ZENITAL – IA EN OPERACIONES: CÓMO PASAR DE LA EXPERIMENTACIÓN A LA INTEGRACIÓN REAL
La adopción de IA en una compañía no suele fracasar por falta de herramientas. El mayor reto es operativo y humano: falta de casos de uso concretos, de datos limpios y fiables, de procesos claros y de equipos que sepan integrarla en su día a día.
Y esto se acrecienta si hablamos de varias compañías integradas. La definición de roles, procesos y casos de uso, el manejo de expectativas y limitaciones y la gestión del cambio suponen un desafío que dificulta la creación de valor.
En zenital ya hemos asesorado a varias empresas en sus estrategias de adopción de IA.
Del testeo a la adopción en los flujos de trabajo
La inteligencia artificial permite maximizar crecimiento, por ejemplo, reduciendo costes mediante automatizaciones o descubriendo oportunidades mediante el análisis de datos, especialmente en estrategias build-up.
Pero, para eso, es necesario un trabajo previo de análisis, definición y acompañamiento, y un modelo de datos robusto y escalable.
Muchas empresas ya cuentan con herramientas de IA y sus equipos las usan, pero existen problemas de adopción real. Y conseguir ese impacto real pasa por tres fases:
- productividad individual
- adopción y eficiencia operacional
- transformación de la compañía a “AI-first”
El punto de partida: mejorar la productividad individual
Para llevar a cabo con éxito esa gestión del cambio, se debe empezar por la base, el paso más directo: impulsar la productividad de cada miembro del equipo con programas formativos prácticos que les guíen para utilizar la IA en su trabajo diario.
El objetivo: trabajar sobre casos concretos, automatizar tareas repetitivas y aumentar la eficiencia desde el primer día.
El siguiente paso: integrar la IA en procesos reales
En este punto llega el salto cualitativo. Y es cuando la IA pasa de ser una herramienta que cada uno usa en su trabajo diario a ser una palanca que entra en procesos operacionales concretos. Aquí aparecen las preguntas importantes:
- Qué casos de uso merece la pena priorizar
- Qué procesos queremos automatizar como compañía
- Qué datos hacen falta
- Qué controles deben existir para una gobernanza real
- Qué costes tiene
Esta fase exige criterio técnico, gobernanza, definición de procesos, alineación con los objetivos de negocio y una arquitectura de datos robusta para sacar el máximo partido a la IA.
En unas pocas semanas, los equipos pasan de la experimentación a procesos definidos y automatizaciones en marcha.
Un tercer nivel: transformar la compañía
Para aquellas organizaciones que ya tienen la IA completamente integrada en sus operaciones, el siguiente paso es construir: programas estratégicos para pasar de prototipos a soluciones, integrando la IA en productos, servicios, procesos y toma de decisiones.
Pero el punto de partida es el de siempre: fijar operaciones y procesos, revisar el modelo de datos y capacitar a las personas.
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