La inteligencia artificial (IA) se está estableciendo como un pilar fundamental en las operaciones empresariales, provocando tanto expectación como preocupación frente a su efectividad real. Un reciente informe revela que, aunque se espera que para 2028 al menos el 15% de las decisiones laborales se realicen de manera autónoma gracias a la IA, muchas organizaciones aún no han podido traducir sus inversiones en resultados financieros positivos. Este desajuste se ilustra con el aumento del porcentaje de empresas que han decidido abandonar sus iniciativas de IA, incrementándose al 42% desde el 17% del año anterior.
A pesar de que un abrumador 92% de las compañías está aumentando la inversión en esta tecnología, los resultados han sido decepcionantes. La causa parece radicar en la falta de un enfoque estructurado, ya que muchas empresas realizan experimentos aislados en lugar de promover una transformación organizacional integral. Según McKinsey, el máximo provecho de la IA se logra cuando se implementa un cambio holístico que afecta tanto los modelos de negocio como las estructuras de costos y los flujos de ingresos.
Para superar esta brecha de valor, es crucial abordar varios aspectos durante la implementación de la IA. Primero, es fundamental que los líderes empresariales, además de los tecnológicos, guíen las iniciativas desde su concepción. Esto asegura que las estrategias estén alineadas con las necesidades del cliente y las oportunidades del mercado. Un ejemplo de éxito lo ofrece una organización de inversión que creó roles específicos de negocio y técnicos relacionados con la IA, permitiendo el desarrollo de nuevos productos y una mejora en la atención al cliente.
También resulta esencial rediseñar los incentivos organizacionales para fomentar una adopción efectiva de la IA. Las métricas de desempeño deben enfocarse en logros tangibles y no en meros intereses teóricos. Una empresa que normalizó las definiciones de sus procesos vio cómo sus gerentes priorizaban la automatización, facilitando así la adopción de estructuras soportadas por la IA.
El liderazgo de recursos humanos debe ser un socio estratégico en este proceso, ayudando a comunicar los beneficios de la IA y a impulsar el compromiso entre los empleados. Para ello, es importante proporcionar formación adaptada que eleve el nivel de conocimiento de IA en toda la organización.
La implementación de modelos de gobernanza robustos desde el inicio es también esencial. Estos marcos deben permitir una innovación rápida sin comprometer la conformidad legal ni la integración operativa, fomentando un ambiente adecuado para el desarrollo de soluciones de IA.
Las empresas deben elegir socios estratégicos que les ayuden a acelerar su transformación hacia la IA, seleccionando aquellos con experiencia técnica y conocimiento específico del sector. Un ejemplo lo brinda una compañía aseguradora que, al trabajar con un socio especializado, desarrolló un conjunto de prácticas efectivas que priorizaban casos de uso, mejorando la productividad.
Finalmente, es crucial medir resultados significativos en lugar de centrarse solo en los costos de la IA. Al establecer métricas basadas en indicadores clave de rendimiento, las organizaciones estarán mejor preparadas para tomar decisiones de inversión informadas en un panorama tecnológico incierto.
Convertirse en una organización centrada en la IA requiere transformar simultáneamente diversas dimensiones, desde la estrategia y la cultura hasta la infraestructura y el desarrollo del talento. Estas iniciativas no solo mejoran las operaciones sino que se traducen en importantes ahorros de costo y crecimiento de ingresos, demostrando que la clave del éxito radica en una evolución sincronizada de la tecnología, los procesos y las personas.
