La preparación es la piedra angular del éxito de cualquier tipo de estrategia que se pretenda abordar. Por eso, antes de pensar en la integración de IA en sus procesos de negocio, las organizaciones necesitan dar cuenta de una pregunta fundamental: ¿están realmente listas para la adopción de soluciones inteligentes?
Cuando la preparación no es la adecuada, las iniciativas de inteligencia artificial que se desplieguen no alcanzarán los objetivos esperados, resultando en implementaciones fallidas, desperdicios de recursos y pérdidas de oportunidades.
Para conocer si están preparadas para esta tecnología, las organizaciones necesitan atravesar por lo que se conoce como assessment para la integración de IA, un enfoque que permite evaluar las capacidades tecnológicas actuales y detectar los puntos a mejorar para una adopción exitosa.
¿Por qué es fundamental medir el nivel de preparación para la inteligencia artificial?
Antes de explicar la importancia de calcular cuán lista está una empresa para implementar soluciones basadas en IA, vayamos un paso hacia atrás y definamos qué es la preparación para la inteligencia artificial.
Este concepto se refiere a la capacidad que demuestra una determinada compañía para adoptar e integrar tecnologías de IA en sus operaciones.
Después de todo, no basta con querer poner en marcha una herramienta “inteligente” —o varias—. Es necesario que la infraestructura, la calidad de los datos, las habilidades de la fuerza laboral y los objetivos de la implementación sean los adecuados.
No se trata de un aspecto menor, ya que, de acuerdo con Cisco, si bien el 97% de las empresas están dispuestas a implementar tecnologías de IA, solo el 14% está realmente preparada para aprovecharlas eficazmente.
En este sentido, analizar si una organización está realmente lista para el despliegue de la IA es imprescindible por varios motivos:
- Comprensión de las capacidades actuales. Analizar el nivel de preparación para IA permite comprender las capacidades existentes en sectores como tecnología, gestión de datos, talento y cultura, así como identificar deficiencias técnicas y concentrarse en las áreas que requieren mejoras antes del deployment.
- Creación de un roadmap. La evaluación ayuda a crear una hoja de ruta detallada para la integración de la IA. Enumera los hitos necesarios para alcanzar, partiendo desde el estado actual hasta la implementación de proyectos piloto, junto con los pasos y recursos necesarios para la adopción completa.
- Alineación con la visión empresarial. A su vez, un roadmap claro garantiza que la integración de la IA se alinee con los objetivos corporativos y contribuya a alcanzar los resultados esperados.
- Identificación de riesgos potenciales. La detección temprana de posibles desafíos, riesgos, vulnerabilidades de seguridad y riesgos potenciales brinda la posibilidad de preparar estrategias de mitigación.
- Establecimiento de planes de contingencia. Una evaluación exhaustiva ayuda a identificar puntos críticos y posibles deficiencias de compliance. Además, permite desarrollar planes de contingencia que aborden problemas imprevistos y minimicen el tiempo de inactividad durante la implementación de la IA.
- Optimización de las inversiones. El desarrollo y la integración de la IA requieren recursos significativos, incluyendo hardware, software y personal. Analizar el nivel de preparación favorece la adecuada asignación de los recursos, destinándolos a áreas que requieren mayor atención, como infraestructura, gestión de cambios y calidad de datos, a la vez que ayuda a crear proyecciones de costos detalladas y precisas.
- Retorno estratégico de la inversión. Una evaluación garantiza que las inversiones en integración de IA rindan los máximos resultados, propiciando la eficiencia operativa y la obtención de ventajas competitivas.
- Medición del rendimiento. Finalmente, comprender el nivel de preparación de una empresa para la IA ayuda a identificar logros y oportunidades de alto valor, así como a establecer KPI y métricas claras para realizar un seguimiento del rendimiento del proyecto.
¿Qué es un assessment para la integración de IA y qué elementos comprende?
Ahora que evidenciamos la importancia de medir el nivel de preparación de las organizaciones para la inteligencia artificial, es momento de ir un paso más allá.
Para calcular cuán lista está una empresa para desplegar soluciones basadas en esta tecnología, es imprescindible ejecutar un assessment para la integración de IA.
Se trata de un proceso estructurado y sistemático que se propone analizar de manera exhaustiva diversas áreas corporativas, a fin de identificar las fortalezas existentes y las brechas que deben abordarse para una integración exitosa.
Ahora bien, ¿cuáles son los componentes fundamentales de una evaluación destinada a determinar el nivel de madurez y capacidad de una compañía para adoptar, implementar y escalar soluciones de inteligencia artificial?
Infraestructura y calidad de los datos
Más allá del rubro al cual pertenezca y de los objetivos que persiga con la adopción, cualquier empresa que aspire a integrar la inteligencia artificial debe analizar cuál es su disponibilidad de los datos.
Es crucial evaluar si se cuenta con la cantidad suficiente de información para entrenar modelos de IA de manera efectiva, considerando no solo el volumen, sino también la variedad y la velocidad con la que se generan y procesan.
Por otro lado, la calidad de los datos también es un componente indispensable, ya que la precisión, integridad y consistencia de la información son críticas para una implementación exitosa de la IA. Solo con datos de alta calidad se puede garantizar que los modelos de inteligencia artificial generen predicciones e información fiables y útiles, evitando resultados erróneos o sesgados.
Asimismo, es esencial contar con un enfoque sólido de gestión de datos. Esto implica la implementación de marcos de gobernanza que mantengan la integridad de los datos a lo largo del tiempo y faciliten prácticas de management eficientes.
Analizar la limpieza y la estandarización de los datos hasta la definición de soluciones de almacenamiento adecuadas y el establecimiento de controles de acceso rigurosos también es fundamental en el assessment.
