“¿Dónde podemos utilizar la IA?”
Es una pregunta que escucho cada vez más en mis conversaciones con empresas. Y es fácil entender por qué. La IA avanza a una velocidad increíble, surgen nuevas capacidades constantemente y los equipos directivos sienten la presión de entender qué significa todo esto para su negocio. Existe la sensación de que hay que actuar, experimentar e identificar oportunidades antes de quedarse atrás.
Pero creo que “¿Dónde podemos utilizar la IA?” no suele ser la mejor pregunta para empezar.
El problema no es el interés por la IA, sino el punto de partida. Cuando empezamos preguntándonos dónde podemos utilizar una tecnología concreta, ya estamos asumiendo que esa tecnología es la solución. Comenzamos a buscar posibles casos de uso de IA en la organización antes de haber identificado claramente qué problemas merecen realmente la pena resolver.
Un punto de partida mejor es mucho más sencillo: ¿qué estamos intentando mejorar?
Empecemos por el problema, no por la tecnología
Cuando un proceso es lento, costoso o depende en gran medida del trabajo manual, es tentador pensar inmediatamente en cómo la IA podría hacerlo más eficiente. Pero hacerlo puede llevarnos a saltarnos la pregunta más importante: ¿por qué requiere tanto esfuerzo ese proceso?
El problema de fondo puede tener poco que ver con la tarea que estamos intentando automatizar. La información puede estar dispersa entre distintos sistemas. Los mismos datos pueden introducirse varias veces. Las responsabilidades pueden no estar claras. Un proceso puede haber ido acumulando pasos, controles y aprobaciones a lo largo de los años que en su momento tenían sentido, pero que hoy ya no aportan suficiente valor.
Y a veces el problema es aún más básico: hacemos algo porque siempre se ha hecho así, sin cuestionarnos si sigue siendo necesario.
Por eso es tan importante entender cómo se trabaja hoy. Antes de decidir una solución, necesitamos saber dónde se está empleando el tiempo, dónde están los cuellos de botella, qué actividades aportan realmente valor y cuáles podrían simplificarse, modificarse o eliminarse.
Solo entonces podemos tomar una buena decisión sobre cuál debe ser el siguiente paso.
La mejor solución puede no ser la IA
Una vez que el problema está claro, la conversación sobre tecnología se vuelve mucho más útil.
En algunos casos, la IA será sin duda la respuesta adecuada. Pero en otros, una automatización relativamente sencilla puede resolver el problema. Una mejor integración entre los sistemas existentes puede eliminar horas de trabajo manual. Un cambio en las responsabilidades puede evitar traspasos innecesarios entre personas o equipos. Simplificar un flujo de trabajo puede tener un impacto mayor que introducir una nueva tecnología.
Y a veces la respuesta correcta es simplemente dejar de hacer algo.
Hay una gran diferencia entre encontrar un lugar donde se pueda utilizar la IA y encontrar un problema en el que la IA pueda generar valor real. La mayoría de las organizaciones probablemente podrían identificar decenas de posibles casos de uso. Eso no significa que todos ellos merezcan una inversión.
Empezar por el problema de negocio cambia la conversación. En lugar de preguntar “¿Puede la IA hacer esto?”, podemos preguntarnos: “¿Cuál es la mejor manera de conseguir el resultado que necesitamos?”.
La IA se convierte entonces en una posible respuesta, en lugar de ser el objetivo en sí mismo.
No automaticemos un proceso que necesita ser rediseñado
Existe otro riesgo cuando empezamos por la tecnología: podemos centrarnos demasiado en acelerar el modo actual de trabajar.
La eficiencia es importante, pero la transformación no debería consistir simplemente en hacer las mismas cosas más deprisa. Antes de automatizar un proceso, también deberíamos cuestionarlo. Si lo diseñáramos hoy, ¿lo haríamos de la misma manera? ¿Necesitaríamos los mismos pasos y aprobaciones para todos? ¿Podría la información fluir de otra forma? ¿Hay actividades que podrían desaparecer por completo? ¿Dónde aporta realmente valor el criterio humano?
Esta es la diferencia entre mejorar el proceso actual y diseñar uno mejor.
Entender cómo funcionan las cosas hoy nos proporciona un punto de partida, pero también necesitamos una visión clara de cómo deberían funcionar en el futuro. Una vez definido ese estado futuro, podemos determinar qué combinación de cambios en los procesos, automatización, integración de sistemas, datos e IA nos ayudará a llegar hasta allí.
Así es como abordamos la transformación en Levare. Empezamos por entender el problema de negocio, los procesos que hay detrás y el resultado que la organización quiere conseguir. A partir de ahí, podemos determinar qué necesita cambiar y dónde la tecnología puede generar un valor real.
La tecnología se convierte así en un facilitador de la transformación, en lugar de ser una solución en busca de un problema.
De un piloto exitoso a un impacto real
El mismo principio se aplica cuando las empresas pasan de experimentar con IA a implementarla a escala.
Una tecnología puede funcionar perfectamente y aun así no generar un valor significativo para el negocio. Un piloto exitoso demuestra que algo puede funcionar. No demuestra necesariamente que vaya a mejorar la forma en que opera la organización.
Para que eso ocurra, la solución tiene que encajar en la forma de trabajar de las personas, conectarse con los sistemas existentes, tener acceso a datos fiables y resolver un problema lo suficientemente importante como para justificar un cambio en la manera de hacer las cosas.
Por eso, la tecnología por sí sola rara vez basta. Los procesos, las personas, los datos y los sistemas deben funcionar de forma conjunta para que una iniciativa de IA vaya más allá de la experimentación y pase a formar parte de cómo realmente funciona el negocio.
Por tanto, la pregunta no es simplemente si la tecnología funciona. La pregunta es si el negocio funciona mejor gracias a ella.
Conclusión
La verdadera medida del éxito no es cuántos casos de uso de IA identifica una empresa ni cuántas herramientas de IA implementa. Es el impacto que esos cambios tienen en el negocio: mejores decisiones, menos trabajo innecesario, una mejor experiencia para clientes o empleados, mayor agilidad, menores costes o nuevas oportunidades de crecimiento.
En Levare vemos la IA como una de las herramientas que pueden ayudar a las empresas a conseguir esos resultados. Puede ser una parte muy potente de la transformación, pero no debería definir el problema que estamos intentando resolver.
Así que, quizá, la próxima vez que una conversación empiece con “¿Dónde podemos utilizar la IA?”, merezca la pena plantear primero una pregunta diferente:
“¿Qué necesitamos cambiar y cuál es la mejor manera de hacerlo?”
Porque el objetivo no es utilizar más IA. El objetivo es construir un negocio mejor.
Empecemos por la pregunta adecuada
Hablemos de qué necesita cambiar en tu negocio y dónde la tecnología puede marcar una diferencia real.
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