La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una tecnología emergente para convertirse en una herramienta clave en la transformación empresarial global. Para los analistas de negocio, la IA no sólo representa un cambio tecnológico, sino una profunda oportunidad para mejorar los resultados organizacionales, impulsar la eficiencia y generar nuevas vías de crecimiento.
El informe Map Your AI Use Cases by Opportunity de Gartner explora cómo las empresas pueden mapear sus casos de uso de IA para obtener el máximo valor, al tiempo que preparan sus equipos para el éxito.
Este artículo desglosa estos conceptos desde una perspectiva estratégica, proporcionando a los analistas de negocio un enfoque claro para identificar y aprovechar las oportunidades de la IA.
1. Entre la Productividad y la Disrupción:
Antes de implementar la IA en una organización, es fundamental que los analistas de negocio identifiquen las metas de la empresa con respecto a la tecnología. ¿Se busca simplemente mejorar la productividad y la eficiencia interna o se pretende utilizar la IA para revolucionar productos y servicios, generando una disrupción significativa en el mercado?
Gartner identifica dos tipos principales de ambiciones con la IA: IA cotidiana y IA transformadora.
- La IA cotidiana se utiliza para tareas operativas, como la automatización de procesos en departamentos administrativos, cadenas de suministro o atención al cliente.
- Por otro lado, la IA transformadora tiene el potencial de reinventar capacidades centrales y generar productos y servicios completamente nuevos.
Desde la perspectiva de un analista de negocio, comprender este espectro es esencial para alinear la inversión en IA con los objetivos estratégicos de la organización. Si una empresa busca obtener ventajas competitivas, es más probable que deba invertir en la IA transformadora, a pesar de los mayores riesgos y costos iniciales.
2. Mapeo de las oportunidades de la IA:
Una vez que se ha definido el objetivo de la IA, el siguiente paso es mapear las oportunidades según su viabilidad. El informe de Gartner utiliza un "Radar de Oportunidades de IA", que permite a las empresas identificar los casos de uso en función de su factibilidad técnica, interna y externa.
Esta herramienta clasifica las oportunidades de la IA en tres niveles de factibilidad:
- Alta factibilidad: Estas oportunidades suelen estar listas para su implementación y tienen bajos costos de adopción. Aunque brindan resultados inmediatos, es poco probable que ofrezcan una ventaja competitiva significativa.
- Media factibilidad: La tecnología es viable, pero requiere inversión y ajuste, por lo que las empresas pueden usarlas para obtener una ventaja competitiva temprana.
- Baja factibilidad: Estas son las oportunidades más disruptivas y arriesgadas. Generalmente involucran tecnologías emergentes y las empresas que las adoptan pueden liderar una transformación en la industria, aunque los costos y los riesgos son elevados.
El verdadero desafío es evaluar qué nivel de riesgo y de inversión está dispuesto a asumir su organización y cómo equilibrar las iniciativas a corto plazo con aquellas más transformadoras.
3. Preparar al equipo de IT: Tres pilares clave para el éxito con la IA:
La implementación exitosa de la IA no se limita a la tecnología en sí; también requiere que los equipos de IT están preparados para gestionar sus desafíos únicos.
Gartner subraya la importancia de tres pilares clave para asegurar la preparación de una organización para la IA:
- Ciberseguridad adaptada a la IA: La IA abre nuevos vectores de ataque que los equipos de IT deben abordar. Un ejemplo mencionado en el informe es cómo los actores malintencionados podrían manipular modelos generativos de IA para acceder a información confidencial.
- Datos listos para la IA: Asegurar que los datos utilizados por la IA sean seguros, gobernados éticamente y libres de sesgos es vital para evitar resultados inexactos o discriminatorios. Este es un aspecto crítico en la implementación de algoritmos de aprendizaje automático, que dependen de la calidad de los datos para funcionar correctamente.
- Principios de IA: Las organizaciones deben desarrollar principios claros sobre lo que harán y lo que no harán con la IA. Esto implica alinearse con los valores corporativos y establecer una guía para el uso ético de la tecnología.
Comprender y participar en estas conversaciones es esencial. Los equipos de IT y los líderes empresariales deben trabajar juntos para asegurarse de que la organización esté lista para gestionar los riesgos asociados con la IA y que las políticas éticas estén claramente definidas y respetadas.
4. Desafíos y Riesgos en la Implementación de la IA:
Si bien la IA ofrece enormes oportunidades, también presenta riesgos que las organizaciones deben abordar cuidadosamente.
Gartner menciona que los riesgos asociados con la IA no son sólo técnicos, sino también estratégicos y operativos. El mal uso de la IA, la dependencia excesiva de los datos o la falta de supervisión adecuada pueden tener consecuencias negativas graves.
Los analistas de negocio deben estar especialmente atentos a estos riesgos, ya que una implementación inadecuada de la IA podría resultar en pérdidas financieras, daños a la reputación o incluso en problemas legales.
Evaluar constantemente los beneficios y los riesgos, y asegurarse de que existen mecanismos de control, es fundamental para el éxito a largo plazo.
5. ¿Hasta dónde llega la IA transformadora?:
Una de las grandes preguntas que enfrenta cualquier organización es cómo utilizar la IA para obtener una ventaja competitiva sostenible.
Según Gartner, aunque muchas empresas implementarán IA en sus operaciones diarias, la verdadera ventaja competitiva provendrá de los casos de uso más transformadores. Esto significa que las empresas que inviertan en IA disruptiva estarán en una mejor posición para capitalizar las oportunidades a largo plazo.
Esto implica un enfoque de doble vía: por un lado, es necesario fomentar el uso de la IA cotidiana para mejorar la eficiencia interna y, por otro lado, es crucial identificar áreas en las que la IA pueda impulsar una disrupción real, lo que requerirá inversiones más agresivas y un enfoque estratégico a largo plazo.
6. El rol del analista de negocio en la implementación de la IA:
Finalmente, los analistas de negocio juegan un papel vital en la planificación, evaluación y supervisión de los proyectos de IA dentro de las organizaciones.
Su conocimiento de los objetivos estratégicos de la empresa, combinado con su capacidad para interpretar datos y resultados, los coloca en una posición única para guiar la implementación de la IA de manera efectiva.
Como se menciona en el informe, los analistas de negocio deben colaborar estrechamente con los equipos de IT para mapear las oportunidades de la IA, garantizar la factibilidad de los casos de uso y alinearse con los principios éticos de la organización. También deben asegurarse de que las iniciativas de IA estén alineadas con los resultados comerciales deseados, proporcionando informes claros sobre el ROI y ajustando las estrategias según sea necesario.
El futuro de la IA en las empresas:
A medida que las empresas avanzan en la adopción de la IA, los analistas de negocio deben estar preparados para liderar y guiar este cambio.
Desde la identificación de oportunidades hasta la gestión de riesgos, el papel del analista es fundamental para asegurar que la IA no sólo mejore la eficiencia operativa, sino que también impulse un valor estratégico a largo plazo.
El informe de Gartner Map Your AI Use Cases by Opportunity proporciona una guía clara para mapear las oportunidades de IA según su viabilidad y potencial de impacto. Para los analistas de negocio, este enfoque permite maximizar el valor de la IA mientras se minimizan los riesgos, allanando el camino para una adopción exitosa y transformadora de esta tecnología en las organizaciones.
Fuente: Map Your AI Use Cases by Opportunity – Gartner.
