¿Cómo se mide la madurez de la IA en las empresas?

Actualmente, se debate mucho sobre la Inteligencia Artificial (IA) y los beneficios que ha aportado a diversos sectores y empresas. Sin embargo, la madurez operativa de una empresa en IA es importante por varias razones. En primer lugar, permite una evaluación precisa del punto de partida, lo que ayuda a identificar su posición respecto a las mejores prácticas y el estado del arte.  

La madurez operativa en IA se refiere al nivel de desarrollo e integración de las tecnologías de inteligencia artificial en una organización. Este concepto abarca la capacidad de una empresa para adoptar y utilizar eficazmente la inteligencia artificial para mejorar procesos, tomar decisiones basadas en datos e innovar en sus productos y servicios. 

Las empresas con alta madurez no solo implementan tecnologías avanzadas, sino que también cultivan una cultura organizacional que valora los datos y el conocimiento, poseen una infraestructura tecnológica robusta y cuentan con equipos capacitados para explorar todo el potencial de la inteligencia artificial. Alcanzar la madurez operativa implica un proceso continuo de evolución tecnológica, adaptación estratégica y desarrollo de competencias internas.

Una encuesta muestra que las empresas con un alto nivel de madurez en inteligencia artificial tienen entre 3 y 5 veces más probabilidades de ser líderes en sus respectivos sectores. Además, datos de Deloitte indican que las empresas con un nivel más avanzado de madurez en IA pueden aumentar su productividad hasta en un 40 %.

Esta evaluación también facilita la asignación eficiente de recursos, permitiendo a la empresa centrar sus esfuerzos en las áreas que más necesitan desarrollo. Al identificar brechas y oportunidades, la organización puede priorizar las iniciativas que generarán el mayor impacto y valor.

Un estudio revela que el 56 % de las empresas considera esencial medir la madurez para optimizar las inversiones y mejorar la eficacia operativa. Con una evaluación de la madurez operativa, es posible desarrollar una hoja de ruta detallada y estructurada para la adopción de la IA, que incluye fases, hitos y métricas de éxito que guiarán la implementación de forma ordenada y estratégica.

¿Cuáles son los beneficios de medir la madurez de la IA? 

Además, la medición facilita el cambio cultural necesario dentro de la organización, fomentando una cultura de innovación y adaptación. «El seguimiento continuo de la madurez permite ajustar las estrategias según sea necesario, garantizando una mejora continua y sostenida en la adopción de la IA. Esto también ayuda a mitigar los riesgos al anticipar y evitar problemas que podrían comprometer el éxito de los proyectos», afirma Paulo Simon, director de negocios de Keyrus. 

Las empresas con un alto nivel de madurez están mejor posicionadas para aprovechar las ventajas competitivas que ofrece la tecnología. Evaluar y mejorar esta operación les ayuda a mantenerse competitivas y a aprovechar al máximo su potencial. Según PwC , la adopción efectiva de la IA podría aportar hasta 15,7 billones de dólares a la economía mundial para 2030. Por último, garantizar que la herramienta esté alineada con los objetivos estratégicos de la empresa garantiza que los esfuerzos contribuyan directamente a las metas de negocio y generen valor tangible.

Para Paulo, medir la madurez operacional es fundamental para la adopción efectiva y estratégica de la tecnología, asegurando que la empresa esté bien preparada para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial.

Etapas de madurez operativa en IA

1. Reconocimiento inicial

• Cultura de concienciación: La empresa promueve una cultura interna de concienciación sobre los conceptos y beneficios de la inteligencia artificial y la inteligencia artificial generada por máquinas (GenAI).
• Educación y capacitación: se llevan a cabo iniciativas de educación y capacitación para empleados en todos los niveles para aumentar la comprensión de IA/GenAI y su impacto potencial en el negocio.
• Evaluación de viabilidad: la empresa realiza evaluaciones preliminares para identificar áreas potenciales donde la implementación podría producir beneficios significativos.

2. Implementación sectorial

• Estrategia de implementación: La empresa desarrolla una estrategia clara para implementar IA/GenAI en áreas específicas, alineada con sus objetivos comerciales y su estrategia general.
• Integración con procesos existentes: AI/GenAI se integra de forma fluida y eficiente en los procesos existentes de la empresa, optimizando los flujos de trabajo y mejorando la eficiencia operativa.
• Medición del impacto: se establecen KPI y métricas para medir el impacto de la implementación, incluida una mayor eficiencia, menores costos y una mejor experiencia del cliente.

3. Exploración inicial

• Experimentación controlada : se llevan a cabo experimentos controlados y proyectos piloto para explorar la aplicabilidad y viabilidad en escenarios comerciales del mundo real.
• Evaluación de resultados: los resultados de los proyectos piloto se evalúan rigurosamente para determinar su éxito y eficacia en el logro de los objetivos de negocio definidos.
• Retroalimentación y aprendizaje: La empresa aprovecha la retroalimentación de los proyectos piloto para aprender y ajustar su enfoque a medida que continúa explorando la herramienta.

4. Expansión organizacional

• Gobernanza y gestión del cambio: la empresa implementa un marco de gobernanza sólido y eficaz para supervisar la expansión de IA/GenAI en toda la organización y gestionar eficazmente el cambio organizacional asociado.
• Inversión en infraestructura y talento: Se están realizando importantes inversiones en infraestructura tecnológica y en la contratación y desarrollo de talento especializado en el rubro.
• Estrategia de escalabilidad: la estrategia está diseñada para escalar de manera efectiva en toda la organización, garantizando que los sistemas puedan manejar la mayor carga de trabajo.

5. Operaciones avanzadas

• Automatización holística: se integra en todos los aspectos de las operaciones de la empresa, desde los procesos internos hasta las interacciones con clientes y socios.
• Toma de decisiones basada en datos: las decisiones se basan en datos y conocimientos generados por algoritmos, lo que da como resultado decisiones más precisas y efectivas.
• Innovación continua : La empresa adopta un enfoque de innovación continua, explorando constantemente nuevas aplicaciones y avances para mantener una ventaja competitiva.

6. Liderazgo en IA/GenAI

• Cultura de innovación: La empresa cultiva una cultura de innovación y experimentación, donde el uso de IA/GenAI se fomenta y valora en todos los niveles de la organización.
• Alianzas estratégicas: Se establecen alianzas estratégicas con líderes del mercado para acceder a conocimientos especializados, recursos y tecnologías de vanguardia.
• Visión de futuro: La empresa mantiene una visión de futuro, explorando constantemente las fronteras de la tecnología y buscando formas de aplicar IA para crear nuevos modelos de negocio y transformar industrias enteras.

Medir la madurez operativa es fundamental para que las empresas se posicionen competitivamente en el mercado actual. Comprender la etapa actual y trazar una estrategia optimiza los recursos y maximiza los resultados.

Siguiendo las seis etapas de madurez, las empresas pueden evolucionar desde la consciencia inicial hasta un sólido liderazgo en IA, garantizando una adopción exitosa y fomentando una cultura de innovación continua. «Este enfoque estructurado mitiga los riesgos y permite a las empresas aprovechar las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial, convirtiendo la medición en una estrategia esencial para el crecimiento sostenible y el éxito futuro», concluye Simon.