# Diagnóstico de IA y datos

> Identifica dónde la IA puede aportar valor real y dónde primero hay que ordenar procesos, datos y permisos.

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Para organizaciones que quieren usar IA sin comprar herramientas a ciegas. El diagnóstico revisa procesos, datos, documentos, riesgos, seguridad, reporting y capacidad interna antes de proponer automatizaciones o sistemas nuevos.

## Qué puede quedar después del trabajo

- Mapa de procesos y fuentes de información críticas.
- Priorización de casos de uso de IA por valor, riesgo y esfuerzo.
- Recomendaciones de datos, seguridad, formación y gobierno.
- Hoja de ruta práctica con prototipos posibles y decisiones pendientes.

## Prueba técnica y operativa

- Uso de IA como apoyo a análisis, documentación, clasificación, prototipado y revisión.
- Experiencia en modelos de datos, plataformas operativas, dashboards y automatización documental.
- Criterio para distinguir entre un problema de IA, un problema de datos y un problema de proceso.

## Ejemplos anonimizados

- [Indicadores y dashboards para seguimiento social](https://www.enter20.com/trabajos/indicadores-dashboards-impacto-social/): Estructuración de datos e indicadores para que fundaciones y asociaciones puedan gestionar, reportar y explicar mejor su impacto.

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## ¿Encaja con su situación?

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