Se habla mucho de cómo la IA va a transformar su negocio. Resolverá problemas que antes no tenían solución o que eran realmente difíciles de resolver. Pero sólo porque algo se pueda hacer con IA no significa que la solución vaya a ser adoptada y utilizada.
Por desgracia, demasiadas iniciativas de IA se convierten en lo que llamamos Implementación Abandonada (¿ve lo que hemos hecho?).
El POC fue emocionante, el piloto parecía impresionante. El modelo o lo que fuera funcionaba bien.
Y entonces... nada. Nada. Nadie cambió su forma de trabajar. Nadie midió los resultados. Y nadie obtuvo valor. O tal vez el valor estaba ahí, pero no se puede atribuir a la solución.
Si quiere que su proyecto de IA realmente sirva para algo, para desbloquear un valor significativo, tiene que tratarlo como cualquier cambio empresarial de gran impacto. He aquí cómo.
El valor no aparece por arte de magia: hay que construir hacia él
La promesa de la IA suele ser un aumento masivo de la eficiencia o decisiones más inteligentes. Pero no se llega a esos resultados simplemente entrenando un modelo. Se llega a ellos creando un nuevo proceso a su alrededor. La IA no crea valor por sí misma, sino que amplifica el valor de las operaciones bien diseñadas.
Toda iniciativa de IA necesita una hoja de ruta de valor. ¿Qué intentamos mejorar? ¿Cómo medimos el éxito? ¿Qué ocurre si esto funciona? No se trata sólo de tecnología, sino también de operaciones, diseño de procesos y, a veces, gestión del cambio a la antigua usanza.
Por ejemplo, si se implanta la IA para acelerar las respuestas del servicio de atención al cliente, el objetivo no es sólo obtener respuestas más rápidas. El objetivo es mejorar la satisfacción del cliente, aumentar la retención y, potencialmente, aumentar las oportunidades de venta. Sin una hoja de ruta clara y un plan operativo que respalde los resultados de la IA, corre el riesgo de optimizar una pequeña parte de la empresa y perderse el impacto más amplio.
La alineación entre los equipos técnicos y las partes interesadas de la empresa es crucial. La colaboración en las primeras fases garantiza que la solución de IA esté directamente vinculada a objetivos empresariales cuantificables, en lugar de convertirse en un experimento tecnológico aislado.
Comience con una línea de base, o sólo estará adivinando
No se puede demostrar el valor si no se sabe cómo era el "antes". Una de las razones más comunes por las que los proyectos de IA se estancan es porque nadie ha establecido una base sólida de rendimiento o resultados. Sin un punto de comparación claro, es imposible demostrar la mejora o el rendimiento de la inversión.
Hay muchas formas de solucionar este problema; aquí van dos de las favoritas:
- Línea de base → Despliegue → Medición posterior: Antes de implantar la IA, documente las métricas de rendimiento existentes. Por ejemplo, si está implantando IA para mejorar la previsión de ventas, realice un seguimiento de la tasa de precisión de la previsión actual. O hágase una idea aproximada de cuánto tiempo trabajan los empleados en una tarea específica y cuántas veces al día o a la semana lo hacen. Tras la implantación, vuelva a medir.
- Prueba y control: Realice una prueba A/B o aplique la IA en una parte de la organización y compárela con otra parte similar sin IA. De este modo, podrá atribuir directamente las diferencias de rendimiento al sistema de IA, en lugar de basarse en juicios subjetivos.
Cualquiera de los dos enfoques funciona. Lo que no funciona es "Creemos que ayudó". Las corazonadas y las pruebas anecdóticas no son suficientes cuando se trata de la transformación empresarial. El plural de la anécdota no son los datos, y los líderes necesitan datos en los que puedan confiar para justificar una mayor inversión y ampliar las iniciativas de éxito.
La captura de una línea de base también permite a los equipos ajustar y optimizar con el tiempo. La medición continua convierte los despliegues de IA de proyectos puntuales en motores de rendimiento continuos.
Si el proceso no cambia, nada cambia
La IA no es sólo una bala de plata mágica, sino una nueva herramienta realmente asombrosa para cambiar la forma de hacer el trabajo. Si su equipo sigue haciendo las cosas de la misma manera, incluso después de implantar la tecnología, probablemente no verá resultados.
Cuando te laves los dientes, piensa en esto:
- ¿De qué tareas debe encargarse la IA? Defina claramente de qué es responsable la IA y dónde sigue siendo necesaria la intervención humana.
