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n 2020, Microsoft anunció su iniciativa “Planetary Computer”, un proyecto monumental destinado a recopilar datos ambientales a escala mundial y hacerlos accesibles para soluciones de sostenibilidad. Al asociarse con organizaciones medioambientalistas y aprovechar algoritmos de inteligencia artificial de vanguardia, Microsoft pretende abordar algunos de los problemas ambientales más apremiantes del planeta, desde la pérdida de biodiversidad hasta el cambio climático. Este proyecto con visión de futuro sirve como algo más que un simple ejemplo de responsabilidad corporativa. Se trata de un hito importante, que indica un cambio de paradigma más amplio para hacer de la IA y la sostenibilidad la columna vertebral de la gestión moderna de proyectos.

En la actual economía de proyectos, donde los proyectos son la principal unidad de trabajo y la creación de valor, los paradigmas tradicionales de gestión de proyectos están experimentando una transformación radical. La sostenibilidad ya no es algo que “es bueno tener”, sino un criterio esencial para el éxito, tanto en la fase inicial de los proyectos como cuando los resultados del proyecto siguen generando beneficios a lo largo de su vida útil. Como lo demuestran empresas como Microsoft, existe una oportunidad sin precedentes en la intersección de la IA, la gestión de proyectos y la sostenibilidad (en los ámbitos social y financiero, así como en el ámbito medioambiental).

Desafortunadamente, sin una ejecución adecuada, la integración de IA y la gestión de proyectos para lograr objetivos de sostenibilidad, puede contribuir a la misma huella de carbono que pretendemos reducir. ¿Cómo podemos aprovechar simultáneamente los poderes computacionales de la IA y cumplir los objetivos de sostenibilidad sin inclinar la balanza desfavorablemente en términos de costo e impacto ambiental? Aquí es donde entran en escena los “algoritmos ecológicos” (construcciones especializadas de IA diseñadas para mejorar la eficiencia operativa y priorizar la sostenibilidad).

Complejidad, costo y carbono

La gestión de proyectos siempre ha requerido un delicado equilibrio entre alcance, tiempo, presupuesto y beneficios. Medir el impacto ambiental, social y humano de los proyectos añade más complejidades. Las herramientas de IA para la gestión de proyectos tienen el potencial de ayudar a abordar estas preocupaciones, pero a medida que la implementación de la IA pasa de la teoría a la realidad, surge otra capa de tres desafíos clave: la complejidad, el costo y el carbono de la implementación de la IA.

Complejidad

— Demandas interdisciplinarias. La fusión de la IA y la gestión de proyectos exige un grupo de expertos de diversos ámbitos. La complejidad se multiplica cuando se reúnen especialistas en aprendizaje automático, científicos de datos, científicos medioambientales y responsables de cumplimiento de políticas, solo por nombrar algunos.

— Entorno normativo dinámico. Los objetivos de sostenibilidad no son estáticos; evolucionan bajo la influencia de leyes, culturas y tradiciones locales, estatales e internacionales.

— Sobrecarga de datos. La IA se basa en datos, y gestionar e interpretar conjuntos de datos multidimensionales, que van desde el uso de energía hasta la producción de residuos, introduce aún más complejidad.

Costo

— Costos directos de los requerimientos interdisciplinarios. Los recursos humanos interdisciplinarios descritos anteriormente tienen un precio. La experiencia en múltiples áreas se suma.

— Costo del ciclo de vida. Los modelos de IA son entidades vivas que necesitan un cuidado continuo. Esto incluye actualizaciones periódicas, ajustes para adaptarse a nuevos datos o condiciones, e incluso revisiones completas para incorporar nuevos estándares.

Carbono

— Impacto de carbono de los requerimientos interdisciplinarios. Se deben tener en cuenta los desplazamientos para reuniones de las partes interesadas, el transporte de hardware, e incluso la energía consumida en los espacios de oficina donde trabajan los equipos del proyecto.

— Emisiones de carbono relacionadas con la IA. Los algoritmos de aprendizaje automático requieren una cantidad de energía considerable, lo que eleva el impacto ambiental del proyecto debido a su amplia potencia computacional. El ciclo de vida del hardware necesario para estos complejos algoritmos (desde la fabricación hasta la eliminación) también conlleva un costo medioambiental. El hardware especializado (GPU y TPU), además de acelerar los procesos algorítmicos, aumenta la huella de carbono general del proyecto. Un estudio realizado por investigadores de la Universidad de Massachusetts Amherst, encontró que las emisiones derivadas del entrenamiento de un solo modelo de IA pueden generar hasta 626,000 libras de CO2 equivalente, aproximadamente cinco veces las emisiones de un automóvil estadounidense promedio durante su vida útil.

