Empoderar a la empresa con una plataforma de inteligencia artificial

A través de las industrias, veo el mismo patrón: los primeros casos de uso valiosos de inteligencia artificial rara vez provienen de un comité de dirección. Proviene de los equipos más cercanos a la fricción operativa.

Paso mucho tiempo con los equipos de liderazgo respondiendo a la misma pregunta: “Estamos invirtiendo en inteligencia artificial, así que ¿dónde está el valor empresarial?” Es una pregunta justa, y la respuesta honesta es que para la mayoría de las organizaciones, el valor no se está produciendo lo suficientemente rápido. RAND ha estimado que más del 80% de los proyectos de inteligencia artificial fallan, aproximadamente el doble de la tasa de proyectos de TI no relacionados con la inteligencia artificial. La investigación de BCG es igualmente desalentadora: a finales de 2025, el 60% de las empresas generaban poco o ningún valor material de la inteligencia artificial, y solo el 5% estaba creando valor a escala. La iniciativa NANDA de MIT lo expresó de manera directa: solo alrededor del 5% de los pilotos de inteligencia artificial generativa de empresa logran una aceleración rápida de los ingresos.

La respuesta instintiva es a menudo lanzar un programa de transformación masivo y diferir la entrega de inteligencia artificial significativa hasta que cada capa fundamental esté completa. Ahí es donde se pierde el impulso. Aquí está el mensaje central: su plataforma de datos es esencial para el éxito de la inteligencia artificial, pero esperar a que toda la plataforma esté terminada es el modelo de operación incorrecto. Construya la plataforma y cree valor en paralelo.

Por qué la primera línea es donde comienza el valor

En cualquier organización con una gran población de trabajadores del conocimiento, el valor a menudo se encuentra fácilmente si se hace la pregunta correcta, y es más grande que pedirle a un chatbot que resuma un documento. La verdadera oportunidad es la inteligencia artificial agente incrustada en flujos de trabajo operativos. Hemos utilizado plataformas de bajo código en contabilidad para acelerar el procesamiento de facturas y responder automáticamente a preguntas de cuentas por pagar. En el soporte al cliente, un agente que triage un caso entrante, extrae el historial del cliente y redacta una resolución para revisión humana puede mejorar significativamente las tasas de respuesta y la satisfacción del cliente. Estos son flujos de trabajo de varios pasos que abarcan sistemas, requieren juicio y se encuentran más cerca de las personas que ya saben dónde vive la fricción. No necesitan una fase de descubrimiento de seis meses para decirles qué está roto. Lo lidian todos los días.

Hay dos movimientos que funcionan juntos. Empoderar a los trabajadores del conocimiento con herramientas de inteligencia artificial de bajo código/no código gobernadas para que puedan mejorar sus propios flujos de trabajo, y crear una función de ingeniería de inteligencia artificial para equipos comerciales para casos de uso más difíciles. Ambos crean valor, y las organizaciones más fuertes hacen ambos. Pero ninguno de los dos se escala sin una plataforma compartida para identidad, acceso, datos, integración y operaciones.

La brecha de pilotaje a producción es un problema de plataforma

Muchas organizaciones se atascan debatiendo qué modelo utilizar. Eso importa, pero no es la restricción principal. El problema más grande es la madurez de la plataforma. Los equipos pueden prototipar rápidamente, pero no pueden implementar consistentemente en toda la empresa cuando faltan fundamentos compartidos: controles de identidad y acceso que los equipos comerciales puedan utilizar realmente, límites de datos claros, patrones de integración reutilizables y un proceso práctico para revisión, lanzamiento y monitoreo. S&P Global encontró (SPGI ) que la organización promedio descartó el 46% de las pruebas de concepto de inteligencia artificial antes de que llegaran a la producción.

Esto es por lo que la plataforma de datos es tan importante. Los datos listos para la inteligencia artificial no son un lujo; son la clave del éxito en producción. Sin datos confiables, accesibles y cumplidores de políticas, incluso los casos de uso fuertes se estancan.

