Transformación digital
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La promesa de unos aumentos vertiginosos de la productividad ha llevado a empresas de todos los tamaños a invertir cantidades considerables en inteligencia artificial, sobre todo con el auge generado por la popularización de la IA generativa. Pero la realidad del mercado pone de manifiesto que, al final, las cuentas no cuadran: la mayoría de los proyectos piloto se abandonan antes de alcanzar su potencial de escalabilidad, y las iniciativas puntuales presentan un retorno de la inversión (ROI) imposible de cuantificar. Lo que hemos observado es que la causa principal de este desajuste entre la inversión y el rendimiento es la falta de una estructura operativa adecuada.
Los copilotos genéricos y las herramientas aisladas pueden generar picos temporales de eficiencia sin modificar la esencia de los procesos, pero aplicar esta tecnología de forma superficial, sin una gobernanza rigurosa ni métricas empresariales claras, y sobre flujos de trabajo no estructurados, tiende a aumentar el nivel de frustración con la iniciativa de innovación, tal y como muestra el informe del MIT, que señala que el 95 % de los proyectos piloto de IA generativa corporativa no han generado un rendimiento cuantificable.
Preparar a una organización para que la Inteligencia Artificial alcance su máximo potencial exige un proceso continuo de modernización tecnológica. Intentar incorporar agentes inteligentes en arquitecturas heredadas y rígidas, además de los problemas de integración, genera graves riesgos operativos.
El primer paso para modernizarse es eliminar los déficits técnicos estructurales, garantizando la fluidez en la circulación de los datos corporativos. A continuación, hay que aplicar la observabilidad de extremo a extremo y adaptar las aplicaciones a la nube.
La modernización avanza cuando los sistemas heredados se someten a una refactorización, se automatizan los procesos, la integración es continua y se aplica la gobernanza de los datos, lo que crea un entorno preparado para soportar flujos de trabajo híbridos en tiempo real con la seguridad que exigen el entorno corporativo y la normativa.
El AI Operating Model (AIOM) es un modelo operativo desarrollado por Inmetrics para estructurar la convivencia fluida y regulada entre equipos humanos y agentes inteligentes en tiempo real.
Este modelo funciona con el marco R³, que consta de seis movimientos estratégicos:
La base tecnológica del AIOM se apoya en Matrix OS, un sistema operativo dividido en dos frentes complementarios: DRYVN, que gestiona la ejecución práctica, supervisando el flujo de datos, las integraciones de sistemas, el rendimiento técnico y la estabilidad de los modelos en tiempo real; y Matrix Center, que garantiza la gobernanza del negocio, manteniendo una trazabilidad total y permitiendo la intervención humana inmediata cuando sea necesario.
Dentro de AIOM, hemos creado MaxForce, una plantilla de agentes compuesta por personas con objetivos empresariales claros. Se trata de los «puestos de agente». En este modelo, cada uno de los agentes tiene funciones específicas, objetivos transparentes, un ámbito de actuación delimitado, indicadores de eficiencia cuantificables y está alineado con los objetivos de la empresa.
Básicamente, tratamos a los agentes de la misma manera que a un empleado humano. Se les garantiza autonomía, pero bajo una supervisión humana activa, lo que amplía la capacidad productiva de la empresa de forma previsible.
Para validar la eficacia del AI Operating Model (AIOM), hemos tomado nuestra propia operación como caso de referencia. Hemos adaptado nuestros procesos comerciales a este modelo, reorganizando los flujos operativos e implementando una colaboración entre profesionales humanos y agentes.
Los resultados que hemos obtenido demuestran el impacto de esta metodología en la productividad. En el ámbito comercial, hemos registrado un aumento del 17 % en las nuevas oportunidades mensuales, un 23 % de tiempo libre recuperado por los equipos, una mejora del 60 % en la calidad de la información del CRM, un aumento del 37 % en la precisión de las previsiones y un incremento del 35 % en la tasa de conversión de ventas. De este modo, hemos demostrado que la eficiencia sostenible surge del control, la calidad y la previsibilidad.
Para ampliar el uso de la inteligencia artificial corporativa es necesario abandonar las soluciones efímeras y adoptar un modelo operativo sólido, con pruebas prácticas de éxito. Este proceso comienza con una evaluación precisa de la madurez tecnológica y de los procesos actuales.
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¡Nos vemos en la próxima publicación!
