Hola,
Ayer hablamos de la métrica #1 para saber si tu IA sirve: tiempo ahorrado.
Hoy te comparto el error más común al medir IA:
confundir actividad con impacto.
🗞 Lo que está pasando de verdad.
Mucha gente mide IA con “métricas bonitas”:
- Cuántos prompts se usaron.
- Cuántos textos se generaron.
- Cuántos chats hubo.
- Cuántas horas “se usó la herramienta”.
Eso no te dice si la IA está ayudando.
Solo te dice que la IA estuvo “encendida”.
🚫 El error #1: métricas vanity.
Una métrica vanity es una que sube… aunque el negocio no mejore.
Ejemplo clásico:
“Generamos 200 piezas con IA esta semana”.
Ok… ¿y entonces?
- ¿Bajó el retrabajo?
- ¿Respondieron más rápido?
- ¿Se cerraron más leads?
- ¿Bajaron las quejas?
Si no hay respuesta, es vanity.
✅ La forma correcta de medir (regla simple).
Mide salidas reales, no actividad.
Tu métrica debe responder:
¿Qué se volvió más rápido, más barato o más confiable?
⚙️ El hack (3 números que sí importan).
Para cualquier implementación, elige estos 3:
- Tiempo ahorrado (por caso / por semana).
- Calidad (error rate / retrabajo / quejas).
- Handoff a humano (cuánto escala cuando se complica).
Si esos 3 mejoran, vas bien.
Si solo sube “uso de IA”, te estás engañando.
🧰 Prompt rápido (tu mini tablero en 5 min).
Copia y pega:
“Actúa como analista operativo.
Para este proceso, crea un tablero mínimo con 3 métricas (tiempo, calidad, handoff).
Define: línea base, cómo medir en 10 minutos, objetivo realista a 30 días y señales de alerta.
Proceso: [descríbelo en 5–10 líneas].”
🧠 El contexto (la parte que casi nadie dice).
La IA no se adopta por “ser cool”.
Se adopta cuando le quita trabajo real al equipo sin romper confianza.
Por eso la regla práctica es:
mide impacto, no entusiasmo.
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Mañana te comparto:
👉 Cómo elegir el primer proceso para automatizar (sin equivocarte).
Nos leemos.
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PG AIgency
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