La IA con Propósito: Por qué aplicar Inteligencia Artificial sin un plan bien definido puede convertir tu inversión en un gasto
La Trampa de la IA por Tendencia: Inversión sin Retorno Medible
La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una promesa futurista; es una realidad operativa. Sin embargo, en el camino hacia la Transformación Digital, muchas empresas caen en la trampa de la IA por tendencia. Aplican soluciones de IA simplemente para “estar a la moda” o para incluir la palabra en el informe anual, sin una estrategia clara.
Esta IA sin propósito tiene una dificultad inherente que la paraliza. Cuesta mucho trabajo medir su impacto real, y mucho más cuantificar su beneficio financiero y operativo. La inversión se convierte en un sifón de dinero que es imposible de justificar ante la junta directiva.
No se puede defender ni justificar aquello que no se puede medir.
Mientras tanto, la Inteligencia Artificial aplicada a procesos y flujos específicos es radicalmente diferente. Es una IA que nace con un objetivo y una meta definidos. Toda meta es susceptible de tener Resultados Clave que son precisamente los que nos ayudan a medir el grado de cumplimiento de esa meta. Esta es la principal diferencia entre la IA por moda y la IA Estratégica.
I. De la Predicción de Fallos a la Generación Creativa de Valor
Inicialmente, la Inteligencia Artificial se manifestó de manera más tangible en escenarios de predicción de eventos. Piense en el mantenimiento predictivo, donde siempre queremos utilizar la data disponible para anticipar cuándo ocurrirá una falla, de qué tipo será esa falla, y cómo se puede prevenir su impacto. Este enfoque era claro y medible.
Hoy, el alcance de la Inteligencia Artificial es mucho más amplio y creativo. Cualquier área que necesite generar información valiosa, crear un reporte complejo o analizar data masiva para producir insights o interpretaciones profundas, se verá inmensamente beneficiada.
La IA ya es capaz de generar información, comunicación y contenido con autonomía. Además, los trabajos repetitivos son altamente susceptibles de ser beneficiados por la implementación de IA, incluyendo procesos de contabilidad, compras y facturación. El secreto radica en tres pilares: conocer las capacidades de la IA, conocer el negocio y realizar las preguntas correctas.
Ejemplos de Aplicación Estratégica: Más Allá de la Oficina
La IA ya no solo optimiza la línea de producción; también redefine los roles estratégicos y tácticos.
- Departamento de Compras: He visto equipos de compras beneficiarse profundamente de la ayuda que puede aportar una IA RAG (Generación Aumentada por Recuperación) para conseguir proveedores que humanamente sería muy difícil buscar. Esto reduce el costo y el riesgo en la cadena de suministro.
- Equipos de Ventas: En diversas industrias, la asistencia de la IA en la labor de prospección en frío ha impactado positivamente. Cosas que antes eran un dolor de cabeza en tiempo y costo para los equipos de venta tradicionales ahora se automatizan.
- Desarrollo y Marketing: Desde la optimización del código hasta la hiper-personalización de campañas, la IA no solo ayuda a ser mejor, sino que es un habilitador de nuevas tareas y de posibilidades que antes eran imposibles de escalar.
Hay que entender que la IA no viene simplemente a ayudarnos a ser mejor en los procesos que ya tenemos; es un habilitador de nuevas tareas, de nuevas posibilidades y modelos de negocio.
II. La Arquitectura de la Implementación: Siete Elementos Clave
La Implementación de IA Estratégica no es un proyecto de software; es un proyecto de Sistematización de Empresas. Se requiere un proceso disciplinado para garantizar que cada inversión tenga un ROI de la IA medible y defendible.
En mi experiencia, estos son los pasos o elementos esenciales para una implementación exitosa:
a) Documentación Intencional y Exhaustiva del Proceso
Este es el primer paso y el más crucial. Solemos abusar de nuestra experiencia y considerar muchos pasos del proceso como “obvios”, pero esto es letal. Cualquier solución digital (no solo IA) requiere una documentación CLARA, detallada y sin ambigüedades del workflow actual. Si no se documenta bien, la IA no tiene un mapa sobre qué optimizar.
b) Identificación de Escenarios y Descubrimiento del Criterio Experto
No basta con documentar el “camino feliz” (happy path). Es vital identificar los escenarios de excepción, formulando la pregunta clave: “¿Y qué pasa si…?”. Estos escenarios son precisamente los que nos permiten DESCUBRIR nuestro criterio experto humano, que se convertirá en el patrón de entrenamiento para que la IA pueda producir una respuesta o acción consistente y de valor.
c) Data: El Combustible y el Tablero de Control
La data es la información que nutre la IA, pero también es el resultado que interesa a los stakeholders.