Preparación tecnológica
Realizar una auditoría tecnológica exhaustiva, que analice tanto el hardware como el software, es vital para evaluar la infraestructura existente y su compatibilidad con los sistemas y cargas de trabajo de IA.
Además, es preciso evaluar la escalabilidad que presenta la red, así como su fiabilidad, confirmando que sea robusta y estable para soportar las crecientes demandas de los sistemas de inteligencia artificial.
Finalmente, es esencial analizar las capacidades de integración de la arquitectura vigente, identificando los puntos de conexión con los sistemas existentes.
Capacidades y nivel de preparación del talento disponible
Otro de los componentes esenciales del assessment para la integración de IA tiene que ver con la identificación de las habilidades de los equipos IT. Al evaluar las capacidades en áreas clave como análisis de data y aprendizaje automático, es posible detectar brechas de skills y diseñar planes de capacitación.
Vale aclarar que realizar una auditoría de habilidades periódica es esencial para identificar estas brechas y crear programas de desarrollo personalizados para los colaboradores.
Gestión del cambio y preparación cultural
Para que la integración de soluciones basadas en inteligencia artificial sea exitosa, los colaboradores deben estar dispuestos a modificar la forma en la que llevan adelante su trabajo.
Por lo tanto, la gestión del cambio es un aspecto crucial del assessment. Aquí, se requiere evaluar las actitudes de los empleados hacia la IA, anticipando posibles resistencias, y planificar estrategias de comunicación y programas de capacitación para facilitar un despliegue fluido.
Asimismo, es fundamental examinar la capacidad de integración de los sistemas inteligentes. Un buen ajuste cultural conduce a una mayor eficiencia y a una transición fluida hacia la adopción.
Alineación estratégica y nivel de aceptación del liderazgo
Además de analizar la preparación tecnológica, las skills de la plantilla y la infraestructura de los datos, es preciso evaluar cuán alineadas están las iniciativas de IA con la estrategia general de la organización y si su adopción cuenta con el apoyo de los principales decisores.
En este sentido, se deben establecer indicadores clave de rendimiento (KPI) que permitan medir el éxito de las iniciativas de IA, asegurando que sean SMART (específicos, medibles, alcanzables, relevantes y ajustados a un marco temporal) y se ajusten a las metas de negocio.
La aceptación del liderazgo es igualmente crucial. Es fundamental que los responsables de IT, los líderes de datos y el C-Level demuestren un apoyo y compromiso activos con la integración de la IA. Su respaldo es vital para asegurar los recursos y el presupuesto necesarios.
Marcos éticos y de gobernanza
Finalmente, antes de desplegar la IA, es fundamental examinar la capacidad de las organizaciones para abordar las cuestiones éticas y el cumplimiento normativo durante el deployment.
Esto asegura un despliegue responsable y ayuda a generar confianza tanto con los usuarios como con todas las partes interesadas.
En este sentido, las compañías deben ceñirse a las normativas de protección de datos que rigen la recopilación, almacenamiento y procesamiento de información y procurar mantener la transparencia en los sistemas y algoritmos de IA al tomar decisiones.
Cómo lo hacemos en Nubax
En Nubax, llevamos a cabo una evaluación integral que tiene como objetivos evaluar la madurez tecnológica de la empresa en relación con la inteligencia artificial, analizar el impacto y los esfuerzos que demandará la implementación, identificar necesidades clave en los equipos y proporcionar un roadmap claro con recomendaciones concretas para asegurar el éxito de la adopción.
Nuestro assessment para la integración de IA consta de 6 pasos:
- Primer paso – Entrevistas
Llevamos adelante entrevistas con los equipos de auditoría, IT, compliance y negocio para comprender las necesidades y expectativas de cada área. Además, mapeamos los procesos actuales para identificar los puntos de mejora operativos y las oportunidades donde la implementación de IA sería ventajosa.
Esto nos permite elaborar un documento con insights clave.
- Segundo paso – Análisis del impacto y KPI
Identificamos los KPI actuales y determinamos cómo la inteligencia artificial puede optimizarlos, a la vez que definimos nuevos indicadores que reflejen el impacto de la implementación de lA.
- Tercer paso – Gestión del cambio
En esta fase, procuramos establecer cómo se puede adaptar la organización la inteligencia artificial, evaluando la resistencia al cambio dentro de los equipos, generando estrategias de capacitación y adopción de nuevas herramientas, identificando barreras organizacionales y diseñando un plan de mitigación.
¿El resultado? La creación de una estrategia de implementación que maximiza las ventajas de la adopción.
- Cuarto paso – Análisis de esfuerzo
A continuación, determinamos cual es la disponibilidad y calidad de datos, analizamos las capacidades internas para la integración de IA, examinamos la infraestructura tecnológica interna existente e identificamos los tiempos y recursos disponibles.
De esta forma, diseñamos una estrategia de implementación para maximizar la adopción de nuestras soluciones.
- Quinto paso – Hoja de ruta
Definimos un plan de acción en fases, diferenciando quick wins —implementaciones rápidas con alto impacto—, pilotos y pruebas de concepto (PoCs) y estrategias de escalamiento y automatización a largo plazo.
Esto nos permite elaborar un roadmap detallado con prioridades y tiempos estimados.
- Sexto paso – Recomendaciones finales
Por último, con los datos recabados, proponemos las soluciones de inteligencia artificial más adecuadas para cada organización, construimos un informe final del roadmap y diseñamos un plan de ejecución.¿Necesitás determinar si tu empresa está lista para la inteligencia artificial? Podemos ayudarte. Contactanos para que podamos comenzar nuestro assessment para la integración de IA en tu organización.
