Centro de excelencia de IA: el secreto para escalar la inteligencia artificial en la organización. (IA CoE)
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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El Mapa y la evaluación de madurez digital. Piezas claves del inicio del viaje de Transformación digital
¿Está la empresa realmente lista para iniciar un viaje o proceso de Transformación Digital? Esta, mi querido amigo lector, es la primera pregunta que toda organización debe responder, después de tomar la decisión de iniciar un proceso de Transformación Digital y de definir su propósito. Dado que, la respuesta a esta pregunta evita que la empresa invierta en tecnologías o proyectos que no están alineados con sus necesidades o capacidades.
Y es que, el viaje de transformación digital no comienza con la simple implementación de una tecnología, realmente comienza con la obtención del resultado de la madurez digital de la organización. Resultado con el que se construye el Mapa de Madurez Digital. El cual, te da una hoja de ruta clara y realista que evita que el viaje de transformación digital pueda ser desordenado, costoso y, lo más probable, que no tenga éxito.
De ahí que, en este post, quiero compartir contigo el cómo se construye un mapa de madurez, a partir de una evaluación de madurez digital, para responder así la pregunta: ¿estamos preparados para iniciar un viaje de Transformación Digital?
Y es que, más que solo responder solo esa pregunta, es fundamental realizar un mapa y una evaluación de madurez digital antes de iniciar una transformación digital por las siguientes razones:
Para Medir el progreso: Ya que, sirve como un punto de partida para medir el éxito y el retorno de la inversión (ROI) a medida que avanza la transformación.
Obtener un Diagnóstico preciso. Lo que permite saber dónde está la empresa realmente, evitando suposiciones y decisiones basadas en intuiciones.
Para Evitar fallos. Ya que ayuda a identificar y mitigar riesgos. Por ejemplo, una empresa puede invertir en una nueva tecnología sin tener la cultura o el personal capacitado para usarla, lo que lleva al fracaso del proyecto.
Para la optimización de recursos. Dado que permite priorizar las inversiones de manera estratégica, asignando recursos a las áreas que más lo necesitan y donde tendrán mayor impacto.
Para crear un Hoja de ruta clara. La cual proporciona un plan de acción concreto y paso a paso para la transformación, asegurando que se avance de forma ordenada y coherente. Sin este diagnóstico, el proceso podría ser caótico y desorganizado.
Ahora, para empezar como te comenté en el párrafo anterior, siempre debemos hacer primerola evaluación de madurez digital. Esta puede hacerse de dos formas:
Con un modelo de madurez digital reconocido, acorde al contexto y/o tipo de industria, entre los que se tienen:
Modelo
Que Evalúa
Deloitte Digital Maturity Model (DMM)
Evalúa la madurez digital de organizaciones a través de dimensiones como cliente, estrategia, tecnología, operaciones, cultura y talento.
Supplyframe Digital Maturity Model
Aplicado al sector manufacturero global, modelo de 5 niveles que permite evaluar estructura, talento, tecnología, etc.
TM Forum Digital Maturity Model Toolkit
Herramienta práctica para medir madurez digital con KPIs, dimensiones estratégicas, aplicable especialmente a operadores de telecomunicaciones o servicios digitales
Con un modelo de madurez Ad hoc, el cual se construye específicamente para la empresa.
Eso sí, independientemente del tipo de evaluación que se tome, la evaluación de madurez digital debe medir el nivel de preparación de una organización para la transformación digital en dimensiones clave, como:
Dimensión
Objetivo
Pregunta a responder
Estrategia y Liderazgo
Medir si la visión digital está alineada con los objetivos de negocio y si existe un liderazgo comprometido con la transformación.
¿Existe una visión clara y un liderazgo comprometido con la Transformación?
Tecnología y Datos
Medir e identificar la infraestructura tecnológica actual, el uso de software, la seguridad de los datos, y la adopción de nuevas herramientas.
¿La infraestructura tecnológica es robusta y escalable? ¿Se utilizan los datos para la toma de decisiones?
Personas y Cultura
Evaluar la capacitación del personal, su resistencia al cambio, y la cultura de innovación dentro de la empresa.
