Introducción

Este artículo apunta a brindar lineamientos generales para identificar y priorizar oportunidades de uso de inteligencia artificial (IA) en una organización. Proporciona ejemplos específicos de procesos y tecnologías aplicables para que los equipos de recursos humanos y liderazgo organizacional puedan generar proyectos concretos y alineados con los objetivos estratégicos.

1. Relevamiento de Características de la Organización

A. Información General

Objetivo: Obtener una visión global de la organización para entender su contexto y capacidad de adoptar tecnologías de IA.

Ejemplo: Si la organización es una empresa de comercio electrónico con operaciones globales, es importante registrar su infraestructura tecnológica y número de empleados en áreas clave como marketing, logística y atención al cliente.

Acciones:

• Documentar el tamaño, rubro y ubicación de la organización.
• Identificar áreas clave como finanzas, recursos humanos y operaciones que puedan beneficiarse de la IA.
• Realizar un mapeo de stakeholders involucrados en procesos clave.

B. Estructura y Procesos

Objetivo: Analizar los procesos principales para detectar dónde puede aportar valor la IA.

Ejemplo: Un proceso de recursos humanos como el reclutamiento masivo puede optimizarse mediante herramientas como ChatGPT para entrevistas automatizadas o sistemas de análisis de CV basados en IA.

Acciones:

• Describir la estructura organizativa y flujos de trabajo actuales.
• Detectar ineficiencias en procesos repetitivos o manuales.
• Identificar cuellos de botella en áreas clave como logística o atención al cliente.

C. Tecnología Actual

Objetivo: Evaluar la infraestructura tecnológica y nivel de digitalización existente.

Ejemplo: Una organización con un CRM como Salesforce puede explorar su integración con herramientas de análisis predictivo para personalizar la experiencia del cliente.

Acciones:

• Auditar las plataformas y sistemas utilizados, como ERP, CRM o herramientas de análisis.
• Medir el nivel de automatización existente en procesos administrativos y operativos.
• Evaluar la capacidad del equipo de TI para desarrollar e implementar soluciones de IA.

2. Análisis Focalizado en el Fin Propuesto

A. Objetivos de Implementación de IA

Objetivo: Definir metas específicas para justificar la adopción de IA.

Ejemplo: En una cadena de suministro, el objetivo podría ser reducir un 20% los tiempos de entrega mediante análisis predictivos y optimización de rutas.

Acciones:

• Establecer objetivos SMART (específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con límite de tiempo).
• Relacionar cada objetivo con métricas de desempeño clave, como eficiencia o satisfacción del cliente.

B. Procesos y Datos

Objetivo: Evaluar la calidad de los datos disponibles y su potencial para aplicaciones de IA.

Ejemplo: Una empresa que analiza datos de ventas históricos puede utilizar modelos de aprendizaje automático para predecir la demanda futura.

Acciones:

• Seleccionar procesos críticos para su optimización, como gestión de inventarios o análisis financiero.
• Auditar la calidad, completitud y frecuencia de los datos generados.

C. Recursos y Capacidades

Objetivo: Determinar los recursos humanos y financieros necesarios para implementar IA.

Ejemplo: Un equipo multidisciplinario con expertos en IA y analistas de datos puede diseñar soluciones internas adaptadas a las necesidades de la organización.

Acciones:

• Evaluar el nivel de habilidades técnicas en IA del equipo actual.
• Estimar el presupuesto requerido para tecnologías, capacitación y consultoría externa.

3. Resultados y Propuestas

A. Propuesta Organizativa

Ejemplo: Crear un equipo dedicado a IA, con roles como analistas de datos, desarrolladores y líderes de proyecto.

B. Propuesta Tecnológica

Ejemplo: Integrar herramientas como Microsoft Power BI para visualización de datos y TensorFlow para modelado de aprendizaje automático.

C. Opciones de Desarrollo

Ejemplo: Decidir entre desarrollar soluciones personalizadas internamente o tercerizar el proyecto a proveedores especializados.

Conclusión

Esta metodología no solo identifica oportunidades concretas para implementar IA, sino que también propone un marco de acción para diseñar e implementar proyectos exitosos. Al aplicar estas acciones, las organizaciones pueden maximizar los beneficios de la inteligencia artificial en términos de eficiencia, innovación y competitividad.