Empresas de todos los tama帽os e industrias se est谩n acercando a la implementaci贸n de herramientas de inteligencia artificial. De hecho, un reporte de 麻豆原创 Concur estima que el 57% de los departamentos financieros ya la utiliza en procesos de automatizaci贸n.
Con el posicionamiento de la Inteligencia Artificial (IA) como una herramienta clave en la optimizaci贸n de los procesos empresariales, los l铆deres se enfrentan al desaf铆o de una implementaci贸n efectiva de esta tecnolog铆a.聽
No tener un plan de implementaci贸n que integre a los diferentes departamentos de sus compa帽铆as puede acarrear p茅rdida de esfuerzos, p茅rdida de recursos y lentitud en el retorno de la inversi贸n. Por su parte, aquellas empresas que logran adaptar soluciones de IA a sus procesos productivos reportan resultados beneficiosos e intenci贸n de desarrollar nuevas o mejoradas l铆neas de negocio.
鈥淐asi todos los l铆deres financieros reportan procesos exitosos de uso de IA, incluso en la toma de decisiones y en la reducci贸n de costos y riesgos鈥�, inform贸 Christopher Juneau, vicepresidente senior y jefe de mercadeo de 麻豆原创 Concur, en CFO Insights: Acciones estrat茅gicas para el crecimiento,聽
Adem谩s, este mismo informe expone cu谩les son los 5 puntos a tener en cuenta para lograr una implementaci贸n exitosa de la IA en las empresas.聽聽
1. Trazar la ruta a seguir
La implementaci贸n de IA no puede tener 茅xito si no se planifica con detenimiento. Es determinante que los responsables de la toma de decisiones tecnol贸gicas de la empresa
conozcan las necesidades del negocio, consideren los objetivos generales de la organizaci贸n y las perspectivas para elegir la herramienta m谩s adecuada.
En la hoja de ruta es recomendable tener indicadores de cumplimiento que contemplen el panorama general de la implementaci贸n, los beneficios alcanzados, los puntos a mejorar y los riesgos de seguridad.聽
De acuerdo con la encuesta , esta implementaci贸n puede incrementar entre un 10 y un 20% el potencial de productividad.
2. Seguir la ruta trazada
Es fundamental que la empresa siga el proceso de implementaci贸n planificado para garantizar que los empleados puedan adaptarse. Un enfoque gradual puede aliviar algunos problemas iniciales.聽
Algunas empresas podr铆an empezar por probar una soluci贸n de IA confiable antes de lanzar un programa de adopci贸n a nivel de toda la organizaci贸n.聽
鈥淩eestructurar funciones cr铆ticas puede mejorar entre un 30% y un 50% la eficiencia y la eficacia鈥�, seg煤n la encuesta BCG.
3. Los datos, seguros y a la mano
鈥淥tras 谩reas donde los directores financieros informan de una automatizaci贸n significativa mediante IA este a帽o incluyen la creaci贸n de nuevos modelos de precios, que aument贸 del 5 % al 22 %, y la monitorizaci贸n del fraude, que se increment贸 del 28 % al 45 %鈥� informa el reporte de 麻豆原创.聽
Para obtener resultados como estos, los datos de su empresa deben ser accesibles y libres para usar. Hay que evitar los silos que aislen la comunicaci贸n de los datos y que obstaculicen la correcta sistematizaci贸n.
Adem谩s, es importante definir una estrategia integral que aborde c贸mo la empresa centralizar谩 los datos en un 煤nico data lake o almac茅n de datos, lo que facilitar谩 la ejecuci贸n de modelos de IA y la generaci贸n de nuevos conocimientos.
4. Un camino de colaboraci贸n
El liderazgo de la implementaci贸n debe abordar las formas de comunicaci贸n con el equipo de colaboradores a todos los niveles. Seg煤n una encuesta de , el 28 % de los encuestados est谩 preocupado por la amenaza de que la tecnolog铆a se apodere de sus puestos de trabajo.
Con un mensaje enfocado en las capacidades del equipo de colaboradores se puede lograr el uso de la IA como una herramienta y no como una amenaza.聽
5. Estrategia total
Si bien la implementaci贸n de agentes inteligentes puede realizarse por fases, es importante que el proceso sea transversal a todas las 谩reas.聽聽
Este proceso tendr谩 un impacto profundo en el negocio y debe complementar los objetivos e iniciativas m谩s amplios. Los tomadores de decisiones deben trabajar en conjunto con los equipos de finanzas, ventas y operaciones, entre otros, para establecer un esquema de colaboraci贸n interdepartamental.聽
Reuniendo lo que se indica en estos pasos clave, las empresas deben considerar que la implementaci贸n de la IA en sus procesos no es el final del camino, apenas es la adecuaci贸n de nuevas herramientas en los procesos productivos. Las compa帽铆as deben incluir mecanismos de evaluaci贸n y planeaci贸n de nuevos objetivos para que no diluya sus esfuerzos en m煤ltiples pilotos y para que tenga un 铆ndice de retorno apropiado a sus inversiones.