Siete aspectos que impiden a las empresas implementar la IA en todos su procesos operativos

Aunque las compañías muestran entusiasmo en cómo la IA puede mejorar su productividad, los casos de éxito son aislados dentro de las compañías y ninguna logra que esta tecnología realmente transforme sus modelos operativos y de negocio.

La evidencia es clara, las empresas invierten cada vez más en Inteligencia Artificial y sus múltiples maneras de aplicación dentro del entorno laboral con la alta expectativa de que esto permita mejorar sus procesos operativos.

A simple vista los resultados son claros y son precisamente los casos de éxito los que les hace impulsar cada vez más el uso de esta tecnología para obtener resultados mucho más optimizados.

Sin embargo, los especialistas creen que las compañías se están quedando rezagadas, no por falta de entusiasmo, sino más bien por falta de capacidad técnica .

El Instituto de Diseño de Datos Digitales y Microsoft fundaron la Iniciativa de Empresas Fronterizas (FFI) en la Escuela de Negocios de Harvard con el fin de reunir evidencia que sostenga esa premisa y sirva de guía a las compañías para que logren una verdadera transformación.

Recientemente, la FFI realizó una cumbre con líderes empresariales y de ella resumió las 7 razones que, desde la experiencia, no permiten una escalada de la IA dentro de las organizaciones.

1 ) La proliferación de pilotos

Las compañías desarrollan cientos de pilotos que implementan de manera sectorial y que incluso arrojan resultados fantásticos pero, como carecen de una hoja de ruta de implementación, el esfuerzo queda ahí. En mínimas ocasiones esos pilotos se estandarizan en cada una de las sedes de las empresas.

2) La brecha de productividad

Las organizaciones desperdician las mejoras obtenidas por medio de la IA. Aunque hay múltiples casos de éxito de como la IA ha mejorado la productividad, esa mejora no se traduce en un ahorro económico o de tiempo en los procesos operativos.

¿Por qué? Si los líderes no tienen una ruta clara de como reasignar los roles de trabajo y distribución de tareas tomando en cuanta la ayuda de la IA, es posible que los colaboradores inviertan esas ganancias de tiempo en más reuniones o actividades de bajo valor.

3) La carga de la deuda procesal

Hay compañías que acumulan años de errores es sus procesos productivos y sumado a esto el error que mencionábamos anteriormente: tener mil formas de lograr un objetivo en específico.

Tener un flujo de trabajo con tantas inconsistencias complica el panorama para la implementación de la IA, sobre todo para sus resultados, que podrían no ser tan fiables.

La IA puede ser de gran ayuda, sí; pero es necesario que las compañías hagan un autoanálisis que les permite rediseñar sus procesos y así sacarle el mayor provecho a la tecnología.

4) El problema de la identidad del conocimiento

El nuevo esquema labora exige a los empleados poner a disposición todo su conocimiento al servicio de la IA y esto muchas veces da pánico.

Los trabajadores están acostumbrados a un entorno de "el que más sabe es difícil de sustituir" y por eso se sienten en peligro su lugar dentro de la organización cuando alguien más, en este caso la IA, puede hacer lo mismo que ellos.

Es un trabajo de lo líderes fomentar una cultura donde la IA potencie los talentos de su equipo y que este vea en la tecnología un aliado y no una competencia.

5) Gobernanza en un mundo agencial

A medida que las organizaciones avanzan hacia agentes que toman acciones (como actualizar sistemas o coordinar aplicaciones), la gobernanza tradicional se convierte en un cuello de botella.

Una vez más, el reto es para los líderes empresariales de modernizar y adaptar cada una de las políticas internas a la nueva realidad empresarial.

6) Complejidad arquitectónica

Hacer el múltiples aplicaciones de IA se comuniquen y fluyan entre sí puede ser complejo y atrasar de manera importante los objetivos de la organización.

Esto es muestra, una vez más, que los resultados son mejores cuando de implementa la tecnología con una estrategia y no cuando "se aprende sobre la marcha".

7) La trampa de la eficiencia

La fiebre por la implementación de la IA sin duda nació de dos promesas: la reducción de costos y de tiempo para lograr resultados.

Sin embargo, es importante que se defienda el trabajo de valor que realizan los colaboradores, ese de hecho puede ser el que de mejor resultados; se trata de un balance, aprovechar la IA en procesos que pueden donde las capacidades humanas pueden no ser indispensable pero someter al cuidado riguroso humano procesos más delicados.

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