La primera ola de pilotos de IA está en marcha y las empresas que obtienen los mayores retornos son aquellas que sientan las bases para durar.
Se han invertido más de £78 mil millones en IA en todo el Reino Unido, y ya se han implementado pilotos específicos en el terreno, incluidos £23 millones para herramientas EdTech en las escuelas y cinco zonas de crecimiento de IA dedicadas.
Estas breves pruebas de automatización están brindando beneficios reales, desde tiempos de procesamiento más rápidos y reducciones de costos mensurables hasta una toma de decisiones más precisa, y son el lugar adecuado para trazar un camino creíble hacia la producción.
El verdadero diferenciador es lo que viene después: tratar cada victoria como un trampolín para poner a prueba la infraestructura, mejorar a los empleados y fortalecer la base de datos en cada etapa de ese viaje.
Vicepresidente de Área UKI, UiPath.
La diferencia entre un piloto que se estanca y uno que da resultados es, en última instancia, un enfoque estratégico.
La pregunta es si las organizaciones están preparadas para sentar las bases para que sea importante. Hágalo bien y el entusiasmo inicial se convertirá en un retorno de la inversión a largo plazo.
Construyendo la IA como base
Construir una casa sobre cimientos rotos no la fortalece, sino que la hace peligrosa. Lo mismo ocurre con la IA. Las organizaciones que obtienen los mayores retornos son aquellas que tratan la IA como una prioridad estructural, diseñando su infraestructura de TI, personas y bases de datos para respaldarla desde el principio. Esto significa diseñar para las demandas de producción del mundo real desde el primer día, no solo para entornos piloto.
La IA generativa y agente opera con una lógica completamente diferente a la del software empresarial heredado. Los sistemas heredados se construyeron sobre una premisa simple: entrada estructurada, salida estructurada. La IA moderna interpreta la intención, produce resultados novedosos y requiere un refinamiento constante. De hecho, las investigaciones advierten que más del 40% de los proyectos de IA agente serán abandonados para 2027, porque los sistemas heredados no pueden soportarlos, más que porque la tecnología en sí sea defectuosa.
Conseguir esas bases desde el principio también es una decisión empresarial inteligente. Incorporar la arquitectura, la gobernanza y los flujos de trabajo adecuados desde el principio evita el proceso costoso y lento de reutilizar sistemas y reimplementar herramientas después del hecho. Las organizaciones que verán retornos reales son aquellas que estén dispuestas a repensar sus flujos de trabajo desde cero, construyendo no sólo una infraestructura conectada a la IA, sino también una infraestructura preparada para ella.
Pequeños pasos, grandes beneficios
Uno de los errores más comunes que cometen las organizaciones es correr antes de poder implementar implementaciones inmediatas de IA a gran escala.
Se entiende el hambre; Las inversiones aumentan y la presión para mostrar resultados aumenta. Una investigación entre ejecutivos globales encontró que la mayoría de las organizaciones esperan de dos a cuatro años para obtener un retorno de la inversión satisfactorio en un caso de uso típico de IA, mucho más allá del plazo de siete a doce meses que normalmente se espera de una inversión en tecnología. Sin embargo, la velocidad sin estructura es precisamente lo que impide la obtención de un retorno de la inversión a largo plazo.
Las fases piloto cortas y enfocadas miden si una herramienta se ajusta al flujo de trabajo en el que se implementa, detectan problemas tempranamente y defienden lo que viene a continuación. Cada etapa debe considerarse un paso en un largo viaje, no solo para demostrar que la tecnología funciona, sino también para generar los conocimientos necesarios para avanzar con confianza.
Las investigaciones señalan que el rediseño del flujo de trabajo es el mayor impulsor del impacto medible de la IA generativa, lo que significa que los pilotos deben diseñar en torno a la adaptación al proceso, no solo a la capacidad de las funciones.
Las organizaciones que aprovechan al máximo la IA resisten la tentación de escalar prematuramente y utilizan cada etapa para profundizar su comprensión de lo que se requerirá para una implementación completa, generando confianza entre los equipos tanto como probando la tecnología en sí.
El factor humano no es opcional.
Ni siquiera unas bases sólidas pueden compensar unas adquisiciones deficientes. A nivel ejecutivo, las preguntas correctas sobre el impacto operativo, la productividad y los resultados en el mundo real a menudo se pasan por alto en favor de cómo se ven las implementaciones mejoradas o innovadoras.
Una investigación entre directores ejecutivos globales encontró que, a pesar de comprometerse a ir más allá de la fase piloto, el 60% se quedó estancado en la fase de prueba después de un año. La brecha entre la intención y la implementación rara vez es técnica: es humana.
Debajo de la sala de juntas, la imagen es igualmente reveladora. Casi tres cuartas partes (73%) de los empleados del Reino Unido no tienen formación en IA; sin embargo, dos tercios de los trabajadores del Reino Unido utilizan la IA todos los días en el trabajo.
Comprender cómo aplicarlo de manera significativa a operaciones comerciales específicas es un conjunto de habilidades completamente diferente y en el que la mayoría de las organizaciones no están invirtiendo. El resultado es una adopción desigual y la fuerza laboral utiliza la IA por impulso en lugar de comprensión.
Cuando la capacitación es específica y se basa en las herramientas y flujos de trabajo necesarios, la adopción se convierte en un proceso colectivo. Cuando no es así, la IA se convierte en algo con lo que los humanos trabajan en lugar de trabajar con ella.
Los datos como activo estratégico
Los datos es donde las ambiciones de la IA suelen estancarse. Muchos pilotos parecen tener éxito en entornos controlados, pero chocan contra un muro cuando se trasladan a producción, donde los datos reales de la empresa son basura superficial.
Los sistemas agentes coordinan flujos de trabajo complejos de varios pasos de forma autónoma, mientras que los LLM realizan el trabajo cognitivo pesado, la síntesis de información y la interpretación de datos no estructurados a escala. Cuando los datos que contienen están fragmentados, son inconsistentes o están mal administrados, ambos simplemente amplifican cada error.
Tratar los datos como un activo estratégico, con una propiedad clara, una gobernanza integrada y una arquitectura diseñada para la IA desde el principio, separa a las organizaciones que escalan con éxito de aquellas atrapadas en un ciclo de reinicio de pilotos.
Construyendo para la IA a escala
Las organizaciones que definirán la próxima era de la IA son las que canalizan el entusiasmo hacia algo construido para durar: avanzando intencionalmente, creando capacidades sostenibles sobre una base sólida en lugar de simplemente perseguir la próxima ola de experimentos.
Las organizaciones que aprovecharán todo el potencial de la IA serán aquellas que traten a cada piloto no como un destino, sino como el primer paso de un viaje más largo y deliberado, donde el verdadero trabajo comienza una vez terminadas las pruebas.
Lograr estos cimientos en infraestructura, personas, datos y gobernanza es donde los retornos más significativos esperan ser desbloqueados, y la ventana para hacerlo se está cerrando más rápido de lo que muchos esperaban.
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