En 2023, los investigadores de MIT y McKinsey realizaron una encuesta a más de 100 empresas de diversos sectores para explorar cómo la inteligencia artificial (IA) estaba impactando sus operaciones. Los resultados revelaron las diferencias clave entre las compañías que lideran el uso de IA y aquellas que no logran implementarla con éxito. A continuación, se detallan los factores que distinguen a las empresas más exitosas en este ámbito.
1. Patrocinio Ejecutivo
Uno de los elementos más destacados en las empresas líderes es el patrocinio a nivel ejecutivo. Más de tres cuartas partes de las empresas que se consideran líderes en IA (el 25% superior de las encuestadas) tienen apoyo directo de los altos ejecutivos, principalmente de los CEO o de la junta directiva. Este respaldo es crucial debido a que la implementación de IA puede implicar riesgos inciertos y beneficios indirectos. Por ejemplo, Cooper Standard, un fabricante industrial, mejoró sus iniciativas de IA gracias a la intervención de un líder senior, quien supervisó el desarrollo de un sistema de control avanzado que finalmente se convirtió en un negocio subsidiario exitoso. El liderazgo visionario es clave para avanzar en proyectos de IA, incluso cuando los resultados inmediatos no son claros.
2. Red de Socios
Las empresas exitosas también se distinguen por tener una red sólida de socios. Si bien la mayoría de las empresas líderes utilizan recursos internos para desarrollar soluciones de IA (más del 90% en 2023), dos tercios también se apoyan en colaboradores externos. Lo sorprendente es que las asociaciones han evolucionado: mientras que en 2021 las empresas colaboraban principalmente con academia y startups, en 2023 estas asociaciones han dado paso a consultores, proveedores de software y socios industriales más maduros. Por ejemplo, Freeport-McMoRan, una empresa minera, aprendió de la industria farmacéutica sobre cómo usar IA para mapear moléculas y adaptó esas prácticas a su propio trabajo en el mapeo de compuestos químicos.
3. Comunicación Interdepartamental
La colaboración fluida entre los equipos de TI y operaciones es otro factor clave de éxito. Las empresas líderes suelen crear lo que se conoce como un "centro de excelencia" (CoE), un equipo interdisciplinario que coordina las iniciativas de IA, asegurando que los proyectos se implementen de manera eficiente y que se logren resultados tangibles. Un ejemplo de esto es Target, un minorista de alto nivel, que en solo seis meses desarrolló y desplegó un chatbot de IA generativa en casi 2,000 de sus tiendas. Este chatbot facilita el acceso a manuales y mejores prácticas, reduciendo la necesidad de expertos internos y mejorando la capacitación de los empleados.
4. Gestión de Datos
Para que las empresas aprovechen la IA de manera efectiva, necesitan datos precisos, relevantes y bien organizados. Sin embargo, muchas empresas aún no logran capturar la información adecuada o gestionarla de manera eficiente. Las empresas líderes invierten en sistemas y procesos robustos para recopilar y gestionar datos, como el seguimiento de datos de equipos clave en la nube, lo que les permite tomar decisiones informadas. Un ejemplo notable es Titan Cement, que integró miles de sensores y almacenó sus datos en la nube, lo que le permitió optimizar su producción y mejorar la eficiencia energética, generando un ROI estimado del 500%. Además, con la llegada de la IA generativa, las empresas ahora pueden utilizar datos no estructurados (como textos) para mejorar rápidamente sus operaciones.
Conclusiones
Las empresas que lideran el camino en la adopción de IA se destacan por cuatro factores clave: patrocinio ejecutivo, asociaciones estratégicas, comunicación interdepartamental y gestión eficiente de datos. Estas empresas no solo implementan soluciones de IA rápidamente, sino que también las usan para obtener una ventaja competitiva significativa. Los datos de la encuesta muestran que la brecha entre las empresas líderes y las rezagadas se está ampliando, lo que subraya la importancia de estas prácticas. Aquellas que no sigan estos pasos corren el riesgo de quedar atrás en la competencia, especialmente a medida que la IA sigue evolucionando y ofreciendo nuevas oportunidades.