¿La cultura de la empresa fomenta la innovación y el aprendizaje? ¿El personal tiene las habilidades digitales necesarias?
Procesos y Operaciones
Analizar la eficiencia y la digitalización de los flujos de trabajo internos y externos.
¿Los procesos de negocio están digitalizados y/o automatizados y que tan ágiles son?
Experiencia del Cliente
Analizar la experiencia que recibe el cliente en cada interacción con l organización.
¿Existen y/o se utilizan los canales digitales para interactuar y mejorar la experiencia de los clientes?
Aunque los métodos pueden variar, generalmente se sigue un proceso estructurado para obtener un diagnóstico completo como este:
Definir los objetivos y el alcance. Antes de comenzar, es crucial establecer qué se quiere lograr con la evaluación. ¿El objetivo es mejorar la experiencia del cliente? ¿Reducir costos operativos? ¿Aumentar la eficiencia de los procesos internos? Además, se debe definir el alcance de la evaluación: ¿Se evaluará toda la empresa o solo un departamento específico (por ejemplo, marketing o recursos humanos)?
Elegir el marco o modelo de madurez.
Recopilar datos. Esta es la fase de investigación. Se utilizan diversas herramientas para obtener la información necesaria como:
Actividad
Acción
Encuestas y cuestionarios
Se diseñan preguntas específicas para cada dimensión del modelo de madurez. Estas preguntas pueden ser respondidas por empleados de diferentes niveles y departamentos
Entrevistas
Se realizan entrevistas con líderes y empleados clave para obtener una visión más profunda sobre la cultura, los desafíos y las oportunidades.
Análisis de datos internos
Se revisan métricas sobre el uso de tecnologías, el rendimiento de los procesos digitales y otros datos relevantes
Benchmarking
En algunos casos, se compara el desempeño de la empresa con el de la competencia o con estándares de la industria para identificar brechas.
Analizar los resultados. Una vez que se han recopilado todos los datos, se analizan para determinar el nivel de madurez digital de la empresa en cada una de las dimensiones evaluadas. Los resultados se puntúan para identificar las fortalezas (áreas en las que la empresa está avanzada) y las debilidades (áreas que requieren mejoras).
Crear el mapa de madurez y un plan de acción. El análisis de los resultados se plasma en el mapa de madurez digital. Este mapa visual muestra el estado actual de la empresa y sirve de base para desarrollar una hoja de ruta. Para esto, se utiliza una herramienta gráfica (como un gráfico de radar o una tabla de puntajes) para visualizar las puntuaciones. El gráfico de radar es particularmente útil porque permite ver de un vistazo qué tan balanceado está el nivel de madurez en las diferentes dimensiones.
Interpretar el mapa: Una vez creado, el mapa debe ser analizado para identificar las brechas entre el estado actual y el deseado. Esto se conoce como «mapa de brechas» o «gap analysis».
Para darte una idea de cómo queda, imagina una empresa de manufactura que realizó una evaluación y obtuvo los siguientes resultados:
Dimensión
Puntuación (1-5)
Nivel de Madurez
Estrategia y Liderazgo
2.5
Emergente
Cultura y Personas
2.0
Inicial
Tecnología y Datos
3.5
Estratégico
Procesos y Operaciones
3.0
Estratégico
Experiencia del Cliente
1.5
Inicial
Ahora, a partir de la tabla se crea un gráfico como este:
Análisis del ejemplo:
El mapa muestra que la empresa tiene un nivel de madurez relativamente alto en Tecnología y Procesos, lo que indica que han invertido en infraestructura y automatización.
Sin embargo, el nivel de madurez en Cultura y Personas y Experiencia del Cliente es muy bajo. Esto sugiere que, aunque tienen la tecnología, no tienen la cultura de innovación ni la capacitación para usarla de manera efectiva, y que no están aprovechando los canales digitales para interactuar con sus clientes.
Este mapa sirve como una guía clara para la dirección, indicándoles que sus próximos esfuerzos de transformación digital deben centrarse en la capacitación del personal, la adopción de una cultura de cambio y la mejora de la experiencia digital del cliente.
