Este contenido ha sido elaborado por MIT Technology Review Insights en colaboración con Concentrix.
El último año ha marcado un punto de inflexión en el debate sobre la IA en el ámbito empresarial. Tras un periodo de experimentación entusiasta, las organizaciones se enfrentan ahora a una realidad más compleja: aunque la inversión en IA nunca ha sido tan elevada, el camino desde la fase piloto hasta la implementación a gran escala en operaciones reales sigue siendo difícil de alcanzar. Tres cuartas partes de las empresas siguen estancadas en la fase de experimentación, a pesar de la creciente presión para convertir las primeras pruebas en resultados operativos cuantificables.
Como explica una experta, el reto suele ser sistémico y tiene su origen en el funcionamiento real de las operaciones: “La mayoría de las organizaciones pueden sufrir lo que nos gusta llamar “PTSD”, es decir, problemas relacionados con los procesos, la tecnología, las skills y los datos”, afirma Shirley Hung, socia de Everest Group. “Tienen flujos de trabajo rígidos y fragmentados que no se adaptan bien al cambio, sistemas tecnológicos que no se comunican entre sí, personal que se ve realmente inmerso en tareas de escaso valor en lugar de generar un gran impacto. Y se ven sepultados bajo un torrente interminable de información, pero carecen de una estructura unificada que lo aglutine todo”.
El principal reto, por lo tanto, consiste en replantearse cómo interactúan las personas, los procesos y la tecnología en entornos operativos reales.
En sectores tan dispares como la experiencia del cliente y la maquinaria agrícola, se está observando una misma tendencia: las estructuras organizativas tradicionales —toma de decisiones centralizada, flujos de trabajo fragmentados, datos dispersos en sistemas incompatibles— están demostrando ser demasiado rígidas para dar cabida a la IA autónoma en operaciones reales a gran escala. Para generar valor, los líderes deben replantearse cómo se toman las decisiones, cómo se lleva a cabo el trabajo y cuál debe ser la contribución única de las personas.
Gran parte del debate se centró en lo que podría describirse como el próximo gran avance: la puesta en práctica de la colaboración entre personas y la IA en entornos operativos. En lugar de considerar la IA como una herramienta independiente o un “trabajador virtual”, este enfoque la replantea como una capacidad a nivel de sistema integrada en el día a día del trabajo, que potencia el criterio humano, acelera la ejecución y reinventa el trabajo de principio a fin. Este cambio exige que las organizaciones definan el valor que desean crear; diseñen flujos de trabajo que combinen la supervisión humana con la automatización impulsada por la IA en entornos operativos reales; y establezcan las bases de datos, gobernanza y seguridad que hagan que estos sistemas sean fiables.
“Mi consejo es que se preparen para algunos retrasos, ya que es necesario garantizar la seguridad de los datos”, afirma Heidi Hough, vicepresidenta de posventa para Norteamérica en Valmont. “A la hora de plantearse la comercialización o la puesta en marcha de cualquier proyecto que utilice IA, si se parte de cero y se da prioridad a la gobernanza, creo que eso contribuirá a obtener mejores resultados”.
Las primeras empresas en adoptarla ya están demostrando cómo se aplica en la práctica: comenzando con casos de uso operativos de bajo riesgo, organizando los datos en enclaves de alcance bien delimitado, integrando la gobernanza en la toma de decisiones diaria y capacitando a los líderes empresariales —y no solo a los expertos en tecnología— para identificar en qué ámbitos la IA puede generar un impacto empresarial cuantificable. El resultado es un nuevo modelo de madurez de la IA basado en la reingeniería del funcionamiento a gran escala de las empresas modernas.
“La optimización consiste, en realidad, en hacer mejor lo que ya se hace, pero la reinvención consiste en descubrir cosas totalmente nuevas que merezcan la pena hacer”, afirma Hung.
La diferencia entre las pruebas piloto y el rendimiento radica en si la IA puede funcionar de forma fiable en operaciones reales.
Este webcast se ha producido en colaboración con Concentrix.
Este contenido ha sido elaborado por Insights, la división de contenidos personalizados de MIT Technology Review. No ha sido redactado por el equipo editorial de MIT Technology Review. Ha sido investigado, diseñado y redactado por escritores, editores, analistas e ilustradores humanos. Esto incluye la redacción de encuestas y la recopilación de datos para las mismas. Las herramientas de IA que se hayan podido utilizar se limitaron a procesos de producción secundarios que fueron sometidos a una revisión exhaustiva por parte de personas.
