El papel de la IA en la eficiencia operativa: más allá de la bala de plata

La inteligencia artificial (IA) se ha ganado la reputación de solución milagrosa para un sinfín de retos empresariales modernos en todos los sectores. Desde mejorar la atención diagnóstica hasta revolucionar la experiencia del cliente, hay muchas industrias y organizaciones que han experimentado el verdadero poder transformador de la IA.

Sin embargo, ese no es el caso para las grandes masas. Las organizaciones que ven la IA como un remedio universal están perdiendo una gran oportunidad, y también es probable que se enfrenten a retos importantes. Cuando la IA se aplica de un modo que hace demasiado hincapié en sus puntos fuertes y resta importancia a sus puntos débiles, es cuando nos encontramos con problemas.

Aunque tendemos a oír hablar más de casos de uso de la IA innovadores y rompedores, el valor real de la IA reside en su capacidad para mejorar enormemente la eficiencia operativa. ¿Es menos emocionante que la IA componga y produzca sus propias canciones o cree obras de arte en cuestión de segundos? Por supuesto. Pero para la mayoría de las empresas, una melodía pegadiza o una imagen bonita no van a mover la aguja.

Los puntos fuertes de la IA en la empresa moderna

La capacidad de la IA para automatizar tareas, reducir errores y tomar decisiones basadas en datos a gran escala son sus puntos fuertes más elogiados. Desde el análisis predictivo hasta el procesamiento del lenguaje natural (PLN), las aplicaciones basadas en IA permiten tomar decisiones más rápidas y precisas. En otras palabras, el atractivo de la IA reside en su capacidad para procesar grandes cantidades de datos con rapidez, identificar patrones que podrían ser invisibles para los humanos y adaptarse a la nueva información en tiempo real.

Estas capacidades son innegablemente valiosas. En sectores como las finanzas, la sanidad y la industria manufacturera, las soluciones basadas en la IA ya han demostrado su valía optimizando las cadenas de suministro, mejorando la gestión de riesgos y mejorando el servicio al cliente. Por ejemplo, en la industria manufacturera, la IA puede predecir los fallos de los equipos antes de que se produzcan, lo que permite un mantenimiento preventivo que reduce el tiempo de inactividad y los costes.

Las limitaciones de la IA

Por otro lado, las soluciones basadas en la IA pueden tener dificultades para tener en cuenta la naturaleza matizada y dependiente del contexto del comportamiento humano. Por ejemplo, un sistema de IA podría marcar como sospechoso un intento legítimo de inicio de sesión simplemente porque no se ajusta al patrón típico de comportamiento de un usuario. En estos casos, la supervisión humana es crucial para evitar la interrupción de las operaciones empresariales.

Una de las áreas en las que las limitaciones de la IA son especialmente evidentes es la gestión de identidades. La gestión de identidades implica verificar y gestionar las identidades de los usuarios dentro de una organización, garantizando que las personas adecuadas tengan acceso a los recursos adecuados en el momento adecuado. Es una función crítica para mantener la seguridad y el cumplimiento, especialmente a medida que las empresas se vuelven cada vez más digitales y globales.

Sin duda, la IA puede desempeñar un papel en la gestión de identidades, por ejemplo, automatizando los procesos de verificación de identidades, detectando actividades fraudulentas y gestionando los controles de acceso de forma dinámica. Sin embargo, estas aplicaciones no están exentas de desafíos. Los sistemas de IA dependen en gran medida de la calidad de los datos con los que se entrenan. Si los datos de entrenamiento son incompletos, sesgados o anticuados -y para la mayoría de las organizaciones lo son-, las decisiones basadas en IA reflejarán estos defectos.

La IA como facilitadora de la eficiencia operativa

Aunque la IA no es una solución perfecta, puede mejorar significativamente la eficiencia operativa si se aplica correctamente. La clave está en reconocer la IA como una herramienta que funciona mejor cuando aumenta las tecnologías y los procesos, en lugar de una bala de plata. Sigamos con el ejemplo de la gestión de identidades.

La IA puede ayudar a las organizaciones a racionalizar la identidad mediante la automatización de tareas rutinarias, como el restablecimiento de contraseñas o las solicitudes de acceso. Esto puede liberar al personal de TI para que se centre en cuestiones más complejas, mejorando la productividad general. La IA también puede ayudar a supervisar y analizar los patrones de comportamiento de los usuarios a lo largo del tiempo, proporcionando información que puede ayudar a las organizaciones a ajustar sus políticas de seguridad.

Además de la gestión de identidades, la IA también puede impulsar la eficiencia operativa en otras áreas. Por ejemplo, los chatbots con IA pueden gestionar una parte significativa de las consultas de los clientes, reduciendo la carga de trabajo de los agentes humanos. En la gestión de la cadena de suministro, la IA puede optimizar los niveles de inventario y predecir la demanda con mayor precisión, reduciendo el despilfarro y mejorando la capacidad de respuesta a los cambios del mercado.

Sin embargo, para liberar realmente el potencial de la IA, las organizaciones deben invertir en la infraestructura y los conocimientos adecuados. Esto incluye garantizar que sus datos estén limpios, sean precisos y estén actualizados, así como formar al personal para que trabaje con los sistemas de IA de forma eficaz. También implica adoptar una mentalidad de mejora continua, en la que la IA se evalúe y actualice periódicamente en función de los comentarios y los nuevos datos.

¿Y ahora qué?

Aunque la demanda de IA y de software con IA está clara, lo que los clientes esperan exactamente de ella es otra historia. El obstáculo de conseguir una IA limpia y verificada es en realidad un área en la que la IA podría ser bastante útil para ayudar, generando automáticamente información de lugares como el almacén de datos de ServiceNow, Slack y otras aplicaciones empresariales. Pero, ¿y después?

Una pieza muy real del rompecabezas de la adopción y el éxito de la IA es que muchos clientes no saben lo que quieren. Piense en otras tecnologías transformadoras, como el iPhone. Los clientes no participaron en su desarrollo. La gente no sabía que lo quería o lo necesitaba hasta que lo vio en acción. En muchos sentidos, la IA empresarial es igual.

Sin embargo, esto es un arma de doble filo. La presión para apostar por la IA está ahí, pero la gente no es capaz de averiguar qué es posible dentro de su organización o si los clientes ven ya el valor. Muchos se preguntan si el dinero merece la pena y si otras empresas están viendo el valor. Para mantener la coherencia con el ejemplo de la identidad, los principales proveedores del sector promocionan sus capacidades de IA, pero no tienen claro en qué consisten ni cómo se benefician los clientes.

La IA tiene el potencial de impulsar una eficiencia operativa significativa en varias funciones empresariales, incluida la gestión de identidades. Pero aún tiene que demostrar su eficacia. Las organizaciones que abordan la IA con una comprensión clara de sus limitaciones y puntos fuertes tienen más probabilidades de éxito. Al hacerlo, pueden lograr un enfoque más realista.