La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la manera en que operan las empresas. Sin embargo, a medida que estas aumentan su inversión en la tecnología, surge una creciente preocupación sobre su efectividad. Un informe reciente destaca que, aunque se prevé que para 2028 al menos el 15% de las decisiones laborales diarias se tomarán de forma autónoma por IA, la mayoría de las organizaciones todavía no han visto un impacto positivo en sus resultados financieros. Este desajuste se vio reflejado en el porcentaje de empresas que abandonaron sus iniciativas de IA, que aumentó al 42% en comparación con el 17% del año anterior.
A pesar de que el 92% de las compañías intensifican su inversión en IA, los resultados esperados no siempre se materializan. Las organizaciones tienden a ejecutar experimentos aislados, careciendo de un enfoque estructurado que motive una transformación integral. Según McKinsey, el verdadero potencial de la IA se libera a través de un cambio holístico que transforme modelos de negocio, estructuras de costos y flujos de ingresos.
Para cerrar la brecha de valor, es vital tener en cuenta distintos aspectos al implementar IA. Inicialmente, los líderes de negocio, no solo los tecnológicos, deben impulsar la agenda de IA desde el principio, asegurando que las iniciativas respondan a las necesidades del cliente y las oportunidades del sector. Un ejemplo exitoso es el de una organización de inversión que definió roles específicos de técnico y negocio en torno a la IA, lo cual facilitó el lanzamiento de nuevos productos y una mejor atención al cliente.
Además, es crucial rediseñar los incentivos organizacionales para fomentar la adopción efectiva de la IA. Las métricas de desempeño deben centrarse en resultados reales, no solo en el interés teórico. Por ejemplo, una empresa que estandarizó definiciones de procesos logró que los gerentes priorizaran la automatización, facilitando la adopción de estructuras apoyadas por IA.
El liderazgo de recursos humanos también debe ser un socio estratégico en esta transformación, ayudando a comunicar los beneficios de la IA y fomentando el compromiso de los empleados. Ofrecer formación adaptada que potencie el conocimiento de la IA en toda la organización es fundamental.
La implementación de modelos de gobernanza robustos es otro aspecto clave. Estos marcos deben permitir la innovación sin comprometer la conformidad legal o la integración operativa, permitiendo un entorno propicio para el desarrollo de IA.
Las organizaciones deben elegir socios adecuados para acelerar su transformación hacia la IA, seleccionando aquellos con experiencia técnica y conocimiento del sector. Por ejemplo, una aseguradora que trabajó con un socio de transformación de IA desarrolló un marco eficaz que priorizaba casos de uso y medía el impacto en productividad.
Finalmente, es esencial medir resultados significativos en lugar de enfocarse únicamente en los costos de la IA. Al establecer métricas basadas en indicadores clave, las organizaciones pueden tomar decisiones de inversión informadas, incluso en un entorno tecnológico incierto.
Transformarse en una organización centrada en IA requiere evolucionar simultáneamente en estrategia, cultura, infraestructura y desarrollo de talento. Estas iniciativas integradas no solo mejoran las operaciones, sino que también conducen a ahorros significativos y crecimiento de ingresos, demostrando que el éxito radica en una evolución sincronizada de tecnología, procesos y personas.
