Según el informe Pinnacle Model de Everest Group, las empresas que apuestan por la Inteligencia Artificial son las que más mejoran su eficiencia operativa, la productividad de sus trabajadores y la experiencia de sus clientes, obteniendo más del triple de su ROI. Aun así, son muchas las compañías que han reportado no haber obtenido los resultados que esperaban de las soluciones de IA que han implantado. Entonces, ¿qué ha podido pasar? ¿En qué puntos deben poner el foco las organizaciones para asegurar el éxito de estas tecnologías?
A continuación, exponemos 4 puntos a tener en cuenta para conseguir el ROI en Inteligencia Artificial y no caer en los típicos errores por los que no se consiguen los resultados esperados de esta tecnología.
1. ¿Se tiene claro el objetivo?
Muchas de las empresas que no han conseguido el ROI de la IA se apresuraron a integrarla en sus operaciones sin parar a preguntarse cómo, dónde o para qué. Esto demuestra que no tenían una idea clara de lo que esperaban obtener más allá de una vaga noción de productividad y eficiencia. Querer estar a la última a veces juega esa mala pasada.
Por eso es importante analizar las oportunidades que esta tecnología puede aportar de manera específica a tu negocio de acuerdo a las necesidades y a los datos disponibles. ¿Necesitamos estar más preparados ante los imprevistos? ¿Queremos mejorar la experiencia del cliente? ¿Buscamos minimizar costes o tiempos en algún área específica? ¿Existen soluciones de IA que ayuden en estos puntos? ¿Contamos con los datos necesarios?
2. ¿Es la tecnología adecuada?
En otras ocasiones nos encontramos con compañías que quieren aplicar un tipo de tecnología específico para solucionar un problema para el que quizá no sería la mejor opción. Hay que entender que cada técnica, modelo y algoritmo tiene unas capacidades y unas características que resultan mejores o peores para resolver cierto tipo de problemas. También tienen diferentes necesidades con respecto al volumen, tipo o calidad de los datos a utilizar.
Por ejemplo, las técnicas de optimización matemática sirven para encontrar soluciones óptimas que maximicen o minimicen un resultado: el kilometraje en rutas de entrega, el desperdicio en un proceso de producción, los tiempos de ejecución, etc. Sin embargo, los modelos de Machine Learning usan grandes cantidades de datos para detectar patrones y predecir el futuro en base a ellos: la demanda, el tiempo atmosférico, la probabilidad de fuga de un cliente, etc.
3. ¿Está la solución alineada con los objetivos empresariales?
Otro de los principales problemas del bajo retorno de inversión es la mala práctica de aplicar la IA en silos de manera encapsulada, sin entenderla en el contexto real de la operativa y los procesos empresariales.
Para que una solución de IA tenga un resultado empresarial consistente primero se debe identificar dónde se deben hacer mejoras, qué implicaciones y esfuerzos requerirán y cómo afectarán a los KPIs estratégicos. Si no, habrá ocasiones en las que se mejore algo que realmente no tenga ninguna repercusión real en los resultados de la compañía.
Por eso creemos que la unión de IA y la disciplina de inteligencia de procesos es una de las claves para garantizar el éxito de este tipo de tecnologías.
4. ¿Se cuenta con un equipo realmente capacitado?
Por último, otra de las razones por las que no se consiguen los resultados esperados es por la falta de talento, conocimientos técnicos o experiencia en la implantación de este tipo de soluciones.
En este punto las compañías deben analizar en primer lugar si prefieren contratar data scientists y crear un equipo interno o contratar los servicios de una consultora experta. Independientemente de la elección, será importante contar con los perfiles específicos necesarios con las capacidades, conocimientos y experiencia precisa para el desarrollo e implementación de inicio a fin de la solución.
Aplicar Inteligencia Artificial y Analítica Avanzada aporta un gran valor a las compañías independientemente del sector al que pertenezcan. Ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones operativas, ser más ágiles y flexibles ante el cambio, ahorrar costes y tiempos en las actividades y procesos, y en definitiva a operar de una manera más eficiente que impacte directamente en la experiencia de sus clientes.
¿Lo tienes claro y barajas diferentes proyectos de IA? ¿No sabes por cual optar? Te dejamos aquí un artículo que puede ser de tu interés: “Cómo priorizar proyectos de Inteligencia Artificial: ROI”.
