¿Sabías que el 80% de los proyectos de Inteligencia Artificial fracasan antes de escalar? Así es, lo cual es aterrador si eres líder de una organización que quiere implementar IA. Lo bueno es que la razón o el motivo está identificado. Por lo que si lo conoces y lo adecuas a tu contexto, abordar un proceso de implementación de IA para ti ya no será un problema.
Y es que, mi querido amigo lector, la Inteligencia Artificial dejó de ser algo en lo que las organizaciones deben pensar en experimentar a ser algo en lo que existe la obligación de implementa. Motivo por el cual, en muchas organizaciones ya se ha convertido en una prioridad de directorio corporativo. Sin embargo, muchas empresas se lanzan a invertir sin una hoja de ruta definida, generando pilotos dispersos y por ende resultados limitados e incluso resultados tipo espejismo.
De ahí, que, en este post, descubrirás qué es y cómo es, un Roadmap de implementación de IA, cuáles son los beneficios para una organización utilizar uno y cómo construirlo paso a paso. Al final, tendrás un plan claro para llevar la IA de la teoría a la acción estratégica.
Para empezar, veamos ¿Qué es un Roadmap de implementación de IA?
En palabras sencillas, un roadmap de implementación de IA, es un plan estratégico y práctico que define cómo la organización integrará la Inteligencia Artificial en sus procesos, equipos y modelo de negocio. Por lo que es más que un cronograma tecnológico, es realmente una guía corporativa que conecta la IA con los objetivos estratégicos, asegurando que cada iniciativa aporte valor real. Por lo tanto, un Roadmap de implementación de IA en la Empresa ofrece el camino estructurado para alinear estrategia, tecnología y cultura.
Ahora veamos cómo se construye un roadmap de implementación de IA:
- Definir visión y/o tener claro los objetivos estratégicos. Aquí debemos asegurarnos de que la IA a implementar (conjunto de herramientas de IA) responda a objetivos o metas corporativas (ej. aumentar ingresos, mejorar CX, reducir costos).
- Evaluar madurez digital y de datos. Ya que cualquier IA que se quiera implementar, solo va a funcionar si la organización cuenta con datos de calidad, con procesos optimizados y digitalizados y con las capacidades digitales idóneas. Recuerda que, del resultado de la medición de madurez digital, se debe desprender un plan para cubrir esas brechas, plan que debe ir en línea con el roadmap de implementación de IA.
- Identificar casos de uso prioritarios. Muchas organizaciones hacen pilotos de IA (Chatgpt, Gemini o Copilot) en ciertas áreas y/o equipos sin evaluar si estos son realmente casos de uso prioritarios y/o de alto impacto. Por lo que identifica y selecciona proyectos de alto impacto y rápido retorno. Teniendo en cuenta que usar ChatGpt, Gemini o Copilot no indica que estas usando la IA idónea para la organización. Recuerda usar estas IA generativa con los datos de la organización, lo que estás haciendo es entrenar esos modelos de IA generativa que son públicos con los datos privados de tu organización.
- Diseñar pilotos controlados. Comienza en pequeño, mide resultados y ajusta antes de escalar. Utiliza frameworks, métodos o metodologías agiles que te permitan avanzar de manera ágil. Es decir, identificando, generando y entregando el valor prometido de manera temprana, constante y continua. Adaptando el comportamiento y la estructura según corresponda acorde al contexto.
- Escalar con gobernanza y ética. Recuerda no se trata de escalar por escalar, esto hay que hacerlo de manera controlada y con responsabilidad. Para esto, hay que tener claro los aprendizajes obtenidos de los pilotos, el desarrollo de competencias en las áreas y/o equipos a escalar (lo que indica que se necesita un roadmap de escalamiento). Y para esto se necesita define lineamientos sobre procesos, estándares y medidas de seguridad, uso de datos, transparencia y control de sesgos. Es decir que siempre se debe tener un sistema de gobernanza de la IA definido a implementado antes de escalar.
