Condiciones necesarias para el éxito de la transformación digital impulsada por la IA

No estamos hablando aquí de IA a la escala de las películas de Hollywood, como los ‘humanos’ robot y la publicidad personalizada en vallas publicitarias. Más bien se trata de proyectos que utilizan la tecnología inteligente para optimizar lo que una empresa ya tiene; prever la demanda para adecuarla a la oferta, por ejemplo, de modo que los clientes no se sientan decepcionados pero el exceso de existencias no se desperdicie, o determinar donde un minorista debe colocar un producto específico en la tienda para maximizar las ventas.

El alto riesgo de fracaso es un problema importante a medida que las organizaciones se esfuerzan por transformar sus operaciones empresariales para estar preparadas para un mundo ferozmente competitivo. Ya era el caso antes de 2020, pero la pandemia ha puesto de relieve la necesidad de contar con formas de operar rápidas, eficientes y eficaces que ayuden a la recuperación.

Entonces, ¿por qué la tasa de fracaso es tan alta? ¿Es que la IA es demasiado difícil? Según nuestra experiencia, no.

La clave está en la innovación inicial, o prueba de concepto (POC). Por muy brillante y rompedora que sea, si no puede implantarse en toda la organización entonces, en última instancia, el trabajo ha sido en vano. No sólo eso, sino que, como los costes de los proyectos de esta naturaleza tienden a cargarse por adelantado, es probable que se haya tragado alrededor de 70% del presupuesto previsto para la implantación total en toda la empresa.

Nuestro trabajo práctico en una serie de sectores industriales y con una amplia variedad de organizaciones nos proporciona una valiosa perspectiva. Analizando nuestros hallazgos vemos que surgen algunos temas centrales a la hora de identificar los problemas que causan bloqueos en los proyectos de IA y transformación digital. Creemos que resolverlos requiere que cada proyecto incorpore las tres prácticas siguientes:

Con demasiada frecuencia, los POC se emprenden de forma aislada, con el fin de demostrar que algo puede hacerse. El final del proyecto inicial define su éxito, sin tener en cuenta si la idea puede utilizarse eficazmente para satisfacer las necesidades de toda la organización.

Por el contrario, las innovaciones verdaderamente exitosas incluyen métricas que tienen en cuenta la escalabilidad del proyecto; esto adopta una mentalidad empresarial crítica que exige que los proyectos demuestren que, además de alcanzar el objetivo principal, la escala es un requisito previo.

Incluir dos países en un POC, por ejemplo, y juzgar su eficacia en función de si cumplió los objetivos para ambas regiones aumenta automáticamente la profundidad y el alcance. Se identifican las similitudes y diferencias entre las dos corrientes, y este conocimiento informa sobre la mejor manera de expandirse a los siguientes territorios. El proceso y la estructura se han desarrollado y probado como parte del POC; cuando el proyecto empieza a integrarse más ampliamente, ya se han sentado las bases.

Una implementación escalable depende de la ruptura de los silos que existen tradicionalmente en las organizaciones, ya sea entre el negocio y la TI, el negocio y la ingeniería de software, etc.

Conseguirlo requiere un equipo multidisciplinar que incluya un científico data (el matemático), un gestor/propietario de producto (para la perspectiva empresarial), un arquitecto de soluciones (para aportar las habilidades informáticas) y un ingeniero de aprendizaje automático (ML) con buenos conocimientos de operaciones ML (MLOps) (para proporcionar codificación a escala). Pero la transformación digital va más allá del conjunto de habilidades adecuadas.

Cada una de las competencias debe incorporarse a todas las fases del proyecto, desde el primer día hasta su cierre, y más allá (las funciones de arquitecto de soluciones e ingeniero de ML suelen omitirse, o introducirse después de que se hayan tomado las decisiones clave). La continuidad empresarial requiere que las personas que se encargarán de la implantación en el día a día reciban formación antes de que el equipo del POC se marche. La viabilidad de un proyecto es su capacidad de arraigarse en toda la organización a largo plazo.

La supervivencia del proyecto una vez que el equipo de POC ha terminado también requiere la tecnología adecuada. Las innovaciones requieren una ‘caja de herramientas’ de acompañamiento que se haya planificado desde el principio con el objetivo de permitir la implantación en toda la empresa y el mantenimiento a largo plazo (junto con la formación de las personas que utilizarán estas herramientas).

Atrás quedaron los tiempos en que las empresas necesitaban grandes presupuestos y largos plazos de entrega para crear o adquirir grandes soluciones informáticas organizativas. La rápida evolución de las tecnologías y los servicios cloud (como Google AppSheet y Apigee) hace que sea rápido, fácil y rentable desarrollar herramientas y software personalizados para el proyecto en cuestión que puedan desplegarse según sea necesario a medida que se amplíe el proyecto inicial.

Estas directrices pueden parecer demasiado sencillas para lo que potencialmente es un problema complejo, pero una y otra vez vemos los resultados de su omisión. La noticia positiva es que la IA y la transformación digital efectivas no están fuera de nuestro alcance; pero requieren una buena gobernanza empresarial, procesos y disciplinas, junto con la capacidad de ver el panorama completo y comprender por qué es fundamental para el éxito general de la organización.