Sigue a conectamentado: Agréganos como fuente preferida en Google.
Takeaways de contraseña de conectamentado
- Los proyectos de IA están fallando porque la táctica subyacente es defectuosa.
- Los líderes empresariales deben demostrar en proyectos que los empleados consideren avíos.
- Los ganadores se centrarán en la creación de valencia, no la asesinato de costos.
AI se ha convertido en la obsesión de la sala de juntas de la división. Sin secuestro, a pesar de miles de millones en inversión y una exageración implacable, los estudios independientes recientes muestran que la mayoría de las empresas luchan por convertir los pilotos en resultados comerciales medibles.
Dos estudios recientes ponen este problema en un enfoque agudo:
Estos estudios entregan un mensaje importante que debe hacer eco en las salas de juntas: los pilotos de IA no fallan porque la tecnología no es lo suficientemente poderosa. Están fallando porque la táctica y las expectativas detrás de ellos son defectuosas.
Por qué pilotos de IA tropiezan
El estudio del MIT aclara que el obstáculo de por qué fallan los pilotos de IA no es potencia maniquí. En cambio, el longevo problema es la integración empresarial. La mayoría de las herramientas no aprenden de los flujos de trabajo, y la mayoría de las empresas no han desarrollado la experiencia operativa para modificar experimentos en sistemas de producción.
Todavía: cómo una compañía de hardware heredado se reinventó en la tiempo de IA
La investigación de McKinsey se hace eco de esto: la IA impulsa solo cuando las empresas rediseñan los flujos de trabajo, rastrean KPI y evolucionan modelos operativos. Los pilotos atrapados en el «modo de demostración» ofrecen rumores, no valencia comercial.
Muchos líderes de la industria ven la IA como una palanca de beneficio a corto plazo en lado de usarla para desarrollar capacidades duraderas. El texto de jugadas pintoresco es reemplazar el personal, achicar costos y aumentar los márgenes de ganancias trimestrales.
Ese enfoque puede satisfacer a los inversores durante una o dos cuartos, pero a mediados a dilatado plazo, crea pasivos que se agravan, que incluyen:
- Deuda de conocimiento: Los despidos y la automatización poco profunda despojan el conocimiento institucional. El conocimiento tácito sale por la puerta y la recuperación es costosa.
- Drenaje del talento: Los de suspensión rendimiento no quieren abastecer sistemas frágiles. Se van, tomando experiencia e iniciativa con ellos.
- Mala experiencia del cliente: Las líneas de servicio con poco personal y los bots a medias reducen las tasas de resolución y aumentan el esfuerzo del cliente. La insatisfacción inevitablemente aparece en los ingresos.
El resultado es la ingeniería financiera, no la ingeniería de valencia. Los compuestos de valencia de los accionistas de forma más confiable cuando el valencia del cliente se cultiva, no se extrae.
Una historia de dos AIS: Enterprise vs. Empleado
Aquí está la ironía. Mientras que los pilotos de AI Enterprise se detienen, los empleados ya usan IA diariamente a través de herramientas como ChatGPT, Claude y Gemini.
Estos casos de uso «Shadow AI» no son grandes transformaciones digitales. Son aplicaciones pequeñas y tácticas: redacción de correos electrónicos, resumiendo documentos, suscitar fragmentos de código, preparar presentaciones o analizar los comentarios de los clientes.
Todavía: Olvídate de AI plug-and-play: esto es lo que los proyectos de IA exitosos hacen de forma diferente
Estas aplicaciones tienen éxito precisamente porque son específicas de la tarea. Ahorran minutos o horas en actividades enfocadas, mejorando la productividad sin requerir revisiones masivas de flujo de trabajo o presupuestos de hacienda.
Así es como la IA debía funcionar: como amplificador de productividad, no una aparejo de reemplazo de la fuerza sindical. Los empleados lo usan para hacer mejor su trabajo, no para eliminar los trabajos ellos mismos.
Las empresas deben tomar nota. La asimilación de saco en el interior de las empresas revela dónde la IA proporciona un valencia positivo. En lado de ignorar o prohibir la IA en la sombra, los líderes deben estudiarla, escalarlo de forma responsable y demostrar en los casos de uso que los empleados ya han demostrado ser avíos, recordando las lecciones aprendidas sobre la IA como un habilitador de productividad, no un transporte de reemplazo de mano de obra.
La verdadera barrera: preparación de IA
Incluso cuando las empresas quieren resquilar IA, muchas no están listas. La preparación positivo de la IA requiere más preparación que licencias para modelos de idiomas grandes. Estos requisitos incluyen:
- Datos consolidados y limpios de los que los sistemas pueden instruirse. La mayoría de las empresas aún operan con datos fragmentados y aislados que socavan los resultados.
- Casos de uso claros y expectativas que se definen por superior. Demasiados pilotos comienzan con «intentemos AI» en lado de identificar los problemas precisos para resolver.
- Una hoja de ruta de implementación que alpargata tecnología, personas y procesos. AI no es una aparejo de plug-and-play. La IA exige la mandato del cambio, la gobernanza y la medición continua.
La efectividad es que la preparación de la IA madurará con el tiempo. En muchas empresas, esa maduración no será dirigida por el C-suite sino por los empleados que experimentan con IA en su trabajo diario. Los líderes de negocios y TI deben canalizar esa innovación erguido en una táctica de en lo alto cerca de debajo que escalera el valencia en toda la estructura.
Diseño de valencia duradero
Entonces, ¿qué funciona? Un mejor camino cerca de delante se ve así:
- Comience con tareas, no de roles: Use la IA para achicar el esfuerzo del cliente o el tiempo de ciclo, luego vuelva a colocar la capacidad ahorrada para el trabajo de longevo valencia.
- Apuntar a la producción, no a las demostraciones: Trate las soluciones de IA como productos. Aclarar propietarios, niveles de servicio, objetivos de asimilación y KPI comerciales.
- Construir sistemas de educación: Implementar herramientas que capturen comentarios y mejoren con el uso. Los pilotos estáticos no crean un valencia a dilatado plazo.
- Volver en capacidades, no en experimentos: Los equipos interfuncionales deben poseer casos de uso de extremo a extremo, incluidos datos, seguridad, proceso, cambio y experiencia del cliente.
- Proteger el conocimiento: Automatización de pares con captura de conocimiento y medra para achicar el esfuerzo sin borrar la experiencia.
Recomendación a tableros
Cada propuesta de IA debe contestar una pregunta: ¿cómo aumenta esta iniciativa el valencia del cliente en los próximos 90 a 180 días mientras se crea capacidades que se agravan durante los próximos 18 a 24 meses?
Por ejemplo, si la respuesta es un plan de reducción de personal, optimiza la contabilidad, no los resultados.
Encima: cómo los agentes de IA pueden eliminar los desechos en su negocio, y por qué es más inteligente que achicar los costos
Los ganadores finales no serán las empresas que redujeron más rápido. Los ganadores serán aquellos que rediseñen el trabajo, por lo que las personas y las máquinas elevan el moldura para los clientes. Así es como construye ganancias resistentes, un crecimiento duradero y un valencia duradero de los accionistas.
La IA no rotura adecuado a la tecnología. La IA rotura por cómo los líderes eligen usarlo. Centrarse en la creación de valencia, no la asesinato de costos. Y recuerde: las mejores ideas sobre dónde puede ayudar a su empresa probablemente ya esté sentado en el interior de su estructura, siendo probada en silencio por sus empleados.
