7 formas de acabar con el valor de TI para la empresa

La mayoría de los CIO han comprendido que su función principal consiste en aportar valor al negocio. Luego ya, en un segundo plano, garantizar el tiempo de actividad del sistema y otras métricas operativas. Cada dos años surgen nuevas oportunidades de transformación, y la cuestión clave es si TI está generando valor de forma constante.

El objetivo de las prácticas ágiles, DevOps e ITSM es mejorar las capacidades de entrega y de servicio. Cada implementación exitosa eleva el listón de las expectativas de las partes interesadas. Sin embargo, ya se sabe que no es nada sencillo ofrecer valor de manera sostenida. Entre los problemas más habituales se encuentran la gestión de la rotación de empleados, el trato con socios tecnológicos que no cumplen las expectativas, el equilibrio entre prioridades de seguridad y la gestión de la deuda técnica.

En la actualidad, estas figuras están bajo una creciente presión para generar valor empresarial a partir de la IA generativa. Los altos directivos quieren algo más que experimentos: esperan un retorno de la inversión a corto plazo y un valor estratégico a largo plazo de las iniciativas en inteligencia artificial.

Recientemente he escrito sobre la necesidad de replantear la organización de TI en la era de la IA generativa y sobre cómo es una informática de primera clase. Sin embargo, los CIO también deben estar atentos a las prácticas y comportamientos que destruyen el valor de la TI para la empresa. Los expertos han identificado siete de ellos.

1. Apuntar a implementaciones radicales

El entusiasmo por la IA ha disparado las expectativas de los ejecutivos en torno a la entrega de capacidades de IA generativa. He escuchado a directivos hablar de operaciones autónomas, capacidades avanzadas de IA agéntica y experiencias de cliente altamente personalizadas y habilitadas por IA.

Los departamentos de TI con bajo rendimiento se pueden ver atrapados por las exigencias de las partes interesadas. En cambio, los orientados a producto evitan comprometerse con implementaciones radicales y cuentan con la disciplina necesaria para experimentar, priorizar productos mínimamente viables (MVP) y adoptar una entrega ágil de capacidades que mejoran de forma incremental.

Raj Balasundaram, vicepresidente global de Innovaciones de IA para Clientes de Verint, lo tiene claro: “A la hora de planificar y ejecutar iniciativas de transformación digital, las marcas deben empezar poco a poco y escalar sin fricciones. El objetivo principal debe ser obtener resultados medibles rápidamente, en lugar de esperar a que concluya un proyecto de varios años”.

Recomendación: para los departamentos de TI resultará más fácil colaborar con las partes interesadas en la entrega ágil si las invitan a las revisiones de sprint y programan sesiones frecuentes de brainstorming.

2. Defender los POC de IA sin un plan de implementación

Las empresas líderes en SaaS y seguridad están lanzando agentes de IA para mejorar los flujos de trabajo. Los CIO necesitan experimentar para comprender qué capacidades aportan valor, dónde es necesario mejorar la calidad de los datos y cómo escalar las implantaciones.

Sin embargo, muchos departamentos de TI no trabajan directamente con los usuarios finales durante estos experimentos. Otros no comunican con suficiente claridad un plan ágil que detalle qué se requiere para una implantación completa. El resultado suele ser una brecha entre expectativas o una proliferación de pruebas de concepto (POC) que nunca llegan a producción.

Por lo que, como explica Stéphan Donzé, fundador y CEO de AODocs, “con demasiada frecuencia, los equipos lanzan un piloto llamativo en pocas semanas y, sin querer, enseñan a la empresa que la IA es sencilla e inmediata. Luego todo se ralentiza al enfrentarse a la realidad: sin canales de datos regulados, sin un plan para mantener el conocimiento actualizado, sin controles para evitar fugas de información sensible y sin una estrategia para gestionar los costes del modelo”.

Los proyectos piloto necesitan objetivos claros, y los equipos deben decidir cuándo pivotar o poner fin a los experimentos que no funcionan. Cuando se alcanza un hito con éxito, TI debe contar con un enfoque definido para escalar los pilotos a más datos, usuarios y casos de uso.

