Como revelamos en El futuro de la IA, sin filtros, nuestro estudio global realizado a 945 CIO y CTO de organizaciones con ingresos anuales superiores a los 500 millones de dólares, el 84 % de los encuestados ha descartado al menos un proyecto piloto o una iniciativa de IA debido a las limitaciones de sus sistemas legados. Más del 20 % ha cancelado más de uno.
Más allá de los desafíos que plantean los sistemas legados, los costos de implementar IA también cambian cuando se busca escalar. Los proyectos piloto son económicos y fáciles de presentar, mientras que una implementación a gran escala puede generar costos inesperados con cada nuevo usuario y cada desarrollo adicional. Las cifras que justificaron la aprobación del piloto rara vez se mantienen cuando la solución se implementa a gran escala.
A pesar de la metodología que requiere, pasar de un piloto a una implementación a gran escala puede ser un proceso complejo. Para tener éxito, las iniciativas de IA deben someterse a evaluaciones rigurosas y demostrar su solidez. Es necesario resolver sus puntos críticos y maximizar su valor mediante pruebas exhaustivas y continuas.
Así es como se genera valor. Y estas son algunas recomendaciones para que los líderes tecnológicos puedan lograrlo.
1. Integra primero el piloto con tu sistema más complejo, no con el más sencillo. Si funciona con un ERP de hace 20 años y con esa hoja de cálculo que nadie administra, podrá funcionar en cualquier entorno. La integración es uno de los aspectos fundamentales que un proyecto piloto debe validar.
2. Calcula el costo de la implementación a gran escala antes de aprobar el piloto. Determina cuánto costaría la solución con diez veces más usuarios, incluyendo el trabajo de integración y los costos recurrentes por licencia de usuario. Presenta esa cifra a la junta directiva en lugar del costo del piloto. Si la iniciativa solo resulta viable con los costos de la fase piloto, tendrás la respuesta desde el principio y sin necesidad de realizar grandes inversiones.
3. Deja de buscar voluntarios. Al seleccionar el equipo que participará en el piloto, elige a quienes sabes que expresarán sus críticas. Permíteles participar activamente en las decisiones sobre su funcionamiento y evalúa si continúan utilizando la solución después de tres meses. La adopción es el indicador que realmente importa, no la precisión obtenida con un conjunto de datos perfectamente preparado para una demostración.
4. Asigna un responsable. Los proyectos piloto suelen estar a cargo del equipo de innovación, pero una implementación a gran escala necesita un responsable dentro del negocio que asuma directamente las consecuencias si la iniciativa fracasa. Esa responsabilidad y ese compromiso son fundamentales.
Cualquiera que haya participado en la implementación de software sabe que un piloto exitoso es un punto de partida, no una garantía de éxito. Sin embargo, al combinar una visión estratégica con una ejecución rigurosa y detallada, los líderes tecnológicos pueden desarrollar iniciativas de IA que trasciendan la fase piloto y generen valor a largo plazo.
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