IA: la prueba tornasol

En el ámbito de las ciencias, la prueba tornasol permite determinar rápidamente si una solución es ácida, alcalina o neutra a partir del cambio de color de un papel indicador. De esta prueba surge la expresión inglesa “litmus test”, utilizada metafóricamente para referirse a un criterio decisivo que permite clasificar rápidamente la condición de una situación.

Precisamente, el reciente artículo “The AI-First Operating System” del World Economic Forum (Wef), realiza un “litmus test” que permite comprender muy bien el estado de la IA en las empresas:

Si se eliminaran las herramientas de IA en su empresa, ¿colapsarían sus flujos de trabajo y la estructura organizativa? Si la respuesta es “no”, su empresa se clasifica como “potenciada por IA”.

Si se eliminaran los sistemas de IA en su empresa, ¿podría su empresa seguir funcionando (flujos de trabajo, decisiones y entrega de valor)? Si la respuesta es “no”, es una empresa donde se opera “primero con IA”.

Si se eliminaran los sistemas de IA, ¿seguiría existiendo su propuesta de valor? Si la respuesta es “no”, su empresa es “IA nativa”.

Las empresas IA nativas son empresas creadas desde sus inicios con IA como elemento central de su operación y propuesta de valor, y su gran diferencia es que su capacidad de crear valor se fortalece a medida que el uso genera más datos y retroalimentación, los modelos mejoran y los resultados se vuelven más precisos.

Desafortunadamente, para la mayoría de las empresas, ser “IA nativa” no es una opción. Lo verdaderamente relevante está en cómo adoptar la IA en las operaciones y en la creación de valor de la empresa, y es en este punto donde el “litmus test” propuesto por Wef más que una sutileza conceptual, hace una real diferencia entre los arquetipos “potenciada por IA” y “primero con IA”:

Una empresa “potenciada por IA”, aplica la IA para automatizar o aumentar el desempeño en tareas particulares, mejorando la productividad a nivel local, pero sin realizar un cambio material en el diseño del modelo operacional. Lo fundamental es que en el corto plazo corre el riesgo de estar rezagada en productividad vs. las “primero con IA”. Las “primero con IA”, rediseñan sistemáticamente sus flujos de proceso, tareas, roles y derechos de decisión, de forma tal que la IA apalanca la creación de valor, embebiendo la IA en los procesos rediseñados, y segmentando tareas entre personas e IA.

El principio fundamental es que el valor de la IA no se logra adoptando la IA como una herramienta, sino diseñando el flujo de proceso del negocio y la creación de valor en torno a la IA, pero ¿por dónde comenzar?

Para evolucionar hacia un modelo “primero con IA”, una empresa debe comenzar por priorizar los procesos estratégicos que contienen decisiones repetitivas, altos volúmenes, demoras, errores, reprocesos o costos relevantes, y que cuentan o podrían contar con datos suficientes. Luego, digitalizar y rediseñar esos procesos para que produzcan datos oportunos, trazabilidad y retroalimentación continua; y, finalmente, redefinir la forma de trabajar, asignando con claridad qué tareas y decisiones corresponden a las personas, cuáles a la IA y bajo qué mecanismos de control.

¿Seguirá su empresa limitada a estar potenciada por IA o es el momento de rediseñarla bajo un enfoque primero con IA?