Cómo evitar la fatiga de los pilotos de IA: liderar con propósito

Ya hemos visto esta historia: la tecnología disruptiva capta la atención de los líderes empresariales de todos los sectores, prometiendo una transformación a gran escala. A principios de la década de 2010, fue la automatización robótica de procesos (RPA). Poco después, llegó la computación en la nube. Hoy, IA generativa (Gen AI) ocupa el centro de atención y las organizaciones se están lanzando de cabeza a proyectos piloto sin un camino claro a seguir.

¿El resultado? Una ola creciente de lo que podríamos llamar Fatiga del piloto de IA generativaEs el estado de agotamiento, frustración y pérdida de impulso que se produce cuando se lanzan demasiadas iniciativas de IA sin estructura, propósito ni objetivos mensurables. Las empresas ejecutan docenas de pilotos simultáneamente, a menudo con intenciones superpuestas, pero sin criterios de éxito claros. Buscan el potencial en todos los departamentos, pero en lugar de... Desbloquear la eficiencia o el ROI, Crean confusión, redundancia y estancan la innovación.

Definición de la fatiga del piloto de IA general

La fatiga de los pilotos de IA generativa refleja un desafío organizacional más amplio: una ambición infinita sin una estructura finita. Las causas fundamentales son conocidas por cualquiera que haya presenciado las olas tecnológicas del pasado:

• Posibilidades infinitas:La inteligencia artificial se puede aplicar en todas las funciones (marketing, operaciones, RR. HH., finanzas), lo que hace que resulte tentador lanzar múltiples casos de uso sin límites claros.
• Facilidad de despliegueHerramientas como los modelos GPT de OpenAI y Gemini de Google permiten a los equipos poner en marcha proyectos piloto rápidamente sin depender de la ingeniería, a veces en cuestión de horas.
• Falta de un plan de sostenimientoLa IA de generación requiere datos de alta calidad para ser eficaz. En muchos casos, los datos pueden quedar obsoletos si no se implementa un proceso que garantice su exactitud y actualización.
• Poca mensurabilidadA diferencia de las implementaciones de TI tradicionales, es difícil determinar cuándo una herramienta de IA de Gen. es lo suficientemente buena como para pasar del piloto a producción. El retorno de la inversión (ROI) suele ser incierto o retrasado.
• Obstáculos de integraciónMuchas organizaciones tienen dificultades para integrar herramientas de inteligencia artificial en sistemas, canales de datos o flujos de trabajo existentes, lo que agrega tiempo, complejidad y frustración.
• Alta demanda de recursosLos pilotos a menudo requieren una inversión significativa de tiempo, dinero y personal, especialmente en lo que respecta a capacitación y mantenimiento de conjuntos de datos limpios y utilizables.

En resumen, la fatiga de la Generación IA surge cuando la experimentación supera a la estrategia.

Por qué esto sigue sucediendo?

En muchos casos, esto se debe a que las organizaciones omiten el trabajo fundamental. Antes de implementar cualquier tecnología avanzada, es necesario optimizar los procesos que se intentan mejorar. En Accruent, hemos comprobado que, con solo optimizar los flujos de trabajo y garantizar la calidad de los datos, las empresas pueden lograr mejoras de eficiencia de hasta un 50 % antes de implementar la IA. Si se aplica la IA de Gen Gen a un sistema bien optimizado, la mejora puede duplicarse. Pero sin esa base, ni siquiera los modelos de IA más impresionantes aportarán un valor significativo.

Otro obstáculo es la ausencia de límites claros. Los proyectos piloto de IA de generación no deben considerarse experimentos infinitos. El éxito debe medirse en resultados definidos: ahorro de tiempo, reducción de costes o ampliación de capacidades. Debe haber mecanismos para avanzar, pivotar o finalizar proyectos con base en la evaluación basada en datos. La mitad de las ideas de IA de generación podrían, en última instancia, resultar más adecuadas para otras tecnologías como la RPA o las herramientas sin código, y eso es normal. El objetivo no es implementar IA por implementar IA, sino resolver problemas de negocio eficazmente.

Lecciones de RPA y migración a la nube

Esta no es la primera vez que las organizaciones se dejan llevar por el entusiasmo tecnológico. La RPA prometía eliminar las tareas repetitivas; la migración a la nube prometía flexibilidad y escalabilidad. Ambas soluciones cumplieron su promesa, pero solo para quienes aplicaron disciplina en la implementación.

¿Una conclusión importante? No te saltes la base. Hemos visto de primera mano que las organizaciones pueden impulsar hasta aumento del 50% en la eficiencia Simplemente optimizando los flujos de trabajo existentes y mejorando la higiene de los datos antes de introducir la IA. Cuando la IA se aplica a un sistema optimizado, las ganancias pueden duplicarse. Pero cuando la IA se superpone a procesos defectuosos, el impacto es insignificante.

