Cada nuevo lanzamiento de un modelo de vanguardia parece desatar una nueva oleada de artículos apocalípticos. Solo googlea "el fin de los trabajos de cuello blanco" y te vas a topar con un aluvión de debates sobre el fin del trabajo moderno y el desmoronamiento del contrato social entre empleados y organizaciones.
Sin embargo, de lo que no veo que nadie hable, y lo que considero una conversación mucho más productiva, es de la oportunidad para los trabajadores del conocimiento.
Nadie conoce mejor los procesos críticos de tu empresa que los empleados de las distintas áreas de negocio. No los ejecutivos. No TI. Ni siquiera los LLM más avanzados. Estos son los analistas comerciales y profesionales de RevOps, los responsables de la cadena de suministro y líderes financieros, y los empleados cuya experiencia se forjó durante décadas.
Para que una empresa sea verdaderamente inteligente, estos trabajadores deben participar en el diseño y la implementación de los flujos de trabajo de IA. Su guía es la única forma en que la IA puede aprender y entender verdaderamente tu negocio.
Sin embargo, ¿cómo se ve esta transición y cómo pueden las organizaciones comenzar a poner en marcha la IA de una manera significativa junto con los trabajadores del conocimiento? Echemos un vistazo.
Qué requiere la inteligencia empresarial
Imagina que le presentas tus informes financieros al consejo de administración y le recomiendas medidas concretas. Entonces, en tu próxima reunión, retrocedes en todo porque tu capa de IA se equivocó con los números.
No hay forma más rápida de matar una iniciativa de IA que entregando resultados incorrectos. Sin confianza, todo el sistema se desmorona.
En nuestra reciente encuesta a 1400 líderes empresariales y de TI, descubrimos que, aunque más del 90 % de las organizaciones utilizan la IA, solo el 28 % confía en ella para respaldar la toma de decisiones. Si hablamos de cuántas organizaciones escalaron sus proyectos piloto de IA a producción, la cifra fue de poco menos del 25 %, lo que sugiere una correlación muy fuerte entre la confianza y la puesta en marcha.
Una empresa inteligente, entonces, es una organización que tiene IA confiable integrada en todo el negocio.
En Alteryx, decimos que los resultados de cualquier sistema de IA deben seguir nuestro marco VCRA: un sistema de IA y sus resultados deben ser visibles, comprensibles, repetibles y auditables. En otras palabras, dos personas necesitan poder acudir a la IA con una pregunta y llegar a la misma respuesta; cualquiera que use IA en sus flujos de trabajo debe ser capaz de explicar cómo su sistema de IA llegó a esa respuesta.
¿Quién es responsable de operacionalizar la IA?
La inteligencia empresarial trata sobre una IA fiable implementada en procesos empresariales clave, pero ¿quién es en última instancia responsable de estos sistemas y procesos de IA: los equipos de TI o los trabajadores del conocimiento?
Supongamos que quieres usar IA en tu proceso Sarbanes-Oxley, p. ej., en tus asientos contables, el reconocimiento de ingresos, controles de acceso, etc. Antes de que TI pueda ayudarte a construir un nuevo flujo de trabajo de IA, primero debe comprender tu proceso Sarbanes-Oxley en detalle. Luego, tienen que programar una herramienta en la que tu equipo financiero pueda confiar.
Es posible, claro. Sin embargo, crear esta solución tomaría una cantidad desmesurada de tiempo. Entonces, cuando sale una nueva normativa o se produce una adquisición, todo se viene abajo. Tienes que volver a alinearte con el departamento de TI para reajustarlo todo.
Además, si tus libros no cuadran o si dejas de cumplir las normativas, el departamento de TI no querrá asumir esa responsabilidad. Puedes ver por qué la propiedad de los sistemas y flujos de trabajo de IA debe ser de los trabajadores del área de negocio. Son los únicos que poseen la experiencia para garantizar la veracidad de los resultados de la IA. Ellos son los únicos que pueden dar forma y definir con éxito su lógica y supervisar su ejecución continua.
Los datos son el combustible. La lógica de negocio es lo que mantiene a la IA en curso.
Finalmente, está la cuestión de los datos. Todos hemos oído: “Mala información de entrada, mala información de salida”. Como soy el CEO de una compañía de análisis de datos, cabría esperar que dijera que los datos confiables son lo más importante a la hora de obtener resultados de IA confiables.
Y aunque es absolutamente esencial, es solo el primer paso.
Agregar los datos de tu empresa a una plataforma de datos en la nube es de gran utilidad. Se torna fácil acceder a todos esos datos. Obtienes una única fuente de verdad entre equipos y flujos de trabajo. Sin embargo, no puedes apuntar tu LLM a una plataforma de datos en la nube y pedirle que dé sentido a tus datos para un proceso de negocio complejo.
Una vez más, necesitas que las personas que entienden estos procesos críticos guíen a tus LLM para interpretar los datos correctos de la manera adecuada. Esto es lo que hará que tus sistemas de IA sean visibles, comprensibles, repetibles y auditables. Sí, necesitas datos limpios y confiables. Pero, además, necesitas lógica de negocio en torno a esos datos, y eso solo puede venir de tus trabajadores del conocimiento.
Los cinco pilares de la inteligencia empresarial
En el nivel más alto, la inteligencia empresarial se basa en cinco pilares fundamentales:
- Datos confiables y transparentes
- Analistas comerciales empoderados
- Responsabilidad compartida en todo el equipo directivo
- Colaboración interfuncional
- Liderazgo que evoluciona junto con la IA
Cada pilar refuerza la misma idea central: la IA solo se vuelve valiosa cuando está basada en datos confiables, moldeada por la experiencia real del negocio, respaldada por la propiedad ejecutiva y escalada entre equipos que pueden ponerla en funcionamiento para mejorar sus procesos diarios.
Aprovecha la inteligencia que te rodea
Como líder empresarial que busca construir una empresa inteligente, las preguntas más importantes que puedes comenzar a hacerte son las relacionadas con la operacionalización de la IA en los procesos comerciales clave. ¿Qué faltaría para que confiaras en los resultados de la IA? ¿Qué haría que los procesos impulsados por IA fueran superiores a los actuales?
Cuando tengas esas respuestas, involucra de inmediato a los trabajadores de tus áreas de negocio. Dales responsabilidad y autonomía. En lugar de pedirle a la IA que los reemplace, aprovecha su inteligencia. Deja que tus profesionales del conocimiento usen su experiencia para potenciar, dar forma y gobernar la IA. Su dominio del negocio es lo que hace posible la inteligencia de la empresa