Finalmente, se crea un plan de acción con pasos concretos para avanzar. Este plan debe incluir:
Iniciativas priorizadas: Qué proyectos digitales se deben abordar primero con su respectivo presupuesto.
Asignación de recursos: Quiénes serán los responsables y qué recursos se necesitarán.
Métricas de éxito: Cómo se medirá el progreso y el retorno de la inversión (ROI).
Como vez, un viaje de transformación digital requiere orden, planificación, recursos, compromiso y mucho esfuerzo por parte de toda la organización. Por lo que no es algo que se deba tomar a la ligera si queremos obtener verdaderos resultados. Un buen acompañamiento que se involucre en todo el proceso es crucial por lo que uno que solo venga a decirte que hacer no sirve.
Y si bien este post fue solo la punta del iceberg de todo lo que se hace en el inicio del viaja, espero tengas las cosas un poco más claras y puedas tomar mejores decisiones.
Mi querido amigo lector, disculpa por lo extenso y una vez más, gracias por tu tiempo.
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VMO e IA: la alianza estratégica para maximizar el valor empresarial
En el contexto de cuando la Agilidad era el boom, en las organizaciones a nivel de liderazgo, siempre se hicieron las mismas preguntas. Preguntas que iban desde ¿cómo se cuánto valor realmente está generando x o y iniciativa/proyecto? hasta ¿cómo se cuál es el impacto real de x o y iniciativa/proyecto en la estrategia organizacional? Y aunque siempre se han sabido las respuestas, desafortunadamente en muchas organizaciones, gracias a tanto humo que se vendió, nuca llegaron a conocerlas…
Solo a modo de spoiler, sobre todo porque no es el propósito de esté post, el darte las respuestas a dichas preguntas, déjame decirte que en aquellas organizaciones que han hecho o están haciendo correctamente su viaje de transformación (o evolución como prefieren muchos decirle), entra en juego la Value Management Office (VMO), que, en la actualidad, potenciada por la IA, se convierte en un habilitador clave de la estrategia, conectando la visión estratégica, el valor generado y medible con las inversiones. De modo que esto se vea reflejado en resultados de negocio.
Y es que, tradicionalmente, la VMO se enfocaba en garantizar que las iniciativas estratégicas generaran valor y que además este se midiera a lo largo del tiempo. Pero ahora, en la era digital o era de la IA, esto se amplifica. Dado que la Inteligencia Artificial aporta datos en tiempo real, predicciones más precisas y una visión integral para guiar las decisiones de inversión.
De ahí que, en este post, quiero compartir contigo, ¿Qué es la VMO en la era de la IA?, cómo funciona y qué beneficios trae al mundo empresarial. Al final, tendrás claridad sobre cómo combinar y por ende potenciar la VMO con la IA para crear organizaciones más ágiles, inteligentes y enfocadas en resultados.
Para empezar, veamos ¿Qué es la VMO y cómo se potencia con IA?
La Value Management Office (VMO) es el área o práctica encargada de gestionar la creación y medición del valor en la organización. Motivo por el cual, su objetivo principal es maximizar el valor generado por los proyectos/iniciativas, alineándolos con los objetivos de negocio de la organización. Motivo por el cual, la VMO se enfoca en la optimización de recursos, la innovación y la entrega de valor a los clientes.
Dentro de las principales funciones de una VMO tenemos:
Medir y reportar el valor generado: Implementando métricas y reportes para medir el impacto de los proyectos y la cartera en su conjunto.
Alinear la cartera de proyectos con la estrategia: Asegurando que cada proyecto contribuya de manera significativa a los objetivos estratégicos de la organización.
Optimizar el flujo de valor: Identificando y eliminando cuellos de botella en los procesos, mejorando la eficiencia y reduciendo los tiempos de entrega.
Gestionar el riesgo: Evaluando y mitigando los riesgos asociados a los proyectos, protegiendo las inversiones de la organización.
Promover la cultura de mejora continua: Fomentando una cultura de innovación y mejora en toda la organización.
Ahora ¿Cómo podemos potenciar la VMO con la IA?
Definiendo métricas de valor claras. Establece indicadores que midan impacto real en negocio, cliente y cultura.
