PROYECTOS DE IA QUE FUNCIONAN

Muchos líderes se preguntan dónde invertir en inteligencia artificial (IA). A pesar de su popularidad, la realidad es complicada. Un 78% de empresas ya usa IA en alguna parte. Pero casi la mitad no tiene una estrategia clara para la IA. Esto es su mayor problema para ver beneficios. El fallo no es la falta de herramientas o interés en la IA. Muchas empresas persiguen tecnología llamativa. Olvidan resolver problemas reales de negocio. Los proyectos de IA suelen empezar preguntando: '¿Qué hace esta herramienta genial?' En lugar de: '¿Qué problema importante debemos solucionar?' Esta forma de pensar al revés lleva a demostraciones que no se usan. También a proyectos piloto que nunca crecen. Los directivos se frustran al no ver el retorno de su inversión en IA. Las empresas que tienen éxito con la IA hacen lo contrario. Empiezan con sus necesidades más urgentes. Luego buscan la solución de IA adecuada.

Las empresas más exitosas con la IA siguen un método simple. Resuelven problemas de negocio específicos y medibles. Estos problemas impactan directamente sus ganancias. En vez de preguntar: '¿Cómo podemos usar la IA?', ellas preguntan: '¿Cuáles son nuestros mayores problemas operativos? ¿Podría la IA ayudar a resolverlos?' Este cambio de enfoque lo cambia todo. Por ejemplo, el asistente de IA de Klarna atiende dos tercios de los chats de clientes. Esto bajó los tiempos de espera de 11 a menos de 2 minutos. Además, hace el trabajo de 700 agentes humanos. Otro ejemplo es Shell. Su sistema de mantenimiento predictivo monitorea 10.000 equipos. Procesa datos de 3 millones de sensores. Así previene averías costosas antes de que ocurran. Estos no fueron proyectos de IA desde el principio. Eran soluciones de negocio que usaron IA de forma eficaz. La clave es encontrar dónde las habilidades únicas de la IA (como reconocer patrones o predecir) resuelven tus retos más caros o que más tiempo consumen.

Antes de evaluar cualquier tecnología de IA, aclara tus tres prioridades estratégicas. ¿Buscas reducir costos? ¿Mejorar la experiencia del cliente? ¿Entrar a nuevos mercados? ¿Aumentar la productividad? Cuando tengas claras estas metas, mira los obstáculos. ¿Qué te impide lograrlas? Por ejemplo, si quieres un servicio al cliente más rápido, el problema pueden ser tiempos de espera largos. Si buscas reducir costos, fíjate en tus procesos que gastan más mano de obra. Solo después de entender estos retos, debes ver si la IA puede ser una solución. Así, cada proyecto de IA tendrá un objetivo claro y criterios de éxito medibles. Société Générale aprendió esto con la experiencia. Lanzaron más de 100 pruebas de IA. Descubrieron que muchos proyectos, aunque impresionantes, no tenían relación con su estrategia. Ahora piden que cada iniciativa de IA se vincule a objetivos estratégicos antes de recibir fondos.

No todos los problemas son buenos para soluciones de IA. Los proyectos de mayor valor suelen tener cuatro características. Primero, implican tareas repetitivas que gastan mucho tiempo o dinero. Por ejemplo, procesar documentos o responder consultas. Segundo, sus resultados son claros y se pueden medir. El éxito se cuantifica en dinero ahorrado o tiempo reducido. Tercero, usan patrones de datos que la IA reconoce fácilmente. Los humanos, en cambio, tienen dificultad. Esto incluye detectar fraudes o predecir fallos de equipos. Cuarto, trabajan en áreas donde un error no es muy costoso. Esto permite que la IA aprenda y mejore con el tiempo. El asistente 'Erica' de Bank of America es un gran ejemplo. Resuelve preguntas bancarias comunes (tareas repetitivas). Baja los costos del centro de llamadas (resultado medible). Reconoce lo que quiere el cliente (patrones). Y opera en situaciones de bajo riesgo. Así, un error no causa problemas graves.

Ganancias Rápidas vs. Transformación a Largo Plazo

Las empresas más inteligentes buscan un equilibrio en sus proyectos de IA. Las 'ganancias rápidas' son como la generación automática de informes o chatbots sencillos. Pueden dar valor en pocos meses. También aumentan la confianza de la empresa en la IA. Estos proyectos suelen automatizar procesos ya existentes. Los hacen más rápidos o baratos. Por otro lado, las oportunidades de 'transformación a largo plazo' permiten nuevas capacidades. Estas no eran posibles antes de la IA. El motor de recomendaciones de Netflix no solo hizo más rápida la elección de películas. Creó una experiencia personalizada que cambió cómo la gente descubre contenido. De manera similar, el mantenimiento predictivo de General Electric no solo programa mejor las reparaciones. Evita averías inesperadas que costarían millones. Al decidir tus inversiones en IA, busca un balance. Dedica un 70% a ganancias rápidas. Un 20% a mejoras estratégicas de procesos clave. Y un 10% a proyectos experimentales. Estos últimos pueden abrir nuevos modelos de negocio.

Uno de los mayores errores con la IA es enamorarse de demostraciones que no dan valor real. Un chatbot que habla de filosofía puede impresionar en una demo. Pero si los clientes necesitan ayuda con sus facturas, esa función no sirve. Del mismo modo, un sistema de IA que crea textos de marketing hermosos solo es útil si mejora las campañas. Y si genera más ventas. Antes de empezar cualquier proyecto de IA, hazte estas preguntas clave: ¿Resuelve esto un problema real para nuestros clientes o empleados? ¿Podemos medir el impacto en resultados de negocio concretos? ¿La gente realmente lo usará? ¿O es una solución buscando un problema? ¿Tenemos datos de buena calidad para que funcione? Si no puedes responder a estas preguntas con claridad, es probable que solo sea una demo genial. No una solución de negocio valiosa. Las implementaciones de IA más exitosas a menudo parecen aburridas por fuera. Se enfocan en resolver problemas comunes pero costosos. No en mostrar tecnología de punta.

Crear valor duradero con la IA requiere un método que va más allá de elegir tecnología. Primero, evalúa honestamente si tus datos están listos. La IA es tan buena como los datos que usa. Asegúrate de tener datos limpios, accesibles y relevantes. Luego, busca el apoyo de los directivos. Crea equipos con expertos de varias áreas. Incluye a gente de negocio, técnicos y usuarios. Esta visión variada evita problemas que descarrilan muchos proyectos de IA. Aplica un enfoque de proyectos piloto. Elige un caso de uso de alto impacto, pero de bajo riesgo. Demuestra su valor antes de expandirlo. Mide todo sin piedad, enfócate en los resultados de negocio. No solo en las métricas técnicas. Finalmente, planea la gestión del cambio desde el principio. La mejor solución de IA fallará si la gente no confía en ella. También si no la entiende o no la usa en su trabajo. Las empresas que siguen este método disciplinado convierten la IA en una ventaja competitiva.