La inversión empresarial en inteligencia artificial está alcanzando niveles sin precedentes; sin embargo, solo una minoría de organizaciones está logrando traducir con éxito esa inversión en valor a gran escala. La diferencia no radica principalmente en la tecnología, sino en si una organización cuenta con las capacidades necesarias para aprovechar la inteligencia artificial, rediseñar su modelo de negocio y crear valor de forma continua.

La transformación hacia la IA es, en esencia, una transformación de las capacidades organizativas: permite a los empleados utilizar la IA de forma eficaz, dota a los equipos de los medios necesarios para diseñar y gestionar sistemas de IA, y establece los mecanismos que permiten a la organización asimilar y evolucionar continuamente con las capacidades de la IA.

La IA está transformando las estructuras de competencias, no solo los puestos de trabajo

Un error habitual de gestión a la hora de abordar la transformación hacia la inteligencia artificial consiste en plantear el reto principalmente como un iniciativa de renovación de personal, consistente en contratar a empleados con experiencia en inteligencia artificial para sustituir a los equipos actuales. Este enfoque pasa por alto la naturaleza singular de la tecnología de la inteligencia artificial.

Estudio realizado conjuntamente por la Universidad de Harvard, el MIT y Boston Consulting Group introdujo el concepto de “Frontera escarpada.”. Esto demuestra que, dentro de los límites de las capacidades de la IA, la colaboración entre personas y la IA puede mejorar significativamente la productividad y la calidad. Sin embargo, más allá de ese límite, la dependencia excesiva de la IA puede, de hecho, reducir el rendimiento. Y lo que es más importante, esta frontera no es ni fija ni fácil de identificar de forma intuitiva.

Por lo tanto, la relación futura entre las personas y la IA no consistirá simplemente en una sustitución, sino en una colaboración. Los empleados necesitarán algo más que la capacidad de manejar herramientas de IA. También deberán ser capaces de:

  • Determinar ¿Qué problemas son los más adecuados para la IA?
  • Identifique casos de uso empresariales de gran valor
  • Reconocer riesgos y limitaciones de los resultados generados por la inteligencia artificial
  • Asuma su responsabilidad en cuanto al resultado final

Este cambio de enfoque debe producirse en los distintos niveles de la organización:

  • Líderes es necesario pasar de una toma de decisiones basada en la experiencia a una colaboración entre personas e inteligencia artificial, reforzando el criterio estratégico, la priorización de valores y el liderazgo en el cambio;
  • Directivos es necesario pasar de la gestión de personas y tareas a la coordinación de flujos de trabajo entre personas e inteligencia artificial, con capacidades en el rediseño de procesos, el diseño de casos de uso de la inteligencia artificial y la gestión inteligente de equipos;
  • Funciones operativas y profesionales es necesario pasar de la mera ejecución de procesos al diseño y la gestión de flujos de trabajo inteligentes, lo que incluye convertir los conocimientos especializados de la empresa en información procesable por la IA, formar a los agentes de IA y supervisar los resultados;
  • Empleados de primera línea Deben convertirse en colaboradores potenciados por la inteligencia artificial, combinando el dominio de la IA con un buen criterio y una colaboración eficaz entre personas y la IA.

De la capacidad individual a la capacidad organizativa

Muchas organizaciones inician su transformación hacia la inteligencia artificial realizando importantes inversiones en la formación de sus empleados. Sin embargo, el hecho de mejorar las competencias individuales en materia de inteligencia artificial no implica, por sí solo, que la organización haya desarrollado capacidades en este ámbito.

Lo que necesitan las organizaciones es un proceso que permita que las capacidades evolucionen desde las habilidades individuales hasta convertirse en capacidades organizativas.

1. Adquisición de competencias: Desarrollo de competencias a través de la práctica

La IA debe integrarse en contextos empresariales reales. La puesta en marcha de proyectos de IA constituye, en sí misma, un proceso de desarrollo de capacidades.

Solo resolviendo problemas empresariales reales pueden los empleados llegar a comprender mejor qué tareas son adecuadas para la IA, qué procesos deben rediseñarse y cómo pueden colaborar de forma más eficaz las personas y la inteligencia artificial.

2. Replicación de capacidades: ampliación de las capacidades mediante mecanismos internos

Las organizaciones deben convertir los conocimientos y la experiencia individuales en inteligencia organizativa:

  • Codificar los conocimientos especializados en sistemas de conocimiento empresarial, lo que permite a la inteligencia artificial comprender el contexto empresarial y la lógica de la toma de decisiones.
  • Transformar los procesos empresariales repetitivos en flujos de trabajo inteligentes y ejecutables, lo que permite replicar las mejores prácticas a gran escala.
  • Establecer plataformas consolidadas y mecanismos de colaboración que permiten a los equipos compartir aplicaciones de inteligencia artificial y las lecciones aprendidas.

3. Internalización de capacidades: Desarrollar la capacidad de evolucionar continuamente

El objetivo final de la transformación basada en la inteligencia artificial es desarrollar la capacidad propia de una organización para adaptarse continuamente a los cambios en este ámbito.

