¿Qué hacen de manera diferente las empresas con proyectos piloto de IA exitosos?

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Aunque la era de la IA apenas empieza, hemos descubierto que hay cinco capacidades que ya destacan en las organizaciones que han logrado retornos medibles gracias a la IA. A continuación, describimos cómo se aplican en la práctica.

1. AGILIDAD ESTRATÉGICA

Los líderes que sobresalen en esta dimensión priorizan las opciones sobre los planes rígidos y escanean proactivamente las disrupciones antes de que descarrilen el progreso. Se enfocan en el valor empresarial en lugar de la novedad, evitan las trampas de los costos hundidos y equilibran el tiempo con la velocidad.

Por el contrario, quienes no alcanzan este nivel elaboran planes lineales sin reconocer la incertidumbre, defienden el trabajo principalmente por las inversiones previas y seleccionan herramientas sin relacionarlas con objetivos más amplios.

Los líderes que piensan en aplicar este comportamiento a su estrategia de IA deben preguntarse: ¿Tenemos criterios claros sobre cuándo cambiar nuestra estrategia, o estamos atrapados en planes que quizá ya no nos sirven?

2. CENTRALIDAD EN EL SER HUMANO

Los líderes fuertes en esta dimensión reconocen que la confianza establece el límite de velocidad para la adopción de la IA. No enmarcan los esfuerzos como una oposición entre los seres humanos y la IA. En su lugar, se preguntan: «¿Cómo puede la IA hacer mejores a los humanos?» Diseñan el cambio con las personas, no para ellas; modelan el uso de la IA personalmente; y construyen seguridad psicológica a través de la empatía y los bucles de retroalimentación.

Por el contrario, los líderes que se quedan cortos implementan cambios de arriba hacia abajo con poca participación, enmarcan la IA principalmente como una herramienta para impulsar la eficiencia en lugar de elevar la contribución, y culpan a los demás en lugar de revisar sus propios enfoques.

Los líderes que deseen aprovecharla para desarrollar su estrategia de IA deben preguntarse: ¿Estamos abordando activamente los temores de los empleados en torno a la tecnología y generando confianza a medida que implementamos proyectos piloto, o estamos dando por sentado que la adopción se producirá por sí sola?

3. CURIOSIDAD APLICADA

Los líderes que demuestran este comportamiento combinan el escaneo sistemático con la experimentación disciplinada en un esfuerzo por descubrir la mejor manera de aprender y evaluar de manera efectiva. Ejecutan pruebas rápidas y rentables con objetivos de aprendizaje claros, filtran la exageración preguntando: «¿Esto está resolviendo nuestro problema o el de alguien más?» y se preparan a través de experimentos con propósito en lugar de perseguir objetivos poco realistas.

Aquellos que tienen dificultades en esta dimensión delegan la exploración a sus colegas en lugar de modelarla ellos mismos, experimentan sin sacar conclusiones y persiguen titulares sin comprobar los fundamentos.

Los líderes que quieran aplicarlo en el contexto de la IA deben preguntarse: ¿Estamos demostrando un compromiso personal en la experimentación, o dependemos de otros para que exploren y aprendan por nosotros?

4. IMPULSO DEL DESEMPEÑO

Los líderes con un fuerte impulso del desempeño rechazan el «teatro de proyectos piloto» en favor de la disciplina del retorno de la inversión y la escalabilidad multifuncional. Mantienen el impulso a través de un impacto continuo y medible, y establecen ritmos de ejecución con una responsabilidad clara.

Aquellos que no se desempeñan bien celebran los proyectos piloto sin resultados escalables, miden el éxito con métricas de actividad en lugar de resultados empresariales, y mantienen vivas las iniciativas de bajo impacto en lugar de eliminarlas.

Los líderes que deseen aplicar esto para impulsar su estrategia de IA deben preguntarse: ¿Estamos canalizando nuestra ambición hacia métricas y resultados empresariales claros, o estamos confundiendo el esfuerzo con el impacto?

5. ADMINISTRACIÓN ÉTICA

Los líderes fuertes en esta dimensión incorporan la responsabilidad a la IA desde el primer día en lugar de agregarla más tarde. Diseñan una gobernanza que gestiona los riesgos mientras acelera el progreso, haciendo que la transparencia y la supervisión humana sean procedimientos operativos estándar. Estos líderes tratan el sesgo algorítmico como un riesgo empresarial digno de la misma gestión proactiva que los riesgos financieros u operativos.

Por otro lado, los líderes que no están a la altura tratan la gobernanza como algo secundario, minimizan los riesgos de sesgo hasta que se convierten en problemas públicos y priorizan la velocidad de lanzamiento sobre la implementación responsable.

Los líderes que esperan aplicar este comportamiento a su programa de IA deben preguntarse: ¿Estamos incorporando equidad, trazabilidad y responsabilidad desde el inicio, o estamos esperando a que aparezcan los problemas?

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