Cómo estar preparado para la IA retorna tu inversión

Sin estas respuestas, la inversión en IA puede impulsarse solo por causas técnicas, en lugar de por lo que aporta valor estratégico. Este enfoque es típico al inicio de la mayoría de los programas de IA. Todo el mundo se centra en adoptar nuevos modelos, introducir automatización y experimentar con agentes, en lugar de conectar las acciones con los objetivos empresariales. Quizá, con razón. Muchas veces no aprendemos hasta que hemos experimentado un poco. Pero en ese caso, necesitamos un plan para pasar de la experimentación a la generación de valor.

Es importante recordar que una capacidad técnica no conduce automáticamente a un resultado empresarial. Automatizar un flujo de trabajo puede parecer que reduce el tiempo dedicado a una tarea, pero si tus empleados tienen que verificar los resultados de la IA y corregir errores (de manera similar a como se verificaría el trabajo de un miembro junior del equipo), esa ganancia puede no ser tan significativa como piensas. Incluso podría llevar a una pérdida de productividad.

Una estrategia te proporciona un punto de referencia con el que establecer expectativas realistas, priorizar inversiones y medir si la IA está mejorando los resultados de tu empresa.

Muchas de estas cuestiones las plantearía cualquier departamento de ingeniería para cualquier software desarrollado en un ciclo de vida normal de un producto. Crear valor con IA no es diferente. Debemos hacernos las mismas preguntas. Utilizar IA no evita estas cuestiones críticas para el negocio. No todos los costes asociados a tu inversión aparecen en ella, pero pueden determinar si una iniciativa de IA genera una verdadera ganancia en productividad o simplemente traslada el trabajo a otro lugar.

Nuestro informe “Entendiendo el coste humano de la transformación con IA” manifiesta este problema. Muchas organizaciones asumen que la IA ahorra tiempo, pero nuestra investigación sugiere lo contrario. Revela que, específicamente entre los profesionales españoles:

La IA puede crear una carga de verificación que no te esperas (lo que llamamos el “impuesto de verificación”) cuando la adopción no está diseñada para la manera de trabajar de las personas. Y eso afecta al retorno de la inversión (ROI).

La tecnología de IA se convierte en un habilitador cuando está respaldada por la formación adecuada, los procesos y la cultura de la organización. Esto implica enseñar a las personas cómo encaja la IA en su trabajo, en qué aspectos pueden confiar en ella, cuándo necesitan verificarla y cómo seguir siendo responsables de los resultados.

Unas investigaciones del MIT han reportado que el 95% de las organizaciones no obtienen ningún retorno de sus inversiones en IA generativa, a pesar de un gasto sustancial y de una experimentación generalizada.

Esto pasa porque se dan mucha prisa en desplegar la IA mientras muchos empleados todavía enfrentan los desafíos humanos creados por las transformaciones digitales previas. Nuestra investigación muestra que, aunque la IA fue diseñada para simplificar el trabajo, en algunos casos provoca estrés, sobrecarga de información, cambios de contexto y una sensación creciente de desconexión del propósito del trabajo.

Si la IA se introduce como parte de una estrategia de cambio en las formas de trabajar, tendrá muchas más posibilidades de eliminar fricciones y crear un valor significativo. Por eso, creemos que un mejor retorno de la inversión en IA comienza evaluando el nivel de madurez actual, las restricciones que podrían afectar el valor y un plan para abordar los problemas más importantes. Aprovecha nuestro enfoque probado en la gestión del cambio organizacional en IA y aplícalo a tu estrategia de IA para tejer un gran programa de transformación digital.