Digitalizar y centralizar datos apalancados en un modelo de gobierno y gestión de los datos que sirva de base para contar con un repositorio único y para alimentar la IA con información confiable.
Implementar un modelo de Gobierno de la IA. El cual garantice los procesos, estándares y prácticas de seguridad ante sesgos, manipulación y uso de la IA entre otros.
Aplicar IA en análisis predictivo. Usa modelos de aprendizaje automático que anticipen riesgos, costos y retornos de proyectos.
Integrar VMO con OKRs y flujos de valor. Conecta métricas estratégicas con resultados operativos.
Iterar y ajustar en ciclos ágiles. La VMO debe evolucionar continuamente junto con la organización.
Como siempre te digo en cada uno de mis posts, esto es solo un abre bocas, ya que debe ser ajustado y/o complementado según el contexto de cada organización. Sin embargo, cuando la VMO se integra con la IA de manera estratégica se logra:
Conocer el impacto de cada iniciativa en la estrategia, basado en un monitoreo en tiempo real
Predecir riesgos y retornos con modelos analíticos.
Priorizar proyectos/iniciativas basándose en datos y no en percepciones.
Conectar OKRs y flujos de valor con la estrategia corporativa.
Apalancar una cultura Data-Driven.
Optimizar las inversiones a nivel organizacional.
Todo esto sin duda se traduce en los siguientes beneficios estratégicos:
Beneficio
Gracias a
Impacto
Visibilidad total del valor
Datos claros sobre impacto en negocio, clientes y cultura
Control sobre creación de valor
Decisiones más rápidas y acertadas
Predicciones basadas en datos, no en intuición.
Mayor precisión y velocidad
Priorización dinámica
La capacidad de ajustar portafolios en tiempo real.
Proyectos alineados a objetivos
Optimización de recursos
Inversiones concentradas en iniciativas de alto retorno.
Uso eficiente y rentable
Alineación estratégica
La conexión entre estrategia corporativa, proyectos y resultados.
Estrategia conectada con ejecución
Eso sí, evita los siguientes errores en el proceso:
Ver la VMO solo como control financiero. Dado que, si se hace, esta pierde poder estratégico.
No integrar datos de calidad. Dado que, la IA solo funciona si la información es confiable.
Enfocarse en outputs y no en outcomes. Dado que. lo importante no es entregar, sino generar impacto.
Ignorar la cultura organizacional. Dado que, sin liderazgo y compromiso, la VMO no se consolida.
Recuerda: La combinación de VMO e IA no es solo una evolución operativa, es un cambio en la forma de gestionar la estrategia. Dado que esta combinación permite conectar la transformación digital, la agilidad empresarial y la gestión del valor en un mismo marco. Y así, de esta manera, las empresas no solo invierten en tecnología, sino que garantizan que cada inversión se traduzca en valor real y sostenible.
«La VMO en la era de la IA es la brújula que asegura que la transformación digital genere resultados tangibles. Maximizando el valor estratégico en cada decisión.»
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Deconstruyendo Paradigmas versión extendida (Deep Dive)
Un espacio exclusivo para complementar la publicación de mi Newsletter en LinkedIn. Aquí encontrarás análisis profundos, frameworks accionables y perspectivas estratégicas sobre Inteligencia Artificial, Enterprise Agility, liderazgo y modelos operativos, diseñados para ayudar a los ejecutivos a tomar mejores decisiones y generar resultados sostenibles.
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La ley de retornos acelerados en la adopción empresarial de la IA
Mi querido amigo lector, ¿sabías que la adopción de IA en una organización no es y no debería ser lineal? Así es, ya que, a diferencia de otras tecnologías, los resultados inicialesgeneran datos, aprendizajes y capacidades que alimentan los siguientes proyectos,creando un ciclo de crecimiento exponencial.
Por eso, aunque parezca mentira, todavía hay algunas organizaciones que están retrasando la adopción de la IA y otras están implementando o adoptando la IA incorrecta y de la forma incorrecta. Así es mi querido amigo lector, esa es una realidad latente en muchas organizaciones que puede significar perder no solo oportunidades actuales, sino también las ventajas acumuladas del futuro.
