¿Ya puedes calcular el ROI de tu proyecto de IA?
La Innovación en la empresa es importante, pero también los resultados
Todos hemos experimentado cómo la inteligencia artificial es super útil en el plano personal: desde herramientas que nos facilitan tareas cotidianas hasta aplicaciones que nos permiten hacer “cosas” fuera de nuestra alcance hace apenas un par de años. Pero este impacto todavía se está quedando en gran medida en el ámbito individual. En mi escasa pero ya intensa experiencia, estoy comprobando que los proyectos de IA de alcance corporativo parece que no están aportando todo lo que deberían, sobre el papel.
Implementar IA en procesos a nivel organizacional representa un reto diferente, ya que se requiere una estrategia orientada a resultados medibles que impacten áreas concretas de la empresa. Sin embargo, lo que observo es que estos proyectos se están quedando atrapados en la fase de investigación. O en la de ensayo y error. Por eso he realizado esta reflexión, sobre como podemos enfocarnos de forma más pragmática con la Inteligencia Artificial.
1. De la experimentación a los resultados prácticos
Durante la fase inicial de la implementación, la IA es una tecnología de prueba y error, pero creo que esta fase no debe realizarse sin un objetivo de tiempo concreto. Las empresas necesitan que sus proyectos de IA demuestren cómo pueden mejorar el negocio.
Para conseguir este objetivo, nuestro enfoque es trabajar en casos de uso muy concretos que demuestren cómo la IA puede impactar en la productividad o en los ingresos.
2. Acceso a datos y precisión: los pilares de cualquier proyecto de IA
Esto ya lo he comentado con anterioridad pero no dejaré de insistir: para que un proyecto de IA funcione, la disponibilidad y calidad de los datos son esenciales. Sin una base sólida de datos relevantes, cualquier modelo de IA pierde precisión y efectividad. Los datos disponibles deben estar en un formato accesible y adecuado para que los equipos de IA los usen eficazmente. Además, la calidad de los datos determina directamente el éxito de cualquier iniciativa de IA; si los datos son insuficientes o imprecisos, los resultados también lo serán.
La solución se debe enfocar en asegurar la disponibilidad y calidad de los datos dedicando una parte de los recursos a esta parte, como área crítica del proyecto.
3. Resultados rápidos y ajustables
Aunque las empresas necesitan resultados en el corto plazo, también deben balancear este hecho con la investigación / innovación. Un proyecto de IA tiene mayor valor cuando genera beneficios tangibles desde sus primeras fases; sin embargo, también debe existir espacio para el aprendizaje continuo y la mejora del proyecto a medida que se avanza.
Nuestra propuesta para conseguir este objetivo es dividir los proyectos en fases manejables, donde cada etapa aporte valor medible. Así, se puede mantener el proyecto ágil y porque no, también motivador e ilusionante.
4. Aplicación estratégica de la IA
La IA es la base tecnológica del futuro, por lo que debe adoptarse de manera estratégica, identificando procesos específicos donde pueda aportar valor. Simplemente “añadir IA” sin una orientación clara a resultados no suele funcionar.
Para integrar la IA en la Estrategia, con mayúsculas, y aprovechar su impacto, es esencial formar a los equipos actuales y atraer nuevo talento especializado en IA. La formación ayuda a que el equipo comprenda las posibilidades y limitaciones de la tecnología, permitiéndoles implementarla de forma más eficiente. A la vez, incorporar talento con experiencia en IA es clave para mantenerse competitivo en un entorno en rápida evolución, ya que aporta conocimientos avanzados que impulsan un desarrollo estratégico sólido y adaptable a los cambios.
Si tienes en tu cabeza implementar algún proyecto de IA, pero no sabes por donde empezar, estaré encantado de ayudarte.