En un contexto marcado por un entorno competitivo cambiante, las organizaciones se enfrentan permanentemente al desafío de cómo mejorar su competitividad a través de las nuevas tecnologías que emergen constantemente.
La adopción de la Inteligencia Artificial se ha convertido en una prioridad para muchas organizaciones durante el último año, acelerada por la irrupción de la IA Generativa, bien por motivos de diferenciación competitiva, bien para gestionar riesgos asociados al uso individual de soluciones de IA no corporativas.
Sin embargo, la rápida evolución del ecosistema tecnológico y normativo relacionado implica que los enfoques rígidos son inadecuados. Cualquier plan u hoja de ruta que se defina debe actualizarse constantemente, lo que requiere enfoques flexibles y adaptativos que deben adherirse a una serie de principios:
Dirección común y visión global: A través de directrices claras y reglas de juego comunes que busquen la eficiencia y el alineamiento a nivel organizativo, y permitan a cada equipo adaptar la tecnología a su realidad de manera ágil y efectiva, independientemente de si se impulsa la adopción de forma centralizada o distribuida.
Replanteamiento del status-quo: Desafiando las prácticas establecidas tanto a pequeña escala (resultando en mejoras incrementales) como a gran escala (resultando en cambios disruptivos). Esto aplica a todos los aspectos de la organización, desde los procesos internos hasta los productos y servicios que se ofrecen a terceros.
Simplicidad en el diseño y la operación: Evitando complejidades innecesarias y minimizando la creación de estructuras paralelas. Por ejemplo, ajustando procedimientos operativos existentes en lugar de crear nuevos procesos.
Escalado exponencial y eficiente: Buscando soluciones con un balance óptimo entre la mejora “unitaria” obtenida (por ejemplo, ahorro por transacción) y la facilidad de escalado a toda la organización, considerando aspectos como la facilidad de la gestión del cambio y la integración en el ecosistema tecnológico existente.
Aprendizaje continuo y aplicación iterativa: Adoptando un enfoque práctico orientado a resultados, a través de prototipado y diseño de servicios en el mundo real (empezando en entornos controlados), en lugar de limitarse a experimentos de laboratorio.
Siguiendo estos principios, para una adopción de la IA ordenada y orientada a resultados, se deben cubrir las siguientes actividades:
Desde un punto de vista práctico, este impulso se puede realizar con distinto nivel de intensidad y articularse de diferentes formas, como por ejemplo lanzar un taskforce multidisciplinar, ampliar las responsabilidades de una oficina de transformación existente, o establecer una nueva área que integre distintos perfiles y se apoye tanto en talento interno como externo.
Este enfoque, que debe adaptarse a la realidad de cada organización, permite impulsar, de manera coherente y con orientación a valor, los esfuerzos para transformar el negocio a través de la adopción de la IA.
Un artículo de Henar Martín Mayoral (Minsait Business Consulting) y Carlos Fernández Abad (Strategy & Business Technology Consulting)
Los procesos de negocio y de gestión TI se componen de dos elementos clave para su ejecución: la tecnología y las personas.
La inteligencia artificial está transformando el desarrollo de software a gran velocidad.
La IA ha demostrado ser un pilar fundamental para transformar industrias. Un ejemplo de ello es su aplicación en el ámbito de la asesoría financiera, donde la IA generativa está mejorando tanto la eficiencia operativa como la calidad de los servicios.
En la era actual, caracterizada por una acelerada digitalización, la Inteligencia Artificial se ha convertido en una fuerza motriz detrás de numerosas innovaciones.