La llegada de la inteligencia artificial (IA) ha desencadenado un fenómeno conocido como el «paradoja de la abundancia», donde su potencial se siente a nivel individual pero no se traduce en beneficios significativos a nivel empresarial. Aunque numerosos estudios muestran que la IA puede aumentar la productividad de los trabajadores entre un 15% y un 60% en entornos controlados, muchos ejecutivos aún no asocian estas mejoras individuales con un impacto positivo en las ganancias de sus organizaciones.
De acuerdo con la encuesta «State of AI» de McKinsey, aunque un 80% de los profesionales afirman que la IA les ha hecho más productivos, solo el 37% de los líderes empresariales pueden vincular su implementación con un incremento en los beneficios antes de intereses y impuestos (EBIT) de sus compañías. Además, el 89% de los ejecutivos del «National Bureau of Economic Research» han señalado que no han visto ningún efecto en la productividad en los últimos tres años, a pesar de que el 69% de las empresas están utilizando IA.
Este desajuste entre el impacto positivo sobre el trabajador y la falta de resultados en las empresas representa uno de los principales retos a los que se enfrentan los líderes de negocios en la actualidad. Para capitalizar plenamente las oportunidades que ofrece la IA, las organizaciones no solo deben incorporar herramientas tecnológicas, sino que requieren una transformación integral de sus sistemas operativos.
De herramientas a sistemas
El enfoque tradicional de las empresas se ha centrado en las herramientas que se pueden instalar para mejorar la productividad. Sin embargo, a menudo se ignora que la verdadera abundancia en el ámbito empresarial proviene de la creación de sistemas estructurados alrededor de estas tecnologías. La historia nos enseña que los avances en productividad, como fue el caso de la electrificación en fábricas, solo se manifestaron cuando se rediseñaron completamente los procesos productivos en lugar de simplemente añadir motores eléctricos a las viejas maquinarias.
La mayoría de las empresas que adoptan IA actualmente se encuentran aún en fase de «añadir herramientas». Para lograr un impacto significativo, es esencial dar un paso más y construir sistemas que integren la IA de manera eficaz. Esto implica enfocarse en tres áreas clave: la exploración de nuevas posibilidades que habilita la IA, la creación de componentes reutilizables y la organización de recursos para optimizar el flujo de trabajo impulsado por la IA.
1. Enfocarse en lo que la IA hace posible
Las empresas frecuentemente abordan la IA desde la perspectiva de ahorro de costos, pero esto limita su potencial innovador. Un cambio de mentalidad hacia una visión de posibilidades permite desbloquear oportunidades de negocio que antes no eran viables. En la experiencia de muchas organizaciones, la implementación de IA ha permitido desarrollar productos ambiciosos que serían inviables sin su uso, lo que resalta la necesidad de cambiar la pregunta central: no solo cuánto se puede ahorrar, sino qué se puede crear.
2. Construir componentes reutilizables
La eficiencia en el desarrollo de software implica evitar la duplicación de esfuerzos. Sin embargo, con IA, existe la tentación de crear soluciones desde cero para cada nuevo desafío. Este enfoque genera un alto volumen de trabajo sin acumular valor a largo plazo. Un ejemplo exitoso de reutilización es el de Unilever, que ha implementado gemelos digitales de sus productos, permitiendo generar activos reutilizables que maximizan el valor y la eficiencia en sus operaciones.
3. Orquestar recursos para el flujo de trabajo de IA
Cada vez que la productividad se multiplica en una empresa, también aumenta la carga de trabajo en otras áreas, como revisión y aprobación. Si una organización no se adapta a este cambio, el trabajo acumulado puede convertirse en un cuello de botella. Herramientas como el GitHub Copilot han demostrado que, aunque aumentan la producción, también requieren una mayor supervisión, lo que revela la necesidad de desarrollar sistemas que gestionen eficazmente este nuevo volumen de trabajo.
Cuatro pasos a seguir ahora
A continuación, se presentan cuatro acciones inmediatas que las empresas pueden tomar para aprovechar mejor la abundancia generada por la IA:
- Revisar ideas anteriores. Hacer un inventario de proyectos que fueron cancelados por costos o tiempo, y evaluarlos con la óptica de la IA.
- Iniciar una biblioteca de componentes. Identificar funciones que sean reutilizables y organizarlas para su fácil acceso.
- Encontrar el cuello de botella. Analizar un flujo de trabajo impulsado por IA y detectar dónde se acumula el trabajo pendiente.
- Cambiar la evaluación del rendimiento. Aparte de los ahorros, establecer métricas para medir nuevas oportunidades y proyectos iniciados.
El sistema es la ventaja
La historia muestra que la adopción de nuevas tecnologías puede llevar tiempo para mostrar resultados significativos. A medida que las capacidades productivas aumentan, las empresas deben diseñar sistemas que conviertan esta capacidad en crecimiento real. La era de la abundancia ya está aquí, y las organizaciones que logren realizar esta transformación tendrán una ventaja competitiva en un entorno empresarial en constante evolución.