Cuatro razones ocultas por las que las pruebas piloto de IA se estancan y qué deben hacer los líderes para escalar con rapidez

El principal desafío de la IA en la actualidad: pasar con rapidez de la fase piloto a un impacto a nivel empresarial

Los equipos sienten cada vez más presión a medida que los ejecutivos exigen resultados tangibles de las inversiones en IA. Ante mercados, regulaciones, competidores y tecnologías en constante evolución, los directorios y el equipo ejecutivo exigen ver un impacto real y un alto retorno de la inversión (ROI) de inmediato.

Sin embargo, a pesar de la presión por mostrar resultados concretos, dos tercios de los proyectos de IA nunca pasan de la fase piloto, según McKinsey.

El problema principal no es la capacidad de la IA; es que la mayoría de las pruebas piloto se construyen como experimentos aislados, en lugar de sistemas empresariales que impulsen resultados en las funciones empresariales. Las empresas dedican tiempo a demostrar que la inteligencia artificial puede funcionar, pero no invierten lo suficiente en definir las necesidades empresariales ni en cómo escalar ese impacto a través de sistemas, equipos y procesos.

Las empresas necesitan velocidad, pero la velocidad a gran escala es difícil de lograr, y aquí explicamos por qué

La velocidad es donde los proyectos de IA generan gran parte de su valor. Observamos a clientes como Jemena, que redujo el tiempo de procesamiento de facturas de ocho días a tan solo un día, KeyBank, que procesa 40 000 documentos de manera autónoma, SoftBank, que disminuyó las horas de reclutamiento en un 85% y Masin, que aceleró las revisiones legales de semanas a minutos.

Pero la verdadera urgencia no es la velocidad de las tareas, es la velocidad organizacional: el 90% de los ejecutivos de nivel C dicen que el ritmo de cambio en los negocios se aceleró este año, según Accenture, y el 84% espera que la aceleración continúe. Desafortunadamente, solo el 42% se siente preparado para actuar.

Por último, las empresas necesitan la velocidad de la IA a escala, es decir, la capacidad de pasar de un piloto exitoso de IA a orquestar resultados en toda la empresa. Ahí es donde la mayoría de los pilotos de IA se estancan. Estas son las cuatro razones de ese estancamiento:

1. Capacidades y recursos para lograrlo

Las empresas enfrentan una decisión: desarrollar IA personalizada, depender de consultores costosos o esperar a que los proveedores agreguen capacidades. Todo esto requiere tiempo y recursos.

Los enfoques tradicionales requieren crear automatizaciones únicas o funciones de IA limitadas. Estas no escalan ni mantienen el ritmo de las necesidades empresariales en evolución, en especial, a medida que la IA avanza a una velocidad vertiginosa, que supera la capacidad de las empresas para volver a desarrollar de manera continua.

2. Gobernanza para mitigar riesgos

Para las empresas, la gobernanza y la confianza no pueden ser una idea secundaria, sobre todo a medida que la IA se integra en procesos críticos para la misión. El razonamiento, la auditabilidad, la seguridad, los controles y el cumplimiento son requisitos básicos.

La creación manual de la gobernanza, incluidas barreras de seguridad para la IA, controles de acceso, enmascaramiento de datos y aplicación de políticas, añade meses a los plazos de implementación. A medida que regulaciones como las certificaciones SOC 2 Tipo II, ISO 27001 y otros requisitos normativos o de la industria se vuelven más estrictos, la gobernanza se convierte en un cuello de botella para la escalabilidad, en lugar de un facilitador de la confianza.

3. Infraestructura técnica para que funcione

Las innumerables integraciones con sistemas heredados en toda la empresa parecen simples cuando un trabajador humano cambia entre pantallas y aplicaciones. Crear integraciones personalizadas entre la IA y los sistemas centrales aumenta la deuda técnica, ralentiza las implementaciones, limita la reutilización, bloquea la escalabilidad y agrega una carga adicional de mantenimiento.

A menos que la empresa construya una pila completa de conectores, manejo de contexto y lógica de orquestación, los pilotos de IA colapsan porque solo resuelven una pequeña parte de un proceso y no logran abarcar todo el flujo operativo.

4. Colaboración para cerrar el ciclo

Permitir que los colaboradores humanos trabajen en conjunto con agentes de IA conecta los puntos clave para la escalabilidad empresarial. El valor se dispara cuando los humanos pueden aportar contexto, juicio y supervisión.

Pero los pilotos de IA suelen enfocarse en tareas específicas, no en flujos de trabajo de principio a fin que incorporan manejo de excepciones humanas, ciclos de retroalimentación y optimización iterativa. Sin un sistema que respalde el aprendizaje continuo y la colaboración entre múltiples agentes, la escalabilidad se vuelve imposible.

El eslabón perdido: cómo la IA con agentes desbloquea la escalabilidad

La mayoría de las pruebas piloto fracasan porque se implementan como proyectos únicos para probar las funciones de la IA. Los agentes de IA ofrecen un enfoque superior porque operan de manera independiente en todos los sistemas, ya que actúan como herramientas que colaboran para resolver necesidades empresariales complejas y pueden escalar fácilmente en toda la organización.

