La promesa de la IA en la gestión de transformaciones de negocio es clara
Según una reciente investigación en asociación con Oxford Economics, el 52% de las organizaciones cree que la IA impactará drásticamente en cómo llevan a cabo sus iniciativas de transformación. Sin embargo, actualmente solo el 34% está usando IA para guiar tales esfuerzos. Esta llamativa brecha entre el reconocimiento y la implementación puede resonar en la experiencia de su propia organización.
Piense en su más reciente programa de transformación del negocio, o en aquellos que están en curso. Es probable que tenga gran cantidad de datos repartidos entre varios sistemas, cientos de documentos con entrevistas y feedback de partes interesadas, y años de métricas de rendimiento. Pero en como muchas organizaciones, usted quizás duda en dejar que la IA ayude a desenredar esta complejidad.
¿El resultado? Sus equipos dedican innumerables horas a tareas manuales que la IA podría optimizar –desde analizar datos y generar informes hasta identificar cuellos de botella en los procesos y proyectar resultados–. Por su parte, la capacidad de la IA para revelar información estratégica objetiva podría ayudar a superar los silos departamentales, mientras que sus capacidades generativas podrían acelerar todo, desde la documentación hasta el diseño de la solución. Sin estas ventajas, sus iniciativas pueden tardar más tiempo y ofrecer menos de lo que deberían.
Las raíces de la resistencia –barreras comunes para la adopción de IA–
Analicemos las preocupaciones típicas que pueden estar frenando que su organización adopte la IA para la gestión de transformación del negocio.
Preocupaciones éticas y confianza
Usted probablemente se pregunte cómo puede garantizar que la IA brinde soporte a decisiones transparentes y explicables sobre los cambios críticos para su negocio. Quizás le preocupa que el sesgo algorítmico afecte las decisiones relacionadas con la fuerza laboral, o que falte claridad en los cambios a los procesos recomendados por la IA. Estas preocupaciones son legítimas, pero no deben eclipsar el potencial de esta tecnología para aumentar la equidad y reducir el sesgo humano en sus decisiones de transformación. Y debe ser evidente que siempre se necesita supervisión humana cuando la IA se usa para generar cursos de acción o comunicación.
Insuficiente calidad y disponibilidad de los datos
Analice el entorno de sus datos de entrenamiento de IA. ¿Están dispersos entre sistemas, o les falta la calidad y volumen necesarios para entrenar modelos eficaces? No solo le ocurre a usted. Muchas organizaciones tienen dificultades para acceder y preparar datasets integrales de alta calidad, especialmente cuando intentan capturar las complejas interdependencias y reglas de negocio necesarias para entrenar a la IA que son capaces dar un soporte eficaz a las iniciativas de transformación.
Preocupaciones sobre control y seguridad laborales
Irónicamente, su mayor barrera podría ser gestionar el cambio en torno a una herramienta que gestiona el cambio. Su personal puede resistirse a los enfoques impulsados por la IA, temiendo que las decisiones sobre su futuro sean tomadas por algoritmos en lugar de humanos. Esta resistencia suele derivar de ideas erróneas sobre el papel de la IA en su proceso de transformación.
Incertidumbre sobre inversión y ROI
Conseguir la aceptación por parte de los ejecutivos requiere demostrar un ROI claro del uso de IA para ayudar a impulsar iniciativas de transformación. Si bien los beneficios potenciales son significativos, usted debe elaborar un caso de negocio atractivo respaldado por resultados medibles –desde ganancias en productividad y ahorro de costos hasta mayor velocidad y precisión en la toma de decisiones–. Esto significa documentar cuidadosamente los beneficios rápidos y el valor estratégico a largo plazo.
Brechas en habilidades y comprensión
Debido a que la IA es relativamente nueva y evoluciona constantemente, encontrar personal con el expertise correcto puede ser un desafío. Es probable que usted necesite especialistas que comprendan tanto las capacidades de IA como la gestión de la transformación –una combinación rara en el mercado laboral actual–. Esta brecha existe en todos los niveles –ya sea que esté buscando desarrolladores de IA que comprendan los procesos de negocio o líderes que puedan identificar oportunidades estratégicas de la IA–, lo cual podría ralentizar su capacidad para lanzar y escalar iniciativas de IA de manera eficaz.
Cinco fundamentos para la transformación del negocio asistida por IA
Aprovechar exitosamente la IA en todas las fases del ciclo de vida de la transformación del negocio requiere un enfoque sistemático que aborde cada barrera manteniendo a la vez el foco en el valor de negocio.
1. Cree un marco ético
Comience con una gobernanza clara que garantice una adopción responsable de la IA. Esta brinda información estratégica basada en datos para fundamentar –no para reemplazar– la toma de decisiones humana sobre su transformación. Por ejemplo, al priorizar los procesos de transformación, la IA puede analizar múltiples variables y patrones de superficie para ayudar a los líderes a tomar decisiones más fundamentadas mientras sigue incorporando el crucial contexto y juicio humano.
2. Alimente su IA con datos de alta calidad
Trate sus datos como un activo estratégico para la transformación. Esto significa garantizar que sus modelos de IA se entrenen con datos integrales de alta calidad desde el principio. Herramientas y plataformas validadas pueden ayudar a acelerar este proceso brindando marcos probados para preparación y gestión de datos.
3. Adopte una estrategia people-first para el cambio
Aplique un enfoque de gestión del cambio que posicione a la IA como un habilitador para sus equipos, no un reemplazo. Cuando su personal comprende de qué modo la IA reduce el esfuerzo manual y ayuda a descubrir información estratégica y oportunidades, el miedo y la resistencia suelen disminuir. Sus programas de capacitación deben poner el énfasis en cómo la IA aumenta las capacidades humanas en la gestión de la transformación en lugar de intentar anular el juicio humano.
4. Comience de a poco y luego escale
Comience con proyectos piloto enfocados que demuestren el valor de la IA en el contexto de desafíos de transformación específicos. Esto les permite a sus equipos generar confianza en las capacidades de IA obteniendo a la vez ganancias medibles. Y a medida que su expertise crece, pueden expandirse gradualmente hacia iniciativas más grandes utilizando las lecciones aprendidas para refinar su enfoque y validar el ROI.
5. Incorpore alfabetización y habilidades de IA
Ayude a sus equipos a generar confianza en la IA brindando capacitación y experiencia práctica con herramientas de transformación. Enfóquese en casos prácticos que demuestren cómo la IA puede mejorar su trabajo. A medida que crezca la alfabetización de IA de su organización, estará mejor posicionada para identificar e implementar esas oportunidades en todas las iniciativas de transformación.
Convertir el potencial de la IA en una realidad de transformación
Las empresas ya están viendo beneficios tangibles de la IA en sus iniciativas de transformación, desde un análisis de procesos más rápido hasta una evaluación de impacto más precisa. Las oportunidades son significativas, pero el éxito requiere un enfoque reflexivo que equilibre la innovación con la implementación responsable.
No es necesario transformar todo a la vez. La clave es comenzar su recorrido con una vista clara sobre los desafíos y oportunidades que se avecinan. Abordando las barreras sistemáticamente y aprovechando herramientas y expertise listos para la transformación, usted puede cerrar la brecha entre la promesa de la IA y su implementación práctica en la gestión de su transformación.
La pregunta no es si aplicar o no la IA en la gestión de su transformación, sino cómo hacerlo de manera responsable y eficaz. Descubra más en nuestra guía, “Harnessing AI in business transformation management: how to seize the potential and sidestep the pitfalls”.