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oy en día, los líderes empresariales enfrentan una intensa presión para transformar sus organizaciones con IA, y el resultado suele ser demasiados proyectos piloto con muy poca supervisión coordinada. Sin una forma sistemática de decidir por dónde empezar, a qué ritmo avanzar y cuándo detenerse, los esfuerzos en materia de IA se convierten rápidamente en una carga para la atención y los recursos, en lugar de una fuente de ventaja competitiva.

Las organizaciones necesitan seguir un enfoque disciplinado de portafolio, paso a paso, que trate la innovación en IA como una cadena estructurada de proyectos gestionada mediante la aplicación de principios coherentes y repetibles. Recomendamos hacer avanzar las ideas a través de cuatro etapas distintas dentro de un portafolio de innovación, cada una con su propio enfoque mental y con artefactos específicos de evaluación:

— Etapa 1: El portafolio de oportunidades (esquema).

Sirve como un punto centralizado para recibir y evaluar las ideas iniciales. Las actividades incluyen la definición del problema, las hipótesis iniciales sobre el valor y el riesgo, y el mapeo de dependencias. El resultado es una lista de ideas esbozadas, puntuadas y clasificadas.

— Etapa 2: El portafolio de diseño y alianzas (socio).

Los proyectos ya delineados entran ahora en una fase de desarrollo más detallado, en la que los equipos de innovación elaboran casos de negocio extensos que articulan los beneficios esperados, las inversiones requeridas y las métricas de éxito con un nivel de detalle mucho mayor. También mapean dependencias y desarrollan planes de capacidades que identifican qué habilidades técnicas, activos de datos e infraestructura serán necesarios. Posteriormente, los equipos establecen modelos preliminares de gobernanza que definen los derechos de decisión, la supervisión de riesgos y los requisitos de cumplimiento. Las consideraciones sobre alianzas son críticas en esta etapa. Incluso las organizaciones con sólidas capacidades internas suelen necesitar colaboraciones externas (con proveedores de tecnología, investigadores académicos, asesores en ética o colegas del sector) para materializar sus ambiciones en IA. También es esencial preguntarse qué tipo de relación se establecerá entre las personas y los sistemas de IA a medida que el proyecto avance, ya que esto influirá en los niveles de personal, los patrones de trabajo, las estructuras de reporte y los roles individuales.

— Etapa 3: El portafolio experimental / de prototipado (experimento).

La clave para experimentar con IA de manera exitosa es estructurar los experimentos como procesos de aprendizaje, y no simplemente como ejercicios de validación. Cada experimento debería evaluar no solo la viabilidad técnica, sino también la viabilidad empresarial y la deseabilidad humana. Pregúntese: ¿Puede la IA realmente realizar la función prevista? ¿Podemos integrarla con los sistemas y procesos existentes a un costo razonable? ¿Los usuarios la adoptarán y encontrarán valor en ella? Las pruebas rápidas y acotadas permiten este aprendizaje multidimensional. Los equipos pueden desarrollar modelos en papel para probar enfoques conceptuales, construir productos mínimos viables para validar la funcionalidad central o implementar proyectos piloto limitados para recopilar datos de rendimiento real. Múltiples experimentos paralelos pueden explorar diferentes enfoques técnicos o estrategias de implementación.

— Etapa 4: El portafolio de escalamiento y operación (navegación).

La implementación en producción marca un cambio fundamental de enfoque y, por lo general, implica un aumento considerable tanto en costos como en tiempo de desarrollo. Para entrar en producción, un sistema de IA normalmente requiere escalar para múltiples usuarios, capacitar a los empleados en nuevas habilidades, rediseñar los procesos para aprovechar las nuevas capacidades e integrarse con el entorno tecnológico existente. Los equipos establecen salvaguardas para prevenir el uso indebido del sistema, implementan mecanismos de seguimiento de costos para comprender el costo total de propiedad y miden el impacto real en la misión o en el negocio, en lugar de asumir que los beneficios se materializarán por sí solos.

Las revisiones periódicas de todo el portafolio son esenciales para mantener la alineación estratégica a medida que evolucionan tanto las capacidades tecnológicas como las necesidades organizacionales. El portafolio debe mantenerse equilibrado en términos de horizontes de tiempo y niveles de riesgo/retorno, con el fin de crear un flujo continuo de innovación que permita a las organizaciones mantenerse en la frontera de un campo que evoluciona con rapidez.