Introduciendo los algoritmos ecológicos

Aquí es donde entran en juego los algoritmos ecológicos. Se integran a la perfección con una serie de metodologías de IA, desde el aprendizaje automático que permite el mantenimiento predictivo hasta el procesamiento del lenguaje natural para el análisis de los sentimientos de las partes interesadas, e incluso el aprendizaje reforzado para la asignación dinámica de recursos. El resultado final son herramientas de IA que no sólo son inteligentes en su ejecución, sino también sostenibles en su impacto en los proyectos. Los algoritmos ecológicos ayudan a abordar los desafíos de complejidad, costo y carbono:

— Gestión de la complejidad. Las herramientas y metodologías modernas de gestión de proyectos están cada vez más orientadas a aliviar la complejidad y facilitar la integración. Muchas plataformas, como Notion y Forecast, ofrecen ahora funciones que simplifican la gestión de algoritmos y conjuntos de datos complejos, convirtiéndolos en información procesable para una mejor toma de decisiones. También ofrecen servicios especializados de formación y consultoría para ayudar a los gestores de proyectos a adquirir las habilidades necesarias para implementar los algoritmos ecológicos de manera efectiva.

— Gestión de costos. Implementar las soluciones de IA requiere un precio financiero inicial y habilidades especializadas, que podrían considerarse barreras para su adopción. Sin embargo, es esencial considerar estas tecnologías como inversiones con beneficios a largo plazo, y no como un mero gasto. Los ahorros de energía de los centros de datos eficientes se traducen en reducciones significativas de los gastos operativos y menores costos de cumplimiento. La adopción de algoritmos ecológicos también puede ir acompañada de beneficios intangibles, como la reducción del riesgo y el incremento del valor de la marca.

— Gestión del carbono. Con los algoritmos ecológicos, se obtiene la eficiencia operativa comprobada que ofrecen las soluciones automatizadas y ahorros significativos mediante la optimización del uso recursos, la reducción de residuos y el cumplimiento de las regulaciones de sostenibilidad. Cambiar de un centro de datos promedio a uno más eficiente puede reducir la huella de carbono hasta en un 30%, y en el horizonte se vislumbran nuevas mejoras.

GE Research es un ejemplo de ello. En colaboración con GE Renewable Energy, han desarrollado una herramienta de aprendizaje automático de vanguardia diseñada para optimizar la logística de las turbinas eólicas, lo que podría ahorrarle a la industria miles de millones de dólares durante la próxima década. La solución algorítmica se centra en optimizar diversos aspectos de las operaciones de los parques eólicos, desde el envío y la instalación hasta el mantenimiento continuo. El costo, la complejidad y las emisiones de carbono se gestionaron o redujeron.

Con historias de éxito como ésta cada vez más frecuentes, el mensaje para los gestores de proyectos de todo el mundo es claro: Es hora de aprender a implementar algoritmos ecológicos.

Los gestores de proyectos están aprendiendo que la integración de algoritmos ecológicos en sus proyectos cataliza la eficiencia operativa y fortalece su compromiso con la sostenibilidad. Al mismo tiempo, los líderes organizacionales están viendo que la convergencia de IA y la conciencia ecológica ofrece una hoja de ruta para lograr resultados comerciales. Con una planificación meticulosa y un compromiso con la sostenibilidad, los algoritmos ecológicos pueden ayudar a los gestores y patrocinadores de proyectos a convertir los desafíos en oportunidades para lograr un impacto significativo. A medida que los proyectos se convierten cada vez más en la columna vertebral del valor organizacional, los algoritmos ecológicos ofrecen una forma tangible y efectiva de lograr tanto la sostenibilidad como la IA.

L

a inteligencia artificial está generando avances impresionantes para muchas empresas: automatiza el servicio al cliente, optimiza las cadenas de suministro y potencia el marketing. Sin embargo, aunque este progreso incremental es valioso, no prepara a las empresas para las grandes olas de disrupción impulsadas por la IA que se avecinan.

