Transformando tu empresa con IA: así es el camino estratégico que se debe seguir  

La llegada de la Inteligencia Artificial al sector empresarial tiene un gran impacto desde hace varios años, no obstante, en los últimos tiempos, la IA ha revolucionado no solo la forma de hacer negocios, sino también las operaciones y procesos internos, ofreciendo grandes ventajas competitivas. 

Por un lado, se puede mencionar la eficiencia operativa, la toma de decisiones ágiles y más certeras, la rapidez en los procesos y la innovación continua, por resaltar solo algunas. 

No obstante, ingresar al mundo de la Inteligencia Artificial en medio de un panorama cada vez más competitivo, también implica riesgos si no se hace de la forma correcta. Entonces surge la pregunta: ¿cómo dar ese paso sin tropezar?  

En Entaeh, empresa consultora experta en transformación digital, hemos analizado el enfoque propuesto por SAP y lo adaptamos en un modelo práctico para nuestros clientes y a continuación te contamos cómo lo hacemos: 

1. Trazar la ruta con visión estratégica  

Antes de correr a comprar herramientas de IA, lo más importante y primero que se debe hacer, es definir para qué y cómo la IA generará valor en tu negocio. SAP enfatiza que toda implementación debe tener una hoja de ruta que conecte con los objetivos organizacionales.  

Desde nuestra perspectiva como consultores, tenemos claro que acompañar a los clientes es fundamental y por eso, parte de esto es hacer un diagnóstico de los procesos más vulnerables o con mayor impacto, para poder establecer indicadores de éxito (KPIs), con los que se puedan medir las mejoras deseadas, bien sea en reducción de tiempo, errores, costes, etc. Además, evaluar el grado de madurez digital actual para evitar esfuerzos innecesarios y minimizar riesgos de inversiones mal orientadas. 

2. Seguir la ruta trazada con disciplina y pequeñas victorias 

Una de las recomendaciones que hace SAP en este sentido, es ejecutar la implementación de manera gradual, siguiendo la planeación inicial, pero siendo flexible en el camino por si hay cambios. 

Desde la experiencia de Entaeh, recomendamos comenzar con casos de uso limitados que tengan alto impacto, no por grandes metas desde el principio. Esto permite hacer lanzamientos previos, corregir y escalar con base en datos reales, así como facilitar que los equipos de trabajo se adapten mediante capacitación y acompañamiento en pequeños ensayos, antes de aumentar la cobertura a toda la organización. 

3. Datos: limpios, disponibles y seguros 

Sin lugar a duda, uno de los fundamentos principales del uso exitoso de la IA es contar con datos de buena calidad y que sean de fácil acceso, ya que los silos de información y la falta de centralización pueden frenar cualquier iniciativa de uso de esta herramienta, como lo señala SAP. 

Para evitar esto, es importante realizar auditorías de los datos con el fin de identificar duplicidades o inconsistencias, así como también proponer una arquitectura de datos adecuadas que integre las fuentes internas y externas de información. 

Sin esto, hay que decir que los modelos de IA no tendrían fiabilidad ni escalabilidad. 

4. Comunicación colaborativa y gestión del cambio 

La IA debe verse como un aliado que multiplica la capacidad humana, no como un sustituto y es común encontrar bastante resistencia a su adopción en los equipos de trabajo. De ahí, el gran valor que tiene desmitificar la idea de que esta herramienta es una amenaza para los puestos de trabajo y adelantar capacitaciones a los colaboradores, para que ellos mismos sean los iniciadores del cambio. 

5. Adoptar una estrategia total e integrada, no “aislada” 

Como último punto, SAP resalta que un aspecto crucial en los proyectos para implementar IA, es que, si bien se llevan a cabo por etapas, deben ser parte de una visión global para toda la empresa, debido a que los modelos de IA no son aislados, sino que trabajan con todas las áreas y procesos. 

En ese sentido, desde Entaeh buscamos alinear los proyectos de IA con la estrategia general de negocio, facilitando la integración entre las diferentes áreas, con planes de evaluación continua y con el objetivo de que la IA deje de ser algo experimental y se convierta en un pilar de la cotidianidad operacional. 

En definitiva, implementar IA no es un ejercicio técnico sino más un desafío estratégico, cultural y técnico. Con nuestra experiencia, aportamos: metodologías probadas de diagnóstico y ejecución, la experiencia y conocimiento de nuestros profesionales y soporte y acompañamiento continuo. 

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