Planificar la IA: cómo convertir oportunidades en estrategias exitosas

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa del futuro para convertirse en una realidad presente en todas las industrias. Sin embargo, no todas las empresas logran extraer su verdadero valor. ¿Por qué? Porque implementar IA sin una estrategia clara es como construir un rascacielos sin planos: puede que se sostenga por un tiempo, pero tarde o temprano se derrumbará.

Para evitar este error, Gartner ha desarrollado el Radar de Oportunidades de la IA, una herramienta que ayuda a las empresas a identificar dónde y cómo aplicar IA de manera efectiva. Desde el Observatorio de IA de IEBS y tthegap, analizamos las claves de este modelo para que las organizaciones puedan transformar la IA en un motor de crecimiento real.

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¿Qué tan ambiciosa es tu estrategia de IA?

Antes de implementar IA, hay que definir su propósito. Gartner señala tres grandes enfoques empresariales:

• IA como herramienta de productividad interna: se usa para automatizar procesos administrativos y mejorar la eficiencia operativa sin que los clientes la perciban directamente.
• IA de impacto moderado: se aplica en áreas específicas, como la atención al cliente o la analítica de datos, con un enfoque prudente y controlado.
• IA disruptiva y visible: aquí la IA no solo optimiza operaciones, sino que se convierte en la columna vertebral del modelo de negocio, transformando productos y servicios de manera revolucionaria.

Cada empresa debe preguntarse: ¿Hasta dónde quiero llevar la IA? No todas necesitan el mismo nivel de integración, pero todas deben planificar su alcance desde el inicio.

No todo lo que brilla es IA: ¿Qué oportunidades son viables?

Tener ambición es clave, pero la viabilidad lo es aún más. Hay tres niveles de viabilidad para los casos de uso de la IA:

• Alta viabilidad: tecnologías listas para implementar, con bajo coste y adopción rápida dentro de los flujos de trabajo existentes. Son ideales para obtener resultados inmediatos, pero no generan una ventaja competitiva diferencial.
• Viabilidad media: tecnologías en desarrollo, más costosas y con cierta curva de adopción. Aquí entran soluciones como chatbots avanzados o asistentes virtuales personalizados.
• Baja viabilidad: ideas innovadoras pero no probadas, que requieren cambios estructurales profundos en la empresa. Suelen estar impulsadas por compañías que buscan liderar la disrupción en su sector.

Antes de invertir en IA, hay que evaluar en qué punto de esta escala se encuentra cada iniciativa. No todo lo que es posible es recomendable.

Seguridad y datos: los pilares invisibles del éxito en IA

La implementación de IA no solo depende de la tecnología, sino también de la preparación organizativa. Hay  tres factores clave:

1. Seguridad y gestión de riesgos: cada avance en IA trae consigo nuevas amenazas. La IA puede ser utilizada tanto para proteger datos como para atacarlos, por lo que las empresas deben reforzar sus estrategias de ciberseguridad para evitar vulnerabilidades.
2. Calidad y ética de los datos: la IA es tan buena como los datos con los que se entrena, pero los datos deben ser éticos, seguros, precisos y libres de sesgos, garantizando su fiabilidad  antes de implementar IA a gran escala.
3. Principios de IA bien definidos: las empresas deben establecer reglas claras sobre cómo y hasta dónde usarán IA, alineando su uso con los valores corporativos y las expectativas regulatorias.

Ignorar estos tres aspectos puede ser un camino para el fracaso  o la confusión en la integración de la IA.

IA cotidiana vs. IA revolucionaria: ¿Qué enfoque elegir?

No todas las aplicaciones de IA tienen el mismo impacto. Hay que distinguir  entre:

• IA cotidiana: mejora procesos existentes sin cambiar el modelo de negocio. Se aplica en áreas como la gestión de recursos humanos, el análisis financiero o el mantenimiento predictivo en fábricas.
• IA revolucionaria: crea nuevas capacidades y redefine la manera en que operan las empresas. Como ejemplos,  la personalización extrema en e-commerce, los asistentes virtuales inteligentes o los modelos generativos avanzados.

Las empresas deben decidir qué tipo de IA desean implementar y asegurarse de que su estructura organizativa está lista para soportarla.

Pasar de la teoría a la acción

Adoptar IA de manera efectiva no es solo cuestión de tecnología, sino de estrategia. Las organizaciones que deseen maximizar su impacto deben:

Definir su ambición con IA: ¿es una herramienta interna o el centro del negocio?
Evaluar la viabilidad de cada caso de uso: no todo lo que es posible es práctico.
Fortalecer la seguridad y la calidad de los datos: sin datos fiables, la IA fracasa.
Decidir entre IA cotidiana o revolucionaria: cada una tiene ventajas y desafíos distintos.

En 2025, el 90% de las empresas a nivel mundial utilizarán IA generativa como colaborador laboral (Gartner). Pero la diferencia entre éxito y fracaso radicará en qué tan bien se planifique su integración. Desde el Observatorio de IA de IEBS Biz Tech y tthegap, seguimos de cerca estos avances para ayudar a empresas y profesionales a tomar decisiones estratégicas inteligentes en el uso de IA. ¿Tu empresa está preparada para dar el salto?

¿Quieres saber más sobre la planificación con IA? Únete al observatorio de la IA de IEBS & tthegap y mantente al día de la conversación.