Las organizaciones ya tienen un buen tiempo buscando automatizar sus procesos e intentando su transformación digital. Los esfuerzos no han sido nada fáciles y ahora ha llegado la Inteligencia Artificial (IAGen) con una promesa extremadamente atractiva, pero que a su vez tiene sus exigencias y complejidades.
Especial de Laszlo Beke
El libro “Rewired: The McKinsey Guide to Outcompeting in the Age of Digital and AI” ofrece una buena guía para este recorrido, en esta época de cambio tan rápido. Es adicionalmente atractivo, por cuanto existe una primera versión, y apareció otra posterior a la disrupción post-IAGen. Muy apropiadamente, habla de “recablear” para poder aprovechar IAGen.
De acuerdo a investigaciones recientes, solo un pequeño número de empresas están comenzando a obtener resultados significativos de la promesa de IAGen y muchos han sucumbido a la “muerte a través de mil pilotos”. Sin embargo, IA es el próximo horizonte para la tecnología y la clave es como se construye para lograr escala. Escalar lo digital y la innovación de IA es lo determinante. Los próximos diez años serán para la creación de los modelos operativos de producto-y-plataforma que permitan a los equipos ágiles innovar en una forma coherente. Esto se traduce en TI como un servicio. TI será fácil de consumir para toda la organización, de manera que potenciará su propia innovación. Cada líder de negocios tendrá que ser un líder de tecnología.
Apuntar con ambición – pero mantener el foco
Los temas que se escuchan repetidamente sobre Inteligencia Artificial incluyen: ¿Cuándo obtendré valor significativo de esto? ¿Cómo debería construir las capacidades de mis talentos? ¿Qué debo hacer con mis sistemas medulares, y puedo hacer IA simultáneamente, o es necesario secuenciarlos? ¿Cómo logro hacer la data fácil de acceder en este mundo de IA?
IAGen agrega un signo de exclamación a muchos de los mensajes claves del libro, en particular a los contenidos en el primer capítulo, orientados a una hoja de ruta para una tecnología-basada-en-el-negocio. La primera parte del libro habla de (1) escoger un área o dominio, (2) seleccionar el problema apropiado, (3) establecer una ambición mayor sobre cómo se cambiará esa área del negocio con un objetivo real de negocios y (4) focalizarse allí. Es importante no tratar de hacer todo en todas las áreas de la empresa simultáneamente y esto ha sido extremadamente relevante en este mundo de IA.
¿Gen IA ha cambiado el juego?
La encuesta realizada a principios de este año arrojó que alrededor del 10% de las empresas, en su aplicación de IAGen en 2024, han encontrado valor real en su estado de ganancias y pérdidas. Se presume que aquellos que capturaron valor en 2024 lo lograron con el récipe de recableado, que arranca con una hoja de ruta de negocios vertical desde arriba. En algunas áreas, IAGen es un éxito obvio. Sin embargo, es necesario diferenciar las categorías de aplicaciones – por ejemplo, el resumen de una video conferencia. Esa categoría no es un diferenciador competitivo. Existen áreas, donde la empresa desarrollará categorías específicas que proveerán ventajas competitivas – como ejemplo, en un mejor mantenimiento de los equipos, o en un mejor soporte de la organización de ventas para hacer crecer las ventas. Estas aplicaciones requieren un esfuerzo mayor, no nacen en poco tiempo.
La importancia del punto de arranque
Hay dos tipos de experiencias:
Empresas comenzando el recorrido de IA – Deben invertir en el equipo gerencial para que pueda dirigirlos al mundo digital y de IA. Después deben considerar como capacitar al personal, desarrollar aplicaciones de software y como lograr un nivel de capacidades que vayan más allá de un grupo reducido de expertos y especialistas. Asimismo, deben determinar cómo crear la plataforma de data apropiada para poder explotar IA.
Empresas adentradas en el recorrido de IA – Necesitan identificar aquello que los está ralentizando, para poder escalar en una forma efectiva. Esto pudiera ser una inversión mayor en data en un modelo operativo, asegurando que trabajen integradas las funciones de negocios, técnicas y de control. Poder aumentar el valor es un gran reto.
Las organizaciones que logran un avance mayor en el área humana, no solamente en la tecnológica, tienden a destacarse más rápidamente. Esto aplica a avances en diferentes partes, bien sea desde la perspectiva de talento, desde la perspectiva de rediseño de flujo de trabajo o de la perspectiva del pensamiento estratégico sobre el futuro del trabajo, sobre los roles, etc. En todo caso, la experiencia indica que cuando se implementa un nuevo modelo es relativamente fácil que las personas realicen las primeras pruebas, la curiosidad influye. Pero lograr el uso persistente es mucho más complejo. Por ello se requiere aplicar la fórmula completa, definir bien el “recorrido” del usuario y ser muy abierto sobre como se utilizará, de manera que entre en la rutina diaria de los empleados.
Dos ejemplos
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Un conglomerado japonés muy importante que se siente atrasado en esta tecnología – Está en la primera etapa del “recorrido” de IA y las inversiones críticas que están realizando son para reforzar la capacidad de IA en el equipo gerencial de más alto nivel. Después seleccionaran algunas áreas para acelerar y crear confianza. Este es un paso en el desarrollo de la la creación de confianza y esa será la próxima inversión que realizaran.
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Un gran banco de Nueva York que ha venido trabajando en transformación digital por varios años – Ahora tiene cientos de equipos ágiles que están innovando en la empresa. En el próximo paso se organizarán de otra forma, de manera que puedan desencadenar innovación de una manera organizada a través de toda la empresa. Esto a diferencia de ahora, donde cada uno está haciendo lo que quieren. El tema ahora es el modelo operativo.
Si la transformación digital o la transformación de IA no aporta 20% o más en el EBIDTA de la empresa, la empresa probablemente no está creando hojas de rutas suficientemente ambiciosas.
¿Qué están haciendo los líderes bien – y mal?
¿Qué se puede aprender de las empresas que han estado ejecutando existosamente pilotos? La realidad es que introducir IA es un riesgo, para el modelo de negocios, para la data de los clientes. El pivote lo representa estar consciente de los riesgos, pero no sentirse lim itado o restringido. Esto le provee al equipo que lideriza la empresa, una plataforma para discutir los riesgos, para entenderlos, para determinar la postura que se debe tener frente a ellos y para definir un camino con el fín de comprender lo que significa IAGen. Existen posibilidades, como utilizar IAGen para modernizar la platafromas legadas – Hay empresas que tienen un activo de aplicaciones de software desarrolladas hace 30-40 años en Cobol y funcionan hoy en día, en la banca y en otros sectores. Es una pesadilla tratar de modernizar este activo de software. Ahora, existen posibilidades de IAGen, que algunas empresas están usando, para sustituir el código en Cobol por código en Phyton. Estas ya permiten la ejecución automatizada del 50% del código.
El potencial de mejora de la productividad con IA es inmenso, pero no es nada fácil de lograr. Eso tiene mucho que ver con todas las acciones retardadas por la carga de trabajo cotidiano. También por cuanto, en la mayoría de las organizaciones, no es simple entender el mapa de valor y como lograrlo.
Se hace referencia a Rewiring for the era of gen AI. También aparece en mi Portal https://tinyurl.com/2s4a8p55. La imagen es cortesía de Bing Image Creator.