Evitar la fatiga de los pilotos de IA de generación: Liderar con propósito

Hemos visto esta historia antes: la tecnología disruptiva capta la imaginación de los líderes empresariales en diversas industrias, prometiendo transformación a gran escala. A principios de la década de 2010, fue la automatización de procesos robóticos (RPA). Poco después, la computación en la nube tomó su turno. Hoy en día, la inteligencia artificial generativa (IA de generación) ocupa el centro de atención, y las organizaciones se lanzan de cabeza a los pilotos sin un camino claro hacia adelante.

El resultado es una creciente ola de lo que se puede denominar fatiga de los pilotos de IA de generación. Es el estado de agotamiento, frustración y disminución del impulso que se produce cuando demasiadas iniciativas de IA se lanzan sin estructura, propósito o metas medibles. Las empresas ejecutan decenas de pilotos simultáneamente, a menudo con intenciones superpuestas pero sin criterios de éxito claros. Persiguen el potencial en varios departamentos, pero en lugar de desbloquear la eficiencia o el ROI, crean confusión, redundancia y innovación estancada.

Definir la fatiga de los pilotos de IA de generación

La fatiga de los pilotos de IA de generación refleja un desafío organizacional más amplio: ambición infinita sin estructura finita. Las causas raíz son familiares para cualquiera que haya presenciado olas de tecnología anteriores:

• Posibilidades infinitas: La IA de generación se puede aplicar en todas las funciones, marketing, operaciones, recursos humanos, finanzas, lo que la hace tentadora para lanzar múltiples casos de uso sin límites claros.
• Fácil implementación: Herramientas como los modelos GPT de OpenAI y Gemini de Google permiten a los equipos iniciar pilotos rápidamente sin dependencia de ingeniería, a veces en cuestión de horas.
• Falta de un plan de sostenimiento: La IA de generación requiere datos de buena calidad para ser efectiva. En muchos casos, los datos pueden volverse obsoletos sin implementar un proceso para garantizar que los datos sigan siendo correctos y actualizados.
• Mala medibilidad: A diferencia de los despliegues de TI tradicionales, es difícil determinar cuándo una herramienta de IA de generación es “lo suficientemente buena” para pasar de piloto a producción. El ROI a menudo es confuso o retrasado.
• Dificultades de integración: Muchas organizaciones luchan por conectar las herramientas de IA de generación con sistemas existentes, tuberías de datos o flujos de trabajo, lo que agrega tiempo, complejidad y frustración.
• Alta demanda de recursos: Los pilotos a menudo requieren una cantidad significativa de tiempo, dinero y inversión humana, especialmente en torno a la capacitación y el mantenimiento de conjuntos de datos limpios y utilizables.

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

¿Por qué sigue sucediendo esto?

En muchos casos, es porque las organizaciones saltan el trabajo fundamental. Antes de implementar cualquier tecnología avanzada, primero debes optimizar los procesos que intentas mejorar. En Accruent, hemos visto que solo al optimizar los flujos de trabajo y garantizar la calidad de los datos, las empresas pueden obtener hasta un 50% de ganancias de eficiencia antes de introducir la IA en absoluto. Al superponer la IA de generación sobre un sistema bien afinado, la mejora puede duplicarse. Pero sin ese trabajo de base, incluso los modelos de IA más impresionantes no proporcionarán un valor significativo.

Otra trampa es la ausencia de guardias claras. Los pilotos de IA de generación no deben tratarse como experimentos infinitos. El éxito debe medirse en resultados definidos, tiempo ahorrado, costo reducido o capacidades expandidas. Debe haber puertas en su lugar para avanzar, cambiar de dirección o finalizar proyectos según la evaluación basada en datos. La mitad de todas las ideas de IA de generación pueden demostrar ser más adecuadas para otras tecnologías como RPA o herramientas sin código, y eso está bien. El objetivo no es implementar IA por el sake de implementar IA, sino resolver problemas empresariales de manera efectiva.

Lecciones de RPA y migración a la nube

Esto no es la primera vez que las organizaciones se han dejado llevar por el entusiasmo por la tecnología. La RPA prometió eliminar tareas repetitivas; la migración a la nube prometió flexibilidad y escalabilidad. Ambas cumplieron, eventualmente, pero solo para aquellos que aplicaron disciplina a la implementación.

Una de las principales conclusiones es: No saltes la base. Hemos visto de primera mano que las organizaciones pueden obtener hasta un 50% de ganancias de eficiencia solo al optimizar los flujos de trabajo existentes y mejorar 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 sobre procesos rotos, el impacto es insignificante.

