Derivado de un sondeo reciente realizado por Select a 61 miembros del Consejo de Innovación Digital, la mayoría CIO de compañías líderes en México, se exploró cuáles son las lecciones les hubiera gustado conocer antes de arrancar un proyecto de IA. Las respuestas ofrecen una guía invaluable para impulsar el aprovechamiento de estas avanzadas tecnologías.

Las cinco recomendaciones más frecuentes representan poco más del 80% de las menciones:

1. Mayor conocimiento de las herramientas y sus costos

Es necesario conocer las plataformas disponibles en el mercado, la infraestructura disponible, la arquitectura, los algoritmos, la seguridad y los costos de las soluciones en la nube e internas. De acuerdo con un participante, “… es muy difícil seleccionar una, por la gran cantidad de soluciones existentes” Otro comenta, ”… me hubiera gustado saber más claramente qué aporta la IA en las herramientas comerciales que hay actualmente“.

Persiste una brecha significativa entre las expectativas y la realidad técnica de implementar proyectos de IA.

2. Mejor planeación y evaluación del ROI para respaldo del negocio

Para obtener el respaldo del negocio, es básico elaborar el presupuesto requerido, analizar los procesos implicados, y considerar la rentabilidad (ROI) del proyecto y, sobre todo, identificar si el problema a resolver es viable con tecnologías más simples y eficientes.

Un participante enfatiza que “… antes de iniciar un proyecto de inteligencia artificial en el negocio, es fundamental tener un objetivo claro y alineado con una necesidad concreta, ya sea optimizar procesos, reducir costos o mejorar la experiencia del cliente. Asimismo, se debe estimar el retorno de inversión esperado, analizar los procesos que se verán afectados, considerar los aspectos legales y éticos del uso de datos y modelos, y planificar la implementación y mantenimiento a largo plazo“. Otro consejero subraya “… además de evaluar si el problema es técnicamente viable de resolver con IA y no con soluciones más simples“.

Por último, es importante establecer expectativas realistas, entendiendo que la IA es una herramienta poderosa pero que requiere tiempo, validación continua y adaptación para generar impacto real.

3. Contar con guías y lineamientos para gestionar los proyectos

Se requieren guías y lineamientos para gestionar estos proyectos, identificar retos y condiciones como el grado de madurez requerido, así como saber dónde generar valor y aprender en la práctica, involucrando a más equipos, tanto internos y externos.

Varios consejeros reconocen que es importante probar o sea poner “Manos a la obra” y experimentar la implementación de casos de uso, pero es importante “tener algo de guía en la mejor forma de cuando se implementa / usa una herramienta por primera vez para realmente capturar el valor de la IA aplicada correctamente a un resultado de negocio“…”Se debe conocer el ecosistema para el buen funcionamiento de acuerdo con cada caso de uso, así como el grado de madurez requerido para generar el impacto adecuado o esperado en la organización“.

4. Mejor información de integradores confiables con experiencia

Antes de iniciar es crítico el conocimiento de los proveedores, sus competencias y experiencias prácticas. “Se requiere de un partner con los skills correctos“. Algunos participantes reflejan una frustración importante… “a veces he pensado que estamos aprendiendo juntos“…”no hay muchos jugadores en el mercado con experiencia, somos conejillos de indias“.

5. Conocer calidad de datos y como gobernarlos

Es esencial conocer la disponibilidad y calidad de datos. Un consejero fue contundente y refleja una realidad muy frecuente no sólo en México sino en el mundo…”Antes de iniciar un proyecto de inteligencia artificial para el negocio, me hubiera gustado conocer con mayor claridad la importancia de la calidad y disponibilidad de los datos. Muchas veces se subestima el esfuerzo necesario para limpiar, estructurar y gobernar la información, cuando en realidad, los datos son la base crítica sobre la que se construye cualquier modelo de IA“.

Imagen 1: Resultados del sondeo

En este sentido, son muy valiosas las recomendaciones para aprovechar mejor la IA, desde identificar cuando sí y cuando no aplican, contar con guías y lineamientos al momento de echar a andar los proyectos, apoyarse en proveedores realmente experimentados; y por supuesto, alinear las expectativas, ya que la IA no es un silver bullet para todos y todo.

-Alejandro Vargas González, Select