La Importancia del Modelo Operativo en la Adopción de IA

4 de junio de 2024

En un mercado donde la inteligencia artificial (IA) se presenta frecuentemente como la solución definitiva a todos los desafíos empresariales, con predicciones que llegan a ser casi apocalípticas sobre el futuro de las empresas que no adopten esta tecnología, es crucial enfocarse en dos componentes fundamentales: un modelo operativo adecuado y una estrategia de datos sólida.

A pesar de la abundancia de consultoras e integradores dispuestos a recomendar tecnologías, muchos fallan en considerar todas las dimensiones que impactan su desarrollo. Recordemos que, al igual que con otras grandes transformaciones tecnológicas, no basta con enfocarse únicamente en la tecnología; es esencial contar con un modelo operativo que soporte eficazmente su desarrollo y un entorno que proporcione los datos necesarios para un uso eficiente, sin olvidar la gestión del talento, los riesgos y el cambio organizacional.

A través de esta y futuras publicaciones, exploraremos cómo los modelos operativos y una adecuada estrategia de datos y nube son cruciales para desarrollar la IA en cualquier compañía. Este enfoque pretende ir más allá de simplemente afirmar en entrevistas que "somos una empresa moderna que trabaja con IA", para profundizar en las claves que realmente permiten a las empresas no solo adoptar la IA, sino también maximizar su valor.

La necesidad de establecer un modelo operativo robusto se ve subrayada por análisis sectoriales, que destacan cómo distintos modelos operativos pueden influir significativamente en la implementación y éxito de la IA. Estos estudios sugieren que adoptar la tecnología no es suficiente; se debe considerar su integración y operación dentro de la estructura organizativa existente.

Podemos identificar varios arquetipos de modelos operativos que pueden ser adaptados a cualquier sector y ambiente tecnológico:

1.              Altamente Centralizado: Ideal para organizaciones en las primeras etapas de adopción de la IA, donde un equipo centralizado gestiona todas las iniciativas de IA desde el diseño hasta la ejecución. Este modelo facilita una rápida acumulación de capacidades y asegura un control estricto, alineando a toda la empresa hacia los objetivos estratégicos.

2.         Liderado Centralmente, Ejecutado por Unidad de Negocio: Funciona bien en empresas con un grado intermedio de madurez en IA, donde la estrategia centralizada necesita implementarse a través de diversas unidades de negocio o geográficas, proporcionando un equilibrio entre dirección central y adaptabilidad local.

3.         Liderado por Unidad de Negocio, Apoyado Centralmente: Adecuado para organizaciones con unidades de negocio autónomas y capacidad de innovación, donde la estrategia y ejecución de la IA se originan en la base, con soporte central en términos de estándares y cumplimiento.

4.         Altamente Descentralizado: Recomendado para empresas muy maduras en tecnología de IA, donde diversas unidades de negocio tienen la capacidad y recursos para liderar sus propias iniciativas, promoviendo la innovación desde múltiples áreas de la organización y adaptación a necesidades específicas del mercado y del negocio.

Al seleccionar un modelo operativo, es crucial considerar no solo la situación actual de la empresa sino también su visión a largo plazo para la IA. La adaptación de estos modelos debe ser un proceso dinámico que acompañe el crecimiento y la evolución tecnológica de la empresa, y debe estar sincronizada con el modelo general de gestión tecnológica de la organización, adaptándose a diferentes niveles de madurez tecnológica dentro de la misma.

Os invito a dialogar sobre estas ideas: ¿Cuál ha sido su experiencia al integrar la IA en sus operaciones y estrategias de datos? ¿Cómo han adaptado sus modelos operativos para soportar esta transformación tecnológica?