Lo mismo ocurre con los datos. Los modelos de IA de la generación anterior son tan buenos como los datos que consumen. Los datos incorrectos, obsoletos o inconsistentes generarán resultados deficientes o, peor aún, sesgados y engañosos. Por eso, las empresas deben invertir en modelos robustos. marcos de gobernanza de datos, una opinión apoyada por expertos de la industria y enfatizada en informes de McKinsey.

La tentación de la IA “fácil”

Una de las armas de doble filo de la IA generativa es su baja barrera de entrada. Con modelos prediseñados e interfaces intuitivas, cualquier persona de una organización puede poner en marcha un piloto en cuestión de días, a veces horas o incluso minutos. Si bien esta accesibilidad es potente, también abre las puertas. De repente, se encuentran equipos de todos los departamentos experimentando de forma aislada, con poca supervisión o coordinación. No es raro ver docenas de iniciativas de IA generativa ejecutándose simultáneamente, cada una con diferentes partes interesadas, conjuntos de datos y definiciones de éxito o fracaso.

Este enfoque fragmentado genera fatiga, no solo desde el punto de vista de la dotación de recursos, sino también por la creciente frustración de no ver resultados tangibles. Sin una gobernanza centralizada y una visión clara, incluso los casos de uso más prometedores pueden quedar atrapados en ciclos interminables de iteración, refinamiento y reevaluación.

Romper el ciclo: construir con intención

Comience por tratar la IA Gen como cualquier otra inversión en tecnología empresarial, con base en la estrategia, la gobernanza y la optimización de procesos. Aquí hay algunos principios que considero cruciales:

1. Comience con el problema, no con la tecnología. Con demasiada frecuencia, las organizaciones buscan casos de uso de IA de última generación porque son emocionantes, no porque resuelvan un desafío empresarial específico. Empiece por identificar los puntos de fricción o las ineficiencias en sus flujos de trabajo y luego pregúntese: ¿es la IA de última generación la mejor herramienta para el trabajo?
2. Optimice antes de innovar. Antes de aplicar IA a un proceso defectuoso, corríjalo. Optimizar las operaciones puede generar importantes ganancias por sí solo y facilita enormemente la medición del impacto aditivo de la IA. Como señaló Bain & Company en un... informe reciente, Las empresas que se centran en la preparación fundamental obtienen valor más rápidamente gracias a la inteligencia artificial de última generación.
3. Valide sus datos. Asegúrese de que sus modelos se entrenen con datos precisos, relevantes y de origen ético. La mala calidad de los datos es una de las principales razones por las que los proyectos piloto no logran escalar, según Gartner.
4. Define qué significa “bueno”. Todo piloto debe tener KPI claros vinculados a los objetivos de negocio. Ya sea reduciendo el tiempo dedicado a tareas rutinarias o recortando costos operativos, el éxito debe ser medible, y los pilotos deben tener mecanismos de decisión para continuar, cambiar de rumbo o abandonar el proyecto.
5. Mantenga un conjunto de herramientas amplio. La IA de última generación no es la solución a todos los problemas. En algunos casos, la automatización mediante RPA, aplicaciones low-code o aprendizaje automático podría ser más rápida, económica o sostenible. Esté dispuesto a rechazar la IA si el retorno de la inversión (ROI) no es rentable.

Mirando hacia el futuro: qué ayudará y qué podría perjudicar

En los próximos años, la fatiga de los pilotos podría empeorar antes de mejorar. El ritmo de la innovación se está acelerando, especialmente con tecnologías emergentes como Agentic AI. La presión para "hacer algo con IA" es inmensa, y sin las barreras adecuadas, las organizaciones corren el riesgo de verse abrumadas por la enorme cantidad de posibilidades.

Sin embargo, hay motivos para el optimismo. Las prácticas de desarrollo están madurando. Los equipos están empezando a tratar la IA de Generación Gen con el mismo rigor que aplican a los proyectos de software tradicionales. También estamos observando mejoras en las herramientas. Los avances en las plataformas de integración de IA y la orquestación de API facilitan la integración de la IA de Generación Gen en las plataformas tecnológicas existentes. Los modelos preentrenados de proveedores como OpenAI, Meta y Mistral reducen la carga de los equipos internos. Y los marcos de trabajo en torno a la IA ética y responsable, como los que promueve la Instituto AI NowEstán ayudando a reducir la ambigüedad y el riesgo. Quizás lo más importante es que estamos observando un aumento en la alfabetización multifuncional en IA: una mayor comprensión, tanto entre los líderes empresariales como técnicos, de lo que la IA puede (y no puede) hacer.

Reflexión final: Se trata del propósito, no de los pilotos

En definitiva, el éxito de la IA se reduce a la intención. La IA generativa tiene el potencial de impulsar enormes mejoras de eficiencia, desarrollar nuevas capacidades y transformar industrias, pero solo si se guía por una estrategia, se respalda con datos limpios y se mide con resultados.

Sin esos anclajes, es simplemente otra moda tecnológica destinada a agotar a sus equipos y decepcionar a su junta directiva.

Si quieres evitar la fatiga del piloto de IA de la Generación Z, no empieces con la tecnología. Empieza con un propósito. Y construye a partir de ahí.