Con el auge o desenfreno actual en las organizaciones por usar y/o implementar IA, muchas prueban la IA en proyectos piloto, pero pocas logran escalarla a toda la organización. Y las que intentan hacerlo, lo hacen sin la guía y/o forma correcta, lo que lleva a grandes inversiones y muchas veces a pocos resultados.
Y es que, mi querido amigo lector, los proyectos de IA aislados generan valor limitado al tiempo que generan demasiados riesgos en temas como fuga de información, ciberseguridad, sesgos, etc. Motivo por el cual, no solo para que la inteligencia artificial transforme realmente la organización. Sino que también, se mitiguen estos riesgos de la mejor forma, es necesario un modelo que unifique visión, metodologías y las mejores prácticas en algo que es totalmente nuevo para la organización. Y ese modelo, es el Centro de excelencia de IA. El cual tiene como foco principal, acelerar el valor de negocio a través de la IA. Centrándose en estandarizar, optimizar y democratizar el uso de la IA para obtener un retorno de inversión (ROI) claro, mientras se minimizan los riesgos.
De ahí, que, en este post, quiero compartir contigo, ¿Qué es?, ¿cómo funciona?, ¿qué pasos seguir para implementarlo en tu empresa? Y muchas cosas más que girar alrededor de este motor que guía la adopción y el escalamiento de la IA en una organización llamado Centro de Excelencia de IA o IA CoE. Por lo que, al final, sabrás cómo convertir la IA en un motor escalable y estratégico de crecimiento.
Para empezar, veamos ¿Qué es un Centro de excelencia de IA?
Un Centro de excelencia de IA es una estructura organizacional encargada de liderar, gobernar y acelerar la adopción de la inteligencia artificial en toda la empresa. Por lo que su principal función, no es solo desarrollar proyectos relacionados con IA, sino garantizar que la IA se alinee con la estrategia, se implemente con calidad y genere resultados medibles. Es decir, que actúa como el cerebro estratégico y el motor de innovación de la IA, asegurando que su implementación sea efectiva, ética y alineada con los objetivos de negocio.
Entre otras cosas porque el AI CoE funciona como un ente catalizador. No solo se dedica a construir modelos de IA, sino que también establece las metodologías, herramientas y estándares para que otros equipos puedan desarrollar y desplegar sus propios proyectos de IA. Su operación se basa en un modelo de hub-and-spoke (centro y radios), donde el CoE es el centro que provee soporte, conocimiento y gobernanza a los equipos de negocio o departamentos (los radios) que implementan soluciones de IA.
Dentro de sus principales funciones tenemos:
- Definir la visión, la hoja de ruta y la estrategia de IA de la organización.
- Establecer políticas, estándares y marcos para el uso responsable y ético de la IA.
- Proporcionar formación, herramientas y recursos a los equipos de negocio para que puedan trabajar con IA.
- Investigar nuevas tecnologías de IA y desarrolla prototipos o pruebas de concepto (PoC) para validar su viabilidad.
- Ofrecer consultoría interna y soporte técnico a los proyectos de IA de la empresa.
- Administrar y mantener las plataformas tecnológicas para el desarrollo y despliegue de IA (MLOps).
- Identificar casos de uso de mayor valor estratégico.
- Pasar de pilotos aislados a implementaciones a nivel corporativo. Es decir, escalar la IA en la organización.
Dentro de los principales beneficios estratégicos de contar con un centro de excelencia de la IA en una organización tenemos:
| Beneficio | Como lo hace | Impacto |
|---|---|---|
| Alineación estratégica | Conectando la IA con la visión y los objetivos del negocio. | IA integrada con la visión corporativa |
| Mejora la competitividad | Permite a la empresa usar la IA para optimizar operaciones, crear nuevos productos y obtener una ventaja en el mercado. | Creación de nuevos productos y servicios |
| Acelera la transformación digital | Proporcionando un camino claro y estructurado para adoptar la IA. | Mapa estratégico de transformación y adopción alineado a los objetivos del negocio |
| Velocidad de adopción | A través de la ejecución de Proyectos más rápidos gracias a metodologías probadas. | Adopción más ágil de IA |
| Reducción de costos | Evita duplicación de esfuerzos y recursos. | Uso eficiente de recursos |
| Minimiza riesgos | Asegurando que la IA se implemente de forma ética, segura y con un claro retorno de la inversión. | Mejor Gobernanza |
| Innovación continua | Fomenta experimentación segura y controlada. creando un entorno de aprendizaje y experimentación que impulsa la creatividad. | Creación de nuevos productos y servicios |
Ahora como todo CoE (Centro de Excelencia) está formado por una serie de roles. Bueno, aquí te comparto los principales o más comúnmente utilizados y sus principales funciones:
| Rol | Responsabilidad |
|---|---|
| Líder del CoE | Define la estrategia, asegura la alineación con el negocio y gestiona el equipo. |
| Científicos de Datos | Construyen y entrenan los modelos de IA y machine learning. |
| Ingenieros de Machine Learning | Desarrollan la infraestructura para desplegar y mantener los modelos en producción (MLOps). |
| Ingenieros de Datos | Preparan y gestionan los datos para los modelos de IA. |
| Analistas de Negocio | Identifican los problemas de negocio que pueden resolverse con IA y aseguran la alineación con los objetivos. |
| Arquitectos de Soluciones | Diseñan la arquitectura técnica de las soluciones de IA. |
Algo importante aquí que hay que entender es que estos ni son todos los roles, ni es obligatorio tenerlos todos, ni es la única estructura viable y/o única de un AI CoE. Sino que cada organización acorde a su contexto debe definir su propia estructura.
