IA Generativa: cómo pasar del hype al ROI

En poco tiempo, la inteligencia artificial generativa ha conquistado el mercado, generando furor entre los ejecutivos y convirtiéndose en un componente mayor de los presupuestos de TI. Gartner posicionó a la IA generativa como una de las expectativas más altas de 2023. Al final de un año marcado por el enfoque en la IA, el desafío es alinear esta expectativa en la adopción de tecnología con beneficios prácticos para los negocios.

Según un estudio de IBM, algunas organizaciones se quedaron en el “factor sorpresa” de la tecnología, olvidándose de ajustar los proyectos con la estrategia. Otras vieron la IA como un martillo y cada problema empresarial como un clavo. Y otras tuvieron dificultades para escalar sus implementaciones más allá de pruebas y pilotos. Así, el estudio reveló que el retorno de la inversión (ROI) promedio en iniciativas de IA es sólo del 5,9%; sin embargo, también mostró que, a medida que las organizaciones descubren dónde y cómo implementar la IA, las apuestas audaces en IA se traducen en ganancias cada vez mayores.

Entonces, ¿puede el ROI igualar las altas expectativas? La respuesta es sí, pero sólo si las empresas adoptan un enfoque disciplinado tomando en cuenta los siguientes factores:

Aplicar IA, automatización o cualquier otra tecnología a procesos mal diseñados no produce los resultados deseados. Los líderes deben evaluar dónde se planifica la inversión estratégica para funciones centrales y no centrales, de manera que puedan descubrir oportunidades para incorporar la IA. Al identificar dónde puede impulsar la competitividad, innovación y desempeño, se deben establecer prioridades en consecuencia.

Para que la IA generativa sea verdaderamente efectiva es crucial establecer principios éticos, desarrollar una gobernanza rigurosa y elegir cuidadosamente el modelo operativo de IA que mejor se adapte a las necesidades del negocio. Además, gran parte de lo que una empresa puede hacer con IA se define por cómo seleccionan, gobiernan, analizan y aplican los datos en toda la empresa. Los equipos necesitan procesos que ayuden a garantizar que se elijan los datos correctos para impulsar los modelos de IA.

La ingeniería y la aplicación de IA en las operaciones (AIOps) sirve como volante para el modelo operativo. Integra personas, procesos y plataformas para aplicar la IA a velocidad y escala, permitiendo mejorar la eficiencia operativa. Las organizaciones que diseñan con éxito procesos que ayudan a los equipos a crecer a escala, al tiempo que monitorean el rendimiento de las aplicaciones de IA, obtienen un retorno de la inversión hasta 2,6 veces mayor. Para ello, la estandarización y el enfoque estructurado son cruciales.

La falta de habilidades es una barrera para implementar IA. Las empresas deben capacitar a sus equipos para utilizarla de manera eficaz y responsable, y la IA misma puede ayudar con esa labor. Adicionalmente, si la gente no confía en el trabajo que hace con la IA (o los datos sobre los que se basa), su adopción se retrasará y el ROI caerá. La cultura adecuada, una que valora la confianza, ayuda a anclar la capacidad y la madurez de la IA, siendo uno de los mayores contribuyentes al ROI.

Para crear una IA confiable, las organizaciones necesitan desarrollar sus capacidades sobre una base sólida de confianza que solo puede existir cuando las personas de toda la organización acuerdan un conjunto de principios, procesos y prácticas que impulsarán el desarrollo y la innovación responsables. Todas las organizaciones en el mundo quieren ser las primeras en llegar al mercado. Pero, ¿vale el riesgo que conlleva tomar atajos?

Incorporar lo nuevo lleva a repensar cómo hacemos negocios, cómo trabajamos y qué habilidades necesitamos, pero a medida que dominamos nuevas capacidades, los retornos crecen. Aquellas empresas que logran alinear sus planes de IA generativa aprovechando los modelos fundacionales, con una base de confianza, están cosechando un valor comercial tangible y marcando el rumbo de la historia.

El autor es Gerente General de IBM Latin America