De ahí que, en este post, aprenderás qué significa la ley de retornos acelerados, cómo se aplica en la IA y qué pasos seguir para maximizar el retorno de tus proyectos de inteligencia artificial.
Para empezar, veamos ¿Qué es la ley de retornos acelerados en la adopción de la IA?
La ley de retornos acelerados se basa en el principio de que la innovación tecnológica crece de manera exponencial, no lineal. Y en el caso de la IA:
Cada implementación genera más datos.
Esos datos mejoran la calidad de los modelos.
Modelos más precisos impulsan mejores decisiones.
Esas decisiones generan nuevas oportunidades de innovación.
Por lo que esa es la lógica detrás de la ley de retornos acelerados en la adopción empresarial de la IA: las empresas que empiezan antes y lo hacen de la manera correcta, no solo ganan ventaja, la multiplican con el tiempo.
Para muestra un botón: Si Una fintech que adopta IA para detectar fraudes (Esto no es IA Generativa, es IA específica bajo aprendizaje autónomo) no solo reduce pérdidas, sino que también entrena a sus sistemas con millones de transacciones, creando un círculo virtuoso de mejora continua.
Ahora, ¿Cuáles son los Pasos para maximizar el retorno en la adopción de IA?
Empieza pronto, aunque sea en pequeño. Cada piloto genera datos y aprendizaje valioso.
Elige casos de uso estratégicos. Selecciona proyectos de alto impacto y visibilidad en la organización.
Mide el retorno desde el inicio. Define Okr y KPIs claros: ahorro, ingresos, satisfacción del cliente, velocidad de respuesta, etc.
Crea una base sólida de datos. La calidad y gobernanza de datos son esenciales para acelerar retornos.
Crea un sistema de Gobierno de IA. El cual garantice los procesos, estándares y prácticas de seguridad ante sesgos, manipulación y uso de la IA entre otros.
Escala con visión corporativa. No te quedes en pilotos: integra IA en los flujos de valor y la estrategia global.
Ahora, si me preguntas, ¿cuáles serían los posibles beneficios de tener un enfoque de retorno acelerado de la IA?, te puedo mencionar algunos:
Beneficio
Dado que.
Impacto en la empresa
Aprendizaje acumulativo
Cada proyecto mejora los siguientes.
Modelos cada vez más precisos
Ventaja competitiva creciente
La brecha con los competidores se amplía con el tiempo.
Brecha creciente con rezagados
Mayor eficiencia en inversiones
El costo de implementar nuevas soluciones baja a medida que la organización madura.
Menores costos futuros
Escalabilidad con sentido, regulación y confianza
Los pilotos exitosos se convierten en plataformas corporativas guiadas por el sistema de gobernanza de la IA
De pilotos a estrategia global
Innovación continua
La IA abre puertas a modelos de negocio antes impensados.
Nuevos productos y servicios
Y para no perder estos benéficos recuerda que muchos ya están cometiendo estos errores:
Esperar a que la IA madure más. Ojo, quienes adoptan tarde, lo que no es y/o mal, llegan con desventaja acumulada.
Falta de medición de retorno. Pasó con la agilidad y que no te pase con la IA. Sin métricas, la IA parece un gasto, no una inversión. Al igual como muchos vieron la agilidad y nunca vieron los resultados esperados.
Implementar IA sin cultura ágil. Ya que, sin iteración, los retornos no se aceleran.
Ver la IA como proyecto único. La clave es construir un portafolio de casos de uso que se retroalimentan.
Implementar IA Generativa sin analizar si lo que se necesita es una especifica. No es implementar o adoptar lo que está de moda sino lo que verdaderamente genera valor para la organización.
Y es que, la ley de retornos acelerados demuestra que la adopción empresarial de la IA no puede esperar. Integrarla pronto en la estrategia de transformación digital y agilidad empresarial garantiza que cada paso sume al siguiente, multiplicando beneficios a largo plazo.
Por lo que recuerda:
«En la era de la IA, la ventaja no está solo en usar la IA, sino en empezar antes y aprender más rápido que los demás.»
Mi querido amigo lector una vez más, gracias por tu tiempo.
