Más allá de las herramientas: cómo las empresas ganan con IA

Las empresas que realmente innovan con IA hacen algo muy diferente de sus pares: conceptualizan y desarrollan capacidades de IA que remodelan sus productos, servicios, procesos comerciales centrales y sistemas organizacionales.

Esas empresas obtienen resultados que cambian el juego y crean una ventaja competitiva. Su ventaja, sin embargo, no proviene de la tecnología que utilizan; esas herramientas están ampliamente disponibles. Su ventaja proviene de cómo, y qué tan rápido, aplican la tecnología para resolver problemas comerciales reales a escala.

Existen seis capacidades a considerar: mapeo estratégico de las vías de trabajo, talento, modelo operativo, tecnología, datos y adopción y escalado. Estos temas deben convertirse en una lista de verificación para el cambio y operar como guías a lo largo del proceso de transformación a valor. La tecnología por sí sola no crea ventaja; las capacidades duraderas sí. ¿Quiénes son los primeros ganadores en AI? Las mismas empresas que han estado ganando antes mediante el desarrollo de capacidades que les permiten aprovechar cualquier tecnología de manera efectiva. Cuando se establecen esas nuevas capacidades, y se necesita tiempo para construir, la compañía acelera su transformación empresarial con la tecnología y supera a sus pares. Las capacidades se convierten en la ventaja competitiva. ¿Está construyendo capacidades duraderas para el proceso, o simplemente entrega soluciones únicas?

Los puntos de apalancamiento económico son los mejores puntos focales. Cualquier modelo de negocio tiene algunos puntos clave de apalancamiento económico que proporcionan el mayor impacto cuando se mejora con la IA. En la automoción, la integración de la cadena de suministro es un punto clave de influencia, y ahí es donde Toyota tuvo su avance en IA. La mayoría de las empresas tienen muchos casos de uso. Los exitosos se centran en lograr una profunda transformación empresarial en las pocas áreas significativas estratégicamente. ¿Ha centrado desproporcionadamente sus esfuerzos de inteligencia artificial en sus puntos de influencia económica?

Si el valor que se crea no mueve el negocio, lo está haciendo mal. Las empresas líderes en IA concentraron sus esfuerzos en uno a tres dominios comerciales, reinventándolos con IA. Eso requirió la resolución creativa de problemas, el uso coordinado de palancas tecnológicas y no tecnológicas, un enfoque serio en los usuarios y una clara responsabilidad para los Indicadores claves de rendimiento comerciales (KPI) más importantes. Hicieron inversiones sustanciales por etapas y tienen un mejoramiento continuo. ¿Su plan de transformación de negocios es un valor que cambia el juego o las ganancias son incrementales?

Construir la tecnología y el músculo de la IA, debe ser una prioridad de los líderes empresariales principales. No existe una sola historia de éxito en la que los líderes empresariales experimentados no estuvieran en el asiento del conductor. Los líderes de TI pueden apoyar la transformación, por supuesto, pero son los líderes empresariales los que necesitan impulsarla. Estos líderes, generalmente uno o tres niveles por debajo del máximo directivo, combinan una profunda experiencia en el dominio del negocio con tecnología, datos y conocimientos de IA lo que los convierte en formidables transformadores de negocios. Están conceptualizando, construyendo y ejecutando sistemas de IA que impulsan aspectos clave del negocio. ¿Sus líderes empresariales de experiencia son capaces en el campo de la tecnología y IA?

Cada transformación tecnológica e IA es una transformación de las personas. Las empresas líderes aumentan su capacidad y densidad de talento tecnológico siguiendo lo que llamamos los “30-70 turnos”: más del 70 % del talento debería estar en casa, más del 70 % de ellos deberían ser ingenieros “hacedores” que construyan excelentes soluciones basadas en software, y más del 70 % de ellos deben funcionar con altos niveles de habilidad. Eso produce equipos pequeños y altamente calificados que superan a los grandes ejércitos de personal poco calificado. En el lado del negocio, los líderes se convierten en propietarios de dominios y soluciones, responsables de los resultados y lideran equipos ágiles multifuncionales. Las empresas líderes han completado en gran medida esa transición, que resulta en una mayor densidad de talento y una propiedad comercial mucho más estricta.

A medida que los agentes de IA asumen más de la coordinación, la ejecución y el trabajo de toma de decisiones de rutina, los roles humanos cambian la pila de valor. Los ingenieros dedican menos tiempo a tareas de codificación rutinaria y más tiempo diseñando arquitectura, flujos de trabajo, restricciones y controles de calidad. Los líderes empresariales y de soluciones se centran menos en la gestión de tareas y más en establecer objetivos, definir métricas de éxito y compensar. El resultado es que menos personas realizan un trabajo de mayor apalancamiento, con una rendición de cuentas más clara y bucles de aprendizaje más rápidos. ¿Ha progresado lo suficiente en la transformación de su gente? La velocidad es la ventaja organizacional que define. Las empresas se encuentran en una carrera de innovación con otras que tienen acceso a las mismas tecnologías. Las que ganan esa carrera redistribuyen los recursos más rápido cuando aparecen oportunidades importantes, permitiendo a los equipos actuar sin dependencias excesivas y reduce la “latencia” de la información a la decisión y la decisión a la acción. La velocidad requiere integrar la ingeniería de IA y otros talentos funcionales directamente en el negocio, maximizar la tecnología y la reutilización de datos a través de plataformas, y gobernar con resultados comerciales claros y fondos sostenidos vinculados a los resultados, no a los proyectos. Eso acorta los tiempos de ciclo dramáticamente. Sin eso, es difícil innovar realmente con la tecnología y la IA a escala; simplemente serán demasiado lentos. ¿Qué hace para aumentar la tasa metabólica de tu organización?

