Mejora del proceso de adopción interna de agentes de IA generativa en Banca IT

Resumen

Este Trabajo Fin de Máster presenta una propuesta de mejora para formalizar el proceso interno de adopción de iniciativas basadas en inteligencia artificial generativa en una empresa del sector IT orientada a clientes bancarios. El punto de partida es un problema organizativo, no tecnológico: la empresa ya utiliza herramientas de IA generativa en tareas de análisis funcional, gestión de proyectos, soporte y actividad comercial, pero lo hace sin un proceso formal que ordene cómo se identifican, priorizan, diseñan, implantan y miden esas iniciativas. En consecuencia, la adopción depende del impulso individual y no de un marco organizativo definido, lo que produce dispersión, baja trazabilidad y ausencia de criterios homogéneos para decidir qué desarrollar y cómo valorar su impacto. Bajo un enfoque de investigación-acción, se diseña un modelo propio denominado A.G.E.N.T.I.C., compuesto por siete fases encadenadas: Análisis de necesidades, Gobernanza inicial, Evaluación de viabilidad, Nivelación y priorización de casos de uso, Trazado de la solución, Implantación controlada y Control y seguimiento. La propuesta se materializa en un piloto de ocho semanas centrado en tres áreas con alta carga documental —Business Analysis, Project Management y Sales— e incluye alcance acotado, cronograma, matriz RACI, presupuesto por dedicación interna, registro de riesgos, indicadores de seguimiento y criterios de éxito. El resultado esperado es una base operativa realista, reutilizable y escalable, que permita pasar de una experimentación puntual y dependiente de una única persona impulsora a una práctica organizada, medible y alineada con los objetivos del negocio.

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