Las iniciativas de IA chocan con la realidad de la ejecución
A medida que las organizaciones aceleraron la adopción de la inteligencia artificial, el foco pasó de la experimentación a la ejecución. En las organizaciones con las que trabajamos, las iniciativas de IA se consolidaron como una prioridad estratégica, pero muchas se enfrentaron a desafíos de ejecución ya conocidos. La tecnología avanzó rápidamente. La preparación de las organizaciones, en muchos casos, no.
Hallazgos principales
- Las iniciativas de IA continuaron aumentando su participación dentro de los portafolios estratégicos a medida que las organizaciones pasaban de la experimentación a la implementación
- Muchas organizaciones subestimaron el esfuerzo necesario para pasar de una prueba de concepto a una solución en producción
- La gobernanza, los modelos operativos y la definición de la propiedad de los datos surgieron como barreras más relevantes que la propia tecnología
- Las organizaciones con un patrocinio ejecutivo claro y estructuras de gobernanza definidas lograron resultados de ejecución considerablemente más predecibles
Tema 1. El modelo no es el proyecto
Muchas de las iniciativas de IA que observamos trataron la selección de un modelo o la integración de una API como el principal hito del proyecto. En la práctica, una implementación exitosa depende de todo lo que rodea al modelo: la gobernanza de los datos, la supervisión humana, los procedimientos operativos, la gestión del cambio y la capacidad de la organización para sostener la solución en el tiempo.
Los equipos que invirtieron en estas capacidades estuvieron mejor preparados para ir más allá de demostraciones exitosas y lograr una adopción organizacional sostenible.
Tema 2. La gobernanza es el cuello de botella, no la infraestructura
En industrias reguladas y entornos operativamente complejos, la infraestructura rara vez fue el factor limitante. Con mayor frecuencia, las organizaciones enfrentaron dificultades para establecer una gobernanza clara sobre los riesgos asociados a la IA, la selección de proveedores, la propiedad de los datos y los criterios para un uso responsable.
Cuando la gobernanza se diseñó desde las primeras etapas, las iniciativas avanzaron con mayor confianza, mejor alineación y menos retrasos en la ejecución.
Tema 3. La capacidad supera al tamaño del equipo
Las organizaciones que implementaron iniciativas de IA con mayor éxito no fueron necesariamente aquellas con los equipos más grandes. En cambio, conformaron equipos pequeños y multidisciplinarios que integraban capacidades de negocio, datos, tecnología, riesgos y ejecución, respaldados por una autoridad clara para tomar decisiones.
La ejecución mejoró cuando la rendición de cuentas, la colaboración y la gobernanza fueron diseñadas de forma deliberada, en lugar de simplemente ampliar el número de especialistas.
Recomendaciones
- Asigne un único responsable ejecutivo para cada iniciativa de IA y defina cómo operará la capacidad desarrollada una vez implementada
- Establezca un foro de gobernanza para IA con autoridad clara para la toma de decisiones y una cadencia periódica de revisión
- Defina la propiedad de los datos, las responsabilidades de validación y la rendición de cuentas sobre los riesgos antes de escalar soluciones de IA
- Considere la adopción organizacional como el verdadero proyecto. El modelo de IA es solo uno de los componentes para lograr una implementación exitosa