Por qué necesita un modelo de madurez de capacidades para IA

Los lanzamientos de tecnologías de inteligencia artificial (IA) y automatización están ocurriendo más rápido a medida que las innovaciones crean nuevas oportunidades y los ciclos de auge publicitario motivan a los líderes a pisar el acelerador de la IA. A medida que surge un nuevo sistema de trabajo, se está volviendo muy claro que el verdadero valor de la IA está en potenciar el esfuerzo humano, no en desplazarlo.

Este nuevo sistema de trabajo, construido sobre IA y automatización en solo los últimos años, eleva el rol de los trabajadores humanos al automatizar tareas tediosas, acelerar la creación de contenido, permitir conocimientos basados en datos y más, todo a una escala sin precedentes. Los humanos trabajan más rápido, de manera más creativa y estratégica mientras potencian sus esfuerzos con asistentes de IA que les ayudan a programar, diseñar y escribir de manera mucho más efectiva. Esta relación simbiótica de inteligencia colaborativa "humano-IA-automatización" genera ciclos de innovación más rápidos donde la IA y la automatización se encargan del trabajo rutinario mientras las personas se enfocan en el refinamiento estratégico y en iniciativas de nivel superior.

Sin embargo, para aprovechar plenamente estos beneficios, las empresas deben adoptar modelos operativos basados en IA, lo que requiere cambios en la gobernanza, la estructura y los procesos a fin de garantizar que las integraciones de IA y automatización sean holísticas y estén alineadas con los objetivos estratégicos del negocio.

A medida que el valor de la IA sigue creciendo (y por buenas razones) es imperativo que las organizaciones se tomen un momento para comprender las oportunidades y los riesgos, alinear las tecnologías con los objetivos y trazar un camino prudente hacia el éxito. En otras palabras, el éxito sostenible requiere un enfoque más estructurado en medio del aparente terreno hostil de la adopción de la IA.

Siga leyendo para descubrir cómo un nuevo informe técnico, "El modelo de madurez de capacidades para la inteligencia colaborativa", proporciona un marco esencial y una hoja de ruta clara para las empresas que adoptan un modelo operativo impulsado por IA.

El éxito de la IA depende de una estructura basada en la experiencia

La tecnología y el auge publicitario van de la mano, pero la velocidad a la que la IA se ha generalizado no tiene precedentes. Sin embargo, incluso el auge de la nube bastante reciente de principios de la década de 2000 abarcó décadas, desde el lanzamiento de Salesforce en 1999 hasta el lanzamiento de Microsoft Azure en 2010 y la continua popularidad de las opciones de migración a la nube.

La IA está haciendo que la migración a la nube parezca completamente indiferente en comparación. ChatGPT, en apenas dos años, ya tiene aproximadamente 800 millones de usuarios. Google Gemini alcanzó 350 millones de usuarios en 18 meses. Eso es impresionante, y la euforia relacionada con la IA está impulsando una avalancha de directivos y nuevas soluciones. El resultado: Gartner dice que el 90% de los directores financieros esperan gastar más en IA en 2025, y ninguno prevé recortes en los presupuestos de IA.

Lamentablemente, el 65% de los ejecutivos dicen que carecen de la experiencia tecnológica necesaria para las transformaciones impulsadas por IA, según una investigación de Accenture. Las innovaciones de IA en constante mejora y rápida expansión, junto con la relativa novedad de la IA como solución empresarial, son los culpables. Los líderes de hoy tienen poca experiencia en IA para guiar su camino. No se trata de un desafío tecnológico (la IA ahora está disponible en casi todas las aplicaciones), se trata de un desafío de madurez.

El impacto en las organizaciones que se suben al tren de la IA sin una hoja de ruta son riesgos innecesarios, recursos desperdiciados, inversiones equivocadas, pérdida de tracción en el mercado y más. Una mejor alternativa es utilizar un modelo de madurez impulsado por la experiencia, diseñado para hacer la transición de las organizaciones del uso de la IA como una herramienta de apoyo básica con mucha supervisión humana a la creación de operaciones completamente autónomas.

Este modelo de madurez de capacidades de inteligencia colaborativa (CI-CMM) es un marco práctico para escalar la adopción de IA de manera responsable, sostenible y exitosa. Como se mencionó anteriormente, el éxito de la IA proviene de la inteligencia colaborativa, una asociación sinérgica entre humanos e IA que mejora la toma de decisiones y la innovación. Para obtener más información, consulte nuestra publicación de blog, Explicación de la inteligencia colaborativa: cómo los humanos y la IA trabajan de manera más inteligente juntos.

Por qué fracasan las adopciones de IA

Demasiados ejecutivos prometedores encontraron su camino hacia el estancamiento profesional a través de transformaciones empresariales mal orientadas. Una investigación de Bain & Company indica que solo el 12% de las empresas alcanzan los objetivos de transformación empresarial. La investigación de McKinsey es más generosa e indica que el 30% de las transformaciones tienen éxito. De cualquier manera, las probabilidades no son buenas.

Bain señala la falta de experiencia y la poca preparación como los principales factores que contribuyen al fracaso, mientras que McKinsey hace referencia a objetivos poco realistas, una gestión del cambio poco inspiradora y una inversión insuficiente.

La velocidad, la presión y la inexperiencia en torno a la IA amplifican los riesgos e introducen nuevos desafíos para los ejecutivos. Específicamente en el caso de las transformaciones centradas en IA y tecnología, los obstáculos comunes que impiden a las organizaciones lograr un impacto generalizado y sostenible son los siguientes:

• Falta de objetivos compartidos.
• Agentes aislados sin un camino de escalamiento.
• Apoyo insuficiente mientras los equipos aprenden, intentan, fallan y vuelven a intentar.
• Falta de confianza en los resultados de IA relacionados con la toma de decisiones.
• Falta de estructura para la colaboración interdisciplinaria.

