La Inteligencia Artificial (IA) está dejando de limitarse a producir información. Cuanto más avanza de las respuestas a la ejecución y coordinación de procesos, más deja de centrarse el debate en la tecnología para pasar a centrarse en la gestión de la IA.
Durante los últimos años, esta tecnología ha generado una combinación poco habitual de entusiasmo, rapidez de adopción y expectativas, y había buenas razones para ello. Consultar información se ha vuelto más rápido; producir textos, análisis, código e informes requiere ahora una fracción del tiempo que antes se necesitaba. Actividades que anteriormente estaban reservadas a especialistas se han vuelto accesibles para un número mucho mayor de personas.
La Inteligencia Artificial ha ofrecido estos resultados, pero, a medida que aumenta la inversión, también empieza a surgir cierta sensación de frustración. Si la IA es capaz de hacer tanto, ¿por qué los resultados de las organizaciones no siempre avanzan en la misma proporción?
Quizás esto se deba a que estamos descubriendo una diferencia fundamental entre aumentar la capacidad de una persona o de una actividad y aumentar la capacidad de la organización en su conjunto.
De las respuestas a la coordinación: la importancia de la gobernanza de la Inteligencia Artificial
El uso de la IA en las empresas se está ampliando. No se trata necesariamente de una escala de madurez, sino de un proceso de aprendizaje y utilización, con un alcance cada vez mayor en el trabajo. De esta forma, surge un modelo con cuatro formas principales de uso: Responder → Producir → Actuar → Coordinar.
En esta estructura, cada elemento corresponde a lo siguiente:
Responder: uso de la IA para acceder al conocimiento, interpretar información y apoyar la toma de decisiones.
Producir: uso de esta tecnología para crear análisis, documentos, informes, código, planes o recomendaciones.
En estas dos primeras formas de uso, gran parte de los beneficios se refleja directamente en la productividad individual.
Actuar: cambia la naturaleza de su utilización. La IA comienza a ejecutar actividades, acceder a sistemas, transferir datos, iniciar flujos de trabajo, verificar reglas y tomar determinadas decisiones.
Coordinar: amplía todavía más este alcance. Personas, sistemas, automatizaciones y diferentes agentes comienzan a participar conjuntamente en un mismo flujo de trabajo.
Es precisamente en esta transición cuando la tecnología empieza a desalinearse de la gestión de la IA.
Automatizar una actividad no significa transformar un proceso
Un departamento, de forma individual, puede obtener excelentes resultados utilizando la Inteligencia Artificial. Por ejemplo, el departamento de Compras puede analizar proveedores más rápidamente. Finanzas puede agilizar las conciliaciones. Recursos Humanos puede automatizar la atención. Calidad puede analizar documentos o no conformidades.
Pero las organizaciones no funcionan únicamente dentro de los departamentos. Una actividad desencadena otra. Una decisión afecta a otra área. La gestión de procesos abarca sistemas, reglas, documentos, controles, aprobaciones y responsabilidades.
Por eso, la productividad individual no significa necesariamente un mejor rendimiento de principio a fin. Del mismo modo, existen otras particularidades de las organizaciones que deben tenerse en cuenta en la gobernanza de la Inteligencia Artificial:
- El acceso al conocimiento no significa capacidad organizativa.
- La capacidad tecnológica no significa capacidad empresarial.
- Automatizar silos no elimina necesariamente los silos.
En determinadas situaciones, esta tecnología simplemente hace que funcionen más rápidamente. Quizás esta sea una de las razones de la preocupación actual: esta tecnología ha avanzado más rápido que la capacidad de muchas organizaciones para aprender a utilizarla de forma coordinada.
La tecnología aplicada a procesos mal definidos no necesariamente corrige la desorganización, e incluso puede amplificar su complejidad y velocidad.
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La pregunta está cambiando
Durante mucho tiempo, gran parte de la transformación digital comenzó con preguntas como «¿Qué tecnología debemos utilizar?», «¿Qué plataforma debemos contratar?» o «¿Dónde podemos aplicar la Inteligencia Artificial?». Estas preguntas siguen siendo relevantes, pero ya no son suficientes.
Otras cuestiones empiezan a cobrar importancia, como:
- ¿Está el proceso preparado para utilizar esta tecnología?
- ¿Son fiables los datos?
- ¿Están claras las responsabilidades?
- ¿Están definidas las reglas de decisión?
- ¿Se conocen las excepciones?
- ¿Están relacionados con el proceso los controles y riesgos de la IA?
- ¿Está claro qué se puede automatizar y qué sigue requiriendo intervención humana?
Estas cuestiones adquieren aún más relevancia cuando decidimos que la IA debe actuar. Mientras una Inteligencia Artificial responde a una pregunta o produce un documento, normalmente hay una persona entre la recomendación y su ejecución.
Cuando la IA, como agente inteligente, empieza a actuar directamente en los procesos, esa distancia disminuye. Entonces surgen nuevas preguntas, entre ellas:
- ¿Quién puede decidir?
- ¿Hasta dónde llega la autonomía?
- ¿Cuándo sigue siendo obligatoria la aprobación humana?
