¿Atajos o visión estratégica? Cómo redefinir el viaje hacia la IA

El camino corto hacia la IA, un enfoque erróneo a la innovación

Mike Capone

El camino hacia el aprovechamiento de todo el potencial de la IA está plagado de ideas que resaltan, sobre todo, el atractivo de los atajos que prometen resultados rápidos y transformadores.

Las empresas, movidas por el deseo de obtener beneficios rápidos, a menudo se inclinan por soluciones de “IA estándar”, como herramientas genéricas de análisis, chatbots “plug-and-play” o modelos de aprendizaje automático preconstruidos. Se perciben como ganancias fáciles, que ofrecen una ventaja competitiva con un esfuerzo inicial mínimo. 

A diferencia de la implantación por fases, que pone a prueba la IA mediante aplicaciones controladas y específicas para cada área, los atajos omiten la base esencial para una integración satisfactoria de la IA. La implantación gradual es prudente, ya que permite a las organizaciones aprender, adaptar y ampliar las soluciones de IA de forma responsable y escalable. 

Por el contrario, la adopción de soluciones superficiales, sin la personalización o la integración de backend adecuadas, puede llevar a la desilusión, al despilfarro de recursos y a errores estratégicos. Para que la IA cumpla sus promesas y permita desbloquear una auténtica innovación, una ventaja competitiva sostenible, garantizando la inversión, es esencial pasar a la tarea más sustancial –aunque la más difícil–, que es construir un ecosistema de IA sólido desde la base.

Construir una base sólida: La clave del éxito de la IA está en los datos

Para establecer una base clara, la IA requiere centrarse en la gestión exhaustiva de los datos y fomentar un cambio cultural para adoptarla y garantizar su integración estratégica en la organización.

Una de las principales carencias que hemos detectado en organizaciones de todos tamaños es lo que llamamos “alfabetización de los datos”, es decir, la capacidad de explorar y comprender los datos, así como también comunicar con ellos, lo que incluye habilidades de pensamiento crítico para usarlos, interpretarlos y tomar decisiones a partir de ellos, transmitiendo su significado y valor a otras personas.

Según un estudio de Qlik, las empresas con una sólida filosofía empresarial de alfabetización de datos ya han logrado un aumento en su valor corporativo de hasta el 5 %. Si consideramos que IDC prevé que la cantidad de datos a nivel mundial se multiplicará por diez en el año 2025, la ruta es clara.

Como consecuencia, las empresas que mejoren la alfabetización de datos entre sus empleados, de manera que estos aporten más a sus funciones y al valor para la organización en el contexto de una economía global agresiva, estarán listas para continuar creciendo. No es casualidad que industrias como banca y finanzas, educación, marketing y publicidad en Latinoamérica sean quienes ya comienzan a usar de forma consistente la IA y sus variaciones.

Donde hay datos, hay oportunidad 

En el centro del éxito de la IA se encuentra una sólida base de gestión de datos. Tomemos, por ejemplo, el trabajo que hicimos para un cliente de la industria de servicios de salud, ayudándole con aprendizaje automático y análisis predictivo a identificar a los pacientes con riesgo de no acudir a sus citas médicas.

Mediante el análisis de conjuntos de datos amplios y variados, pudieron ponerse en contacto con estas personas de forma proactiva, lo que redujo significativamente las ausencias y mejoró la atención al paciente. Este ejemplo subraya la importancia no sólo de recopilar datos, sino también de conservarlos y analizarlos de forma inteligente para obtener resultados basados en la IA.

La IA representa un cambio de cultura profunda

Es importante fomentar una cultura que adopte el cambio en la toma de decisiones basada en datos y la alineación estratégica en todos los niveles de la organización. Esto también implica capacitar a los equipos para que no se limiten a utilizar las herramientas de IA, sino que comprendan su papel en la consecución de los objetivos estratégicos de la empresa.

Por ejemplo, analicemos el caso de una empresa líder en marketing digital que buscaba implantar el análisis predictivo con el fin de reducir la pérdida de clientes. Al educar a los equipos de toda la empresa sobre el valor de la IA y los conocimientos de datos, cambiaron la mentalidad interna hacia una que aprovecha las herramientas de IA. Con ellas, obtuvieron ventajas estratégicas para la compañía, impulsando la innovación.

Construir una base sólida para la IA va más allá de la mera adopción tecnológica. Requiere un profundo compromiso con la excelencia de los datos y un cambio cultural estratégico, posicionando a la IA no como una solución independiente, sino como una parte integral de la estrategia organizacional. Este planteamiento global no sólo mitiga los riesgos de buscar atajos, sino que también libera el potencial transformador de la IA, al asegurar una ventaja competitiva en un mundo cada vez más impulsado por los datos.

Mike Capone es CEO de Qlik. Además de su amplia experiencia en empresas SaaS, fue director de operaciones de Medidata Solutions, proveedor global de soluciones analíticas SaaS para los mercados sanitario, farmacéutico y de ciencias de la vida, donde laboró en el desarrollo de productos de la empresa, la ciencia de datos, los servicios profesionales y la ruta al mercado. Antes de Medidata, ocupó altos cargos de liderazgo en ADP (Automatic Data Processing). Es licenciado en Informática y Ciencias computacionales por el Dickinson College y tiene un MBA en Finanzas por la Pace University.