Muchas organizaciones fracasan en el momento de implementar la IA de forma efectiva. He aquí los cinco criterios que Peter Diamandis propone adaptados a mi propio criterio personal y centrados en el ámbito de las organizaciones que gestionan el Sistema de Empleo.
1.- Los problemas en la implantación de la IA rara vez son problemas tecnológicos: son problemas de estrategia disfrazados.
La mayoría de las organizaciones fracasan en la implementación de la IA no porque hayan elegido mal los modelos o contratado a los proveedores equivocados, sino porque no han definido previamente y con claridad los objetivos a alcanzar. Piensan que tienen la obligación de implementar la IA y compran con pánico soluciones para problemas que no saben articular.
Las implementaciones de IA exitosas que he observado empezaron todas del mismo modo: con un análisis de los desafíos a acometer pensando en primer lugar en el impacto en los usuarios/clientes del servicio. Necesitamos identificar los retos de mayor impacto, busquemos soluciones que ya están siendo implementadas por otros agentes o por el mercado en general, busquemos a un equipo interno que se implique activamente en el proyecto y después apliquemos la IA con criterio y mesura.
2.- El tamaño del presupuesto se correlaciona inversamente con el éxito de la IA
Las organizaciones públicas y privadas del Sistema están empezando a invertir presupuestos relevantes en las iniciativas vinculadas a la IA con proyectos a largo plazo y sin claridad sobre sus objetivos que son -y existen experiencias concretas que lo confirman- que son superadas sistemáticamente por proyectos/equipos que funcionan con presupuestos ajustados y mandatos claros.
¿Por qué? Porque las restricciones exigen claridad. La falta de concreción en los objetivos y los resultados que se pretende conseguir lleva a desarrollar proyectos con elevados presupuestos y un plazo de implementación dilatado. Constatamos cómo se están desarrollando proyectos con una visión de 2/3 años cuando no superiores. Cuando disponemos de un presupuesto relevante y un plazo dilatado podemos permitirnos ser imprecisos con los resultados. Cuando destinamos 100.000€ con un objetivo de 6 meses todas las decisiones deben de estar alineadas con los objetivos y los resultados. El dinero es un sustituto de la estrategia: cuanto más se tiene, menos se necesita pensar con claridad en aquello que realmente se intenta conseguir.
3.- La regla del x10 es la única que importa para la adopción de la IA
Cualquier mejora inferior a x10 en velocidad, coste o calidad es ruido organizativo. La mayoría de los proyectos de IA generan mejoras del 20–30% que se pierden en errores de medición y gastos generales de gestión del cambio. Sin embargo, si nos planteamos objetivos exigentes es muy probable que la innovación justifique tanto la inversión realizada como los problemas inherentes a la implementación de nuevos sistemas. Aunque esto suponga cambiar muchos esquemas en el Sistema empezando por aquel que centra la evaluación en aspectos claramente administrativos.
4.- La inteligencia colaborativa es la vía más rápida para obtener ventajas gracias a la IA
La manera más rápida de cerrar brechas de capacidad no es la innovación, sino la colaboración y la imitación inteligente. Mapea qué están haciendo tus mejores competidores con IA, aplica ingeniería inversa a su enfoque e implementa tu versión con mejoras. En estos momentos es muy posible que la IA aporte mejores recompensas a aquellos que siguen a otras iniciativas que a los primeros en implantarla, porque el panorama tecnológico cambia demasiado rápido como para que los pioneros sostengan sus ventajas.
5.- Los piratas siempre vencen a los comités
La peor forma de implementar IA es mediante iniciativas que parten de mejoras normativas y de desarrollar marcos de gobernanza. En su lugar, necesitamos una cierta disrupción que pasa por empoderar a los equipos humanos desde abajo hasta arriba. Lo que funciona es aquello que supone habilitar a equipos pequeños, como los “barcos pirata”, para avanzar en proyectos piloto, sin generar inicialmente demasiado ruido interno. Los equipos pequeños están optimizados para experimentar y aprender, en lugar de buscar consensos. Dales un problema, un presupuesto y cobertura desde arriba, y luego no interfieras.
Conclusiones:
Esta es la idea clave de implementación: la IA amplifica las capacidades (y disfunciones) organizativas existentes. En organizaciones como las que conforman el conjunto del Sistema de Empleo los riesgos de fracaso son muy elevados. Y ello es así porqué en la implementación de la IA nos encontramos con la paradoja de que mientras que necesitamos a la IA para ser más eficientes si no tenemos unas estrategias claras y disponemos de una cultura basada en la burocracia y el control el ADN organizacional hará casi imposible su implementación exitosa.
La ventaja en la IA no proviene de tener mejores modelos o presupuestos más grandes. Proviene de definir cuestiones concretas a resolver y determinar ciclos de ejecución simples y rápidos para resolverlos. La pregunta final es la de si vamos a usar la IA para incrementar nuestras fortalezas o simplemente para enmascarar las debilidades.
PD… podéis acceder al artículo que me ha servido de referencia para publicar estas reflexiones en https://www.eexcellence.es/expertos/cinco-lecciones-para-implementar-la-ia
Deja tu comentario