El CI-CMM empodera a los líderes de IA para superar estos desafíos con una orientación metódica que permita avanzar a través de las etapas de madurez de IA y escalar de manera responsable.

El éxito de la IA requiere herramientas para impulsar el valor y un mapa para lograrlo

El CI-CMM ofrece a las organizaciones un camino claro para aumentar la preparación organizacional, las capacidades operativas y la sofisticación tecnológica que simultáneamente incrementa la autonomía de la IA mientras disminuye la intervención humana. Esto permite que la IA realice más trabajo con menos supervisión humana mientras los humanos pueden dedicar más tiempo a tareas estratégicas, intelectuales, creativas y otros trabajos de alto valor centrados en el ser humano.

La clave aquí es equilibrar las capacidades tecnológicas con las capacidades organizacionales y operativas. La madurez de la organización debe aumentar junto con la madurez técnica. Sin un modelo estructurado, es fácil que los líderes implementen muchas herramientas para las que la empresa simplemente no está lista.

El CI-CMM ofrece a los líderes una hoja de ruta estructurada para lo siguiente:

• Alinear equipos.
• Construir confianza.
• Aumentar la colaboración entre humanos e IA.
• Escalar procesos.
• Dirigir con responsabilidad.

A medida que la madurez tecnológica aumenta, el CI-CMM garantiza que los trabajadores se vuelvan más adeptos a la IA, incluso mientras hacen pruebas respetando las barreras de seguridad y la gobernanza, lo que reduce el riesgo y aumenta la confianza. Gradualmente, los trabajadores incorporarán de manera segura la IA en los procesos de los distintos dominios empresariales.

Presentación del marco CI-CMM

El CI-CMM permite a los trabajadores seguir ganando confianza en las capacidades de IA y reducir la supervisión de los resultados de IA, lo que crea un ciclo de autonomía a medida que los trabajadores aumentan la colaboración con la IA.

Las cinco etapas del CI-CMM, enumeradas a continuación, se pueden usar para evaluar la madurez actual de la IA y como una guía para aumentar la madurez en la búsqueda de inteligencia colaborativa para una empresa autónoma.

1. Etapa 1: asistencia inicial de IA liderada por humanos que aprovecha herramientas básicas de IA para apoyar la toma de decisiones, pero con supervisión significativa. Los casos de uso incluyen bots de charla de Servicio de Asistencia al Cliente, automatización de la clasificación de la asistencia técnica y autoservicio de beneficios para empleados.
2. Etapa 2: colaboración emergente a partir de decisiones reforzadas por IA para potenciar, mejorar y acelerar la toma de decisiones humanas mediante conocimientos valiosos y procesos de toma de decisiones mejorados. Los casos de uso incluyen asistentes de escritura, análisis de sentimiento del cliente y gestión de inventario.
3. Etapa 3: colaboración equilibrada entre humanos e IA mientras las personas y la tecnología completan de manera colaborativa procesos integrales y trabajan para alcanzar objetivos más amplios. Los casos de uso incluyen análisis actuarial y fijación de precios, revisiones y aprobaciones de documentos, e investigación y análisis de mercado competitivo.
4. Etapa 4: colaboración avanzada, liderada por IA con supervisión humana para proporcionar información y ejecutar procesos con intervención humana (HITL) a fin de lograr una gran autonomía mientras los humanos aún toman las decisiones fundamentales. Los casos de uso incluyen la previsión de la demanda, la optimización de inventarios y logística, el descubrimiento de fármacos y la evaluación del riesgo financiero.
5. Etapa 5: empresa autónoma con operaciones totalmente autónomas, la etapa más madura, donde las operaciones funcionan de forma independiente y las plataformas de IA de autoaprendizaje gestionan y controlan los procesos con una intervención humana mínima. Los casos de uso incluyen diseño de producto, creación y ejecución de campañas de marketing, evaluación de fusiones y adquisiciones, y mitigación de interrupciones en la cadena de suministro.

Con cada etapa, la confianza crece, la gobernanza madura y los sistemas basados en IA se vuelven más inteligentes y autosuficientes.

Por qué el marco CI-CMM es importante y cómo puede comenzar a trabajar con él hoy mismo

La IA se incorporó hace relativamente poco al conjunto de herramientas empresariales. En la mayoría de las organizaciones, la experiencia simplemente no existe en los niveles requeridos para el avance efectivo de la utilización de IA, y mucho menos para la transformación a escala empresarial. Los líderes inteligentes se basarán en un plan impulsado por la experiencia para una transformación escalable y responsable.

El CI-CMM es mucho más que una evaluación superficial de las capacidades de IA; empodera a los líderes para crear una base que permita implementaciones de IA efectivas y sostenibles, y lograr el éxito a través de la IA que potencia, y no reemplaza, el esfuerzo humano. Además, permite a los líderes fomentar e implementar las habilidades, la gobernanza y las plataformas necesarias para el éxito en la preparación organizacional, las capacidades operativas y la sofisticación tecnológica.

La IA como concepto y tecnología está avanzando rápidamente. Sin embargo, la presión para adoptar IA no debe comprometer la necesidad de implementar IA con éxito dentro de la empresa y en toda la organización. El CI-CMM ofrece a las organizaciones que se encuentren en cualquier nivel de madurez un lenguaje compartido, objetivos comunes y un camino claro hacia el éxito impulsado por IA.

Descargue el informe técnico de CI-CMM para ver en qué posición se encuentra su organización.