Inteligencia artificial: sólo 2 de cada 10 proyectos logran ser exitosos

La adopción de la inteligencia artificial (IA) por parte de las organizaciones supone una transformación de las formas de trabajo, de los modelos de liderazgo y de la propia cultura corporativa. Esto genera en los equipos una resistencia al cambio y altas dosis de incertidumbre por cómo esta tecnología puede amenazar a sus puestos de trabajo, donde esquemas de pensamiento preexistentes se encuentran con las nuevos mentalidades que llegan con las innovaciones.

De no darse esa transformación de la organización, el 87% de los proyectos de IA y big data fracasan y nunca llegan a implantarse, según lo plantean varios estudios publicados entre el 2020 y fines del 2023.

"No es la primera vez que los líderes del negocio intentan llevar adelante una transformación basada en tecnología o en elementos innovadores", explicó Ezequiel Kieczkier, socio fundador de la consultora Olivia y coautor del libro Crisis & Co.

Según esta compañía, que lleva cerca de dos décadas acompañando a instituciones públicas y privadas en procesos de gestión del cambio y transformación organizacional, las corporaciones suelen dejar de lado lo que antes se llamaba factor cultural y particularmente lo que refiere a la mentalidad que requieren estas incorporaciones tecnológicas.

"De esta misma manera, se comporta el proceso de transformación digital de las compañías. El riesgo está en buscar digitalizar en vez de transformar. Para poder hacer esto último es indispensable un nuevo modelo mental, nuevas metodologías, y no tratar de replicar el viejo mundo en nuevas tecnologías. Es ahí donde surgen las oportunidades de pensar ventajas competitivas en forma disruptiva", agregó Kieczkier, en un análisis compartido con iProfesional.

En un artículo de Harvard Business Review, publicado a fines de 2023, se señaló que el fracaso de 8 de cada 10 proyectos de adopción de inteligencia artificial se da por problemas de liderazgo, falta de certeza sobre los resultados esperados, la implementación de modelos que no aplican a las necesidades locales del negocio.

La implementación de IA conlleva una serie de consideraciones éticas que deben abordarse adecuadamente.

Gestión del cambio para la inteligencia artificial

"La incorporación de IA hoy requiere que las organizaciones desarrollen primero la gestión del cambio con el propósito de lograr la acelerar de su adopción, empoderar a los equipos y minimizar las reticencias a partir de dos elementos: la transparencia sobre lo que supondrá la IA dentro de la compañía y la demostración de que la decisión de su integración se basa en valores éticos que conectan con la cultura de la organización", explicó Kieczkier.

Este tipo de iniciativas se vuelve fundamental ya que, según los expertos de Olivia, las empresas deben entender que la transformación que viene de la mano de la inteligencia artificial no es solo tecnológica, sino que va a impactar a todos los niveles de la organización, desde el modelo de liderazgo a las estructuras organizativas, y esto hace que sea imprescindible trabajar el lado humano de la inteligencia artificial, su punto de confluencia con las personas que forman la organización.

Se espera que el tamaño del mercado mundial de la IA crezca a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 36,8% durante el período de previsión, hasta alcanzar los 1.345,2 mil millones de dólares en 2030 desde los 150,2 mil millones de dólares en 2023.

"Que estos números se concreten dependerá no solo de la inversión sino también de las experiencias que logren alcanzar los pioneros en implementarlas. Su éxito, señalará el camino para quienes quieren copiar sus pasos. En cualquier caso, queda claro que la transformación cultural y la gestión del cambio deberán preceder a la instalación de un nuevo modelo de gestión basado en AI", concluyeron desde Olivia.

5 puntos para considerar antes de comenzar un proyecto de inteligencia artificial

Desde Olivia, que entre sus clientes tiene a empresas como L’Oreal, PepsiCo, Boehringer Ingelheim, Santander, Ford, AB InBev, Cepsa, YPF, Alsea y Disney, compartieron los factores que se deben considerar antes del inicio de un proyecto de implementación de inteligencia artificial en una organización:

Objetivos claros y alineación estratégica

Es fundamental entender por qué la organización desea implementar IA y cómo se alinea con sus objetivos estratégicos.

Disponibilidad y calidad de los datos

La IA depende en gran medida de los datos de calidad para entrenar modelos y tomar decisiones precisas. Las organizaciones que funcionan por silos suelen tener grandes desafíos por resolver antes de ir a la inteligencia artificial.

Capacidad de la organización

Es importante considerar si la organización tiene la capacidad interna para desarrollar, mantener y gestionar soluciones de IA a largo plazo, o si se requiere la colaboración con socios externos.

Aspectos éticos

La implementación de IA conlleva una serie de consideraciones éticas que deben abordarse adecuadamente. Esto incluye cuestiones relacionadas con la privacidad de los datos, la equidad y la transparencia en los algoritmos, el sesgo potencial en los datos y los modelos.

Gestión del cambio y capacitación

La introducción de IA puede requerir cambios significativos en los procesos, las operaciones y la cultura organizacional. Es importante planificar y gestionar adecuadamente el cambio, involucrando a todas las partes interesadas relevantes y proporcionando la capacitación necesaria para que el personal comprenda cómo utilizar y trabajar con las nuevas soluciones de inteligencia artificial de manera efectiva.