- ¿A qué información se puede acceder?
- ¿Cómo debe gestionarse una excepción?
- ¿Quién responde por el resultado?
- ¿Cómo podrá explicarse posteriormente una decisión?
Por ejemplo, cuando diferentes agentes comienzan a participar en un mismo flujo de trabajo, estas cuestiones dejan de ser únicamente problemas tecnológicos y pasan a ser problemas de gobernanza de la IA.
Y cuanto mayor sea la capacidad de acción y coordinación concedida a la tecnología, mayor deberá ser la capacidad de gestión y gobernanza de la organización.
El desafío ahora es coordinar y gestionar la IA
Quizás la próxima etapa de la Inteligencia Artificial no esté determinada únicamente por modelos más sofisticados, que sin duda seguirán evolucionando. En realidad, las organizaciones ya están empezando a enfrentarse a otro desafío: coordinar y medir su capacidad real. Es decir, aquello que las personas, los procesos, los sistemas, las automatizaciones de procesos y los agentes son capaces de realizar conjuntamente.
Esto exige mirar más allá de cada departamento; exige comprender los procesos de principio a fin; y exige relacionar decisiones, riesgos, controles, datos y responsabilidades. Además, exige resistirse a la tentación, o a la ilusión, de creer que una tecnología extraordinaria compensará automáticamente los procesos fragmentados, los silos departamentales, los conflictos o los modelos operativos poco claros.
Por tanto, quizás la próxima pregunta no sea:
«¿Qué más será capaz de hacer la IA?»
Sino:
«¿Cómo coordinará la organización todo aquello que las personas y la tecnología ya son capaces de hacer?»
Porque, cuando la IA solo responde, la tecnología puede ser el centro del debate. Cuando empieza a actuar y coordinar procesos, el problema cambia. El nuevo desafío pasa a ser la gobernanza de la Inteligencia Artificial.
FAQ – Preguntas frecuentes
Es la capacidad de coordinar y gestionar el uso de la IA en la organización, teniendo en cuenta los procesos, los sistemas, las automatizaciones, los agentes, las decisiones, los riesgos, los controles, los datos y las responsabilidades.
Porque la IA está dejando de limitarse a producir información y está empezando a ejecutar actividades, acceder a sistemas, transferir datos, iniciar flujos de trabajo, verificar reglas y tomar determinadas decisiones. A medida que aumenta la capacidad de acción de la tecnología, también aumenta la necesidad de gestión y gobernanza.
Existen cuatro formas principales: Responder, Producir, Actuar y Coordinar. Responder implica acceder al conocimiento, interpretar información y apoyar la toma de decisiones. Producir incluye crear análisis, documentos, informes, código, planes y recomendaciones. Actuar implica ejecutar actividades e interactuar directamente con sistemas y procesos. Coordinar amplía este alcance al integrar personas, sistemas, automatizaciones y diferentes agentes en un mismo flujo de trabajo.
No. La automatización de una actividad puede aumentar la productividad de un departamento, pero no significa necesariamente mejorar el rendimiento del proceso de principio a fin. Los procesos abarcan departamentos, sistemas, reglas, documentos, controles, aprobaciones y responsabilidades.
La tecnología no necesariamente corrige la desorganización. Según el artículo, su aplicación a procesos mal definidos puede incluso amplificar la complejidad y aumentar su velocidad.
Es importante evaluar si el proceso está preparado, si los datos son fiables, si las responsabilidades están claras, si las reglas de decisión están definidas, si se conocen las excepciones y si los riesgos y controles están relacionados con el proceso. También es necesario definir qué se puede automatizar y qué sigue requiriendo intervención humana.
La distancia entre la recomendación de la IA y su ejecución disminuye. Por ello, se necesitan definiciones más claras sobre quién puede decidir, cuáles son los límites de autonomía, cuándo es obligatoria la aprobación humana, a qué información se puede acceder, cómo deben gestionarse las excepciones y quién responde por el resultado.
Cuanto mayor sea la capacidad de acción y coordinación concedida a la tecnología, mayor deberá ser la capacidad de gestión y gobernanza de la organización. Esto es especialmente relevante cuando diferentes agentes comienzan a participar en un mismo flujo de trabajo.
Cuando la IA solo responde o produce una recomendación, normalmente hay una persona entre la recomendación y su ejecución. A medida que la IA empieza a actuar directamente, es necesario establecer cuándo sigue siendo obligatoria la aprobación humana y qué decisiones pueden tomarse de forma autónoma.
Porque las mejoras obtenidas individualmente o dentro de los departamentos no garantizan una mejora del proceso de principio a fin. Una actividad puede desencadenar otras, afectar a diferentes áreas y depender de sistemas, reglas, controles, aprobaciones y responsabilidades.
El desafío pasa a ser coordinar y medir la capacidad real de la organización, teniendo en cuenta aquello que las personas, los procesos, los sistemas, las automatizaciones y los agentes pueden realizar conjuntamente.
El debate deja de centrarse únicamente en qué tecnologías utilizar o dónde aplicar la IA y empieza a considerar cómo coordinará la organización todo aquello que las personas y la tecnología ya son capaces de hacer.
