MODELO
Catalizadores internos
Los Catalizadores son profesionales de tu empresa que se convierten en agentes internos de transformación de IA.
Qué es un Catalizador
- Aceleran la transformación sin ser consumidos en el proceso — como en química, permanecen después de la reacción
- Descubren casos de uso en sus áreas, coordinan conocimiento entre verticales y aseguran que la capacidad permanece cuando MUTATIA se va
- Habilitan cambios que no ocurrirían solos y se pueden reutilizar para múltiples transformaciones
- Líderes naturales con conocimiento profundo del negocio y curiosidad por IA — no necesitan ser técnicos
Qué NO es un Catalizador
- No son perfiles técnicos contratados desde fuera
- No son consultores que se van con el conocimiento
- No son evangelistas de IA sin comprensión del negocio
- No son un rol de IT aislado del negocio real
Perfil ideal
Profesionales con conocimiento profundo del negocio en sus áreas, plantas o funciones. Líderes naturales con capacidad de influencia en sus equipos. Curiosidad por IA y transformación — no necesitan ser expertos técnicos.
FASES
El proceso de engagement
Fase 0
Alineación
2 semanas
Validar el encaje entre MUTATIA y la organización. Entender el contexto real, los stakeholders clave y las expectativas. No empezamos sin alineación genuina.
- Sesión de diagnóstico inicial
- Mapa de stakeholders y expectativas
- Propuesta de engagement adaptada
- Acuerdo de principios y forma de trabajo
Fase 1
Activación
4 semanas
Identificar y formar a los Catalizadores internos — los agentes de cambio dentro de la organización. Establecer el comité de IA y los canales de gobernanza.
- Catalizadores internos identificados y formados
- Comité de IA constituido
- Framework de gobernanza inicial
- Canales de comunicación establecidos
Fase 2
Discovery y priorización
4 semanas
Mapeo exhaustivo de oportunidades de IA en la organización. Priorización rigurosa con criterios explícitos: impacto real, viabilidad y alineación estratégica.
- Mapa de oportunidades de IA
- Matriz de priorización con scoring
- Selección de 2-3 casos de uso piloto
- Business case para cada piloto
Fase 3
POCs y governance
6 semanas
Ejecución de pruebas de concepto con supervisión estratégica. Validación de hipótesis, medición de resultados y decisión de go/no-go basada en evidencia, no en entusiasmo.
- POCs ejecutadas con métricas claras
- Informe de resultados [HECHO] / [HIPÓTESIS]
- Decisión de escalado fundamentada
- Modelo de gobernanza refinado
Fase 4
Capa semántica y escalado
4 semanas
Construcción de la capa semántica: lenguaje común, taxonomía y marcos de decisión que permiten escalar IA de forma coherente en toda la organización.
- Taxonomía y glosario de IA organizativo
- Framework de decisión para nuevos casos de uso
- Plan de escalado con hitos
- Test de autonomía (capacidad del cliente para continuar solo)
GOBERNANZA
Tres niveles de decisión
El modelo de gobernanza de MUTATIA distingue tres niveles de decisión para evitar cuellos de botella y mantener coherencia.
Holding / Grupo
Políticas de IA, principios éticos, estándares de seguridad, inversiones estratégicas
Plataforma / Corporativo
Infraestructura compartida, proveedores homologados, formación transversal
Empresa / Unidad
Casos de uso específicos, pilotos, adaptación al contexto local
HONESTIDAD RADICAL
Sistema de etiquetas de honestidad
Cada afirmación en nuestros informes lleva una etiqueta de honestidad radical.
[HECHO]
Verificado con datos. Lo hemos visto o medido.
[HIPÓTESIS]
Creemos que es así, pero no lo hemos validado aún. Necesita contraste.
[BENCHMARK]
Basado en referencia externa. Aplicable con matices al contexto específico.
MÉTRICA DE ÉXITO
No medimos por horas facturadas. Medimos por autonomía del cliente.
Test de autonomía: Junio 2026
El test de autonomía evalúa si la organización puede tomar decisiones informadas sobre IA sin depender de MUTATIA. Si el cliente nos necesita siempre, hemos fracasado.