La lucha por aprovechar la IA sigue el mismo patrón que las transformaciones digitales anteriores.
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Escrito por JJ Laforet, Director de Carpedia Internacional
No hay duda de que la inteligencia artificial ha creado un cambio innovador en la forma en que operan las organizaciones. Es más rápido, más accesible, más visible y, en muchos casos, más poderoso que cualquier cosa anterior.
Los líderes realmente se lo toman en serio.
Pero si bien la tecnología es nueva, el desafío que presenta no lo es. Porque si se analiza detenidamente con qué luchan las organizaciones cuando se trata de utilizar la IA, aspectos como la adopción, la coherencia y el retorno de la inversión, empieza a resultar abrumador.
Patrones familiares en nuevas formas
En las últimas décadas, las empresas han experimentado oleada tras oleada de transformación. El sistema ERP promete integración, la gestión ajustada promete eficiencia, la transformación digital promete visibilidad y el análisis avanzado promete conocimiento.
En cada ocasión, la narrativa fue convincente y el potencial era real. Sin embargo, en muchas organizaciones los resultados son inesperados, no porque la tecnología o la metodología no funcionen, sino porque la organización lucha por cambiar su forma de funcionar.
Ese es un patrón que volvemos a ver hoy con la IA.
Cuando las organizaciones hablan sobre la adopción de la IA, la conversación suele centrarse en las herramientas: ¿Qué plataforma deberíamos utilizar? ¿Qué tan sofisticado es el modelo? ¿Con qué rapidez se pueden implementar las capacidades?
Ésta es una pregunta importante. Pero no determinan el éxito.
La pregunta real es más simple: ¿Cambiará esto la forma en que realmente trabaja la gente? Sin embargo, la respuesta a esta pregunta es más compleja y no puede explicarse mediante una lista clara de características.
Porque el valor no se crea cuando se introduce el dispositivo. Se crea cuando el comportamiento cambia de manera consistente, a escala y de manera duradera. Aquí es donde la mayor transformación, independientemente del tiempo, comienza a desmoronarse.
¿Cuál es la mejor organización para recordar?
Las organizaciones que tienen éxito con la IA no empiezan desde cero. Ya sea conscientemente o no, están aplicando lecciones aprendidas de transformaciones pasadas.
Hay algunos patrones consistentes que separan a quienes son conscientes de sus valores de quienes no lo son.
Comienzan con el problema, no con la tecnología.
En oleadas anteriores de transformación tecnológica, muchas organizaciones implementaron sistemas sin una comprensión clara de los problemas operativos que intentaban resolver. El resultado es complejidad sin claridad. Estamos viendo una dinámica similar con la IA.
La herramienta se distribuye antes de que haya una alineación de donde debe provenir el valor. ¿Estamos intentando aumentar el rendimiento? ¿Reducir el capital de trabajo? ¿Fortalecer la decisión? ¿Reducir la jornada laboral? ¿O simplemente está impulsado por el deseo de decir que usamos la IA porque todos los demás?
La tecnología magnifica cualquier claridad que exista. Desafortunadamente, si se pierde esa claridad, la falta de claridad tiende a amplificarse.
Diseñan para la primera línea.
La transformación no falla en la sala de juntas. Fallan en las operaciones diarias.
Las iniciativas Lean tienen dificultades cuando tienen que cambiar no sólo el flujo de trabajo, sino también el comportamiento de la gestión. Las herramientas digitales fallan al crear cuadros de mando que se revisan pero no se implementan. En muchas organizaciones, la IA enfrenta un destino similar.
Si sigue siendo algo que genera conocimientos pero no cambia la forma en que los equipos de primera línea planifican, deciden y ejecutan, el impacto será limitado. La pregunta que los líderes deberían hacerse no es “¿Qué puede hacer este dispositivo?” sino “¿Cómo afectará esta herramienta a nuestros procesos, nuestro sistema de gestión del desempeño y la forma en que se comporta nuestra gente?”
