Con la IA ganando terreno en los negocios, muchas empresas invierten en ella para mejorar sus operaciones. Sin embargo, no todas las iniciativas de IA cumplen las expectativas. En Atlan, ayudamos a las empresas a superar los desafíos de integrar la IA de forma eficiente, y en nuestras interacciones con múltiples entidades, hemos observado que el principal desafío no suele ser la tecnología en sí, sino cómo integrarla de manera estratégica.
Hoy compartimos los tres errores más frecuentes en estrategias de IA y cómo afrontarlos de forma práctica y efectiva.
Índice de temas
Integrar la IA. Reto 1: Desarrollo de las capacidades internas en IA
La adopción con éxito de la IA en los negocios a menudo se ve limitada por una comprensión insuficiente de sus capacidades, especialmente a nivel de gestión.
Muchas organizaciones caen en el error de tratar la IA como si fuese otra iniciativa digital más, o incluso como si fuera una tecnología de ‘plug-and-play’.
Se requiere un entendimiento profundo de cómo la IA puede influir e integrarse en la cultura organizativa
Sin embargo, se requiere un entendimiento profundo de cómo la IA puede influir e integrarse en la cultura organizativa, en la toma de decisiones y en los procesos de trabajo.
Recomendación:
Es crucial ver la IA no como una herramienta aislada, sino como una transformación integral de un sistema empresarial que incluye a las personas, los procesos y las estrategias.
“Un liderazgo bien informado y capacitado es fundamental para integrar la IA de manera efectiva en la organización”
Para que la IA aporte un valor real y fomente la innovación y el crecimiento a largo plazo, los líderes del negocio deben comprometerse con la formación y el desarrollo de habilidades en IA, tanto para sus equipos como para ellos mismos.
Un liderazgo bien informado y capacitado es fundamental para integrar la IA de manera efectiva en la organización, alineándola con la visión y los objetivos de negocio.
Pasos clave:
● Capacitación directiva: Prepara a los líderes para manejar iniciativas de IA que generen valor a corto y largo plazo.
En Atlan, por ejemplo, ofrecemos talleres especialmente diseñados para ejecutivos, preparándolos para crear estrategias efectivas y liderar su implementación en los próximos años.
● Formación del equipo: Invierte en la formación de empleados, proporcionándoles una base de conocimiento en IA para mejorar la eficiencia a corto plazo, y cimentar el desarrollo de capacidades que permitan posicionar a tu empresa como líder del mercado gracias a la IA.
● Colaboración en el ecosistema de IA: Interactúa con el ecosistema de IA con un enfoque de pensamiento sistémico, enfrentando desafíos de forma colaborativa.
Comienza evaluando quiénes deben ser tus socios estratégicos: proveedores, incubadoras, foros de talento, entidades clave de la industria de la IA, etc.
Integrar la IA. Reto 2: Mirar más allá de las mejoras inmediatas
A menudo, las empresas invierten en IA buscando beneficios rápidos y sin tener en cuenta cómo encajan con los objetivos del negocio.
Este enfoque puede resultar contraproducente por dos motivos: primero, al no alinear estas inversiones con los objetivos globales del negocio, se generan ineficiencias, y se dificulta la escalabilidad y el retorno de la inversión de la IA.
A menudo, las empresas invierten en IA buscando beneficios rápidos y sin tener en cuenta cómo encajan con los objetivos del negocio
Segundo, limitarse a ganancias inmediatas subestima el verdadero alcance de la IA, cuyo potencial radica en transformar modelos de negocio e innovar en la generación de valor.
Las mejoras incrementales con IA son comunes hoy en día, pero el verdadero cambio competitivo lo logran las empresas que rediseñan sus modelos de negocio para explotar plenamente las capacidades de la IA.
Recomendación:
Asegura una integración estratégica de la IA, donde las inversiones en IA no son solo en mejoras de eficiencia marginales, sino que están ligadas a la visión y los objetivos a largo plazo del negocio. Se trata de ver la IA como un motor de cambio transformador, en lugar de una simple herramienta para la eficiencia operacional marginal.
Un ejemplo destacado de esta aplicación es Karma, empresa que está transformando el sector FoodTech al rediseñar la interacción con los clientes mediante la IA.
Pasos clave:
● Definir la visión de la IA en tu organización: Evalúa cómo la IA puede integrarse en tu entorno de negocio y determina en qué áreas aplicarla, asegurando que tus decisiones estén en línea con la visión general de la empresa.
Establece el compromiso de tu organización con la IA, incluyendo el nivel de recursos que se dedicarán a su adopción.
● Equilibra resultados a corto y largo plazo: Crea una estrategia que tenga en cuenta la madurez en IA de tu empresa, el contexto competitivo y las aspiraciones del negocio. Empieza con un área clave de tu negocio -como un proceso principal, un recorrido de cliente o una función específica- y rediséñalo completamente con la IA en mente.
● Garantiza la escalabilidad de las inversiones en IA: Agrupa y prioriza iniciativas de IA considerando la reutilización de soluciones para maximizar su impacto. Aunque varía según la empresa, una regla de oro es identificar aquellos grupos que presentan numerosos casos de uso de alto valor y algunos que sean relativamente fáciles de implementar en un plazo determinado.
Reto 3: Subestimar la importancia de los datos
En el ámbito de la IA, los datos son fundamentales para cada decisión y predicción. Un error común en las empresas es no dar a los datos la importancia que se merecen.
Datos desorganizados, incompletos o mal gestionados limitan el rendimiento de la IA, llevando a resultados poco confiables y perdiendo la oportunidad de mejorar y adaptar sistemas de IA a lo largo del tiempo.
Datos desorganizados, incompletos o mal gestionados limitan el rendimiento de la IA
En el mundo de la IA empresarial, la calidad de los datos es esencial.
Recomendación:
Garantiza una base sólida del área de datos, alineando y profundizando la integración entre las estrategias de datos y de IA.
El objetivo es transformar tus datos en un recurso estratégico que impulse tanto la IA como la innovación y el crecimiento general del negocio.
Pasos clave:
● Evaluación de la infraestructura de datos: Antes de implementar la IA, examina tu infraestructura de datos actual, identificando tipos de datos necesarios y si tu arquitectura puede soportar las demandas de la IA. Considera reestructurar, limpiar o mejorar tus datos según sea necesario.
● Identificación de datos estratégicos: Localiza datos que capturen aspectos únicos y valiosos de tu negocio, alineándolos con tu estrategia de IA.
Considera enriquecer o expandir estos datos, incluso integrando fuentes externas o creando datos sintéticos.
● Accesibilidad e integración de datos: Invierte en eliminar silos de información y facilita una integración de datos efectiva en toda la organización.
Asegura que los sistemas fomenten el intercambio de datos de forma eficiente entre departamentos, mejorando así la aplicabilidad de las soluciones IA a través de diferentes áreas del negocio.
Transforma la IA en un motor de crecimiento empresarial
El éxito en la adopción efectiva de la IA en la empresa depende significativamente de la estrategia.
La IA no es solo una moda; es un recurso poderoso que, si se aprovecha correctamente, puede ser el impulsor decisivo para alcanzar y superar los objetivos del negocio y establecer nuevos estándares de éxito en los negocios.
Si tu objetivo es ser líder de mercado mañana, necesitas una estrategia de IA hoy.
No te quedes atrás, y comienza a construir tu futuro integrando de forma efectiva la inteligencia artificial con las capacidades excepcionales del talento humano.