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emos entrado en una era de disrupción radical, donde las oleadas de nuevas tecnologías hacen que la reinvención continua sea la estrategia empresarial predeterminada. La IA generativa es solo la innovación más reciente de muchas que vendrán, y que las organizaciones deberán incorporar con rapidez y a gran escala, o correrán el riesgo de quedarse atrás frente a sus competidores. Esto significa que las empresas deben crear un “núcleo digital” que integre tecnologías de nube, datos e IA para construir una base interconectada que equilibre el crecimiento y la reinvención de la empresa, en lugar de centrarse únicamente en los costos.

Cómo construir un núcleo digital líder en la industria

Un núcleo digital sólido y flexible funciona como un poderoso motor de crecimiento. Es su medio para respaldar el impulso empresarial actual hacia la eficiencia y la eficacia, mientras mantiene la flexibilidad necesaria para responder a las nuevas necesidades de la organización y adoptar y escalar rápidamente las últimas innovaciones tecnológicas.

Construir un núcleo digital adaptado a su negocio requiere usar la combinación adecuada de prácticas en la nube para lograr agilidad e innovación; datos e IA para lograr diferenciación; y aplicaciones y plataformas para acelerar el crecimiento, ofrecer experiencias de última generación y optimizar las operaciones con seguridad incorporada en cada nivel.

Muchas empresas ya cuentan con los componentes básicos. Pero sin la integración y activación adecuadas de estos elementos, no se tiene un núcleo digital listo para la reinvención. Un núcleo digital sin fisuras, desarrollado tanto para máquinas como para personas, posiciona a una organización para aprovechar rápidamente nuevas oportunidades y desbloquear un valor superior.

Nuestra investigación de 1,500 empresas a nivel mundial muestra que las organizaciones pueden alcanzar la preparación para la reinvención mediante tres principios distintos para construir un núcleo digital sólido:

1. Liderar con valor.

Su capacidad tecnológica determina el límite del valor comercial que puede alcanzar. Cuanto más frágil sea su núcleo digital, menor será su capacidad para aprovechar las nuevas oleadas de tecnología y apoyar la reinvención. Analice su tecnología de forma objetiva para comprender el estado de su núcleo digital y las inversiones que debe realizar para modernizarlo y habilitar la IA.

Comience con un estudio de viabilidad que tenga en cuenta los costos y beneficios de la IA, así como su capacidad para generar valor. Al hacerlo, cambie el enfoque de casos de uso y las tareas aisladas hacia la priorización de capacidades empresariales en toda su cadena de valor. Comprenda el potencial para desarrollar capacidades integrales impulsadas por IA, procesos reinventados y nuevas formas de trabajar.

2. Aumentar las inversiones estratégicas en innovación en un 6% o más cada año.

Las empresas líderes incrementan continuamente la proporción de sus presupuestos de TI dedicados a la innovación estratégica frente a las operaciones y el mantenimiento. Específicamente, nuestro análisis indica que deberían aumentar la proporción de sus presupuestos de TI dedicados a la innovación estratégica (como la IA generativa) en al menos un 6% anual, reduciendo los costos de operación y aplicando esos ahorros a la innovación. Las empresas pueden utilizar estos fondos liberados para rediseñar procesos empresariales, lanzar nuevos productos y servicios, y entrar en nuevos mercados.

3. Equilibrar las responsabilidades de deuda técnica con las inversiones para el futuro.

La deuda técnica es el costo, en términos de dinero y esfuerzo, requerido para que una empresa mantenga sus sistemas de TI actualizados y capaces de satisfacer las necesidades del negocio.

Para escalar rápidamente las capacidades de IA generativa, también debe invertir en actividades de remediación de deuda técnica para contrarrestar los posibles efectos negativos de los esfuerzos de escalado inadecuados. No abordar estos problemas ahora puede resultar en beneficios a corto plazo, seguidos por un colapso en el rendimiento como resultado de una base débil.

Tomados en conjunto, estos pasos permitirán que una empresa adopte rápidamente nuevas tecnologías y se beneficie de las ventajas de ser la primera en moverse y avanzar rápidamente.