La implementación de la inteligencia artificial (IA) en las organizaciones es una tendencia en auge, con numerosos recursos destinados a proyectos que no siempre ofrecen los resultados esperados. Un inquietante 85% de estos proyectos no alcanzaron la producción en 2024, lo que subraya un desafío significativo en el sector.
Para transformar los rendimientos lineales en crecimiento exponencial, se destacan tres pilares fundamentales: rapidez en implementación, capacidad de respuesta al mercado y velocidad de innovación. La rapidez implica implementar, prototipar y escalar rápidamente soluciones de IA. La capacidad de respuesta es la adaptación continua a un entorno de mercado en constante cambio, y la velocidad de innovación se centra en mejorar las capacidades organizativas.
Un error común es manejar los proyectos de IA como desarrollos de software convencionales, lo cual genera deuda técnica e ineficiencia. Un análisis reveló que los costos de ingeniería en proyectos de IA pueden ser astronómicos, con un 60% del tiempo perdido en burocracia, resultando en una pérdida significativa de productividad.
Frente a estos problemas, se propone un enfoque colaborativo, que transforma la construcción de la IA en un esfuerzo organizativo global. Esto implica el desarrollo de una plataforma unificada con componentes reutilizables, que aunque requiere una inversión inicial mayor, promete retornos exponenciales.
Este enfoque colaborativo se basa en cuatro pilares: infraestructura de ingeniería, empoderamiento de expertos en el dominio, creación de una fuerza laboral nativa de IA y optimización diaria. Estos elementos aumentan la eficiencia y permiten una respuesta más rápida a las demandas del mercado.
La implementación de este cambio es compleja y depende de factores como el entorno regulador y la estructura organizativa. Sin embargo, es crucial que las empresas enfoquen no solo en la tecnología, sino también en la gestión del cambio y el empoderamiento de toda la fuerza laboral.
Las organizaciones exitosas en el ámbito de la IA no son las que cuentan con los mayores equipos de ingeniería, sino aquellas que han logrado integrar la experiencia del dominio con la ejecución en IA. Romper con ciclos de planificación rígidos y adoptar enfoques más dinámicos es esencial para liberar el potencial exponencial de la inteligencia artificial.
