Los beneficios de las herramientas de inteligencia artificial se conocen bien: alrededor del 20% de las empresas del Reino Unido ya implementan esta tecnología. Aunque la adopción se está acelerando, el 77% todavía no informa ningún impacto significativo en los ingresos generales.
Esto apunta a una brecha cada vez mayor entre la adopción y el retorno de la inversión, impulsada por las empresas que tratan la IA como una iniciativa tecnológica independiente en lugar de una transformación de todo el negocio.
Estratega de IA, Progress Software.
Cerrar esta brecha requiere un enfoque más holístico, incorporando la IA en toda la organización y alineándola con los objetivos comerciales centrales.
Esto significa identificar dónde la IA puede ofrecer un valor mensurable en todos los flujos de trabajo, y al mismo tiempo establecer vías claras para que las implementaciones sean seguras, responsables y escalables.
Definiendo IA con propósito
Antes de adoptar la IA, las organizaciones deben definir claramente lo que quieren lograr. Sin objetivos específicos, incluso las herramientas más avanzadas corren el riesgo de no ofrecer resultados satisfactorios. Comienza identificando resultados prioritarios, como mayores ingresos, eficiencia operativa o mejor toma de decisiones, y alineando las iniciativas de IA directamente con estos objetivos para generar un impacto mensurable a lo largo del tiempo.
Esto requiere determinar dónde se debe (y no se debe) aplicar la IA. Si bien la IA funciona mejor cuando está integrada en toda la organización, no todos los procesos se benefician de la automatización. Los casos de uso desalineados pueden introducir una complejidad innecesaria sin aportar valor.
Al mapear los desafíos comerciales con las capacidades de IA, las organizaciones pueden enfocar las inversiones en iniciativas que respalden las prioridades estratégicas y brinden resultados tangibles.
Adoptar este enfoque ayuda a garantizar que la adopción de la IA siga siendo útil a medida que evoluciona desde la experimentación hasta una capacidad empresarial central, medida. A su vez, crea una base sólida para implementaciones más grandes y efectivas en toda la empresa.
Poner la IA a trabajar en los flujos de negocios
Una vez que los objetivos estén claramente definidos, el siguiente paso es incorporar la IA en los flujos de trabajo existentes. Las aplicaciones más efectivas no interrumpen el trabajo de los equipos, sino que lo mejoran, reduciendo el tiempo dedicado a tareas manuales, agilizando los informes y permitiendo una toma de decisiones más informada y basada en datos.
Esto significa reunirse con los empleados donde estén. La adopción de la IA no puede depender simplemente de que los usuarios salgan de flujos de trabajo familiares o dominen rápidamente herramientas completamente nuevas en las que puedan percibir valor. En cambio, las organizaciones deben centrarse en llevar capacidades de IA a los sistemas, procesos e interfaces que los empleados ya están usando con confianza.
Cuando la IA se siente como una extensión natural del trabajo existente en lugar de una capa adicional de complejidad, la adopción es más fácil, la confianza crece más rápido y el camino hacia un impacto empresarial mensurable es claro.
Tecnologías como la generación de recuperación aumentada (RAG) juegan un papel clave en este proceso. Al conectar los sistemas de IA a fuentes de datos internas y externas confiables, las organizaciones pueden ayudar a garantizar que los resultados sean precisos, relevantes y estén basados en un contexto empresarial real.
Esto no solo mejora la calidad de los conocimientos, sino que también genera confianza en la IA, lo que permite a los empleados tomar decisiones basadas en información confiable y rica en contexto, en lugar de conjeturas o datos incompletos.
En última instancia, los casos de uso de IA de mayor valor no siempre son los más complejos, sino aquellos que se integran naturalmente en el trabajo diario. Las organizaciones que ven el mayor impacto están rediseñando los flujos de trabajo para trabajar en asociación con la IA, adoptando un enfoque centrado en el ser humano que equilibra la automatización con la supervisión.
Organizaciones líderes como HSBC y NatWest Group ya están incorporando IA en sus procesos operativos, de clientes y de gestión de riesgos para generar resultados significativos.
Gestionar la IA a escala
La adopción de la IA a escala requiere establecer los rieles que le permitan operar de manera segura, efectiva y alineada con los objetivos comerciales. Esto comienza con la definición de políticas claras sobre cómo se utiliza la IA, dónde proporciona valor y dónde la supervisión humana es esencial, dando a los empleados la confianza para usar la IA de manera responsable.
El cumplimiento normativo también es fundamental para este proceso. Si bien el Reino Unido aún no cuenta con una regulación única y unificada sobre IA, las organizaciones deben garantizar que su uso se alinee con los marcos legales y regulatorios existentes, incluidos los requisitos de privacidad y protección de datos. Adoptar un enfoque proactivo en materia de gobernanza ayuda a reducir el riesgo y al mismo tiempo permite la innovación.
El seguimiento continuo es igualmente crítico. Los sistemas de IA deben evaluarse constantemente para mantener resultados precisos e imparciales alineados con los objetivos comerciales. Al realizar un seguimiento del rendimiento y perfeccionar los modelos a lo largo del tiempo, las organizaciones pueden generar confianza en la IA y ayudarla a ofrecer un valor mensurable.
En última instancia, cerrar la brecha entre la adopción de la IA y el impacto empresarial requiere un enfoque holístico. En lugar de implementar la IA de forma aislada, las organizaciones deben alinearla con objetivos estratégicos, integrarla en los flujos de trabajo y gestionarla de manera efectiva, sentando las bases para retornos sostenibles a largo plazo.
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