Inteligencia artificial: ¿experimentar o integrar?

Basta con entrar unos minutos a LinkedIn para evidenciar cómo personas de distintas áreas, industrias y cargos experimentan con la inteligencia artificial. Cada vez es más común encontrarse con alguien que redujo los tiempos de alguna tarea, que optimizó los recursos de un proceso específico o que incrementó su desempeño gracias a esta innovación.
Pues bien, así como ocurre con las personas, hay miles de empresas que diariamente experimentan y hacen pilotos para mejorar su productividad. Para ello, se acercan a proveedores especializados, pagan un mes de suscripción de alguna plataforma e, incluso, contratan profesionales expertos en la materia.

Todo eso tiene sentido y hace parte del proceso natural de la apropiación tecnológica. Sin embargo, es tan solo un paso inicial. La verdadera transformación digital ocurre cuando se logra configurar una cultura organizacional en torno al desarrollo que se quiere implementar, de manera que el tiempo, los objetivos de negocio y los recursos se emplean para ser mejor a través de la herramienta.

De hecho, según cifras de Boston Consulting Group, BCG, se calcula que apenas 10% del valor de la inteligencia artificial proviene de los algoritmos, mientras que 70% radica en las personas y los procesos. Lo que sugiere que la tecnología es tan buena como quienes deciden adaptarse a ella.

Un ejemplo práctico de esta idea es el que hemos presenciado desde Vuun AI. Como empresa de inteligencia artificial que automatiza la venta de vivienda nueva, hemos visto la enorme diferencia que hay entre las constructoras que adquieren el software para agilizar un aspecto puntual y aquellas que montan equipos interdisciplinarios para asegurar el éxito del producto y, en consecuencia, los beneficios de este.

No es lo mismo incorporar el machine learning para configurar un agente de voz o automatizar la atención por WhatsApp que involucrar a personas de diferentes áreas de la compañía para desplegar una IA capaz de aprender de los mejores vendedores, integrarse al CRM, filtrar a los potenciales clientes según su probabilidad de compra, leads, y agendar reuniones con la fuerza de ventas para que esta se dedique exclusivamente a cerrar negocios, que es la parte del proceso en la que la interacción humana tiene más valor agregado.

Esa, justamente, es la diferencia entre ver a la tecnología como un accesorio o como una infraestructura; la diferencia entre experimentar o integrar. La herramienta en sí es la misma en ambos casos; lo que cambia es la capacidad de la empresa para capitalizarla.
Por eso, quizás, es que un reciente informe del MIT identificó que cerca de 95% de los pilotos de IA generativa no produjo un impacto medible en el estado de resultados, y que esa brecha, en lugar de deberse a las limitaciones propias de los modelos, es atribuible a una integración deficiente y a prioridades desalineadas dentro del equipo de trabajo.
En ese sentido, y para terminar, vale la pena recordar a las investigadoras, Susan Leigh Star y Karen Ruhleder, quienes en 1996 aseguraron que la infraestructura no es solo un objeto estático o una tecnología fija, sino una relación que surge en la práctica y se despliega con el uso.

Esto, en otras palabras, plantea que la infraestructura necesita un proceso de cocreación; en este caso, un punto medio entre la constructora y el desarrollador del software, que balancee los extremos de “usted es el experto, hágalo como quiera” y “el cliente soy yo y lo quiero así”.