El Verdadero Valor de la IA se Construye sobre Datos y Personas – No Solo Tecnología

La promesa de la IA se expande diariamente – desde impulsar ganancias de productividad individuales hasta permitir que las organizaciones descubran nuevas perspectivas comerciales poderosas a través de los datos. Mientras que el potencial de la IA parece ilimitado y su impacto es fácil de imaginar, el viaje hacia un ecosistema verdaderamente impulsado por la IA es complejo y desafiante. Este viaje no comienza y termina con la implementación, adopción o incluso el uso consistente de la IA – termina allí. La realización del valor completo de una solución de IA depende en última instancia de la calidad de los datos y las personas que la implementan, gestionan y aplican para obtener resultados significativos.

Datos: La Piedra Angular del Éxito de la IA

Los datos, la constante organizativa. Ya sea una tienda de conveniencia de propiedad familiar o una organización empresarial, todos los negocios funcionan con datos (registros financieros, inventario, footage de seguridad, etc.). La gestión, accesibilidad y gobernanza de estos datos es la piedra angular para realizar el potencial completo de la IA dentro de una organización. Gartner señaló recientemente que el 63% de las organizaciones carecen de confianza o están inseguras sobre si sus prácticas de datos existentes o estructuras de gestión son suficientes para la adopción exitosa de la IA. Habilitar a una organización para desbloquear el potencial completo de la IA requiere una práctica de datos bien pensada. Desde la recopilación, almacenamiento, síntesis, análisis, seguridad, privacidad, gobernanza y control de acceso – un marco y una metodología deben estar en su lugar para aprovechar la IA adecuadamente. Además, es esencial mitigar los riesgos y consecuencias no deseadas. En resumen, los datos son la piedra angular de los análisis y el combustible para su IA.

El acceso que tiene la solución de IA a sus datos determina su potencial para entregar – tanto que estamos viendo el surgimiento de nuevas funciones adaptadas específicamente para ello, el Oficial de Datos (CDO). Simplemente, si se introduce una solución de IA en un entorno con datos “flotantes” accesibles para cualquiera – será propensa a errores, sesgos, no cumple con los requisitos y muy probablemente expondrá información sensible y privada. Por el contrario, cuando el entorno de datos es rico, estructurado, preciso, dentro de un marco y una metodología para cómo la organización utiliza sus datos – la IA puede devolver beneficios inmediatos y ahorrar numerosas horas en modelado, previsión y desarrollo de propensión. Construido alrededor de la piedra angular de los datos están los derechos de acceso y las políticas de gobernanza para los datos, que presentan su propia preocupación – el elemento humano.

Personas: El Factor Subestimado en la Adopción de la IA

IDC compartió recientemente que el 45% de los CEOs y más del 66% de los CIOs encuestados expresaron una hesitación en torno a los proveedores de tecnología que no comprenden completamente el potencial de riesgo de la IA. Estos líderes están justificados en su precaución. Arguablemente, las consecuencias de los riesgos de TI de toda la vida permanecen similares con la IA gobernada (es decir, tiempo de inactividad, paradas operativas, primas de seguros cibernéticos costosas, multas de cumplimiento, experiencia del cliente, violaciones de datos, ransomware, etc.) y se amplifican con la integración de la IA en la TI. La preocupación proviene de la falta de comprensión sobre las causas raíz de esas consecuencias o para aquellos que no son conscientes, la angustia que viene con la habilitación de la IA que sirve como catalizador para esas consecuencias.

La pregunta apremiante es, “¿Debo invertir en esta herramienta de TI costosa que puede mejorar significativamente el desempeño de mi negocio a cada nivel funcional, con el riesgo de una implosión de TI debido a la falta de preparación y habilitación de los empleados?” ¿Es dramático? Absolutamente – el riesgo empresarial siempre lo es, y ya sabemos la respuesta a esa pregunta. Con tecnologías más complejas y un potencial operativo elevado, también debe ser el esfuerzo para habilitar a los equipos para usar estas herramientas de manera legal, adecuada, eficiente y efectiva.

El Desafío del Proveedor

La falta de confianza en la comprensión de los proveedores de tecnología va más allá de la experiencia en la materia y refleja un problema más profundo: la incapacidad para articular claramente los riesgos específicos que una organización puede y enfrentará con implementaciones inadecuadas y expectativas poco realistas.

La relación entre una organización y los proveedores de tecnología es similar a la de un paciente y un profesional de la salud. El paciente consulta a un profesional de la salud con síntomas en busca de un diagnóstico y con la esperanza de una solución simple y rentable. En situaciones preventivas, el profesional de la salud trabajará con el paciente en recomendaciones dietéticas, elecciones de estilo de vida y tratamiento especializado para lograr objetivos de salud específicos. De manera similar, hay una expectativa de que las organizaciones recibirán soluciones prescriptivas de los proveedores de tecnología para resolver o planificar implementaciones tecnológicas. Sin embargo, cuando las organizaciones no pueden proporcionar riesgos prescriptivos específicos para entornos de TI determinados, se exacerba la incertidumbre de la implementación de la IA.