- ¿Qué decisiones están ahora informadas o automatizadas? Identifique los puntos de decisión que pueden ser optimizados por la IA y ajuste los flujos de trabajo en consecuencia.
- ¿Cuál es el nuevo papel del ser humano en el bucle? ¿Cómo les permite la IA realizar un trabajo nuevo y de mayor valor? ¿Para centrarse más en las excepciones, la estrategia y la resolución creativa de problemas?
Sin las respuestas a estas reflexiones, lo más probable es que sólo se esté añadiendo complejidad a un proceso que no ha cambiado. La IA, como herramienta que puede resolver problemas antes irresolubles o hacer que los problemas resolubles sean mucho más fáciles de resolver, debería simplificar y elevar las operaciones, no complicarlas. Las implementaciones exitosas reimaginan los flujos de trabajo de principio a fin, asegurando que cada miembro del equipo entienda su nuevo papel en un entorno aumentado por la IA.
A veces, esto requiere conversaciones difíciles. Hay que reevaluar los procesos heredados, las zonas de confort y los hábitos arraigados. El cambio no es opcional, es esencial.
La gestión del cambio es la parte que todo el mundo olvida (y paga después)
Es cierto que algunos fracasos de los proyectos de IA son técnicos, pero apostaríamos a que muchos son organizativos. Resistencia, confusión, falta de confianza, mala comunicación... los sospechosos habituales.
La gestión del cambio no es algo que esté bien tener. Es una parte esencial de la entrega de la IA. Es necesario:
- Comunicación clara sobre lo que está cambiando y por qué: La transparencia reduce el miedo y la incertidumbre. Compartir la visión desde el principio y con frecuencia.
- Formación (no sólo cómo, sino cuándo y por qué): Los usuarios deben comprender no sólo cómo utilizar la IA, sino por qué es importante, cuándo confiar en ella y cuándo escalar los problemas.
- Iteración y retroalimentación de los usuarios: La primera versión de cualquier sistema de IA no será perfecta. Los comentarios de los usuarios son esenciales para perfeccionar y mejorar el rendimiento.
"Constrúyelo y vendrán" no es una estrategia. Es la frase de una película. Y no funciona. Esperar que los empleados adopten un nuevo sistema sin orientación, apoyo e incentivos aboca a los proyectos de IA al fracaso.
Una gestión eficaz del cambio de la IA reconoce que las personas son fundamentales para la adopción de la tecnología. La inteligencia emocional, la empatía y el liderazgo son tan importantes como la destreza técnica.
La inteligencia artificial aumenta el riesgo y el potencial
La IA no es como instalar un nuevo cuadro de mandos. No es sólo analítica. Es autonomía. Puede actuar, adaptarse y, a veces, sorprender. Esto significa que se puede obtener un valor enorme, pero también significa que las personas tendrán que cambiar su forma de tomar decisiones, de confiar en los sistemas y de trabajar con la tecnología.
Con tanto poder, su estrategia de implantación debe estar a la altura del reto. No se trata sólo de instalar una herramienta, sino de remodelar el funcionamiento de la organización.
Cuando la IA se integra correctamente, permite:
- Toma de decisiones más rápida: La IA puede ofrecer información en tiempo real, lo que permite reaccionar con mayor rapidez.
- Operaciones más inteligentes: Los modelos predictivos anticipan los problemas antes de que surjan.
- Mayor escalabilidad: La IA puede gestionar cargas de trabajo crecientes sin aumentos proporcionales de personal.
Pero un gran poder conlleva una gran responsabilidad (otra frase de una película). Las organizaciones deben establecer una gobernanza clara en torno al uso de la IA, garantizar que se tengan en cuenta las consideraciones éticas y preparar a los equipos para que actúen como administradores responsables de las decisiones basadas en la IA.
Generar confianza en los sistemas de IA es primordial. Los usuarios deben tener la certeza de que la IA es fiable, justa y está alineada con los objetivos de la organización.
Última palabra
Si su iniciativa de IA está atascada u olvidada, probablemente no fue el modelo lo que falló. Fue la implementación.
No deje que su IA se convierta en una implantación abandonada. Trátela como un verdadero proyecto de transformación: mídala, apóyala y construye las nuevas formas de trabajar que le den vida.
En Nimble Gravity, hemos visto la diferencia que marca una implantación disciplinada. Sabemos lo que se necesita para pasar de un proyecto piloto prometedor al éxito operativo.
Si está listo para que la IA funcione de verdad en su organización, hablemos. Hemos visto lo que funciona (y lo que no), y nos encantaría ayudarle a construir un futuro de IA que ofrezca un impacto real y medible.