“Además, gran parte del tejido productivo, especialmente las pymes, sigue ajena a la IA o se mantiene en fases de piloto o experimentación. El potencial existe, pero el valor económico aún no se ha verificado por completo, porque muchas empresas limitan la iniciativa a la mera adopción tecnológica en lugar de repensar la manera de operar -sostiene Roberto Cruz-. Además, con frecuencia estas iniciativas se truncaron por la ausencia de resultados inmediatos, implementaciones incorrectas o una detección inadecuada de los puntos de dolor”.
¿Cómo se está dando la integración de la IA en la estrategia general de negocio, más allá de áreas técnicas?
En este punto queda todavía mucho camino por recorrer. Si bien -como demuestra un estudio reciente entre 4.700 CEOs a escala global- la tendencia es integrar la IA en la estrategia de negocio para asegurar la sustentabilidad y emplearla como palanca de transformación, en el plano local el foco sigue siendo más táctico, orientado a resolver problemas puntuales. Las organizaciones la incorporan primero en procesos, plataformas y flujos de trabajo y solo después avanzan hacia una transformación más profunda del modelo de negocio y de la estrategia de talento. En otras palabras, la adopción técnica suele adelantarse a la integración estratégica; en la mayoría de los casos, eso limita el impacto.
Los retos
¿Cuáles son los principales obstáculos que impiden a las organizaciones pasar de pruebas “de laboratorio” a proyectos escalables?
Hoy la capacidad de escalar depende de factores propios de cada organización, dado que la tecnología está disponible, con costos decrecientes y capacidades que aumentan rápidamente.
Observamos diversos desafíos que inhiben la escalabilidad. Entre los más visibles para los líderes empresarios figuran la dificultad para acceder a datos relevantes, la escasez de habilidades técnicas y de perfiles híbridos negocio-IA, y la falta de tiempo para liderar y ejecutar proyectos.
Pero también existen obstáculos de gestión, menos evidentes a primera vista, como la falta de claridad -y, por ende, de capacidad decisoria- por parte de la alta dirección y de los accionistas respecto de la IA; la ausencia de presupuesto preasignado; la carencia de un esquema de gobernanza adecuado; y la necesidad de promover una cultura de experimentación en la organización.
Cuantificar y priorizar
¿Qué criterios deberían considerar las compañías al decidir invertir en proyectos de IA?
Tal vez el mejor consejo sea pensar en grande, empezar en pequeño y moverse con rapidez. Esto implica dedicar tiempo a definir una visión estratégica de negocio influida por la IA, que permita establecer métricas relevantes, identificar las áreas en que la IA transformará procesos y precisar el modelo de gobernanza necesario. Esto, a su vez, permite cuantificar correctamente los beneficios esperados y priorizar opciones para tomar decisiones informadas sobre en qué iniciativas invertir. Asimismo, exige comprender las dependencias de cada iniciativa y las inversiones necesarias para alcanzar su máximo potencial.
¿Es posible medir con claridad el retorno de inversión (ROI) de la IA? ¿De qué manera?
El retorno de la inversión en IA depende de un adecuado alineamiento con la estrategia y la planificación. Todo proyecto de IA debe contar con un conjunto de métricas y definir con claridad qué constituye su éxito antes de iniciar la ejecución. Existen métricas de naturaleza técnica, de usuario y de negocio. El equipo asignado al proyecto es responsable de optimizarlas y reportarlas para que la alta dirección adopte decisiones acertadas sobre inversión o desinversión. Esto exige un diseño disciplinado y una cultura de toma de decisiones basada en datos.
¿De qué manera la adopción de IA puede convertirse en una ventaja competitiva real y sostenible?
Una de las razones por las que la IA resulta tan disruptiva es que su potencial alcanza a todas las áreas de una organización, permitiendo eficiencias a nivel individual y de proceso, mayor eficacia, mejora en la toma de decisiones e incluso la transformación del modelo de negocio. La ventaja competitiva real y sostenible se logra integrando la IA en la estrategia de negocio; a partir de allí se definen los ejes de transformación de modelos, procesos y actividades, con un esquema de evolución y gobernanza basado en métricas. Hemos visto organizaciones exitosas que adoptan un enfoque ‘AI First’ que las impulsa a preguntarse cómo la IA puede mejorar todo lo que hacen. Desde crear productos o servicios basados en IA hasta desplegar modelos operativos humano + IA, siempre con una gobernanza sólida. Las empresas que avanzan en ese sentido ganan eficiencia y modifican la manera de trabajar y de tomar decisiones, generando un impacto diferenciador y duradero.
Nuevos negocios
¿Cuál será el mayor punto de inflexión en el uso de IA en el mundo corporativo en los próximos cinco años?
Las empresas enfrentan un contexto en el que las capacidades de la IA crecen rápidamente y están accesibles tanto para competidores establecidos como para nuevos entrantes; por ello, el éxito corresponderá a quienes la aprovechen mejor. Esto implica un riesgo importante para la sostenibilidad de quienes no lo hagan, pero también una oportunidad de transformación. El próximo punto de inflexión será la transformación integral de modelos operativos y organizacionales, con un incremento del ritmo de cambio impulsado por la orquestación masiva de agentes y flujos de trabajo inteligentes en un número cada vez mayor de actividades.
La IA asistirá en la toma de decisiones de creciente complejidad, lo que permitirá a las empresas explorar nuevos negocios y monetizar la información de maneras inéditas. La clave del éxito será experimentar con metodologías adecuadas, moverse con rapidez y establecer una gobernanza que proteja al negocio, a sus clientes y a sus empleados.