Ahora algo que debes tener claro hasta aquí como es que como todo CoE necesita un modelo organizativo claro. El cual, depende mucho de la estructura que se defina. Por lo que, de compartirte los principales roles de un AI CoE, ahora te comparto los 3 modelos organizativos más populares:
| Modelo | Descripción |
|---|---|
| CoE de la Función de Negocio | El CoE está integrado en un departamento específico (ej. Marketing o Finanzas) y se enfoca en problemas de negocio particulares |
| CoE de la Función de Tecnología | El CoE reside dentro del departamento de TI y se enfoca en habilitar las capacidades técnicas y de infraestructura de la IA. |
| CoE Híbrido/Federado | El CoE es una entidad independiente que reporta a un alto nivel de la organización (ej. CTO, CDO) y colabora con todas las unidades de negocio. |
En lo personal, siempre recomiendo que las organizaciones opten por CoEs Híbridos/Federados. Pero, también es entendible que algunas organizaciones opten por comenzar con un CoE de Función y luego lo evolucionen a uno tipo Federado.
Ahora ¿Cómo se construye o implementa un Centro de Excelencia de IA?
Por lo general la implementación de un CoE sigue los siguientes pasos, sin embargo, recuerda que esto debe adaptarse al contexto de la organización:
- Fase 1: Preparación y Diseño. Aquí se define el propósito, el alcance y los objetivos del CoE. Se busca el patrocinio ejecutivo y se garantiza la asignación del presupuesto. Además, se diseña la estructura organizativa y se define el modelo de gobernanza.
- Fase 2: Gobernanza y Ética. Aquí se definen las políticas sobre datos, seguridad y transparencia.
- Fase 3: Definición de Estructura. Aquí se define el equipo Multidisciplinario que hará parte del CoE.
- Fase 4: Lanzamiento y Pilotos. Aquí se socializa el lanzamiento oficial del CoE en la organización y se identifican y ejecutan 1-2 proyectos piloto (PoC) con alto impacto para demostrar el valor.
- Fase 5: Expansión y Escalamiento. Aquí se comienza a formalizar la metodología de trabajo del CoE y sus servicios, se lanza un programa de capacitación para toda la organización y se promocionan los casos de éxito para fomentar la adopción en otras unidades.
- Fase 6: Optimización y Madurez. Aquí se comienza a medir y optimizar continuamente el rendimiento del CoE, se muestra el impacto del CoE en los Okr y KPIs de negocio, clientes y cultura, se incorporan nuevas tecnologías y casos de uso avanzados y se transformar el CoE en un centro de conocimiento y mentoría para toda la organización.
Recuerda que estas fases no están ni deben estar escritas sobre piedra, por lo que cada debe hacerle ajustes según su contexto.
Algo fundamental en toda implementación del CoE será la definición de su modelo de Gobernanza. Por lo que debes saber que existen 3 modelos de gobernanza, el cual ninguno es ni bueno ni malo, solo que debes escoger el que mejor se acomode a la organización. Aquí te comparto los 3 modelos de gobernanza de un CoE:
| Modelo | Estilo |
|---|---|
| Modelo Centralizado | El AI CoE tiene control total sobre todos los proyectos de IA. Es ideal para organizaciones que están empezando y necesitan un control estricto para garantizar la calidad y el cumplimiento. |
| Modelo Descentralizado | Cada unidad de negocio tiene su propio equipo de IA. Este modelo favorece la agilidad y la especialización, pero puede llevar a la duplicación de esfuerzos y a una falta de estandarización. |
| Modelo Híbrido | El AI CoE establece las políticas y los estándares (gobernanza centralizada), pero la implementación y ejecución de los proyectos se deja a los equipos de las unidades de negocio (implementación descentralizada). Este es el modelo más común y eficaz. |
Y como en toda implementación, te aseguro que te vas a encontrar con desafíos. Por lo que aquí te comparto los principales que ya he identificado:
- Resistencia cultural: Los empleados y líderes pueden mostrar resistencia a los cambios.
- Falta de datos de calidad: La falta de datos limpios, organizados y accesibles es un obstáculo común.
- Falta de talento: Dificultad para encontrar y retener perfiles especializados.
- Expectativas no realistas: Los stakeholders esperan resultados rápidos y masivos sin entender la complejidad de la IA.
- Falta de apoyo ejecutivo: Sin un patrocinio fuerte de la alta dirección, el CoE puede perder relevancia.
Y para finalizar, como en todos mis posts, te invito a no cometer los siguientes errores:
- Ver el CoE solo como un laboratorio técnico.
- No invertir en cultura y talento.
- Enfocarse solo en tecnología.
- Falta de métricas claras.
En conclusión, el Centro de excelencia de IA no es un lujo, es una necesidad para quienes buscan escalar la IA más allá de pilotos dispersos. ya que este, se convierte en un habilitador de la transformación digital, un aliado de la agilidad empresarial y un motor para integrar la IA en los flujos de valor de la organización.
Por lo que recuerda:
«La IA no escala por sí sola. Se necesita un modelo organizacional que la potencie, la ordene y la alinee con los objetivos de negocio. Ese modelo es el Centro de excelencia de IA.»
Mi querido amigo lector una vez más, gracias por tu tiempo.
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Lecturas Recomendadas
- The Digital Transformation Playbook: Rethink Your Business for the Digital Age – (David L. Rogers): Guía práctica que ayuda a las empresas a repensar cinco dimensiones esenciales (clientes, competencia, datos, innovación y valor). Incluye casos de estudio, marcos y ejercicios para diseñar estrategias de transformación digital. (Ver más)
- 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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2 respuestas a «Centro de excelencia de IA: el secreto para escalar la inteligencia artificial en la organización. (IA CoE)»