Incorporan cambios al sistema de gestión
Una de las lecciones más consistentes de las transformaciones pasadas es que la mejora no proviene sólo del conocimiento. Proviene de la acción, la repetición y la responsabilidad.
Los KPI sólo importan cuando están vinculados a la acción. Los datos sólo son importantes cuando impulsan decisiones. Las herramientas sólo importan cuando se utilizan de forma constante. Los conocimientos generados por IA no son diferentes.
Las organizaciones exitosas integran la IA en las rutinas de gestión existentes, desde reuniones diarias hasta revisiones semanales y debates sobre el desempeño. Están integrados en el funcionamiento del negocio.
Todavía están pasando por la implementación.
A menudo hay un momento en cada transformación en el que el foco pasa de la planificación a la ejecución. Aquí es donde comienza el verdadero trabajo.
Muchas organizaciones se detienen demasiado pronto. La estrategia está definida, el sistema está instalado, pero a menudo no existe el seguimiento necesario para cambiar el comportamiento.
Con la IA, esto se manifiesta en pilotos que nunca escalan o en herramientas que se introducen pero no se adoptan por completo. Las organizaciones que obtienen valor entienden que la implementación no es una fase, sino parte de una evolución continua en la forma en que opera la empresa.
¿La IA aumenta las apuestas?
Si este patrón le resulta familiar, ¿qué hace que la IA sea sentir ¿diferente?
La respuesta es rápida.
La IA acelera la velocidad a la que se generan conocimientos y se pueden tomar decisiones. Aumenta tanto el potencial alcista como el riesgo de desalineación. Si se usa de manera efectiva, puede mejorar el juicio, aumentar la capacidad de respuesta y desbloquear la capacidad. Cuando se aplica mal, puede generar ruido, diluir la rendición de cuentas y distanciar a los líderes de la realidad de cómo se realiza realmente el trabajo.
La IA no cambia las reglas de la transformación. Comprime la línea de tiempo.
Aquí es donde los líderes tienen una oportunidad.
Ya sea que esté en la industria manufacturera, la atención médica, los servicios financieros u otra industria, si ha superado con éxito las transformaciones pasadas, habrá aprendido muchas de las lecciones necesarias para que la IA funcione. Entiendes que:
- La adopción es un desafío conductual, no técnico
- La consistencia importa más que la habilidad
- El sistema de gestión y las acciones resultantes determinan si la última mejora
Quizás lo más importante es que reconoces la señal. Puede ver cuando el dispositivo se usa de manera inconsistente. Puede identificar cuándo los conocimientos no se traducen en acción. Puedes intervenir antes de que una pequeña brecha se convierta en un problema mayor.
Esto le brinda una ventaja significativa.
Una forma diferente de pensar en el ROI de la IA
Una de las preguntas más frecuentes de los líderes es qué tan rápido la IA generará retornos.
Pregunta justa, pero formulada de manera demasiado estricta.
El retorno no proviene del modelo de IA en sí. Proviene de la coherencia con la que las organizaciones utilizan ese modelo para tomar mejores decisiones y desempeñarse de manera más eficaz.
En otras palabras, el retorno de la inversión no depende de lo que la IA puede hacer. Es una función de cómo la organización elige operar.
Sin duda, la IA creará oportunidades significativas para las organizaciones que la adopten cuidadosamente. Pero la brecha entre quienes desarrollan todo su potencial y quienes no se definirá por el acceso a la tecnología. Estará determinada por la capacidad de desempeño.
La pregunta para los líderes no es sólo si invierten en IA. Por eso aplican la disciplina necesaria para que esa inversión dé sus frutos.
Porque si bien la IA puede ser nueva, el trabajo para hacerla efectiva no lo es. Y las organizaciones que aprovechen lo que han aprendido de transformaciones pasadas estarán mejor posicionadas para seguir adelante.