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Si Conoces de algún evento sobre tecnología, agilidad o inteligencia artificial que se vaya a realizar, escríbeme a: hernanhurtado@lapiraguadigital.com
Cómo crear un Roadmap de implementación de Inteligencia Artificial paso a paso
¿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 roadmapestratégico. 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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Machine Learning y Deep Learning: guía simple para líderes no técnicos
Muchos líderes empresariales usan estos términos como sinónimos, pero en realidad no lo son. Entender las diferencias es clave para tomar mejores decisiones y evitar caer en la moda tecnológica sin rumbo.
Y es que, mi querido amigo lector, en el mundo empresarial actual, conceptos como Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial aparecen en presentaciones, estrategias y reuniones de directorio. Sin embargo, la confusión es común, se usan de manera intercambiable, generando expectativas irreales y decisiones poco estratégicas.
De ahí, que, en este post quiero explicarte de forma clara qué significa cada término, cómo se relacionan entre sí y, sobre todo, qué impacto tienen en los negocios. Al final, sabrás identificar las diferencias y aplicarlas de manera práctica en tu organización.
Para empezar, veamos ¿Qué son Machine Learning y Deep Learning?
ELMachine Learning (ML): Es un subconjunto de la IA. Y podríamos decir que son algoritmos que analizan y aprenden de los datos, para luego hacer una predicción. Un punto interesante de estos es que mejoran su desempeño con el tiempo sin ser programados explícitamente. Entonces, en lugar de codificar manualmente las rutinas de software con un conjunto específico de instrucciones para realizar una tarea en particular, la máquina se «entrena» utilizando grandes cantidades de datos y algoritmos que le dan la capacidad de aprender a realizar la tarea.
El ML (Machine Learning) también es conocido como aprendizaje automático, el cual está basado en el aprendizaje supervisado. En el cual, el algoritmo aprende con un conjunto de datos etiquetados, proporcionando una clave de respuesta que el algoritmo puede usar para evaluar su precisión en los datos de entrenamiento. Es decir, sus respuestas se basan en las etiquetas que encuentra en los datos con los cuales fue entrenado.
El Deep Learning (DL): Es un subconjunto del ML el cual utiliza redes neuronales artificiales profundas para resolver problemas complejos como visión por computadora, lenguaje natural o reconocimiento de voz. En este subconjunto extisten varios tipos de aprendizaje para el algoritmo, dentro de los que están:
Semisupervisado, el algoritmo es entrenado con un conjunto de datos etiquetados y no etiquetados. Este método es particularmente útil cuando la extracción de características relevantes de los datos es difícil, y etiquetar ejemplos es una tarea que requiere mucho tiempo para los expertos.
No supervisado, el algoritmo es entrenado con un conjunto de datos no etiquetados y sin instrucciones explícitas sobre qué hacer con él. Es decir, el conjunto de datos de entrenamiento es una colección de ejemplos sin un resultado deseado específico o una respuesta correcta. Por lo que, dependiendo del problema, el algoritmo puede organizar los datos de diferentes maneras: Por Agrupación, por Detección de anomalías, por, Asociación o por Autocodificadores. (de estos conceptos te hablaré en otro post)
Aprendizaje por refuerzo, aquí los algoritmos intentan encontrar la forma óptima de lograr un objetivo en particular o mejorar el rendimiento en una tarea específica. A medida que el algoritmo realiza una acción que va hacia la meta, recibe una recompensa. Por lo que el objetivo general del algoritmo es predecir el mejor paso a seguir para ganar la mayor recompensa final.
Como pudiste ver, al igual que los seres humanos, cada algoritmo aprende de manera diferente. Pero con la diversidad de enfoques disponibles, solo es cuestión de elegir el que más conviene según el contexto.
Ahora, de seguro te preguntaras porque es importante tener estos conceptos claros, bueno te comento primero que todo que es porque implementar IA en una organización va más allá de que sus colaboradores uses ChatGpt, Gemini o Copilot. Y porque te lo digo, bueno en los siguientes cuadros lo verás:
Beneficios de Usar Machine Learning y Deep Learning
Impacto
Predicción precisa
Anticipar demanda, fraudes o tendencias de mercado.
