Cómo definir tus KPI e indicadores de IA

Métricas de valor (tiempo ahorrado, costes evitados, ingresos), de adopción (usuarios activos, frecuencia), de calidad (tasa de error, satisfacción) y de cumplimiento (incidentes). Pocas y claras por caso de uso, sobre una línea base. Esto no es asesoramiento legal.

Pocas y relevantes: 2-3 por caso de uso suelen bastar. Demasiadas métricas diluyen el foco. Lo importante es que sean medibles y estén ligadas al objetivo.

Los KPI de éxito miden si se alcanzan los objetivos; los indicadores de pilotaje sirven para conducir el proyecto en el día a día (detectar dérivas, optimizar). Se solapan. Ver los indicadores para pilotar un proyecto de IA.

Porque sin el punto de partida no puedes demostrar la mejora. Mide antes de empezar para que los KPI sean creíbles.