Las organizaciones necesitan consolidar una base sólida de datos bien estructurados y disponibles para que las soluciones de inteligencia artificial puedan generar valor real.
“La implementación de IA ya no es una opción, es una obligación” es casi un mandamiento para todas las empresas que quieran escalar y mantenerse competitivas. Lo que lleva a hacerse la pregunta: ¿están todas realmente listas para incorporar IA en sus procesos? La respuesta es categóricamente: no. Las organizaciones no tienen los sistemas apropiados o sus aplicaciones preparadas para dialogar con otras, y así poder escalar AI de forma consistente.
“En este contexto, notamos un FOMO -Fear of Missing Out- en las empresas con una necesidad imperiosa de incorporar IA al costo que sea, pero sin tener las condiciones básicas necesarias para hacerlo, ni tampoco una estrategia detrás que justifique cómo y dónde incorporar IA”, explica Juan Ozino Caligaris, co fundador y Country Manager de Nubity, empresa especializada en la optimización de servicios en la nube.
Por otra parte, sólo el 6% de los managers en áreas de AI considera que los sistemas de su empresa están preparados El desarrollo de proyectos de inteligencia artificial dentro de las empresas está profundamente condicionado por la forma en que se accede o se gestionan los datos.
Por qué la mayoría de las empresas fracasa al implementar IA
La disponibilidad, organización y accesibilidad de la información se vuelve un factor clave, ya que los sistemas de IA suelen encontrar su principal límite cuando los datos están dispersos, desordenados o son difíciles de acceder e interpretar. Por eso, antes de pensar en implementar estas tecnologías, las organizaciones necesitan consolidar una base sólida de datos bien estructurados y disponibles, condición indispensable para que las soluciones de inteligencia artificial puedan generar valor real.
“Dada esta situación, las empresas terminan incorporando AI en tareas marginales, cuando el verdadero impacto está en implementar esta tecnología en los temas core del negocio: optimización de procesos, automatizaciones, predicción de escenarios basados en los datos, forecasting. Lo ideal no es solo sumar un bot de atención al cliente sino tener la voluntad necesaria para dar un cambio cultural y un rediseño radical de la forma en que una empresa hace las cosas. En este sentido, el punto central es la integración: las aplicaciones deben poder dialogar entre sí, es la condición esencial para este cambio. Al fin y al cabo, la principal pregunta que se tienen que hacer las empresas es ´para qué voy a incorporar a AI´. La respuesta es clara: para hacer más eficientes los procesos existentes y para generar nuevos modelos de negocio”, continúa el Country Manager.
¿Cuáles son las condiciones básicas que hoy en día tiene que cumplir una empresa para convertirse en “AI First”?
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Datos: disponer de información ordenada, accesible y bien estructurada es un requisito fundamental para que estas tecnologías puedan implementarse con éxito.
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Modernización de aplicaciones: En la mayoría de los casos, a las aplicaciones y plataformas se les realiza un refactor: con una “modernización” de las mismas se logra mejorar su código y acceder a todos los servicios de un ecosistema cloud, sin cambiar sus funcionalidades.
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Integración: las plataformas necesitan comunicarse entre sí para poder evolucionar, escalar y adaptarse con rapidez. En este contexto, los servicios en la nube aportan flexibilidad al permitir dividir las aplicaciones en microservicios. De este modo, cambios que antes requerían semanas de trabajo y equipos dedicados pueden realizarse de manera automatizada en mucho menos tiempo.
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Estrategia: acá es donde el FOMO opera con mayor fuerza y se traduce en “no importa en dónde pero pongamos AI en algo”. Las empresas que logran que la AI tenga un impacto real en el negocio tienen procesos con ROI medible, escalar después de validar impacto e integrar IA en procesos centrales, no solo en front.
AI-first o AI-centric: qué modelo les conviene adoptar a las empresas
“Algo similar sucedió en los 90, con la burbuja de las punto com, donde todo el mundo debía tener un sitio web. Ante estas olas tecnológicas, no es tan necesario adoptar cualquier cambio a cualquier costo, sino que es más importante prepararse para ese cambio. También para que el impacto sea medible, que siga una estrategia. Contratar Gemini para el equipo no es incorporar AI de la misma manera que en su momento una transformación digital no pasaba solamente por hacer reuniones con Zoom. Se trata de algo mucho más radical, de una reingeniería, de un rediseño radical que debe enfrentar la organización. Por eso, muchas empresas están avanzando hacia la IA, pero la mayoría aún no está totalmente preparada para integrarla de forma madura y sostenible”, concluye Ozino Caligaris.
