El punto de partida mas importante es identificar correctamente el problema que se debe resolver en lugar de centrarse de inmediato en la seleccion de herramientas. Muchas organizaciones actuales aplican la IA segun el movimiento: este departamento prueba por si mismo otros departamentos compran herramientas por si mismos lo que lleva a superposicion y desperdicio. Cuando la IA se implementa sin basarse en el problema real los resultados suelen ser vagos dificiles de evaluar la eficiencia y tambien dificiles de convencer a los lideres de que sigan invirtiendo.
Segun el Sr. Vuong Quan Ngoc Director de Consultoria de FPT Digital - Grupo FPT las empresas solo deben comenzar con puntos de congestion que puedan medirse. Enfatizo: 'Para aplicar la IA en la direccion correcta las empresas deben comenzar con problemas que dan resultados claros'.
Cuando hay pequeñas victorias las empresas tienen datos y confianza para expandirse a problemas mas grandes'. Este es un principio importante que ayuda a las empresas a evitar la proliferacion y demostrar rapidamente su eficacia.
Los 'puntos de partida correctos' suelen estar en tareas repetitivas que consumen mucho tiempo. La IA puede automatizar los pasos de lectura clasificacion y extraccion de informacion del texto acortando horas de procesamiento de documentos; resumir informes mucho mas rapido que la forma manual; o apoyar el analisis de datos en departamentos sin expertos en analisis.
Cuando estas tareas se resuelven las empresas no solo ahorraran costes sino que tambien mejoraran la calidad del trabajo reduciran los errores y aumentaran la velocidad de toma de decisiones.
Sin embargo si solo se detiene en el nivel de servicio las empresas tendran dificultades para crear una ventaja competitiva. Por lo tanto despues de lograr la eficiencia inicial las empresas deben pasar a expandir la IA segun el proceso. Esta es la etapa en la que los departamentos comienzan a conectarse entre si para crear un flujo de operacion uniforme desde la atencion al cliente la gestion interna hasta la prevision de las necesidades del mercado.
Cuando la IA se implementa en un proceso continuo el valor aumentara significativamente: la velocidad del servicio al cliente es mas rapida los datos son mas precisos las decisiones son mas oportunas y el espacio creativo del personal tambien se amplia.
La etapa mas alta es introducir la IA en la estructura operativa donde las empresas forman estandares sistemas de medicion playbook de implementacion y marcos de gestion de riesgos. En ese momento la IA ya no es una herramienta individual sino que se convierte en una plataforma operativa que apoya a las empresas para adaptarse al mercado mas rapidamente. Esta es tambien una condicion necesaria para que las empresas avancen hacia problemas de alto valor como la prevision del mercado la optimizacion de la cadena de suministro o la construccion de asistentes digitales internos.
Lo importante es que las empresas no necesitan invertir mucho desde el principio. La direccion correcta es comenzar con un pequeño problema que demuestre la eficiencia y luego expandirse con pruebas. Cuando cada paso se basa en datos reales las empresas evitaran la situacion de 'pago de tecnologia' y convertiran la IA en un motor de crecimiento no como una carga de costos.
En el contexto de un mercado que cambia rapidamente las empresas no solo necesitan IA sino tambien una estrategia de IA correcta. Cuando se va correctamente desde el punto de partida las empresas no solo aplican la tecnologia de manera mas eficiente sino que tambien crean una nueva fuerza impulsora en la fase de la competencia digital.
