Desde la aparición generalizada de herramientas de IA generativa a finales de 2022, la inteligencia artificial se ha convertido en un foco central para la mayoría de las organizaciones.
La adopción ha sido rápida. La mayoría de las organizaciones ahora utilizan IA generativa de alguna forma, a menudo a través de herramientas disponibles en el mercado diseñadas para crear contenido, escribir código o resumir información.
Piense en herramientas populares como Microsoft 365 Co-Pilot, Otter.ai, Jasper, Git Hub Co-Pilot o las miles de otras herramientas de IA en el mercado que las organizaciones utilizan hoy en día.
Este nivel de actividad sugiere un progreso significativo. Sin embargo, la realidad es más sutil.
Fundador de AI Foundation Group.
Los datos de la industria sugieren que muchas organizaciones no están logrando un valor mensurable o consistente de sus iniciativas de IA a pesar de su adopción generalizada. Aquellos que implementan herramientas de IA generativa listas para usar generalmente ven el impacto menos mensurable.
Aquellos que no piensan en la IA como una herramienta, sino como un conjunto de capacidades, suelen ser más maduros en sus implementaciones y más propensos a medir el impacto real. En otras palabras, para muchos, lo que parece ser un progreso con la IA es solo actividad porque no hay ninguna base en datos, experiencia, gobernanza o conocimiento operativo sobre cómo superarla. Es importante comprender la diferencia entre los líderes.
el desafío
Parte del desafío surge de la desconexión entre cómo se experimenta la IA y lo que se necesita para implementarla de manera efectiva en un contexto empresarial. Las herramientas de IA orientadas al consumidor están diseñadas para ser intuitivas e inmediatas. Suponen que la IA se puede implementar de forma rápida y relativamente económica.
Por el contrario, la IA empresarial, la IA que a menudo utiliza los datos de su empresa, se basa en capacidades diferentes. Requiere acceso a datos confiables y bien gobernados, integración con los sistemas existentes, alineación con los procesos comerciales, experiencia técnica y mecanismos de supervisión que garanticen la confianza y la rendición de cuentas.
Estas diferencias se reflejan en los patrones de adopción. Si bien la mayoría de las organizaciones utilizan herramientas de IA generativa disponibles en el mercado, pocas han avanzado hacia implementaciones más avanzadas. Generalmente, la aceptación disminuye a medida que aumenta la complejidad. Muchas organizaciones todavía están operando en las primeras etapas, incluso cuando las expectativas, a menudo formadas a nivel de liderazgo, continúan aumentando.
Cuando la IA se estanca
Cuando las iniciativas de IA se estancan, las razones subyacentes no suelen ser técnicas. El modelo en sí es cada vez más capaz y el ecosistema de herramientas continúa evolucionando rápidamente. En cambio, el colapso tiende a ocurrir a nivel organizacional.
En todas las industrias, surgen patrones similares: los datos están en silos y las organizaciones no están seguras de su integridad, las plataformas no están completamente integradas, la propiedad de las iniciativas de IA no está clara y las estructuras de gobernanza están incompletas o no se aplican de manera consistente.
En muchos casos, los líderes piden a sus organizaciones que introduzcan la IA en entornos que no fueron diseñados para soportarla. Éstas no son lagunas técnicas aisladas; Son el resultado de decisiones sobre información, gobernanza e inversión que se toman a nivel de liderazgo.
Las organizaciones que están logrando resultados más consistentes abordan la IA de manera diferente. En lugar de tratarlo como un conjunto de herramientas o proyectos discretos, lo tratan como una capacidad empresarial que debe desarrollarse intencionalmente con el tiempo.
Esto incluye invertir en una base de datos que integre datos estructurados y no estructurados, establecer marcos de gobernanza con anticipación y alinear los equipos comerciales y técnicos en torno a casos de uso claramente definidos. El papel de los datos empresariales es particularmente importante. Sin esta base, la IA se limita a resultados genéricos y no puede respaldar de manera confiable las decisiones comerciales o los flujos de trabajo.
ruta de valor
El camino hacia el valor tiene menos que ver con la adopción temprana y más con la profundidad de la implementación. Las organizaciones a menudo comienzan con casos de uso centrados en la productividad utilizando herramientas disponibles en el mercado, pero surge un impacto significativo a medida que incorporan datos empresariales, integran la IA en los flujos de trabajo y establecen los procesos necesarios para operar estos sistemas de manera confiable. La diferencia no es sólo la ejecución técnica; Refleja elecciones deliberadas sobre dónde invertir y cómo escalar.
En esta etapa, el papel del liderazgo se vuelve central. En muchas organizaciones, la IA todavía se considera una iniciativa técnica y se delega en consecuencia. Una causa principal de este enfoque es el estancamiento de las iniciativas. La IA requiere inversiones coordinadas en datos, gobernanza, arquitectura y modelos operativos, todos los cuales están cada vez más dentro de las responsabilidades ejecutivas.
Liderazgo responsable
En última instancia, los líderes determinan si la IA sigue siendo una serie de experimentos o se convierte en una capacidad empresarial. Estas incluyen establecer una dirección estratégica clara, financiar capacidades fundamentales en lugar de proyectos aislados y garantizar que las iniciativas de IA estén vinculadas a resultados comerciales mensurables. Requiere desarrollar suficiente comprensión para evaluar las compensaciones, evaluar el riesgo y plantear preguntas más específicas sobre la escalabilidad y el valor.
El auge de la IA agente pone de relieve estos problemas. A diferencia de formas anteriores de IA, los sistemas agentes están diseñados no solo para producir resultados, sino también para actuar dentro de un flujo de trabajo. Esto introduce nuevas oportunidades de eficiencia y automatización, pero también aumenta la importancia de la gobernanza, el control y la confiabilidad. A pesar del creciente interés, muy pocas organizaciones tienen sistemas multiagente en producción. Esta brecha muestra cuán tempranas son la mayoría de las empresas y cuán significativa es la distancia entre las pruebas y las verdaderas capacidades operativas.
La próxima fase de adopción de la IA probablemente se definirá menos por la experimentación y más por la ejecución. Las organizaciones que tendrán éxito serán aquellas que vayan más allá de iniciativas aisladas y se centren en crear capacidades integradas a nivel empresarial. Esto requiere coordinación entre datos, tecnología, gobernanza y procesos organizacionales respaldados por un enfoque ejecutivo sostenido.
La IA en sí no es el factor limitante. La limitación es si el liderazgo está dispuesto a desarrollar las capacidades organizativas necesarias para respaldarlo.
Contamos con el mejor software de Automatización Robótica de Procesos (RPA).
Este artículo fue producido en parte Perspectiva profesional de TechRadarNuestro canal para mostrar las mejores y más brillantes mentes de la industria tecnológica actual.
Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no necesariamente las de TechRadarPro o Future plc. Si está interesado en contribuir, obtenga más información aquí:
