La implementación de la inteligencia artificial (IA) en el mundo empresarial está en auge, pero muchas organizaciones descubren que sus inversiones no generan los resultados esperados. Un asombroso 85% de los proyectos de IA no consiguen alcanzar la etapa de producción en 2024, revelando un desafío prevalente en el sector. Sin embargo, aún existen estrategias para transformar estos modestos rendimientos en un crecimiento significativo.
Tres pilares fundamentales ayudan a distinguir las implementaciones exitosas de IA: rapidez, capacidad de respuesta ante el mercado y velocidad de innovación. La rapidez se refiere a la agilidad en la implementación y escalamiento de soluciones de IA, la capacidad de respuesta implica la continua adaptación de los sistemas a las condiciones del mercado, mientras que la innovación se centra en mejorar constantemente las capacidades organizativas.
Un error común es tratar los proyectos de IA como desarrollos de software tradicionales, lo que resulta en deuda técnica e ineficiencia. Un estudio de caso en el mercado medio mostró que, pese a invertir cerca de 700,000 dólares en ingeniería para ocho proyectos de IA, el 60% del tiempo se perdió en coordinación y burocracia, traduciéndose en una pérdida de casi 8 millones de dólares en productividad.
Para superar estos retos, emerge un enfoque colaborativo. En lugar de desarrollar proyectos aislados, se propone crear una plataforma unificada con componentes reutilizables y patrones de integración escalables. Aunque requiere una inversión inicial significativa, los beneficios pueden ser exponenciales.
Esta estrategia se sustenta en cuatro pilares: una infraestructura de ingeniería organizativa, empoderamiento de expertos en el dominio, formación de una fuerza laboral nativa en IA, y optimización en tiempo real. Juntos, estos elementos aumentan la eficiencia organizativa y permiten respuestas rápidas a cambios del mercado.
La transición hacia este modelo es gradual y depende de factores como el entorno regulador y la complejidad de la organización. No obstante, es esencial que las empresas también gestionen el cambio humano, asegurando formación y empoderamiento en toda la fuerza laboral para apoyar la transformación hacia la IA.
El éxito en IA no depende tanto del tamaño del equipo de ingeniería, sino de la habilidad para integrar experiencia de dominio y ejecución técnica. Adoptar métodos más dinámicos, en lugar de ciclos de planificación rígidos, es crucial para liberar el potencial que la inteligencia artificial ofrece.
