En ferias, conferencias, eventos, libros, congresos, artículos y, de hecho, en cualquier rueda de negocios actual, la adopción de la Inteligencia Artificial (IA) ha sido ampliamente discutida en el mundo corporativo. Empresas y líderes de diferentes sectores están cada vez más convencidos de que la IA es esencial para mantener su competitividad y relevancia en el mercado.
Sin embargo, mientras muchas empresas reconocen el valor de la IA, pocas están integrando de manera efectiva las posibilidades que trae este tipo de tecnología de manera estratégica y transformadora. Lo que vemos, en la mayoría de los casos, son proyectos piloto puntuales y de bajo impacto, que no capturan el verdadero valor que la IA puede ofrecer.
Las empresas normalmente tienen por costumbre, ante cualquier novedad tecnológica, adoptar el modelo de "pilotar-evaluar-escalar-madurar" para la implementación de proyectos. Y con la IA muchas organizaciones están, de hecho, realizando pruebas y pilotos en diferentes departamentos y tipos de actividad, usando la misma lógica procesal. Estos experimentos, en general, buscan ganancias de eficiencia y productividad en áreas específicas, liberando tiempo para que los colaboradores puedan concentrarse en actividades de mayor valor. Aunque son importantes, estas iniciativas a menudo son limitadas, no impactando de manera significativa la estrategia de negocios y, en muchas ocasiones, dejando de generar valor a escala.
La pregunta que surge es: ¿por qué estos pilotos no evolucionan hacia iniciativas más amplias y transformadoras? La respuesta está en la falta de un enfoque estratégico para la IA dentro de las organizaciones, que debe estar guiado por una visión clara y respaldada por el liderazgo, a menudo a nivel de consejo de administración, incluso.
Cómo avanzar hacia el uso estratégico de la IA
Para que la IA sea realmente revolucionaria dentro de las empresas, es necesario que los ejecutivos y líderes reconsideren el papel de esta tecnología en el contexto de sus negocios. Esto va mucho más allá de implementar un nuevo software o automatizar tareas específicas; es una cuestión de reimaginar procesos, productos e incluso modelos de negocio enteros desde la perspectiva de la IA.
Estructurando un liderazgo para la IA
Una de las principales barreras paraala adopción más estratégica de la IA es la falta de liderazgos capacitados para orientar la transformación. Empresas que realmente avanzan con la IA cuentan con ejecutivos y consejos capacitados para tomar decisiones informadas sobre esta tecnología. Vicepresidencias dedicadas a datos e IA, consejeros especializados y una gobernanza centrada en la innovación son algunos ejemplos de estructuras que pueden acelerar la adopción de la IA a gran escala.
Cambio cultural y capacitación de empleados
La IA no solo trata de tecnología, sino también de personas. Para que sea ampliamente adoptada e integrada, es fundamental que los colaboradores entiendan cómo la tecnología puede impactar sus rutinas y su sector. La capacitación continua y la promoción de una cultura de innovación son esenciales para que los colaboradores se sientan parte del cambio y puedan contribuir activamente.
Adopción de una estrategia de datos sólida
La IA depende de datos para funcionar de manera eficaz. Por lo tanto, es crucial que las empresas tengan una estrategia de datos sólida y bien estructurada. Esto incluye la recopilación, almacenamiento, procesamiento y análisis de datos de manera segura y ética. Las empresas necesitan estar preparadas para manejar grandes volúmenes de datos y para explorar herramientas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, que permitan extraer conocimientos valiosos.
Ejemplos de grandes empresas tecnológicas
Las grandes empresas de tecnología lideran la transformación con IA y sirven como referencia para el sector corporativo. Meta, por ejemplo, utiliza IA para automatizar procesos de publicidad, maximizando el alcance y la eficacia de las campañas. Otro ejemplo es Amazon, que aplica IA en todos los puntos de su operación, desde la recomendación de productos hasta la gestión de logística. Estos casos ilustran cómo la IA, cuando se utiliza de manera estratégica, puede transformar no solo los procesos internos, sino también la experiencia de los clientes y potenciar los resultados financieros.
Integración con objetivos estratégicos
Para avanzar más allá de los pilotos puntuales, es importante que las iniciativas de IA estén alineadas con los objetivos estratégicos de la empresa. La IA debe ser vista como una herramienta que puede ayudar a alcanzar estos objetivos de manera más eficiente y eficaz. Por ejemplo, si una empresa desea aumentar la satisfacción del cliente, puede explorar la IA para ofrecer personalización en tiempo real o para predecir problemas antes de que ocurran. La IA debe estar incorporada en todos los principales proyectos constitutivos de la planificación estratégica organizacional, y los recursos deben ser asignados para su uso y potenciación.
Para capturar el valor de la IA a gran escala, las empresas deben superar ciertos desafíos comunes, como la resistencia al cambio y la complejidad técnica. Este proceso requiere la combinación de liderazgo visionario, inversiones en infraestructura de datos y un enfoque estratégico que priorice resultados a largo plazo.
Por lo tanto, avanzar más allá de los pilotos puntuales con IA requiere un cambio de mentalidad y estructura dentro de las empresas, que no es trivial. Para que la IA no sea solo un "vuelo de gallina" pasajero, es necesario que los líderes la vean como catalizadora de una verdadera transformación organizacional y que estén dispuestos a invertir y reimaginar por completo sus operaciones.
