Hoy son pocos los gerentes y directores que no consideren la incorporación de inteligencia artificial (IA) como una condición necesaria para la supervivencia de sus compañías. Después de tanto revuelo y de haber visto la tecnología operar, el Fomo (fear of missing out) está en sus niveles máximos.

Sin embargo, existen interrogantes y miedos respecto a cómo abordar este desafío que parecen estar bien fundados. Según el MIT, el 95 % de las iniciativas de IA no han producido impacto concreto en costos o ingresos, mientras que el 88% de las iniciativas no logran escalar desde la fase de piloto a producción.

En este contexto, la pregunta que surge es cómo estructurar un programa de adopción de IA que logre plasmar el potencial de la tecnología en beneficios concretos para el negocio. ¿Cuáles son los principales frentes de trabajo? ¿Cómo balancear la velocidad de despliegue con seguridad y control? ¿Cuánto centralizar en un área experta versus descentralizar en las áreas usuarias?

Aquí traemos una propuesta dentro de todas las posibles que intenta responder estas preguntas con un enfoque simple, basado en tres frentes de acción.

Como en todo programa que busca capturar el valor de una tecnología disruptiva de manera transversal, lo primero que se debe hacer es acceder a talento experto y establecer las reglas del juego. El primer frente de trabajo consiste en montar un Center of Excellence (CoE) y definir el governance y la gestión del cambio del programa. Al mismo tiempo, es clave que la alta dirección se prepare y capacite en estas nuevas tecnologías.

Una vez avanzado este paso, se debe trabajar en paralelo en dos esfuerzos complementarios. Un segundo frente es desarrollar un set acotado de soluciones de IA que aborde desafíos de negocio relevantes a través de casos de uso de muy alto impacto. El abordaje es top-down y centralizado, donde en el SteerCo del programa se priorizan los casos de uso para que luego el CoE desarrolle las soluciones de IA necesarias, que serán desplegadas y escaladas por el área usuaria.

Este escalamiento generará transformaciones significativas en la cultura y en el modelo operacional de las áreas impactadas. Para ser exitosas, requerirán de un nivel alto de customización e integración con los sistemas core, debiéndose además prestar atención a la arquitectura y costo operacional, para que el despliegue a escala sea factible técnica y económicamente. Ejemplos de casos de uso incluyen plataformas de Post Call Analytics para gestionar la calidad de atención en los call centers, plataformas de alarmas y detección de anomalías, voicebots de atención a clientes, etc.

Este frente genera mucho impacto, enfocado en unas pocas áreas o procesos. Por eso, el tercer frente busca habilitar el uso de la IA de manera segura en toda la organización, disponibilizando herramientas corporativas de IA y brindando las capacitaciones necesarias para un uso efectivo. Este frente es bottom-up y descentralizado, y busca democratizar el uso de la tecnología, evitando el shadow AI por el cual los colaboradores usan sus propias herramientas sin los estándares de seguridad necesarios.

De hecho, es clave que todos los colaboradores puedan crear sus propios agentes para hacer más eficientes sus operaciones, generando en forma agregada un incremento en la eficiencia operacional de la compañía. Aquí, el rol del CoE consiste en seleccionar las herramientas de IA, integrarlas de forma segura y acompañar a los colaboradores en la adopción.

La IA tiene el potencial para transformar radicalmente la forma en que operan las organizaciones, pero la captura de valor requiere un governance claro, foco en desafíos relevantes y liderazgo activo de todas las áreas. ¿Su empresa, tiene un enfoque de abordaje para IA? Usted, como director o ejecutivo, ¿se está capacitando a la velocidad necesaria?

*Gonzalo Larraguibel es socio de Virtus Partners y Matías Arena es chief digital officer de Claro Chile y VTR.