Por Maricela Sotil, Account Executive, EBIM.
La inteligencia artificial está al alcance de cualquier organización, desde una PyME que quiere automatizar la atención al cliente con un chatbot hasta una corporación que busca optimizar su cadena de suministro con Machine Learning.
El desafío ya no es decidir si usarla, sino identificar en qué áreas del negocio puede aportar más valor y cuál es el momento oportuno para implementarla.
Una regla básica en la adopción de nuevas tecnologías es iniciar con proyectos pequeños y con objetivos definidos para avanzar de manera ordenada, medir resultados y escalar con menor riesgo.
En el caso de la inteligencia artificial, el área de IT tiene un propósito al proveer la arquitectura, seguridad e integración de soluciones. Sin embargo, la IA alcanza su verdadero valor cuando se articula con las áreas de negocio. Finanzas, marketing, operaciones, recursos humanos o servicio al cliente son quienes son quienes entienden mejor los puntos de dolor y pueden definir qué se quiere lograr. La implementación requiere, por tanto, una responsabilidad compartida. El negocio define qué se quiere lograr y establece las prioridades, mientras que tecnología evalúa la viabilidad y ejecuta la solución. Esta sinergia es la que convierte a la IA en un recurso estratégico y no en un experimento aislado.
Porque el mejor momento para iniciar un proyecto de IA no es cuando todos lo hacen, sino cuando se detecta un problema real que cuesta tiempo o dinero. Si la IA puede ayudar a una organización a reducir errores manuales, optimizar un proceso repetitivo o tomar mejores decisiones, entonces ese es el momento.
Para que un proyecto de inteligencia artificial alcance los resultados esperados es necesario evaluar varios factores, y uno de los más determinantes es la gobernanza de datos. Este es el pilar sobre el que se construye cualquier iniciativa de IA.
Si se piensa como una receta, la IA sería el cocinero y los datos los ingredientes. No importa cuán experto sea el cocinero: si los ingredientes están en mal estado, el resultado será deficiente. Del mismo modo, sin datos de calidad, organizados, seguros y confiables, los proyectos de IA pueden fallar, arrojar conclusiones sesgadas o convertirse en una pérdida de tiempo y recursos.
Los datos deben estar limpios, estructurados y directamente relacionados con el problema que se busca resolver. No es imprescindible contar con “Big Data” desde el inicio; lo que realmente marca la diferencia es la calidad de la información disponible.
En cuanto al equipo, lo esencial es combinar dos tipos de talento: un especialista del área que comprenda a fondo el problema del negocio y un perfil técnico capaz de implementar la solución de IA. No siempre es necesario que ambos estén dentro de la organización; en muchos casos, un socio tecnológico puede aportar esa experiencia especializada con flexibilidad y eficiencia.
Elaborar un business case para un proyecto de inteligencia artificial es una estrategia que permite analizar y justificar la viabilidad de una iniciativa o inversión. A diferencia de la implementación de una herramienta tecnológica tradicional, donde el análisis suele ser lineal —invertir una cantidad para automatizar un proceso y obtener un retorno directo—, en la IA el valor es mucho más dinámico y, en muchos casos, predictivo.
El business case de la IA también considera su capacidad para generar nuevos ingresos, mejorar la toma de decisiones, crear servicios innovadores y optimizar la experiencia del cliente.
Más allá de la implementación inicial, un business case para un proyecto de inteligencia artificial debe contemplar factores como el impacto, la escalabilidad y los riesgos. El equipo responsable de liderarlo necesita formularse estas preguntas ¿Qué problema resuelve? ¿Qué valor tangible aporta al negocio? ¿Contamos con la calidad de datos y el talento necesario? ¿Qué plan de contingencia tenemos preparado?, etc.
Como socio tecnológico, EBIM acompaña a las empresas en este recorrido hacia un uso responsable y sostenible de la inteligencia artificial. Su labor consiste en ayudar a identificar los puntos críticos, asesorar en la preparación y gobernanza de los datos, y aportar experiencia en el desarrollo e implementación de las soluciones más adecuadas para cada negocio.
Para EBIM, lo fundamental es que las organizaciones den el primer paso, pero de manera estratégica. La recomendación es comenzar con un proceso concreto, medir resultados de forma tangible y avanzar con pasos firmes. La compañía entiende la IA como un camino que debe recorrerse con propósito, y se posiciona como un aliado experto dispuesto a guiar a las organizaciones en cada etapa.
