Foundation es el nivel en el que una organización ya no parte de cero. Se han tomado decisiones, hay una política, hay un equipo o un rol que se ocupa de ello. Es el paso posterior a baseline, en el que la IA se aplicaba sobre todo de forma incidental y por iniciativa de individuos. En el nivel foundation hay algo establecido formalmente. La pregunta ya no es si la organización se ocupa de ello, sino con qué uniformidad lo hace en las siete dimensiones que distingue la medición de madurez.
La forma más habitual de foundation es desigual. La organización y la política suelen ser las primeras en destacar: se ha designado a un responsable de IA, hay directrices sobre el uso, quizás un primer documento de gobernanza. Pero la infraestructura de TI y la gestión de datos suelen ir por detrás. Los sistemas no están preparados para dar soporte a las aplicaciones de IA, los datos están dispersos, la calidad y la accesibilidad no están garantizadas. Esto no es una excepción; es el patrón en el que las dimensiones fundamentales van a la zaga de las dependientes.
Esto se manifiesta de forma concreta: un piloto aprobado sobre el papel se estanca porque los datos necesarios no están disponibles o no son fiables. Existe un documento de política, pero nadie en la organización puede explicarlo sin consultarlo. Se ha designado a un responsable, pero esa persona no tiene el mandato para decidir sobre sistemas o presupuestos. Foundation se ve más ordenado sobre el papel de lo que funciona en la práctica.
En el nivel foundation, la dispersión en la ronda de puntos suele ser la mayor. Un CIO puntúa bajo la infraestructura de TI porque sabe todo lo que aún falta por hacer en integración de sistemas. Un CHRO puntúa alto la organización y la política porque al menos ahora hay un punto de contacto. Ambos juicios son correctos desde su propia posición. La medición hace visible esa diferencia en lugar de promediarla, y es precisamente ahí donde foundation exige una conversación: qué dimensión va por delante, cuál debe seguir todavía, y si esa diferencia de orden es conocida por todos los que participan en la decisión.
La razón por la que foundation se presenta así radica en la naturaleza de las propias dimensiones. La organización y la política son relativamente rápidas de establecer: un documento, un rol, una estructura de reuniones. La infraestructura de TI y la gestión de datos requieren más tiempo, porque dependen de sistemas existentes que no se construyeron pensando en la IA. Quien en el nivel foundation ha invertido sobre todo en política y organización tiene la impresión de avanzar sin que la capa fundamental haya crecido al mismo ritmo. Esa diferencia solo se hace visible cuando un piloto quiere ir más allá del montaje de prueba, y entonces resulta que los datos no están listos para ello.
Por eso mismo, foundation es un paso intermedio y no un punto final. El nivel en el que esto se resuelve se llama activation, donde las dimensiones fundamentales y dependientes se acercan entre sí. Los niveles posteriores, insight e intelligence, se construyen sobre una base que en el nivel foundation todavía no es uniforme en todas partes.
El paso de foundation al siguiente nivel no exige más política. Ya hay política. Exige nivelar las dimensiones que van rezagadas, en particular la infraestructura de TI y la gestión de datos, de modo que las dimensiones dependientes —entre ellas el uso de IA y el grado en que los empleados están familiarizados con ella— tengan algo sobre lo que construir. Eso significa que los sistemas deben estar en orden antes de aplicar nuevas soluciones sobre ellos, y que la calidad de los datos se convierta en un tema con un responsable, no en una suposición.
La ruta desde aquí hasta el siguiente nivel se describe en cómo pasar de foundation al siguiente nivel. Quien se pregunte cómo es el paso anterior a este, lo encuentra en cómo pasar de baseline al siguiente nivel; quien ya haya superado foundation puede seguir leyendo en la página sobre el paso de activation al siguiente nivel.
La medición de madurez muestra si la organización puede sostener la IA: si las capas fundamentales son suficientemente sólidas para construir algo sobre ellas. No dice nada sobre qué trabajo es apto para ello ni qué parte de una función podría asumir la IA. Esa es otra pregunta, con otro instrumento. En cuanto las dimensiones fundamentales estén en orden —o mientras se trabaja en ello— el escáner de trabajo de FTE TO AI puede identificar qué parte del trabajo, tarea por tarea, es apta para ser asumida por la IA. Las dos mediciones se complementan: una muestra si la base existe, la otra muestra qué se puede hacer sobre esa base.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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