La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la manera en que operan las empresas, pero a medida que aumenta la inversión en esta tecnología, también lo hace la preocupación sobre su efectividad. Un informe reciente destaca que, aunque Gartner prevé que al menos el 15% de las decisiones laborales cotidianas se tomarán de manera autónoma gracias a la IA agentiva para 2028, la mayoría de las organizaciones aún no han visto un impacto positivo en sus resultados financieros. Este desajuste se evidenció cuando el porcentaje de empresas que abandonaron sus iniciativas de IA aumentó al 42%, comparado con el 17% del año anterior.
Pese a que el 92% de las compañías están intensificando su inversión en IA, muchos de estos esfuerzos parecen no estar dando frutos. Las empresas tienden a ejecutar experimentos aislados sin un enfoque estructurado que impulse una transformación integral. Según McKinsey, el verdadero potencial de la IA se desbloquea mediante un cambio holístico que modifique modelos de negocio, estructuras de costos y flujos de ingresos.
Para cerrar la brecha de valor de la IA, es fundamental considerar varios aspectos en la implementación. Primero, es esencial que los líderes de negocio, no solo los de tecnología, impulsen la agenda de IA desde el inicio, asegurando que las iniciativas aborden directamente las necesidades del cliente y las oportunidades del sector. Un ejemplo exitoso es el de una gran organización de inversión que definió y creó roles específicos de técnico y negocio relacionados con la IA, lo que permitió el lanzamiento de nuevos productos y una mejor atención al cliente.
Además, es crucial rediseñar los incentivos organizacionales para fomentar la adopción efectiva de la IA. Las métricas de desempeño necesitan enfocarse en resultados reales, no solo en el interés teórico. Por ejemplo, una empresa que estandarizó definiciones de procesos logró que los gerentes de producto priorizaran la automatización sobre las métricas tradicionales, lo que facilitó la adopción de estructuras apoyadas por IA.
Asimismo, el liderazgo de recursos humanos debe ser un socio estratégico en esta transformación, ayudando a comunicar los beneficios de la IA y fomentar el compromiso de los empleados. Para ello, es importante ofrecer formación adaptada que potencie el conocimiento sobre la IA en toda la organización.
La implementación de modelos de gobernanza robustos desde el principio es otro aspecto clave. Estos marcos deben permitir la innovación rápida sin comprometer la conformidad legal o la integración operativa, creando así un entorno propicio para el desarrollo de soluciones de IA.
Las organizaciones también deben seleccionar los socios adecuados para acelerar su transformación hacia la IA, eligiendo aquellos que aporten experiencia técnica y conocimiento específico del sector. Por ejemplo, una compañía aseguradora que trabajó con un socio de transformación de IA desarrolló un marco de trabajo eficaz que priorizaba los casos de uso y medía el impacto en la productividad.
Por último, es vital que las empresas midan resultados significativos en lugar de enfocarse únicamente en los costos de la IA. Al establecer métricas de resultados basadas en indicadores clave de rendimiento, las organizaciones pueden estar mejor preparadas para realizar decisiones de inversión informadas, incluso en un entorno tecnológico incierto.
Para convertirse en una organización centrada en la IA, es necesario transformar simultáneamente múltiples dimensiones, desde la estrategia y la cultura hasta la infraestructura y el desarrollo de talento. Estas iniciativas integradas no solo mejoran las operaciones, sino que también se traducen en significativos ahorros de costos y en el crecimiento de ingresos, evidenciando que la clave para el éxito radica en una evolución sincronizada de la tecnología, los procesos y las personas.
vía: AWS machine learning blog