- Crear cultura de aprendizaje continuo. Capacita equipos y fomenta la colaboración humano-IA de manera permanente, que contribuya a generar una cultura Data Driven y AI First, flexible y adaptativa con un liderazgo ágil.
Recuerda, este es solo el esquema del punto de partida, por lo que este debe ser adecuado al contexto organizacional.
Ahora, dentro de los beneficios de utilizar un roadmap de implementación como este, tenemos:
| Beneficio | Siempre que. | Impacto en la empresa |
|---|---|---|
| Alineación con la estrategia corporativa | La IA responda a objetivos de negocio, no a modas tecnológicas. | Menos dispersión y mayor foco |
| Priorización de inversiones | Si se evita la dispersión en proyectos aislados y se aplica en casos de alto impacto. | Se evita dispersión en proyectos aislados. |
| Escalabilidad responsable | Se identifiquen los aprendizajes de o pilotos y se tomen correcciones antes de escalar Y lo más importante, se implemente un sistema de gobernanza de la IA | IA aplicada a nivel corporativo |
| Gestión del cambio cultural | Se defina una estrategia de gestión del cambio y se Preparen a las personas para trabajar con IA. | Equipos preparados y confiados. Menos resistencia al cambio. |
| Ventaja competitiva sostenible | Si se transforma la IA en un motor estratégico, no en un gasto. | Diferenciación sostenible en el mercado |
Algo que te recomiendo es que tengas en cuenta es no cometer estos errores:
- Implementar IA sin un roadmap estratégico. Ya que hacer pilotos aislados, resulta en proyectos que nunca escalan.
- Enfocarse solo en tecnología. El éxito depende de estrategia y cultura.
- Ignorar la calidad de los datos. Ojo, la IA aprende de lo que le das.
- No contar con un liderazgo ágil y ejecutivo. Porque sin sponsors en el C-Level, la IA pierde prioridad.
- Creer que utilizar ChatGpt, Gemini o Copilot es estar usando IA de que generará impacto en la organización. Ya que cada organización necesita sus propias herramientas de IA acordes a su contexto. Estás son IAs Generativas y muchas organizaciones necesitas más que eso para generar un impacto real.
- Pensar en escalar sin implementar un sistema de gobernanza de IA. Solo a modo de avance, ya que próximamente generaré un post al respecto, existe la norma ISO/IEC 42001 que proporciona el marco para los sistemas de gestión de IA.
Recuerda: Un Roadmap de implementación de IA en la Empresa es más que un plan tecnológico, es un habilitador de la transformación digital. Permite integrar la IA en los flujos de valor, acelerar la innovación y reforzar la agilidad empresarial. Y cuando se diseña con visión estratégica, el roadmap se convierte en la hoja de ruta que guía a la organización hacia un futuro inteligente, ágil y competitivo.
«Sin un roadmap, la IA se queda en experimentos dispersos. Con un Roadmap de implementación de IA en la Empresa, se convierte en un motor estratégico que alinea innovación, cultura y resultados de negocio.»
Mi querido amigo lector una vez más, gracias por tu tiempo.
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Lecturas Recomendadas
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- Essential Scrum: A Practical Guide to the Most Popular Agile Process –( Kenneth S. Rubin): Guía completa que cubre los roles, eventos y artefactos de Scrum, así como escalado, métricas y buenas prácticas. Ofrece un enfoque práctico para implementar Scrum en equipos y organizaciones. (Ver más)
- Scrum Mastery: From Good to Great Servant‑Leadership – (Geoff Watts): Se centra en el liderazgo de servicio, la mentalidad y las habilidades interpersonales necesarias para que un Scrum Master sea eficaz. Incluye relatos y estudios de casos para ilustrar comportamientos excepcionales. (Ver más)
- Artificial Intelligence: A Modern Approach (4ᵃ ed.) – (Stuart Russell & Peter Norvig): Introducción exhaustiva a la teoría y práctica de la IA. La 4ª edición actualiza el contenido con aprendizaje automático, aprendizaje profundo, sistemas multi‑agente, robótica, procesamiento del lenguaje natural, causalidad, programación probabilística, privacidad, equidad y seguridads. (Ver más)
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