Por lo tanto, el valor fundamental de las empresas de consultoría externas o de los proveedores de tecnología debería ir más allá de la ejecución de proyectos puntuales. Debería incluir ayudar a las organizaciones a crear sus propias reservas de talento, marcos de evaluación y mecanismos de mejora continua, de modo que, una vez que el apoyo externo deje de estar presente, la propia organización pueda seguir evolucionando y potenciando sus capacidades con el paso del tiempo.

Transformación organizativa: de una única organización a una “organización dual”

A medida que se amplíen las capacidades de la inteligencia artificial, las empresas tendrán que gestionar cada vez más dos formas de organización interconectadas: la organización humana y la organización digital. Aunque tienen responsabilidades diferentes, juntas conformarán un nuevo modelo de empresa.

La organización se centrará cada vez más en el criterio estratégico, la toma de decisiones complejas y la definición del valor. El valor de los empleados ya no se medirá principalmente por su capacidad para realizar tareas repetitivas, sino por su capacidad para plantear problemas, diseñar procesos, evaluar resultados y garantizar que la IA se utilice de acuerdo con los objetivos empresariales.

Al mismo tiempo, está surgiendo una organización digital compuesta por sistemas inteligentes, como los agentes de inteligencia artificial, que se perfila como una nueva unidad de productividad. Estos sistemas permiten gestionar el procesamiento de la información, la ejecución de flujos de trabajo y la coordinación de tareas, y se están integrando progresivamente en las operaciones cotidianas de las empresas.

Para que este modelo organizativo dual funcione de manera eficaz, las empresas deben establecer al menos cuatro mecanismos.

  • Establecer límites claros en cuanto a la responsabilidad de las personas y la IA: Los distintos escenarios empresariales requieren distintos niveles de intervención humana. En situaciones de alto riesgo, los seres humanos deben conservar la autoridad para tomar la decisión final. En el caso de tareas estandarizadas y muy repetitivas, las organizaciones pueden ir aumentando progresivamente la proporción de trabajo que la IA está autorizada a realizar de forma autónoma.
  • Apply: el principio del privilegio mínimo: El acceso a Data debe regirse por el principio del mínimo privilegio: Los agentes de IA solo deben tener acceso al data y a los permisos del sistema necesarios para completar una tarea. Al mismo tiempo, deben establecerse mecanismos de aprobación, seguimiento y recuperación para garantizar que los problemas puedan detectarse y corregirse con rapidez.
  • Establecer mecanismos de gobernanza interfuncionales: La IA ya no es una responsabilidad exclusiva del departamento de TI. Los departamentos de negocio, tecnología, data, asuntos jurídicos, recursos humanos y otras áreas deben participar en la gobernanza de la IA.
  • Implemente un sistema para medir el valor: La IA puede funcionar de forma continua, pero sus costes, su consumo de recursos y su impacto en el negocio deben integrarse en el sistema de gestión. Las organizaciones no deben centrarse únicamente en el grado de utilización de la IA, sino en si esta es obtener resultados que estén más en consonancia con los objetivos empresariales.

El enfoque de Artefact: desde la ejecución de proyectos hasta el desarrollo de capacidades organizativas

A medida que las organizaciones avanzan hacia la implementación de la IA a gran escala, lo que realmente necesitan no es una implementación tecnológica puntual, sino una un sistema de capacidades que pueda funcionar y evolucionar a largo plazo.

Basándose en su propia experiencia y en los proyectos realizados con clientes de todo el mundo, Artefact ha identificado tres principios para apoyar a las organizaciones en su transformación hacia la inteligencia artificial.

  • Desarrolle capacidades, no solo solucioness: El valor de un proyecto de inteligencia artificial no debe limitarse a una entrega puntual. Debe ayudar a las organizaciones a desarrollar capacidades sostenibles, entre las que se incluyen el desarrollo del talento, la transferencia de conocimientos y metodologías, y los mecanismos organizativos para que Las capacidades de inteligencia artificial se integran en la empresa.
  • Replantearse el negocio mediante el diseño de base cero: Las organizaciones no deben limitarse a incorporar la inteligencia artificial a los procesos existentes. Deben reconsiderar de forma profunda sus modelos de negocio y sus formas de trabajar. El diseño de base cero integra la inteligencia artificial en la reinvención empresarial, en lugar de considerarla simplemente como una herramienta para optimizar los procesos existentes.
  • Poner la gobernanza organizativa al mismo nivel que la tecnología: A medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más en las operaciones de las empresas, La gobernanza, la colaboración entre personas y la IA, y la medición del valor se convertirán en factores determinantes fundamentales para el éxito de la implantación a gran escala de la IA..Las organizaciones deben establecer los mecanismos necesarios para garantizar que la IA pueda generar valor empresarial de forma segura, sostenible y continua.

La tecnología de inteligencia artificial está evolucionando a una velocidad sin precedentes. La clave para lograr una ventaja competitiva duradera no radica únicamente en tener acceso a la tecnología más avanzada, sino en la capacidad de una organización para convertir sus capacidades de inteligencia artificial en un activo duradero y evolucionar continuamente desde dentro.