Incluso cuando los proveedores de TI comunican efectivamente los riesgos y los impactos potenciales de la IA, muchas organizaciones se desaniman por el costo total real de propiedad (TCO) involucrado en sentar las bases necesarias. Hay una creciente conciencia de que la implementación exitosa de la IA debe comenzar dentro del entorno existente – y solo cuando ese entorno se modernice, las organizaciones pueden desbloquear verdaderamente el valor de la integración de la IA. Es similar a asumir que cualquier persona puede saltar al cockpit de un supercoche F1 y ganar carreras instantáneamente. Cualquier persona razonable sabe que el éxito en las carreras es el resultado de un conductor habilidoso y una máquina de alto rendimiento. De manera similar, los beneficios de la IA solo se pueden realizar cuando una organización está adecuadamente preparada, capacitada y equipada para adoptar e implementarla.

Caso de Punto: Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot es un gran ejemplo de una solución de IA existente cuyo impacto y valor potenciales han sido a menudo malentendidos o diluidos debido a las expectativas desalineadas de los clientes – en cómo se debe implementar la IA y lo que creen que debe hacer, en lugar de entender lo que puede hacer. Hoy en día, más del 70% de las empresas Fortune 500 ya están utilizando Microsoft 365 Copilot. Sin embargo, el miedo generalizado de que la IA reemplazará los trabajos es en gran medida un malentendido cuando se trata de la mayoría de las aplicaciones de IA del mundo real. Mientras que el reemplazo de trabajos ha ocurrido en algunas áreas – como almacenes “oscuros” completamente automatizados – es importante distinguir entre la IA en su conjunto y su uso en la robótica. Este último ha tenido un impacto más directo en el reemplazo de trabajos.

En el contexto del Trabajo Moderno, el valor principal de la IA radica en mejorar el rendimiento y amplificar la experiencia – no reemplazarla. Al ahorrar tiempo y aumentar la salida funcional, la IA permite estrategias de lanzamiento al mercado más ágiles y una entrega de valor más rápida. Sin embargo, estos beneficios dependen de habilitadores críticos:

• Una práctica de datos madura
• Gestión de acceso y gobernanza sólida
• Medidas de seguridad robustas para mitigar los riesgos
• Habilitación de las personas para el uso responsable de la IA y las mejores prácticas

Aquí hay algunos ejemplos de mejoras funcionales impulsadas por la IA en áreas comerciales:

• Los líderes de ventas pueden generar modelos de propensión utilizando datos del ciclo de vida del cliente para impulsar estrategias de cross-selling y upselling, mejorando la retención y el valor del cliente.
• Los equipos de Estrategia Corporativa y FP&A obtienen una comprensión más profunda gracias al tiempo ahorrado analizando unidades comerciales, lo que permite una mejor alineación con los objetivos corporativos.
• Los equipos de Cuentas por Cobrar pueden gestionar los ciclos de pago de manera más eficiente con un acceso más rápido a datos accionables, mejorando el alcance y la participación del cliente.
• Los líderes de marketing pueden construir estrategias de lanzamiento al mercado más efectivas y alineadas con las ventas, aprovechando las perspectivas de la IA sobre el rendimiento de las ventas y las oportunidades.
• Los equipos de Operaciones pueden reducir el tiempo dedicado a la reconciliación de datos de Finanzas y Ventas, minimizando el caos durante los procesos de fin de trimestre o fin de año.
• Los equipos de Éxito y Soporte del Cliente pueden reducir los tiempos de respuesta y resolución, automatizando flujos de trabajo y simplificando pasos clave.

Estos ejemplos apenas rozan la superficie del potencial de la IA para impulsar la transformación funcional y las ganancias de productividad. Sin embargo, la realización de estos beneficios requiere la base adecuada – sistemas que permitan a la IA integrarse, sintetizar, analizar y, en última instancia, cumplir con su promesa.

Pensamiento Final: No Hay Conexión y Reproducción para la IA

Implementar la IA para desbloquear su potencial completo no es tan simple como instalar un programa o aplicación. Es la integración de una red interconectada de funciones autónomas que permea toda la pila de TI – brindando perspectivas y eficiencias operativas que de otro modo requerirían un esfuerzo, tiempo y recursos significativos.

La realización del valor de una solución de IA se basa en la construcción de una práctica de datos, el mantenimiento de un marco de acceso y gobernanza robusto, y la seguridad del ecosistema – un tema que requiere su propia inmersión profunda.

La capacidad de los proveedores de tecnología para ser socios valorados dependerá de tanto la mercadotecnia como la habilitación, centrada en desmitificar mitos y calibrar expectativas sobre lo que realmente significa aprovechar el potencial de la IA.