Los riesgos y costos de oportunidad de centrarse únicamente en el incrementalismo están bien documentados. La revolución digital que cobró impulso a finales de la década de 1990 es un ejemplo de advertencia. Las cadenas hoteleras digitalizaron sus operaciones e interfaces con los clientes, pero cedieron valor a nuevos competidores con modelos de negocio que daban prioridad a lo digital, como las agencias de viajes en línea y las plataformas de alojamiento y experiencias entre particulares. Las empresas de medios tradicionales digitalizaron su contenido, pero perdieron audiencia e ingresos publicitarios frente a las redes sociales, que transformaron la forma de crear, compartir, interactuar y monetizar los contenidos.

Con la IA avanzando más rápido que cualquier otro cambio tecnológico anterior, hoy en día los riesgos son aún mayores. Las empresas que se limiten a un enfoque incremental de la IA caso por caso corren el riesgo de quedarse rezagadas a medida que sus competidores redefinen rápidamente las industrias.

Un enfoque estratégico que combine dos caminos paralelos ofrece una solución viable. La «transformación A» aprovecha la IA para optimizar el modelo de negocio actual, refinando procesos, reduciendo costos y mejorando la experiencia del cliente. La «transformación B» crea nuevos modelos de negocio impulsados por IA, desbloqueando oportunidades y redefiniendo los mercados. Cada una de estas transformaciones sigue una estructura diferente. La transformación A se implementa dentro de la organización existente, aprovechando las capacidades establecidas y siguiendo los procesos tradicionales de presupuestación anual diseñados para ejecutar y mejorar continuamente un modelo de negocio predecible. La transformación B, en cambio, se beneficia de una estructura separada, similar a una empresa emergente, con talento emprendedor y una cultura diferenciada, además de métricas de éxito y financiamiento enfocados en el descubrimiento y desarrollo de nuevos motores de crecimiento.

Existen pasos prácticos que los líderes pueden seguir para superar los obstáculos y llevar a cabo una transformación dual de manera efectiva. A continuación, exploraremos cómo las empresas líderes están aprovechando tres enfoques clave para impulsar sus propias transformaciones con IA.

1. Llevar a cabo la planificación de escenarios para anticipar cambios disruptivos

La IA avanza a una velocidad sin precedentes, lo que significa que las organizaciones que no logren anticiparse a las disrupciones corren el riesgo de ser sorprendidas por la competencia. La planificación de escenarios permite a los líderes explorar múltiples futuros posibles, poner a prueba sus estrategias actuales e identificar oportunidades emergentes antes de que se conviertan en tendencias dominantes.

Una importante aerolínea llevó a cabo un extenso ejercicio de planificación de escenarios para explorar cómo las tecnologías emergentes (como el aprendizaje automático, la IA generativa, la visión por computadora y la robótica avanzada) podrían transformar su modelo de negocio y la industria de viajes en general. Al analizar diversos escenarios futuros, la aerolínea buscaba anticiparse a las necesidades de los clientes, identificar oportunidades operativas y detectar posibles disrupciones en los próximos años.

El proceso comenzó con un análisis de las partes interesadas y del ecosistema, identificando las necesidades de clientes, reguladores y socios, como aeropuertos y control del tráfico aéreo, al tiempo que se consideraban las restricciones que estos grupos podrían imponer a la adopción de la IA. Las evaluaciones tecnológicas analizaron la madurez y escalabilidad de las soluciones de IA para definir qué aplicaciones estaban listas para implementarse a corto plazo y cuáles requerían inversiones a largo plazo. El equipo también analizó las innovaciones en industrias adyacentes y no relacionadas para detectar señales tempranas de cambio.

Esto se complementó con un proceso de ideación centrado en la «posibilidad», en el que la aerolínea imaginó cómo la IA podría redefinir la productividad, la eficiencia operativa y la experiencia del cliente, desde la optimización de rutas hasta la personalización de servicios.

Los hallazgos revelaron dos caminos claros de transformación. Para el negocio principal (transformación A), la aerolínea priorizó los casos de uso de IA con impacto inmediato, respaldados por tecnologías como el mantenimiento predictivo, los chatbots de IA generativa y la visión por computadora para mejorar los servicios de asistencia en tierra. Al mismo tiempo, la aerolínea desarrolló una innovación en su modelo de negocio (transformación B) mediante el desarrollo de agentes de viaje inteligentes impulsados por IA, capaces de planificar y reservar itinerarios personalizados en vuelos, hoteles y experiencias, lo que le permitió generar ingresos a través de comisiones en todo el ecosistema de viajes.