La IA con agentes transforma por completo el modelo operativo al partir de un objetivo, utilizar el razonamiento para determinar la siguiente mejor acción y desplazarse entre la planificación de recursos empresariales (ERP), la administración de relaciones con los clientes (CRM), la gestión de servicios de TI (ITSM), las aplicaciones personalizadas y otros sistemas, tal como lo haría un empleado experimentado. Los agentes obtienen datos de las fuentes adecuadas, colaboran en tiempo real con las personas y gestionan procesos de principio a fin.

La colaboración orquestada entre agentes y personas transforma la inteligencia artificial de un conjunto de automatizaciones aisladas a sistemas con agentes que pueden volver a usarse y orientados a resultados que se pueden escalar en toda la organización. Con el objetivo empresarial como punto de partida, los agentes se integran y orquestan para alcanzar esa meta y acelerar los ciclos de transición de prueba a producción.

Preguntas clave para hacer sobre la gobernanza, las integraciones y la colaboración

Para facilitar la integración de soluciones de IA con agentes, a continuación, presentamos tres preguntas clave que los líderes de iniciativas de IA deben plantearse:

¿Cómo garantizará una gobernanza adecuada? Gartner dice que solo el 35% de las capacidades de IA son desarrolladas por TI, lo que significa que la mayoría de los proyectos de IA están fuera de las infraestructuras de gobernanza establecidas. Las plataformas con agentes incluyen capacidades de gobernanza, seguridad y cumplimiento para acelerar los ciclos de prueba a producción.

¿Cómo desarrollará y mantendrá las integraciones personalizadas con sistemas ERP, CRM y otros sistemas heredados? Haga un seguimiento con preguntas sobre cómo la complejidad de la pila, las infraestructuras multinubes, las disposiciones de trabajo híbrido, los equipos remotos y los sistemas dispersos aumentan el esfuerzo requerido. Las plataformas con agentes incluyen bibliotecas configuradas previamente de conectores empresariales para integraciones rápidas con aplicaciones empresariales comunes y especializadas.

¿Cómo facilitará sistemas colaborativos entre humanos y agentes que potencien y eleven el desempeño de los trabajadores? 
Si bien el 70% de los empleados se sienten preparados para trabajar con agentes, Accenture afirma que solo el 27% de las organizaciones está integrando agentes en sus diversas áreas de manera activa. Las plataformas con agentes facilitan la orquestación entre humanos y agentes, lo que permite que las personas se concentren en la toma de decisiones, la estrategia, las interacciones con el cliente y otras tareas de mayor valor.

Si estas preguntas son difíciles de responder o generan aún más preguntas, es una señal de que la automatización tradicional y los proyectos piloto de IA aislados no son suficientes. En su lugar, las soluciones con agentes podrían ser la mejor opción. Al combinar agentes de IA orientados a objetivos, automatización existente, aplicaciones y expertos humanos para gestionar procesos complejos y de múltiples etapas de manera integral, las empresas pueden implementar soluciones de alto impacto en días, no en meses. Además, las empresas mantienen el control mediante la gobernanza incorporada, las barreras de seguridad, la supervisión, y el aprendizaje y la mejora continuos.

En un entorno de márgenes ajustados y creciente presión operativa, las soluciones con agentes optimizan la toma de decisiones, minimizan errores y demoras, y amplían la capacidad del equipo para impulsar el crecimiento empresarial.

Acelere la escalabilidad y el impacto de la inteligencia artificial con las soluciones con agentes de Automation Anywhere

Para transformar las inversiones en IA en valor empresarial medible, las organizaciones requieren más que solo funciones de IA; necesitan sistemas con agentes que sean escalables.

Las soluciones con agentes de Automation Anywhere ofrecen precisamente eso. Desarrolladas a partir del sistema líder en la industria de automatización de procesos con agentes (APA) y potenciados por el motor de razonamiento de procesos (PRE), transforman procesos fragmentados y aislados en flujos de trabajo coordinados y orientados a resultados. Además, orquestan de principio a fin la colaboración entre agentes de IA, personas y sistemas.

Para agilizar las implementaciones, los modelos de soluciones con agentes pueden implementarse en solo unos días para los procesos en finanzas, adquisiciones, Servicio de Asistencia al Cliente y otras áreas críticas de la operación. Estos añaden una experiencia sin código diseñada para operadores que no son desarrolladores, y con conectores nativos para integraciones fluidas con sistemas ERP, CRM y ITSM.

Y debido a que la APA se diseñó para entornos empresariales, la gobernanza y la seguridad son fundamentales, no se agregan después. Los controles de acceso, el enmascaramiento de datos, las auditorías, las evaluaciones continuas de modelos y las barreras de seguridad nativas de la IA garantizan que cada agente opere de manera responsable y transparente.
 

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