1. Estrategia y liderazgo

2. Existe una hoja de ruta clara sobre cómo IA y automatización generan valor al negocio.
3. La dirección impulsa activamente los proyectos tecnológicos y comunica su propósito.
4. Se han definido objetivos medibles vinculados a productividad, eficiencia y experiencia del cliente.
5. Los equipos intermedios actúan como embajadores del cambio.
6. Se revisa la estrategia con periodicidad para ajustar avances y aprendizajes.

7. Procesos y datos

8. Los procesos repetitivos y de bajo valor están identificados y documentados.
9. Se dispone de datos limpios, accesibles y actualizados para alimentar modelos de IA.
10. Existen métricas que permiten calcular ROI y ahorro operativo.
11. Se evalúan los riesgos de automatización en tareas sensibles al trato humano.
12. Hay un plan de integración progresiva de fuentes de datos internas y externas.

13. Infraestructura tecnológica

14. Se han seleccionado herramientas de IA y automatización compatibles con la arquitectura actual.
15. Los sistemas permiten trazabilidad, control y auditoría de procesos.
16. Se promueve la interoperabilidad entre departamentos.
17. Se priorizan soluciones escalables y seguras.
18. Los proveedores tecnológicos están alineados con la visión y cultura de la empresa.

19. Cultura y liderazgo

20. La organización fomenta una cultura de aprendizaje continuo en IA y automatización.
21. Los empleados comprenden que la IA complementa sus funciones, no las sustituye.
22. Se reconocen públicamente los logros asociados al trabajo conjunto entre humanos y máquinas.
23. Se documentan y comparten casos de éxito internos.
24. La comunicación es abierta, transparente y empática en torno a los cambios.

25. Gestión del talento flexible

26. Existen equipos globales que supervisan y optimizan procesos automatizados.
27. Se dispone de talento flexible capaz de adaptarse a distintos proyectos tecnológicos.
28. Se promueve la colaboración entre tecnología, operaciones y recursos humanos.
29. Los roles se redefinen de acuerdo con las nuevas herramientas digitales.
30. Se incentiva la innovación desde todos los niveles de la organización.

31. Gobernanza ética y cumplimiento

32. Se siguen las directrices del AI Act europeo y del RGPD español.
33. Existe un comité o responsable de IA encargado de supervisar riesgos éticos.
34. Se revisan periódicamente sesgos, calidad y trazabilidad de los algoritmos.
35. Se publican políticas de transparencia y uso responsable de datos.
36. Los proveedores externos están comprometidos con la ética y sostenibilidad tecnológica.