La inteligencia artificial no es el punto de partida: el negocio sí
Por VirtualPoint
La inteligencia artificial se instaló definitivamente en la conversación empresarial. Cada semana aparecen nuevos modelos, agentes, plataformas y herramientas capaces de automatizar tareas que hasta hace poco parecían exclusivamente humanas.
La velocidad es extraordinaria.
Pero también está generando un problema: muchas empresas están comenzando por la tecnología cuando deberían comenzar por el negocio.
La pregunta ya no debería ser “¿cómo incorporamos inteligencia artificial?”, sino algo bastante más importante:
¿Qué necesitamos mejorar, resolver o transformar y qué tecnología puede ayudarnos a conseguirlo?
Esa diferencia parece pequeña. En la práctica, cambia completamente la forma de abordar la transformación empresarial.
El problema de comenzar por la herramienta
Cuando una organización descubre una nueva tecnología, es natural querer experimentar.
Un equipo comienza a utilizar ChatGPT. Otro prueba una automatización. Alguien propone implementar un chatbot. Aparece una plataforma que promete agentes autónomos y rápidamente surge la pregunta: “¿Podríamos usar esto en nuestra empresa?”.
Probablemente sí.
Pero poder implementar una tecnología no significa que debamos hacerlo.
Una herramienta puede ser técnicamente impresionante y, al mismo tiempo, aportar muy poco al negocio si no responde a un problema concreto.
Por eso, antes de hablar de modelos, automatizaciones o agentes, necesitamos comprender procesos, personas, clientes, información disponible y objetivos empresariales.
La tecnología viene después.
De experimentar con IA a construir capacidades
Durante la primera etapa de adopción de inteligencia artificial muchas organizaciones se concentraron en herramientas individuales.
Generar un texto.
Resumir un documento.
Crear una presentación.
Analizar información.
Responder correos.
Son excelentes puntos de entrada y permiten descubrir rápidamente el potencial de la IA. Pero existe una diferencia importante entre usar inteligencia artificial y transformar una organización con inteligencia artificial.
La transformación comienza cuando estas capacidades dejan de depender de experimentos individuales y pasan a formar parte de procesos organizacionales.
Por ejemplo, una empresa podría utilizar IA para ayudar a responder consultas comerciales. Pero también podría rediseñar completamente ese proceso: capturar automáticamente una solicitud, clasificarla, recuperar información relevante, preparar una respuesta, registrar la interacción y entregar al equipo comercial una recomendación sobre la siguiente acción.
En el primer escenario tenemos una herramienta.
En el segundo estamos construyendo una capacidad empresarial.
Esa distinción será cada vez más importante.
Cuatro dimensiones que debemos mirar
En VirtualPoint abordamos la transformación tecnológica considerando cuatro dimensiones conectadas:
Negocio.
¿Qué problema estamos resolviendo? ¿Qué oportunidad queremos capturar? ¿Existe impacto potencial en ingresos, productividad, experiencia del cliente, costos o capacidad competitiva?
Personas.
¿Quién utilizará la solución? ¿Qué conocimientos necesita? ¿Cómo cambiará su forma de trabajar? ¿Existe disposición para adoptar ese cambio?
Tecnología.
¿Qué infraestructura, aplicaciones, automatizaciones, datos o sistemas necesitamos para hacerlo posible?
Gobernanza.
¿Qué información utilizaremos? ¿Quién será responsable? ¿Qué riesgos existen? ¿Cómo abordaremos seguridad, privacidad, supervisión y control?
Una iniciativa puede ser tecnológicamente viable y fracasar en cualquiera de las otras tres dimensiones.
Por eso la adopción empresarial de IA no puede tratarse solamente como un proyecto tecnológico.
Antes de implementar, diagnosticar
Hay una pregunta que suele aparecer cuando conversamos con organizaciones:
“¿Por dónde empezamos?”
Nuestra respuesta es otra pregunta:
“¿Dónde están hoy?”
