En todos los sectores, las herramientas de IA han pasado rápidamente de ser algo con lo que las empresas estaban experimentando a algo que realmente se sienten presionados a utilizar en toda su organización.
Durante el año pasado, esto no ha hecho más que acelerarse, especialmente con el rápido aumento de soluciones más agentes. Lo que escuchamos constantemente de los líderes empresariales con los que trabajamos no es falta de interés, sino falta de claridad.
CEO y socio director de Silicon Foundry.
Están tratando de descubrir qué es “real” y qué es sólo publicidad en un mercado cada vez más saturado. Están tratando de evaluar cuánto están realmente dispuestos a aceptar en su equipo.
Inevitablemente, están sopesando un conjunto cada vez mayor de opciones, ya sea comprar, construir o asociarse, mientras la tecnología subyacente evoluciona.
Esta combinación, la presión de actuar rápidamente sin un manual de juego claro, es donde muchos errores comienzan a manifestarse.
Tratar la selección de IA como una decisión técnica en lugar de una decisión comercial
Uno de los problemas más comunes es empezar con herramientas en lugar de resultados. Las empresas suelen evaluar las soluciones de IA basándose en la representación de los proveedores y la sofisticación técnica, incluida la arquitectura y las características del modelo, sin decidir sobre casos de negocio claramente definidos y priorizados.
Un equipo puede ver algo impresionante, ya sea una gran demostración o una gran capacidad técnica, y querer intentarlo. Pero sin una conexión clara con un resultado empresarial con KPI definidos, es difícil saber cómo se ve el éxito. Las empresas que hacen esto bien comienzan en la dirección opuesta. Primero definen el problema, dónde está el impacto final o superior esperado real, y luego trabajan hacia atrás para seleccionar la tecnología.
En un compromiso reciente con un minorista multinacional que está experimentando una transformación digital, el equipo comenzó identificando cinco prioridades de innovación directamente relacionadas con los ingresos y el rendimiento. A partir de ahí, se evaluaron más de 100 soluciones potenciales y se redujeron sistemáticamente a un conjunto específico de candidatos.
Luego, ese marco pasó de lo que se probó y cómo se estructuraron los pilotos a lo que finalmente progresó, a un plan de negocios y a anclar las decisiones en función del impacto, no de la tecnología en sí.
Muchas pruebas piloto no organizadas
Las empresas suelen equiparar las pruebas y el progreso con el volumen. No es inusual ver docenas de pilotos ejecutándose simultáneamente, cada uno con diferentes objetivos, partes interesadas y criterios de éxito. Hoy en día, las empresas que más se benefician de los pilotos adoptan un enfoque diferente. Primero reducen, luego prueban, validan y escalan.
En el ejemplo anterior, inicialmente se consideraron cientos de soluciones de inicio en un conjunto de áreas prioritarias. A partir de ahí, el campo se redujo a través de una lente de terceros imparcial, seguido de un proceso de RFI formal, a un pequeño grupo de proveedores creíbles y tempranos pero prometedores en cada categoría, seguido de días de demostración para seleccionar solo dos proveedores competidores por área. Fue entonces cuando los pilotos empezaron a trabajar.
Esa disciplina ascendente cambia el resultado. En lugar de ejecutar docenas de pilotos vagamente definidos, la compañía lanzó una pequeña cantidad de iniciativas de alcance estricto, cada una con supuestos, KPI y marcos de decisión claros. Esto aumentó la calidad de la señal y redujo el ruido.
Interpretar mal lo que realmente significa la consolidación de proveedores
Actualmente se está debatiendo mucho sobre el tema de la consolidación de proveedores y el avance de las empresas hacia menos plataformas y soluciones de IA. Esto es teóricamente cierto, pero a menudo se malinterpreta. El verdadero cambio se produce antes en la forma en que se toman las decisiones.
Cuando los equipos evalúan opciones hoy en día, es más probable que elijan plataformas que puedan admitir múltiples casos de uso. Es posible que estas plataformas no sean las “mejores de su clase” en todas las categorías, pero pueden cubrir más terreno. Esa compensación es consciente. Desde la perspectiva de la gestión de TI, la lógica es simple.
Cada proveedor adicional agrega gastos generales de gestión de operaciones del sistema e integración, aumenta la exposición a la seguridad y crea más puntos de falla. Menos sistemas son más fáciles de administrar y soportar con el tiempo.
Desde la perspectiva de un usuario empresarial, la decisión puede parecer un compromiso. En lugar de elegir la mejor herramienta para cada necesidad, pueden elegir una plataforma que funcione bien en una variedad de áreas pero que no sea la más sólida en ninguna de ellas. Pero la mayoría de las iniciativas no resuelven problemas aislados.
Están gestionando un sistema de flujos de trabajo conectados. La optimización de cada parte de forma independiente puede dificultar el funcionamiento del sistema en general.
Trate la selección de proveedores como una decisión única
Muchas organizaciones todavía consideran la selección de IA como una decisión única. Eligen un proveedor, ejecutan un piloto y asumen que el trabajo está hecho. La tecnología está evolucionando muy rápidamente y la mayoría de las empresas están resolviendo más casos de uso único. Los equipos que están logrando avances reales desarrollan formas repetibles de evaluar la tecnología, hacer buenas preguntas desde el principio y mantenerse flexibles a medida que cambian las prioridades.
En el caso de un minorista multinacional, esto se vio claramente después del lanzamiento del piloto inicial. La optimización de precios condujo a una mejora de más del 5 por ciento en el margen bruto del piloto, lo que generó un aumento de los ingresos del 4,2 por ciento. Al mismo tiempo, continuaron en paralelo otros proyectos piloto en áreas como planificación de líneas y conocimiento del consumidor, lo que indica un impacto potencial en los ingresos anuales de más de 300 millones de dólares en áreas comerciales adicionales.
El objetivo no era seleccionar una solución única y seguir adelante. Se trataba de evaluar las diversas capacidades del negocio y determinar dónde aportaba valor cada una. Este enfoque requiere más disciplina, pero evita tomar decisiones demasiado rápido.
Uno de los errores más silenciosos que cometen las empresas es abordar la selección de proveedores sin una visión clara de su propia preparación. Esto incluye la calidad de los datos, la propiedad interna y cómo se toman las decisiones cuando se lanza una herramienta. Los equipos pueden elegir soluciones que se basen en capacidades que aún no existen o comprar de forma predeterminada cuando la brecha real es interna.
Las empresas que evitan esto se toman el tiempo necesario para comprender dónde pueden crear valor y con qué limitaciones operan. Es ese contexto el que allana el camino a seguir. Informa si comprar, construir o asociarse y reduce el campo de opciones viables. En muchos casos, la diferencia no es la tecnología. Si la organización está lista para utilizarlo.
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