Lo mismo es cierto para los datos. Los modelos de IA de generación son solo tan buenos como los datos que consumen. Los datos sucios, obsoletos o inconsistentes llevarán a resultados deficientes, o peor, sesgados y engañosos. Es por eso que las empresas deben invertir en sólidos marcos de gobernanza de datos, una visión respaldada por expertos de la industria y enfatizada en informes de McKinsey.

La tentación de la “IA fácil”

Una de las espadas de doble filo de la IA de generación es su baja barrera de entrada. Con modelos preconstruidos y interfaces de usuario amigables, cualquier persona en una organización puede iniciar un piloto en cuestión de días, a veces horas o incluso minutos. Si bien esta accesibilidad es poderosa, también abre las compuertas. De repente, tienes equipos en varios departamentos experimentando en silos, con poca supervisión o coordinación. No es inusual ver decenas de iniciativas de IA de generación en ejecución simultáneamente, cada una con diferentes partes interesadas, conjuntos de datos y definiciones de éxito o falta de ellas.

Este enfoque fragmentado conduce a la fatiga, no solo desde el punto de vista de los recursos, sino también desde la creciente frustración de no ver retornos 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

Comienza tratando a la IA de generación como cualquier otra inversión en tecnología empresarial, basada en estrategia, gobernanza y optimización de procesos. Aquí hay algunos principios que he encontrado críticos:

1. Comienza con el problema, no con la tecnología. Con demasiada frecuencia, las organizaciones persiguen casos de uso de IA de generación porque son emocionantes, no porque resuelvan un desafío empresarial definido. Comienza identificando puntos de fricción o ineficiencias en tus flujos de trabajo y luego pregunta: ¿es la IA de generación la mejor herramienta para el trabajo?
2. Optimiza antes de innovar. Antes de superponer la IA sobre un proceso roto, arregla el proceso. La optimización de las operaciones puede desbloquear ganancias importantes por sí sola, y hace que sea mucho más fácil medir el impacto adicional de la IA. Como señaló Bain & Company en un informe reciente, las empresas que se centran en la preparación fundamental ven un valor más rápido de la IA de generación.
3. Valida tus datos. Asegúrate de que tus modelos estén entrenados con datos precisos, relevantes y éticamente obtenidos. La mala calidad de los datos es una de las principales razones por las que los pilotos no logran escalar, según Gartner.
4. Define qué es “bueno”. Cada piloto debe tener KPI claros vinculados a objetivos empresariales. Ya sea reducir el tiempo dedicado a tareas rutinarias o reducir los costos operativos, el éxito debe ser medible, y los pilotos deben tener puertas de decisión para continuar, cambiar de dirección o finalizar.
5. Mantén una herramienta amplia. La IA de generación no es la respuesta a todos los problemas. En algunos casos, la automatización a través de RPA, aplicaciones de bajo código o aprendizaje automático puede ser más rápida, económica o sostenible. Esté dispuesto a decir no a la IA si el ROI no se justifica.

Mirando hacia adelante: Qué ayudará vs qué podría dañar

En los próximos años, la fatiga de los pilotos puede empeorar antes de mejorar. El ritmo de la innovación solo está acelerándose, especialmente con tecnologías emergentes como la IA Agente. La presión para “hacer algo con la IA” es inmensa, y sin las guardias adecuadas, las organizaciones riesgo ser abrumadas por la mera cantidad de posibilidades.

Sin embargo, hay razones para el optimismo. Las prácticas de desarrollo están madurando. Los equipos están comenzando a tratar a la IA de generación con la misma rigidez que aplican a los proyectos de software tradicionales. También estamos viendo mejoras en la herramienta. Los avances en las plataformas de integración de IA y la orquestación de API están facilitando la incorporación de la IA de generación a las pilas de tecnología existentes. Los modelos preentrenados de proveedores como OpenAI, Meta y Mistral reducen la carga en los equipos internos. Y los marcos alrededor de la IA ética y responsable, como los defendidos por el Instituto AI Now, están ayudando a reducir la ambigüedad y el riesgo. Quizás lo más importante es que estamos viendo un aumento en la alfabetización en IA transfuncional, una comprensión creciente entre los líderes empresariales y técnicos sobre lo que la IA puede (y no puede) hacer.

Pensamiento final: Se trata de propósito, no de pilotos

Al final del día, el éxito de la IA se reduce a la intención. La IA de generación tiene el potencial de impulsar ganancias de eficiencia masivas, desbloquear nuevas capacidades y transformar industrias, pero solo si está guiada por la estrategia, respaldada por datos limpios y medido por resultados.

Sin esas anclas, es solo otra moda tecnológica destinada a agotar a tus equipos y decepcionar a tu junta directiva.

Si deseas evitar la fatiga de los pilotos de IA de generación, no comiences con la tecnología. Comienza con un propósito. Y construye desde allí.