intern, preguntes freqüents, traçabilitat de versions. 2. Analítica de rotació i clima (drivers, alertes primerenques). Dades necessàries: HRIS, avaluacions, absències, enquestes, dades agregades i minimitzades.

Operacions / Subministrament / Producció

1. Manteniment predictiu (alertes de fallada, optimització d'aturades). Dades necessàries: sensors/SCADA, històric d'avaries, ordres de treball, condicions d'operació. 2. Optimització de planificació (torns, rutes, inventari). Dades necessàries: demanda, capacitats, temps, restriccions, inventari, OTIF.

Marketing

1. Generació i adaptació de continguts (còpies, variants A/B, briefs). Dades necessàries: guia de marca, persones compradores, rendiment històric, reclamacions permeses, biblioteca creativa. 2. Segmentació i atribució (propensió, cohortes). Dades necessàries: CDP/CRM, esdeveniments web, campanyes, conversions, consentiment i traçabilitat.

Dades, arquitectura i eines

1 Fonts de dades típiques . Core de sistemes: ERP, CRM, HRIS, ticketing, e-commerce, MES/SCADA. . Documents: contractes, polítiques, manuals, base de coneixement, correus electrònics (amb control). . Esdeveniments: analítica web/app, trucades (transcripció), IoT.

2 Qualitat i govern de dades (mínim viable) . Diccionari de dades (definicions de camps crítics). . Propietaris de dades per domini. . Regles de qualitat (completitud, unicitat, actualitat) i un tauler simple.

3 Integració (per evitar “pilots en illa”) . Connectors/API a CRM/ERP/ticketing. . Gestió d'identitats (SSO), permisos per rol i traçabilitat. . Registre de converses/accions (per auditoria i millora).

4 Construir vs Comprar (decisions concretes) . Compra quan: necessites velocitat, casos estàndard (assistència interna, classificació de tickets), equip petit. . Construir quan: avantatge competitiu, dades úniques, integració profunda, control estricte de costos/risc. . Híbrid freqüent: plataforma comprada + personalització + connectors + govern.

Governança, seguretat i compliment (llista de verificació accionable)

Governança

Patrocinador executiu i “propietari d'AI” per cas d'ús.
Catàleg de casos d'ús amb nivell de risc (baix/mitjà/alt).
Política d'ús: què es pot pujar a eines externes i què no.
Registre de proveïdors/models i avaluació periòdica.

Seguretat

SSO + control d'accés per rol (RBAC).
Cifratge en trànsit i en repòs; gestió de claus.
Logging i auditoria (qui va consultar què, quan, i resultat).
Protecció davant ràpida injecció i exfiltració (filtres, aïllament d'eines, validacions).
Proves de robustesa/red team abans de producció.

RGPD (mínims)

Base legal clara; limitació de finalitat; minimització de dades.
DPIA quan s'aplica (alt risc, dades sensibles, avaluació sistemàtica).
Contractes amb encarregats (DPA), subencarregats, transferències internacionals.
Drets d'interessats i retenció/esborrat definits.
Pseudonimització/anonimització quan sigui viable.

Llei AI (alt nivell, enfocament pràctic)

Classificar el cas: afecta a ocupació, crèdit, educació, serveis essencials o altres àmbits sensibles?
Si és de major risc: documentació, traçabilitat, qualitat de dades, supervisió humana i gestió de riscos estricta.
Transparència: informar quan hi hagi interacció amb sistemes automatitzats (segons el context).

Gestió del canvi i adopció

Pla mínim (30–60 dies)

1 Missatge del patrocinador (dia 1–3): “IA per augmentar capacitat i qualitat, no per improvisar retallades”; objectius mesurables. 2 Mapa d'impacte per rols: quines tasques canvien i què s'espera de cada rol. 3 Formació per perfils (2–3 formats): . 60–90 min directius (riscs, mètriques, decisions). . 2–3 h usuaris (casos pràctics + “fer/no”). . 1 h Informàtica/Seguretat/Legal (controls, operació, incidents). 4 Campions (1 per àrea): feedback setmanal, ajuda a estandarditzar bones pràctiques. 5 Suport i millora: canal de dubtes, horari d'oficina, backlog de millores quinzenal. 6 Incentius: objectius lligats a ús responsable (qualitat, estalvi de temps, reducció d'incidències), no només “nº d'avisos”.

Com mesurar l'impacte (ROI)

1 Mètriques líders (anticipen èxit) . % usuaris actius setmanals / adopció per equip. . Temps mitjà per tasca (abans/després). . Qualitat percebuda (NPS intern, CSAT intern). . Taxa de correcció humana / retraball. . Taxa d'incidents de seguretat/compliance.