No todas las empresas tienen la misma madurez, infraestructura, cultura digital, disponibilidad de datos o capacidad de inversión.
Para una organización, la prioridad puede estar en automatizar tareas administrativas repetitivas.
Para otra, en mejorar su proceso comercial.
Una tercera puede tener suficiente información para desarrollar sistemas avanzados de análisis y predicción.
Y otra quizás necesite primero ordenar procesos y datos antes de pensar en soluciones más sofisticadas.
Por eso creemos que diagnosticar antes de implementar es fundamental.
La transformación necesita una línea de base.
Priorizar también significa decidir qué no hacer
Las posibilidades actuales son enormes y seguirán aumentando.
Precisamente por eso necesitamos criterios.
Una oportunidad tecnológica debería analizarse considerando, entre otros factores:
- impacto esperado;
- factibilidad;
- inversión requerida;
- complejidad de implementación;
- disponibilidad y calidad de los datos;
- capacidad interna;
- tiempo para generar resultados;
- riesgos asociados.
Esto permite distinguir entre quick wins, proyectos estratégicos y oportunidades que conviene dejar para una etapa posterior.
Una buena estrategia tecnológica no consiste en implementar todo lo posible.
Consiste en implementar lo que tiene sentido, en el momento correcto y con un propósito definido.
La IA está cambiando de escala
Estamos entrando además en una nueva etapa.
La inteligencia artificial ya no funciona solamente como una herramienta que espera instrucciones.
Los sistemas comienzan a combinar modelos de IA con datos, aplicaciones, automatizaciones y agentes capaces de ejecutar secuencias completas de trabajo.
Eso significa que el potencial deja de estar solamente en acelerar tareas individuales.
Podemos comenzar a rediseñar procesos completos.
Atención de clientes, análisis comercial, marketing, operaciones, gestión documental, inteligencia competitiva, capacitación, soporte interno y toma de decisiones son algunas de las áreas donde esta transición ya comienza a ser visible.
Pero cuanto mayor es la capacidad de estos sistemas, más importante se vuelve el diseño.
Automatizar un proceso deficiente solamente permite ejecutar más rápido un proceso deficiente.
Primero debemos comprenderlo.
Después podemos transformarlo.
De la posibilidad tecnológica a la capacidad empresarial
Esta es la idea que define nuestra manera de trabajar en VirtualPoint.
Convertimos posibilidades tecnológicas en capacidades empresariales.
Eso significa conectar estrategia, diseño de producto e implementación.
No partimos necesariamente de una plataforma.
Podemos partir de una necesidad, un problema, una oportunidad o incluso una hipótesis.
La analizamos.
La priorizamos.
Diseñamos una solución.
Construimos.
Probamos.
Medimos.
Y evolucionamos.
Porque una solución tecnológica empresarial no debería terminar cuando se implementa.
Debería comenzar allí.
El verdadero desafío no es adoptar IA
Durante los próximos años veremos capacidades tecnológicas que hoy probablemente todavía nos cuesta imaginar.
La pregunta para las empresas no será si tendrán acceso a ellas.
La mayoría tendrá acceso a tecnologías similares.
La diferencia estará en qué organizaciones serán capaces de convertirlas en mejores procesos, mejores decisiones, mejores productos y nuevas ventajas competitivas.
Ahí está el desafío.
No se trata de perseguir cada nueva herramienta.
Se trata de desarrollar la capacidad para reconocer qué tecnologías importan, dónde aplicarlas y cómo convertirlas en resultados.
Porque la inteligencia artificial puede ser extraordinariamente poderosa.
Pero la tecnología por sí sola no transforma una empresa.
Lo hace la forma en que decidimos utilizarla.
En VirtualPoint
Ayudamos a organizaciones a comprender oportunidades, priorizar iniciativas y diseñar soluciones tecnológicas aplicadas a problemas reales de negocio.
Estrategia. Producto. Implementación.
La tecnología es una posibilidad.
Convertirla en capacidad es el verdadero trabajo.