Cómo elegir la tecnología adecuada para alcanzar sus objetivos estratégicos

La marea de la IA se va elevando rápidamente. Pero antes de que su empresa se lance a navegar, vale la pena hacer una pausa para trazar el rumbo con cuidado. Dado que algunas fuentes citan tasas de fracaso en las iniciativas de IA de hasta un 95%, es fácil concluir que la tecnología promete más de lo que realmente puede ofrecer.

Sin embargo, un análisis más detallado parece indicar que el problema no radica en que los modelos no sean lo suficientemente capaces o que el código sea defectuoso. El problema no suele ser técnico sino estratégico: la tecnología simplemente no fue diseñada para responder a las necesidades específicas del negocio.

Definiendo el rumbo

En las empresas de mayor envergadura, las decisiones tecnológicas requieren una evaluación cuidadosa y son demasiado importantes como para tratarlas como experimentos casuales. Estas inversiones multimillonarias y de largo plazo reconfiguran los flujos de trabajo, redefinen la toma de decisiones y, en última instancia, determinan si los datos se convierten en un activo o en un ancla. Un error frecuente consiste en realizar estas inversiones en función del potencial de la tecnología y no de su alineación real con las operaciones.

El hecho de que sea posible agregar una nueva herramienta de IA a su infraestructura tecnológica no significa que sea una decisión prudente. Antes de decidir, todo directivo debería poder responder dos preguntas fundamentales:

• ¿Qué valor aporta esta tecnología?
• ¿Está alineada con nuestros objetivos estratégicos?

1 – ¿Cuál es el verdadero valor de esta tecnología?

Resulta fácil dejarse deslumbrar por una presentación bien diseñada, en la que se habla de perspectivas generadas con mayor rapidez, flujos de trabajo automatizados, analítica predictiva y reducción en los costos, todo caracterizado como si estuviera al alcance de sus manos. Sin embargo, la pregunta clave es cómo se traducen concretamente esas capacidades dentro de sus operaciones y cómo se convierten en decisiones relevantes para su empresa.

Una herramienta capaz de hacer cien cosas distintas solo tiene valor si usted realmente necesita esas cien cosas. De lo contrario, está pagando por una complejidad que no aprovechará, por funcionalidades que nunca va a utilizar y por resultados que jamás influirán en la forma en que opera su empresa. Es probable que un sistema que parezca hacer menos, pero que se encuentre mejor alineado con los objetivos de su empresa, le genere más valor que uno que intenta abarcarlo todo.

En muchos casos, esa amplia gama de capacidades solo es posible gracias al uso de modelos y conjuntos de datos generalizados, en lugar de sistemas diseñados en torno a las realidades propias de la operación.

El riesgo de la IA genérica

Es aquí donde muchas empresas caen en la trampa de la IA genérica. Cuando estas herramientas se construyen sobre patrones de datos generalizados, suelen enfrentar dificultades en industrias que dependen de sistemas especializados, de alto riesgo o con alta interdependencia. Sin el contexto adecuado, estos modelos pueden producir respuestas que parecen razonables a simple vista, pero que fallan cuando se aplican a las realidades de la operación.

A modo de ejemplo: en el ámbito de la manufactura, un modelo de IA de uso general podría recomendar extender los tiempos de funcionamiento de la maquinaria o reducir los cambios en la línea de producción para maximizar los rendimientos, identificando la variabilidad como una fuente de pérdida de productividad. Si bien la recomendación puede ser estadísticamente sólida, puede también pasar por alto factores críticos como los requisitos de combinación de productos, las tolerancias de calidad o los intervalos de mantenimiento, lo que lleva a mayores tasas de defectos o fallas inesperadas en los equipos. Lo que en primera instancia luce como una ruta directa a una mayor eficiencia puede, en la práctica, desestabilizar los programas de producción y comprometer el desempeño general.

El enfoque más práctico consiste en priorizar la calidad sobre la cantidad, optando por un sistema concebido específicamente para su industria; un sistema que hable el idioma de sus datos y se integre de manera natural a la forma en que sus equipos ya trabajan, en lugar de obligarlos a adaptarse a él.

Tiene poco sentido pagar por elementos adicionales que nunca tendrán utilidad en su entorno, sobre todo cuando un sistema flexible y escalable puede ofrecerle un control mucho mayor sobre la forma en que se aplica la tecnología.

2- ¿Contribuye esta tecnología a sus objetivos estratégicos?

Esta pregunta es más difícil de responder, pero con frecuencia es la que determina si la tecnología tendrá éxito o si gradualmente caerá en desuso. Una herramienta puede ser potente, sofisticada o incluso la más avanzada en su clase, y aun así ser la opción equivocada si no se adapta al rumbo que la empresa quiere tomar.

Para lograr una verdadera alineación se necesitan varios elementos.

En primer lugar, es necesario tener claro si la tecnología respalda los objetivos futuros que su empresa desea alcanzar, y no tan solo si mejora su situación actual. Debe ser capaz de contribuir a las capacidades que se pretenden desarrollar a lo largo del tiempo, y no simplemente optimizar la forma en que se hacen las cosas hoy.

En segundo lugar, la herramienta o sistema debe integrarse con la forma en que su organización realmente opera, adaptándose a los flujos de trabajo, estructuras de datos y puntos de decisión existentes, sin obligar a los equipos a rediseñar sus procesos para dar cabida a la tecnología.

En tercer lugar, debe respaldar sus prioridades, dirigiendo la atención y el análisis hacia las áreas que más importan para el negocio, en lugar de introducir objetivos conflictivos que dispersen la atención.

Si no resulta claro cómo la tecnología contribuye a su empresa, es poco probable que los equipos comprendan su propósito, y la adopción se verá afectada a medida que el personal vuelva a los sistemas y procesos en los que ya confían.

Cuando las empresas adoptan una tecnología que resuelve problemas interesantes en lugar de los problemas concretos y significativos en el ámbito de sus operaciones, el resultado es un esfuerzo que no rinde frutos y una actividad sin avances reales.

Conclusión

La IA no es una solución de fácil implementación, sino una evolución fundamental en la forma en que las organizaciones procesan, estructuran y toman decisiones en función de la información. No se trata de imitar las tendencias colectivas, sino de enfocarse en sistemas que aporten un valor directo y aplicable en su ámbito específico y que se encuentren alineados con la dirección por la que ya transita su empresa.

El objetivo no es simplemente adoptar la IA, sino adoptar una IA que opere dentro del mismo contexto que su empresa ya comprende.

En lugar de adaptar la IA a componentes aislados de sus sistemas ya existentes, el EKPS SourceOne® brinda una estructura preparada para la IA que impulsa una inteligencia fundamentada en modelos que reflejan el funcionamiento real de sus operaciones. Este enfoque contribuye a generar perspectivas sustentadas en las condiciones del mundo real, manteniendo a la vez la flexibilidad necesaria para evolucionar junto con el negocio, lo que permite que la IA forme parte de la base operativa en lugar de convertirse en otra capa desconectada por encima de todas las demás.

Cuando la IA se integra en la metodología de la empresa, su valor ya no se mide en el grado de sofisticación del código, sino en la calidad de las decisiones y en la forma en que respalda a quienes las toman.

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Si se perdió el artículo anterior en nuestro blog, encuéntrelo aquí: Más allá de los indicadores: cómo anticiparse a los riesgos en la cadena de suministro

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