La trampa de los datos, y por qué no debe esperar

Aquí está lo que detiene la mayoría de los programas: los datos. Gartner predice que hasta 2026, las organizaciones abandonarán el 60% de los proyectos de inteligencia artificial que no estén respaldados por datos listos para la inteligencia artificial. La reacción habitual es lanzar un programa de plataforma de datos masivo primero, modernizar todo, perfeccionar la genealogía y luego hacer inteligencia artificial.

Esa secuencia suena disciplinada, pero a menudo retrasa el valor durante años. La modernización de la plataforma de datos es real, necesaria y no negociable. También se ejecuta en plazos de varios años en la mayoría de las empresas. Si todos los casos de uso de inteligencia artificial se ven obligados a esperar a que la arquitectura final esté completa, la confianza de los ejecutivos se erosiona antes de que lleguen resultados significativos.

El enfoque mejor es la ejecución paralela: continuar construyendo la plataforma de datos de la empresa mientras se prioriza la habilitación de inteligencia artificial en áreas de proceso con la mayor fricción operativa.

Gobernanza justo a tiempo, justo lo suficiente para flujos de trabajo de alta fricción

Comience con el dolor del proceso, no con la hoja de ruta de la tecnología. Identifique dónde es más alta la fricción y el impacto empresarial es más claro: ciclos de facturas retrasados, resolución de casos lentos, aprobaciones con excepciones, búsquedas de datos repetitivas o bucles de reconciliación manuales. Luego, apunte a esos flujos de trabajo primero para la habilitación de inteligencia artificial.

Utilice la gobernanza justo a tiempo para hacer que sea posible. En lugar de intentar gobernar todo de antemano, gobierne los datos específicos necesarios para cada caso de uso priorizado cuando el caso de uso esté listo para moverse. Un pequeño equipo multifuncional puede resolver la propiedad, el acceso, los requisitos de calidad y los controles en días, no en meses, en ciclos de comité.

Aplicar el control suficiente para igualar el riesgo real. Un caso de uso que maneja contenido de producto público no requiere las mismas barreras que uno que maneja información de identificación personal del cliente. Este modelo de riesgo proporcional protege a la organización mientras mantiene la velocidad de entrega, y reduce el comportamiento de inteligencia artificial en la sombra que surge cuando los caminos formales son demasiado lentos.

La lista de pendientes es el puente hacia la preparación completa de datos

Cada despliegue de inteligencia artificial de primera línea debe generar un aprendizaje estructurado: qué datos se utilizaron, qué defectos de calidad surgieron, qué transformaciones se requirieron y qué decisiones de gobernanza se tomaron. Capture cada brecha como un elemento de la lista de pendientes para la remediación de la plataforma.

Esa lista de pendientes se convierte en un mapa de demanda para la modernización de los datos. En lugar de adivinar dónde invertir primero, mejora los conjuntos de datos y los productos de datos que ya están vinculados a resultados comerciales medibles. Con el tiempo, esto crea un bucle de refuerzo: los casos de uso de inteligencia artificial de primera línea exponen las brechas de datos más importantes, los equipos de la plataforma las remedian y la próxima oleada de soluciones de inteligencia artificial se envía más rápido con menor riesgo.

Pensamiento final: La plataforma es la decisión

La decisión no es “piloto o no piloto”. Es si construirá una plataforma de inteligencia artificial y datos gobernada que permita a su organización aprender, enviar y escalar de manera segura.

Trate los datos listos para la inteligencia artificial como críticos para la misión. Construya la plataforma de datos como un programa estratégico. Pero no espere a que todo esté terminado. Priorice las áreas de proceso con la mayor fricción, habilítelas con inteligencia artificial y gobierne los datos justo a tiempo. Esa es la forma de crear valor ahora mientras se construye la base que sustenta el valor a escala.