Personalización en tiempo real
Experiencias únicas para cada cliente
Automatización de procesos complejos
Desde mantenimiento predictivo hasta diagnóstico médico.
Innovación acelerada
Nuevos productos y servicios basados en datos.
Escalabilidad
Aprendizaje constante que crece con el volumen de información.
Tecnología
Uso típico en empresas
Beneficio clave
Machine Learning
Predicción de demanda, segmentación de clientes, entre otras.
Decisiones basadas en datos
Deep Learning
Análisis de imágenes, voz, lenguaje natural
Soluciones avanzadas y disruptivas
Y si te preguntas ¿Cómo aplicar Machine Learning y Deep Learning en tu empresa? bueno, como siempre te dejo aquí una serie de sencillos pasos el cual como siempre te digo, debes adecuarlo a tu contexto:
Evalúa la disponibilidad y calidad de los datos. Ya que tanto ML como DL requieren grandes volúmenes de datos de calidad.
Selecciona la técnica adecuada.
ML → útil para análisis predictivo y clasificación.
DL → ideal para procesamiento de lenguaje, imágenes y voz.
Haz pilotos pequeños y medibles. Implementa pruebas en áreas estratégicas antes de escalar.
Integra la solución en la cultura ágil. El valor surge cuando los equipos humanos utilizan los resultados para mejorar decisiones.
Como vez, esto es aplicar IA al negocio y va más allá de ChatGpt, Gemini o Copilot, esto es IA pura de gran valor en la organización. Eso sí, evita a toda costa los siguientes errores:
Confundir términos.
Llamar “IA” a todo proyecto tecnológico.
Sobreestimar capacidades. Esto es pensar que el ML/DL resuelve cualquier problema automáticamente.
Falta de datos de calidad. Ya que, sin datos confiables, ningún modelo no funciona correctamente.
Falta de visión estratégica. Esto es crucial en todo proyecto de implementación de IA, ya que ni el ML/DL, ni ningún proyecto de IA, se debe implementar como moda. Su implementación siempre debe ser como motor de negocio.
No aplicar un modelo de gobernanza para la IA
NO aplicar gestión del cambio
Recuerda: integrar Machine Learning y Deep Learning no solo es un desafío tecnológico, es todo un desafío organizacional. Y cuando estos se alinean con la agilidad empresarial, permiten que los equipos:
Respondan más rápido a cambios de mercado.
Usen insights predictivos para diseñar soluciones innovadoras.
Escalen iniciativas con foco en los flujos de valor y no solo en la tecnología.
Así, las empresas no solo experimentan con IA, sino que la convierten en una ventaja competitiva sostenible. Por lo que entender la diferencia entre Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia ArtificialGenerativa, es el primer paso para aprovechar su verdadero potencial.
«Solo cuando se aplican con visión estratégica, estos conceptos dejan de ser moda para convertirse en motores de transformación.»
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El mapa de la Transformación digital con IA: de la visión a la acción
¿Sabías que, según Gartner, más del 70% de los proyectos de transformación digital no alcanzan sus objetivos? Así es, ¿Y sabes cual es el principal motivo? además de ser vistos como un proyecto y no como un proceso, estos carecen de un propósito, una hoja de ruta clara y del motor correcto para impulsarla.
Y es que, en la actualidad, ese motor que no solo impulsa la Transformación digital, sino que es un fuerte conector entre el propósito, la estrategia, la hoja de ruta y la cultura es la IA. Así es, así como la transformación digital y la adopción de la IA ya no son opcionales, tampoco lo es, conectarlas entre sí. Ya que esta amalgama, es la fuente de energía que mueve el motor que impulsa a la organización a sobrevivir en la economía actual. Sin duda todo un desafío organizacional, el cual debe ser afrontado con un enfoque estratégico e inteligente.
Ahora, toda organización que realiza un viaje de transformación digital de manera estratégica y ganadora recorre un mapa que lo guía hacia la consecución de sus objetivos y por ende, en camino hacia su propósito. Motivo por el cual, en este post, quiero compartir contigo, el mapa de la transformación digital impulsada por IA, con sus etapas clave, beneficios y errores a evitar. Al final, tendrás una guía práctica para trazar el camino en tu organización hacia un modelo ágil, innovador y competitivo.