Las plataformas tecnológicas son activos estratégicos; invierte en ellos de esa manera. Las plataformas determinan la velocidad de ejecución de una empresa, reducen los costos unitarios a través de la reutilización, ponen la tecnología y los datos en manos de las personas que los necesitan y permiten que la IA se escale de manera responsable. Proporcionan capacidades tecnológicas y de datos estandarizadas, seguras y compartidas a las que los equipos pueden acceder. Las empresas líderes gestionan sus plataformas estratégicamente con equipos dedicados, mapas de evolución, presupuesto, niveles de servicio objetivo y usuarios cuyas necesidades dan forma a cómo evoluciona la plataforma. ¿Se entienden y discuten las plataformas como activos estratégicos?

Haga que los datos sean fáciles de consumir y enriquecidos, para obtener ventajas. Sin buenos datos, los avances en IA son imposibles. Sin embargo, en la mayoría de las organizaciones, los datos a menudo siguen siendo el factor restrictivo. Por lo tanto, la escala de la IA comienza por la producción de datos, lo que facilitaría el descubrimiento, el acceso y el consumo en muchas aplicaciones impulsadas por IA. Se requieren inversiones en la construcción de productos de datos. Con el tiempo, el entorno cambia al enriquecimiento de datos, profundizando su calidad, contexto y singularidad para obtener ganancias de rendimiento sostenidas con la IA. ¿Pueden sus equipos consumir fácilmente sus datos o todavía lo están manejando?

Diseño para adopción y construcción a escala. Los sistemas de IA crean valor solo cuando se ejecutan y pude escalar. Eso puede parecer obvio, pero sigue siendo uno de los desafíos más difíciles. La adopción a menudo falla porque los procesos adyacentes de las capas superiores e inferiores se dejan sin cambios. Una solución de IA puede predecir fallas del equipo con días de anticipación, pero si el mantenimiento aún sigue la programación basada en el calendario, no sucede nada. El escalado es un desafío diferente, pero igualmente difícil. La expansión rápida y económica de las soluciones de IA en diferentes escenarios requieren arquitecturas de soluciones modulares y un trabajo bien coreografiado entre los equipos centrales y las unidades receptoras. Esas consideraciones, incluidas las inversiones requeridas y los costos de ejecución, deben abordarse por adelantado, no actualizase a posteriori. ¿Puede su organización adoptar y escalar repetidamente la IA, o sigue confiando en heroicidades aisladas?

Sin confianza, sin derecho a desplegar IA. Cuando los sistemas de IA fracasan, desafían la confianza de los clientes, los reguladores, los empleados, los socios y la sociedad en general. La confianza digital crece cuando las partes interesadas confían en que su organización protege los datos de los usuarios, promulga una ciberseguridad efectiva, ofrece productos y servicios confiables impulsados por la IA y proporciona transparencia en torno al uso de ésta y los datos. Los desafíos aumentan con la expansión de las tecnologías de agentes, lo que requiere más tiempo para probar sistemas de agentes y automatizar los controles de riesgo. Ese es un espacio de rápido movimiento, y la motivación por el uso de la IA de agentes puede estar por delante de la capacidad de las empresas para gestionar los riesgos más complejos asociados con esa tecnología. ¿Sus implementaciones de IA resistirían el escrutinio público, regulatorio y de los clientes hoy?

La ingeniería de agentes se convierte en el siguiente paso a dominar. Los modelos son capaces ahora de un trabajo sostenido y autónomo durante largos períodos, lo que permite construir flujos de trabajo complejos con agentes. En ninguna parte eso es más evidente que en el desarrollo de software, donde las ganancias de productividad son sorprendentes. Las empresas líderes se están moviendo rápidamente a la ingeniería de agentes. Consumen datos no estructurados, ampliando sus plataformas de IA con capacidades de agentes, automatizando entornos y controles, y experimentando rápidamente para codificar lo que funciona en un libro de jugadas de agente repetible. Ya hemos visto este patrón antes. Los líderes reconectados absorben constantemente nuevas tecnologías más rápido porque han construido las capacidades subyacentes para hacerlo. ¿Los flujos de trabajo con agentes serán su próxima ventaja de ingeniería o su próximo problema de recuperación?

(Re)aprenda como si el negocio dependiera de ello. La vida media de las habilidades se acorta a medida que la innovación se acelera. Las organizaciones que aprenden, desaprenden y vuelven a aprender más rápido tienen la ventaja. Llevar a su equipo de liderazgo en viajes de aprendizaje es lo más importante que un directivo puede hacer para acelerar efectivamente la transformación empresarial con la IA. Convertirse en el líder que esta época exige comienza con el compromiso con el aprendizaje continuo; ¿está invirtiendo lo suficiente personalmente?

Construir el conjunto completo de capacidades reconectadas es la piedra angular de cada transformación exitosa de la tecnología y la IA. Las empresas pueden acelerar su camino a través del desarrollo de ellos, pero no pueden saltarse el trabajo fundamental. Así es como las empresas líderes superan constantemente a sus pares, una y otra vez.