Kurt Muehmel, director de Estrategia de IA en Dataiku, añade que es un error considerar un piloto exitoso como prueba de que los agentes funcionarán en producción. “Los pilotos suelen tener éxito porque operan sin restricciones reales, como conjuntos de datos reducidos, usuarios indulgentes y supervisión humana cuando algo falla”.

Recomendación: el departamento de TI debe participar en la redacción de una declaración de visión que defina los criterios de éxito de cualquier POC y, posteriormente, aplicar principios ágiles para gestionar tanto el POC como las distintas fases piloto. Estas disciplinas garantizan la implicación de las partes interesadas y transmiten que la experimentación es solo uno de los hitos del proceso de implementación.

3. Centrarse en la implementación y no en la adopción

Se necesita lograr la aceptación de implementaciones iterativas para ofrecer valor empresarial constante, aunque no es suficiente. No son pocos los equipos de DevOps y ciencia de datos que consideran que han hecho un “buen trabajo” cuando las implementaciones se completan según lo previsto y dentro del alcance definido. Este modo de proceder supone ignorar las responsabilidades de la gestión del cambio en TI, especialmente cuando las capacidades de la IA pueden transformar de forma radical el funcionamiento de los departamentos.

Nik Froehlich, fundador y CEO de Saritasa, señala que “los equipos de TI están altamente cualificados, pero a menudo no son los usuarios finales de los productos que desarrollan y rara vez reciben suficiente feedback de quienes sí lo son. El resultado puede ser soluciones perfectamente funcionales que nadie utiliza. La solución es sencilla: involucrar a los usuarios finales desde el principio y de forma continua, escuchar sus comentarios en cada etapa y crear soluciones que realmente funcionen para quienes las usan”.

Recomendación: una de las razones por las que los CIO deben revisar sus prácticas ágiles en la era de la IA es redefinir el concepto de “terminado”, de modo que los equipos incluyan la adopción y la gestión del cambio como criterios de aceptación a nivel de funcionalidad.

4. Prescribir el futuro del trabajo

Los consejos de administración esperan que los CIO comuniquen un modelo de gobernanza estratégica de la IA que incluya un marco claro sobre cómo deben experimentar los empleados con estas capacidades. La gobernanza debe definir qué herramientas de IA pueden utilizarse, a qué datos se puede acceder y dónde deben compartirse los éxitos, aprendizajes y fracasos de los experimentos.

Los CIO deben asignar arquitectos, responsables de relaciones con el negocio y analistas para apoyar estos experimentos. Sin embargo, cruzar la línea y prescribir los flujos de trabajo departamentales puede traer consigo la destrucción de valor, ya que TI rara vez domina los objetivos operativos y las excepciones de cada proceso.

Brian Madden, vicepresidente y CTO de Citrix, reconoce que “el cambio real hoy es ascendente, impulsado por cómo trabajan realmente las personas, y no por cómo la organización prescribe que deberían trabajar. El modelo de hoja de ruta descendente y plurianual se hizo añicos cuando los empleados empezaron a adoptar herramientas de IA por su cuenta, pero la mayoría de las empresas sigue sin ofrecer una vía segura y regulada para utilizar IA de terceros”.

En caso de no existir una alternativa autorizada, las personas utilizan estas herramientas igualmente, y la adopción no gestionada de la IA incrementa el riesgo sin generar valor estratégico.

Recomendación: los CIO deben comunicar una estrategia descendente, pero también reconocer que muchas transformaciones digitales fracasan porque TI no asume que las operaciones en evolución requieren participación ascendente. Los departamentos de TI deben asignar expertos en procesos formados en Six Sigma para colaborar en los experimentos y guiar la transformación de los flujos de trabajo mediante la colaboración entre agentes de IA y personas.

5. Acelerar la deuda técnica al implementar IA

La proliferación de soluciones SaaS es un problema habitual para muchos departamentos de TI, especialmente cuando está impulsada por responsables de área que seleccionan sus propias herramientas y fomentan prácticas de TI en la sombra. Aunque las organizaciones deben experimentar con IA, la implementación de agentes no autorizados supone un riesgo claro para la seguridad y el cumplimiento normativo.