2. Alinear el liderazgo con el potencial transformador de la IA

Establecer una visión compartida en el liderazgo es fundamental para la transformación de la IA. Sin ella, las empresas corren el riesgo de fragmentarse: algunos líderes avanzan, otros dudan y el impulso se ralentiza. Aunque la verdadera alineación es un proceso que consta de varias etapas, realizar un ejercicio de alineación del liderazgo puede acelerar el proceso al revelar diferentes puntos de vista, fortalecer la convicción y definir una dirección clara.

En una empresa de tecnología industrial de la lista Fortune 500, el equipo directivo tenía perspectivas muy diferentes sobre la IA. Algunos la consideraban transformadora y vislumbraban un futuro en el que las cámaras con IA sustituirían a los costosos y sofisticados sensores de sus productos de medición. Otros se mostraban escépticos, tachando a la IA como una «moda pasajera» que distraía la atención de las prioridades del negocio. Un tercer grupo se mostraba curioso pero inseguro, luchando por comprender su verdadero potencial y sus implicaciones.

Estas diferencias plantearon cuestiones críticas sobre el verdadero potencial de la IA, la rapidez con la que la empresa debería actuar y las áreas en las que debía enfocarse. Para alinear las perspectivas y fortalecer la convicción, los 50 principales ejecutivos de la empresa se reunieron en una sesión estratégica de medio día dedicada a la IA.

La reunión dejó en claro la necesidad de actuar con urgencia tanto en las operaciones centrales como en las nuevas áreas de crecimiento. Al finalizar la sesión, los ejecutivos se alinearon en una serie de proyectos piloto «faro» diseñados como prototipos para una adopción más amplia, marcando un punto de inflexión significativo en la estrategia de IA de la compañía. También crearon un centro de capacidades para proporcionar los procesos, recursos y gobernanza necesarios para ampliar la IA. Este centro apoya el desarrollo de estrategias y casos de uso, al tiempo que colabora con los grupos de productos para dotar de recursos y avanzar en los proyectos piloto de transformación (A y B).

Para la transformación A, el liderazgo se comprometió a implementar soluciones impulsadas por IA en su centro de contacto para mejorar la eficiencia de las ventas y la interacción con los clientes. Para la transformación B, priorizaron el desarrollo de sensores definidos por software impulsados por IA, lo que cambiaría el modelo de negocio de la empresa de la venta de hardware a la venta de software.

3. Convertir las capacidades internas en oportunidades de mercado

Construir nuevos modelos de negocio impulsados por IA es un reto, pero las empresas no tienen que empezar desde cero. Al aprovechar su experiencia, datos e infraestructura interna, pueden expandir la IA más allá de sus propias operaciones, convirtiendo las capacidades internas en ventajas competitivas en nuevos mercados.

Para Shell, la IA no era solo una herramienta de eficiencia, sino una prioridad estratégica. El liderazgo se comprometió a integrarla en todas sus operaciones globales, centralizando recursos, infraestructura y talento para coordinar más de 100 aplicaciones desarrolladas y destinar sus inversiones en las oportunidades de mayor impacto dentro de su transformación A.

Más allá del ahorro de costos, cada implementación amplió el alcance y la profundidad de sus datos, mejoró la capacidad predictiva de la IA y fortaleció su base para futuras aplicaciones. Por ejemplo, cada solución de mantenimiento predictivo recién implementada generó flujos continuos de datos sobre el rendimiento de los equipos, lo que permitió ampliar los conocimientos y potenciar nuevas aplicaciones basadas en IA.

Sobre esta base, Shell colaboró con C3 AI, Microsoft y Baker Hughes para lanzar la Open AI Energy Initiative, una plataforma diseñada para establecer estándares en la industria y comercializar soluciones impulsadas por IA. Este esfuerzo fue un elemento clave en la transformación B, ya que la empresa buscó aprovechar las capacidades internas de IA para obtener una ventaja competitiva en nuevos mercados.

La IA está reescribiendo las reglas de la competencia, presentando tanto oportunidades extraordinarias como desafíos existenciales. Para las empresas establecidas, el camino a seguir no siempre es claro, pero al adoptar una transformación dual, pueden fortalecer sus operaciones actuales mientras dan pasos audaces para prosperar en esta nueva era.