El asesino silencioso del éxito de la IA

A estas alturas, todos hemos oído hablar de la deuda tecnológica —los costos que tendremos que incurrir en el futuro para mantener decisiones de software y tecnología subóptimas del pasado—, pero en tres décadas como ejecutivo tecnológico, he llegado a observar un fenómeno mucho más insidioso que amenaza con socavar la transformación empresarial: la “deuda de procesos y datos”.

A diferencia de la deuda tecnológica, la deuda de procesos no es solo un problema del departamento de TI. La acumulación de soluciones manuales, prácticas de datos inconsistentes y flujos de trabajo ineficientes que se acumulan con el tiempo se extiende por toda la organización, afectando a todos los departamentos, desde contabilidad hasta la cadena de suministro. Y la deuda de procesos es el principal obstáculo para la capacidad de una empresa de adoptar la Inteligencia Artificial (IA) para innovar y reinventarse. La deuda de procesos no solo ralentiza las iniciativas de IA, sino que les impide alcanzar su máximo potencial a medida que avanzamos hacia sistemas más autónomos.

El problema del tomate

Considera algo sencillo: pides 1,000 kilogramos de tomates. Debido a la pérdida natural de humedad, solo llegan 950 kilogramos. El proveedor factura el importe total. La mayoría de los sistemas escalan el pedido a revisión humana.

Pero cuando las bases operativas son sólidas, la IA autónoma aborda esto de forma diferente. Comprende que los tomates suelen perder un 5% durante el transporte, considera los patrones estacionales y luego los procesa de forma autónoma. Y lo que es más importante, genera conocimiento institucional para futuras decisiones.

Ésta es la diferencia entre la IA que frustra y la IA que transforma.

Tu techo se derrumba con la IA

En el sector de seguros, hemos visto cómo el procesamiento de reclamaciones de propiedad se ha transformado de investigaciones que requieren días de trabajo a minutos de análisis inteligente. Los sistemas de IA ahora gestionan elementos complejos, como diseños personalizados, aprovechando bases de datos exhaustivas y un razonamiento sofisticado.

Los resultados: una reducción del 80% en el tiempo de procesamiento y una mejora del 2-3% en la precisión de los precios, lo que representa millones de dólares en valor anual y mejora drásticamente la experiencia del cliente.

La lección no se centraba en mejorar la eficiencia, sino en el rendimiento de la IA cuando se diseñan procesos en torno a sus capacidades, en lugar de adaptarla a flujos de trabajo existentes.

La brecha del aprendizaje de IA

Lo que estamos viendo validado en la investigación confirma lo que muchos sospechaban: existe una diferencia fundamental entre las organizaciones que tienen éxito con la IA y las que no. Un estudio reciente del MIT muestra que el 95% de las iniciativas empresariales de IA tienen dificultades para generar valor, no por limitaciones tecnológicas, sino porque la mayoría de los sistemas no pueden adaptarse ni integrarse eficazmente en los flujos de trabajo existentes.

Gartner refuerza esta tendencia, pronosticando que para 2030, más de 50% de los modelos de IA serán específicos de un dominio, adaptados a la industria o función, frente a 5% actual. El patrón es claro: las soluciones genéricas no pueden abordar los desafíos operativos únicos que definen el verdadero valor empresarial.

Un orden de operaciones agente

Las transformaciones de IA más impactantes comienzan abordando primero la deuda de procesos y datos. Las organizaciones que optimizan sus bases operativas liberan todo el potencial de la IA. Aquellas que no se ven limitadas por ineficiencias heredadas, independientemente de su inversión en tecnología.

Esto crea una dinámica interesante. A medida que la IA se vuelve más autónoma, la ventaja competitiva recae cada vez más en las organizaciones dispuestas a realizar el arduo trabajo de liquidar la deuda de procesos antes de implementar sistemas sofisticados.

Lo que esto significa para los líderes

Estamos entrando en una era donde la IA no solo asiste. Toma decisiones autónomas y gestiona ecosistemas empresariales completos. Las organizaciones que comprenden esto están sentando las bases que definirán el panorama competitivo del futuro.

En mi experiencia, la respuesta no reside en la sofisticación de sus modelos de IA, sino en la calidad de la base operativa que construya para respaldarlos. Ese trabajo de base que se realiza hoy determina quién lidera la economía autónoma del mañana.

Suelo decir: “No hay Inteligencia Artificial sin inteligencia de procesos”. Las empresas que comprendan esta distinción serán las que prosperarán.