¿Cómo conseguimos el Gobierno de la productividad con IA en TI?
La forma de desarrollar software está cambiando con la inteligencia artificial día a día. Los equipos utilizan copilots, agentes, automatizaciones y asistentes inteligentes para acelerar diversas partes del ciclo de vida de desarrollo.
Pero adoptar IA no lleva implícito que vaya a mejorar la productividad y muchas organizaciones intentan dar respuesta a nuevas preguntas:
¿Cuánto valor real está generando la IA en sus desarrollos software?
¿Cómo pueden convertir ese valor en ahorro, calidad, eficiencia y mejores decisiones de gestión?
En LedaMC ayudamos a las organizaciones a medir, interpretar y gobernar el impacto real de la IA en TI. Nuestro enfoque permite pasar de la productividad prometida a la productividad demostrada, utilizando métricas objetivas y comparables, siempre centradas en el producto software entregado.
La IA cambia cómo se construye el software. No cambia cuánto software funcional se entrega, ni la necesidad de saber con qué esfuerzo y coste, en qué plazo y con qué calidad.
Nuestro proceso para pasar de las promesas de productividad a las decisiones de gestión
¿Qué medimos?
Tenemos que evitar introducir numerosos indicadores, la clave está en medir los adecuados:
OUTPUT FUNCIONAL
Puntos Función entregados en producción
¿Por qué? Es la unidad de valor software. Independiente de tecnología, lenguaje o metodología.
ESFUERZO E2E
Jornadas totales invertidas (desarrollo, revisión código IA, pruebas, corrección)
¿Por qué? Si no incluimos revisión y corrección del código IA, el dato de productividad queda sobreestimado.
CALIDAD DEL OUTPUT
Registro o declaración de los equipos / proveedores
¿Por qué? La IA puede generar código rápido pero inseguro o difícil de mantener. Sin controlarlo, el ahorro de hoy es el gasto para mañana.
El proceso LedaMC
Tan importante es saber qué medir y cómo medirlo, como interpretar bien los resultados:
1.
Diagnosticar
Analizamos el punto de partida: uso de IA, servicios afectados, proveedores, herramientas, procesos y datos disponibles.
Identificamos dónde hay potencial de mejora y qué información falta para medir el impacto de forma objetiva.
2.
Medir
Definimos o adaptamos un modelo de medición que permita evaluar la productividad en entornos asistidos por IA, midiendo producto entregado, esfuerzo E2E, coste, calidad, retrabajo y lead time.
La clave no está en medir más indicadores, sino en medir los adecuados.
3.
Segmentar
La IA no impacta igual en todos los entornos.
Clasificamos servicios y proyectos según tecnología, tipo de iniciativa, complejidad, proveedor y potencial real de mejora, evitando aplicar expectativas homogéneas a entornos que no son comparables.
4.
Comparar
Comparamos los resultados con históricos propios, referencias internas, datos de mercado y benchmarks de productividad de software.
Esto permite distinguir mejoras reales de variaciones puntuales e identificar patrones por proveedor, tecnología o tipo de iniciativa.
5.
Gobernar
Traducimos la medición en decisiones de gestión: renovaciones, cláusulas de productividad, modelos de mejora progresiva, gain-sharing, cuadros de mando y seguimiento de compromisos.
El objetivo es que el valor generado por la IA no se quede en promesas, sino que pueda capturarse de forma objetiva y sostenible.
Beneficios del Gobierno de la Productividad con IA en TI
A qué organizaciones les interesaría el Gobierno de Productividad con IA en TI
Esta solución está especialmente dirigida a organizaciones que desarrollan software de forma intensiva y necesitan entender cómo la IA está impactando en sus costes, proveedores, productividad y calidad.
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