2 Mètriques rezagades (resultat de negoci) . Increment de conversió, reducció d'abandonament, millora de OTIF. . Reducció de cost per ticket / cost administratiu. . Disminució d'errors (factures, conciliació, reclamacions). . Reducció de cicle (lead → proposta → tancament).

Exemple de càlcul simple (pràctic)

Cas: assistent d'agent en suport. . Entrades/mes: 2.000 . Estalvi mitjà: 2 minuts/ticket (mesurat en pilot) . Hores estalviades: 2.000 × 2 / 60 = 66,7 h/mes . Cost hora carregada: 30 € . Valor mensual: 66,7 × 30 = 2.001 € . Cost mensual (llicències + operació): 900 € .ROI mensual net: 2.001 – 900 = 1.101 € A més, afegeix mètriques de qualitat (p. ex., +5 punts CSAT) per evitar optimitzar només cost.

Llista de verificació final: “Primeres 30 dies” (12–15 accions)

Designar patrocinador executiu i responsable de programa.
Identificar 5–10 casos d'ús i documentar-los (valor, dades, risc, esforç).
Seleccioneu 3 prioritaris amb una matriu impacte/esforç/risc.
Definir línia base i KPIs per cas (temps, cost, qualitat, risc).
Inventari ràpid de dades: on són, qualitat, permisos, propietari.
Autoritzar política interna d'ús d'IA (inclou dades prohibides).
Revisar RGPD: base legal, minimització, retenció, DPIA si s'aplica.
Avaluar proveïdors/eines (seguretat, DPA, auditoria, logs).
Dissenyar integració mínima amb sistemes (SSO, CRM/ERP/ticketing).
Definir “humà en el circuit” i criteris de validació.
Preparar pla de comunicació (què canvia, per què, quan).
Seleccionar campions i usuaris pilot (10–30 persones).
Executar formació pràctica i guies d'ús (do/don't).
Executar formació pràctica i guies d'ús (do/don't).
Llançar pilot controlat amb revisió setmanal de mètriques

Implementar IA amb èxit no depèn de “tenir el millor model”, sinó de fer bé el bàsic: triar casos d'ús amb propietari i valor, preparar dades i controls mínims, integrar en el treball real i gestionar l'adopció amb disciplina. En 30–60 dies és viable passar de la intenció a pilots útils i mesurables, i assentar les bases per escalar sense sorpreses de seguretat, compliment o costos. Si comparteixes el teu sector i els teus sistemes actuals (ERP/CRM/ticketing) i 2–3 objectius de negoci, prepara una priorització de casos d'ús i una fulla de ruta de 60 dies amb mètriques i riscos.

Preguntes freqüents

1) Per on començo si no tinc dades “perfectes”? Per un cas d'ús amb dades ja disponibles i controlables (p. ex., tickets i base de coneixement). Paral·lelament, defineix propietaris i regles de qualitat per a dades crítiques. 2) Quins casos d'ús solen donar valor més ràpid? Assistència d'agent en suport, classificació/enrutament, esborranys comercials/màrqueting amb guia de marca, extracció de dades de factures automatització i administrativa. 3) Quant temps triga a veure el ROI? En casos operatius (suport, backoffice) pot trigar entre 4 i 8 setmanes si hi ha baseline, integració mínima i usuaris pilot compromesos. 4) Quins riscos són els més habituals amb IA generativa? Fuga d'informació, respostes incorrectes amb seguretat aparent, injecció ràpida i dependència sense control de costos. Mitiga amb permisos, logging, validacions i límits. 5) Què necessito per complir RGPD? Minimització, base legal, control d'accessos, DPA amb proveïdors, retenció/borrat, DPIA quan hi hagi alt risc, i traçabilitat d'ús. 6) L'AI Act m'afecta ja? Depèn del cas. Si entra en àmbits sensibles (ocupació, crèdit, serveis essencials), exigeix un enfocament reforçat: avaluació de riscos, traçabilitat i supervisió humana.

7) Equip mínim per començar? Patrocinador, propietari del procés (negoci), TI/seguretat, responsable de dades i un representant legal/DPO. Per al pilot: 1 PM/PO + 1–2 perfils tècnics + usuaris campions.

Com començar?

Si no saps, el millor és deixar-te guiar per una empresa que tingui experiència en aquests casos. Integrar la IA pot ser un bon començament, contacta amb info@netretina.ai i t'ajudarem amb el pas a pas