Para empezar, veamos entonces como es un mapa clásico (digo clásico porque este luego debe ser adaptado a cada contexto) de transformación digital impulsado por la IA:
Definición del propósito de la Transformación. El cual debe marca siempre hacia donde debe ir el viaje y estar presente en las distintas conversaciones estratégicas y tácticas. Recuerda el propósito no es implementar o adoptar la IA, el propósito parte de la idea de ser una organización que pueda afrontar los desafíos actuales de manera ágil y resiliente.
Definición de los objetivos estratégicos de la Transformación. Tener un propósito por sí solo no basta para saber que vamos por el camino correcto. Medir el resultado de cada paso es crucial para saber si debemos ajustar la estrategia y/o las acciones a realizar. No olvides que no son objetivos relacionados con las IA. Son objetivos relacionados con el viaje de transformación los cuales está relacionados con los estratégicos.
Diagnóstico inicial. Saber de dónde partimos es clave para saber a dónde queremos llegar, por lo que evaluar la madurez digital, la cultura organizacional y calidad de los datos, nos dará inputs claves a la hora de definir la estrategia del viaje de transformación. De esta forma sabrás en donde puedes apalancarte mejor con la IA.
Definición de la visión estratégica. Establecer cómo la IA y las acciones a tomar en el viaje de transformación contribuyen a alcanzar los objetivos corporativos. Es el start del motor del viaje y el input principal para la estrategia de gestión del cambio.
Selección de casos de uso prioritarios. Como la transformación digital es un viaje y no una explosión tipo big bang, la adopción de la IA tampoco lo es, por lo que se debe empezar su adopción por un piloto que cuente con casos de uso de alto impacto y prioritarios para la estrategia corporativa.
Implementación ágil de pilotosapalancados en la IA. Por ser pilotos, deben ser experimentos en pequeña escala, pero de gran impacto, a los cuales se les debe medir sus resultados y ajustarlo lo que sea necesario antes de pensar en escalarlos al resto de la organización.
Escalado, Gobernanza y Estrategia de Gestión del cambio. Extender o escala la IA a toda la organización debe hacerse con responsabilidad y con criterios claros de gobierno de IA. Además de contar con una buena estrategia de gestión del cambio que involucre a toda la organización y que tenga presente los pilares de la cultura actual y los de la cultura que ha de ser promovida.
Cultura de aprendizaje continuo. Algo que nuca se debe olvidar, es el hecho de que la transformación no termina, es un viaje, es una evolución constante que se apalanca culturalmente con cada avance tecnológico.
Como te comenté en el párrafo anterior, este mapa por así decirlo debe ser ajustado a cada contexto organizacional con el objetivo de complementarlo.
Ahora dentro de los beneficios que actualmente encontramos por tener un mapa de transformación digital impulsado por la IA tenemos:
Beneficio
Mediante
Impacto
Conexión entre el Propósito, la Hoja de ruta, la estrategia y la Cultura
Puntos de unión acelerados por la IA
Una Transformación digital con un camino claro a seguir
Toma de decisiones inteligentes
Insights que reducen riesgos.
Menor incertidumbre
Habilitación de la Agilidad organizacional mediante una cultura Data-Driven
Cambios guiados por datos
Capacidad de adaptación constante
Innovación continua
Nuevas soluciones basadas en datos predictivos.
Productos, servicios y modelos de negocio disruptivos
Algunos errores que debes evitar en el viaje de transformación impulsado por IA:
Confundir digitalización con transformación.
Implementar IA sin estrategia y sin conexión con la cultura y el propósito de la transformación.
Ignorar el cambio cultural.
Subestimar la ética y la seguridad de datos.
Confundir uso de ChatGpt o Gemini con adopción de IA.
No implementar un modelo de gobierno para la IA
Recuerda: No se trata de seguir tendencias, sino de construir una hoja de ruta clara que alinee: propósito, estrategia, hoja de ruta, cultura y adopción de IA.
«El verdadero cambio ocurre cuando IA, transformación digital y agilidad convergen para crear organizaciones inteligentes, resilientes y centradas en el cliente.»
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