Weldon Dodd, ingeniero distinguido de Iru, advierte: “Hoy en día, las empresas están adquiriendo múltiples herramientas de IA para resolver problemas concretos. Esta proliferación obligará a los equipos de TI a gestionar un número excesivo de proveedores en los próximos años”.

Los arquitectos de TI deben comunicar estándares y promover el uso de plataformas escalables como estrategias clave. Aunque siempre habrá presión para imponer tecnologías específicas, toca a TI explicar ventajas, inconvenientes, costes de soporte y riesgos asociados a la acumulación de deuda técnica.

En opinión de Yakir Golan, CEO de Kovrr, “el impacto potencial de TI se reduce cuando las iniciativas de IA y datos se desarrollan en el vacío, sin visibilidad de los activos ni una visión compartida de cómo sistemas como la IA generativa crean valor e introducen riesgos. Una gobernanza eficaz depende de comprender las herramientas existentes, los datos con los que interactúan y las implicaciones de su posible fallo”.

Recomendación: aunque las áreas de negocio suelen intentar prescribir soluciones, es responsabilidad de TI formular las preguntas adecuadas y descubrir las necesidades reales. Los CIO deben ayudar a sus equipos a desarrollar visión empresarial, valentía y paciencia para colaborar con las partes interesadas en la consecución de objetivos, en lugar de aceptar demandas tecnológicas como órdenes inapelables.

6. Aceptar proyectos puntuales sin soporte continuo

Cuando los equipos ágiles logran llevar la IA desde la idea hasta la prueba de concepto, la producción y la adopción por parte de los usuarios, no están haciendo más que comenzar a generar valor. Las siguientes fases requieren recopilar feedback, medir resultados y realizar mejoras iterativas alineadas con los criterios de éxito.

Si los equipos quieren iterar y las partes interesadas esperan mejoras constantes, ¿por qué tantas organizaciones siguen cargando con aplicaciones heredadas, deuda técnica y usuarios frustrados que reclaman modernización?

“Muchos equipos de TI no planifican más allá de la implementación inicial y no financian la optimización continua, que incluye pruebas constantes, adopción por parte de los usuarios, gobernanza de datos y mejoras iterativas”, sostiene Pankaj Goel, CEO y cofundador de Opkey, quien añade: “Las transformaciones más sólidas se producen cuando TI pasa de ‘implementar tecnología’ a crear una transformación dinámica que evoluciona con el negocio”.

Recomendación: una responsabilidad clave de la PMO ágil es garantizar la gobernanza financiera junto con los líderes de negocio y el director financiero. Las iniciativas que alcanzan implementaciones exitosas requieren financiación continua para actualizaciones y gestión del ciclo de vida.

7. Invertir poco tiempo en el aprendizaje

Muchos CIO disponen de presupuestos para formación, conferencias y desarrollo del liderazgo. Sin embargo, no basta con suscribirse a programas de aprendizaje, ya que muchos profesionales de TI están sometidos a una fuerte presión y carecen de tiempo para formarse. Además, el desarrollo real de competencias exige experimentación, experiencia práctica y la enseñanza de nuevas habilidades.

Michael Pytel, tecnólogo sénior de VASS, admite que “los equipos de alto rendimiento integran el aprendizaje en sus planes a largo plazo, de modo que el crecimiento de habilidades y la innovación avanzan al mismo tiempo”, por lo que recomienda a los CIO animar “a su equipo a dedicar una hora semanal al aprendizaje, ofrezca reembolsos por tasas de certificación e incentive sesiones de lunch & learn para compartir conocimientos”.

Recomendación: los CIO deben reflexionar tanto sobre cómo la TI puede destruir valor empresarial como de qué manera el liderazgo puede erosionar la cultura tecnológica. No se puede exigir a TI que opere indefinidamente al 130% de su capacidad: es imprescindible crear espacios y periodos de aprendizaje que permitan la evolución de los procesos.

Los CIO que lean este artículo deben reconocer que muchos de los problemas identificados se reducen a la falta de una gobernanza sólida y de un modelo operativo flexible. Además, deben formar a sus líderes para colaborar eficazmente con las partes interesadas, aportando valor empresarial mientras se respetan principios no negociables de gobernanza, operación y corresponsabilidad.