- Definición de Intereses: Necesitamos entender qué interesa saber del proceso: estatus, fecha compromiso, responsable, volumen, rapidez, costo, progreso planeado, progreso real, etc.
- Disponibilidad y Procesamiento: Definir qué data está disponible de manera nativa para contestar esas preguntas. Luego, determinar cómo se puede procesar esa data para producir aún más información valiosa que se pueda traducir en acciones prácticas y insights.
d) Infraestructura y Recursos: La Viabilidad Técnica
La viabilidad no es solo técnica; es de Gestión del Cambio.
- Decisiones de Hosting: ¿Se necesita servidor local o conviene contratar nube?
- Capacidad Operativa: ¿Hay personal que pueda administrar, dar soporte e implementar la solución?
- Estrategia de Partnership: ¿Es mejor contratar un partner que se encargue de la implementación y customización? ¿Nos encargamos de la adopción interna o contratamos un change manager?
e) La Estrategia y el TCO (Costo Total de Propiedad)
Toda nueva solución de IA debe estar alineada a la estrategia global del negocio, pensando en el futuro. Esto es crucial para garantizar que invertimos esfuerzo en una solución que sea future-proof y que no quede obsoleta rápidamente. Esta parte es muy, muy importante, ya que impactará el TCO (Costo Total de Propiedad) y asegurará que la solución sea sostenible a largo plazo.
III. El Peligro de la Inacción o la Mala Medición
El principal peligro de la IA por tendencia es la pérdida de control, especialmente sobre el Costo y el ROI.
Pérdida de Control Financiero
Si no hay atención al workflow actual, seguramente no sabrán cuánto cuesta el proceso que están ejecutando hoy. Por consiguiente, no sabrán medir el beneficio cuando implementen una solución nueva y mucho menos podrán determinar el ROI de su implementación. Esta ceguera financiera convierte la inversión en un riesgo incontrolable.
El Rol Crítico del Liderazgo (C-Level)
Lo más grave es cuando los dueños, gerentes generales y CEOs no conocen acerca de este tipo de implementaciones. Es normal: si no sabemos o no entendemos en qué consiste un servicio o un proyecto de IA, no sabemos cómo trazarlo, no sabemos qué esperar o qué exigir.
Este peligro es enorme, y he visto implementaciones eternas que han sido un sifón de dinero sin un resultado claro. La IA requiere un liderazgo que comprenda sus alcances, sus implicaciones técnicas y su TCO.
IV. El Puente entre IA y Procesos: Cómo Cuantificar el Flujo de Valor
Para pilotear esta nave de la Transformación Corporativa, el liderazgo necesita hacer un puente entre la ciencia de la IA y la ciencia de los procesos de negocio.
Comprender, Medir e Innovar
El primer paso es comprender: entender qué es la IA, sus alcances y sus implicaciones técnicas. Luego, hay que comprender la ciencia de los procesos: cómo se miden y qué se mide en un proceso.
Todo proceso se describe mediante cinco elementos clave:
- ¿Qué? (Tareas): Las actividades específicas realizadas.
- ¿Quién? (Responsables): Los roles y personas encargadas.
- ¿Cómo? (Métodos): La metodología o el procedimiento utilizado.
- ¿Con qué? (Herramientas): Los sistemas o software utilizados actualmente.
- ¿Cuándo? (Tiempo): La duración y las fechas de checkpoint.
El objetivo final de esta documentación es traducir todo esto a costo, utilizando horas-hombre, depreciación, mantenimiento, entrenamiento y el costo de retrabajo. Un experto puede hacer esta cuantificación precisa del proceso actual. Una vez que se tiene el costo exacto del proceso actual, se puede innovar y medir el verdadero ROI de la IA al optimizarlo.
La Apertura para la Transformación
Hay que tener la apertura, la creatividad y el pensamiento crítico y estratégico para ir más allá y no limitarse a replicar lo viejo con tecnología nueva. La Inteligencia Artificial es la herramienta más poderosa que tenemos para transformar un entorno corporativo empresarial y aprovechar al máximo sus capacidades para generar nuevas posibilidades de negocio.
Es momento de liderar la transformación con inteligencia artificial aplicada, medible y efectiva que impulse la innovación y la rentabilidad en la empresa.
Éste es el momento de evaluar cómo estamos abordando la integración de IA en sus organizaciones. Reflexionar sobre el impacto real que estamos logrando y cuestionar si los proyectos de IA están alineados con nuestra estrategia de negocio.
Y si no lo estamos haciendo, es momento de preguntarnos ¿qué implica no tener un plan de acción para esta nueva tecnología?
