Hemos visto esta historia antes: la tecnología disruptiva captura la imaginación de los líderes empresariales en todas las industrias, prometiendo transformación a escala. A principios de la década de 2010, fue la automatización de procesos robóticos (RPA). Poco después, Cloud Computing tomó su turno. Hoy, AI generativa (Gen AI) Se mantiene en el centro de atención, y las organizaciones se están sumergiendo de cabeza en pilotos sin un camino claro hacia adelante.
El resultado? Una ola creciente de lo que se puede referir como Fatiga piloto de IA generativa. Es el estado de agotamiento, frustración e impulso disminuido lo que se establece cuando se lanzan demasiadas iniciativas de IA sin estructura, propósito o objetivos medibles. Las empresas dirigen docenas de pilotos simultáneamente, a menudo con intención superpuesta pero sin criterios de éxito claros. Persiguen el potencial en todos los departamentos, pero en lugar de Desbloqueo de eficiencia o ROI, Crean confusión, redundancia e innovación estancada.
Definición de la fatiga piloto de Gen AI
La fatiga piloto de IA generativa refleja un desafío organizacional más amplio: la ambición infinita sin estructura finita. Las causas fundamentales son familiares para cualquiera que haya sido testigo de ondas tecnológicas pasadas:
- Posibilidades infinitas: Gen AI se puede aplicar en todas las funciones (advertising and marketing, operaciones, recursos humanos, finanzas, lo que hace que sea tentador lanzar múltiples casos de uso sin límites claros.
- Facilidad de despliegue: Herramientas como los modelos GPT de OpenAI y Géminis de Google permiten a los equipos girar los pilotos rápidamente sin dependencia de la ingeniería, a veces en cuestión de horas.
- Falta de un plan de sostenimiento: Gen AI requiere datos de buena calidad para ser efectivos. En muchos casos, los datos pueden volverse obsoletos sin implementar un proceso para garantizar que los datos sigan siendo correctos y actuales.
- Mala medición: A diferencia de las implementaciones de TI tradicionales, es difícil determinar cuándo una herramienta Gen AI es “lo suficientemente buena” como para pasar del piloto a la producción. El ROI a menudo es turbio o retrasado.
- Obstáculos de integración: Muchas organizaciones luchan por conectar las herramientas de Gen AI en sistemas existentes, tuberías de datos o flujos de trabajo, agregando tiempo, complejidad y frustración.
- Alta demanda de recursos: Los pilotos a menudo requieren tiempo, dinero y inversión humana significativa, especialmente en torno a la capacitación y el mantenimiento de conjuntos de datos limpios y utilizables.
En resumen, la fatiga de Gen AI surge cuando la experimentación supera la estrategia.
¿Por qué sigue sucediendo esto?
En muchos casos, es porque las organizaciones se saltan el trabajo basic. Antes de implementar cualquier tecnología avanzada, primero debe optimizar los procesos que está tratando de mejorar. En Accruent, lo hemos visto solo a racionalizar los flujos de trabajo y garantizar la calidad de los datos, las empresas pueden generar hasta un 50% de ganancias de eficiencia antes de introducir IA. Capa Gen AI en la parte superior de un sistema bien ajustado, y la mejora puede duplicarse. Pero sin ese trabajo basado, incluso los modelos de IA más impresionantes no ofrecerán un valor significativo.
Otra trampa es la ausencia de barandillas claras. Los pilotos de Gen AI no deben ser tratados como experimentos infinitos. El éxito debe medirse en resultados definidos: el tiempo ahorrado, el costo reducido o las capacidades expandidas. Debe haber puertas para avanzar, pivotar o terminar proyectos basados en la evaluación basada en datos. La mitad de todas las concepts de Gen AI pueden ser más adecuadas para otras tecnologías como RPA o herramientas sin código, y está bien. El objetivo no es implementar la IA en aras de la implementación de IA, sino para resolver los problemas comerciales de manera efectiva.
Lecciones de RPA y migración en la nube
Esta no es la primera vez que las organizaciones han sido barridas por el entusiasmo de la tecnología. RPA prometió eliminar tareas repetitivas; La migración de la nube prometía flexibilidad y escala. Ambos entregaron, eventualmente, pero solo para aquellos que aplicaron disciplina al despliegue.
¿Una conclusión importante? No te saltes los cimientos. Hemos visto de primera mano que las organizaciones pueden conducir 50% de ganancias de eficiencia Simplemente simplificando los flujos de trabajo existentes y mejorando la higiene de datos antes de introducir IA. Cuando la IA se aplica a un sistema optimizado, las ganancias pueden duplicarse. Pero cuando la IA se coloca en capas en la parte superior de los procesos rotos, el impacto es insignificante.
Lo mismo es cierto para los datos. Los modelos Gen AI son tan buenos como los datos que consumen. Los datos sucios, anticuados o inconsistentes conducirán a malos resultados, o peor, sesgados y engañosos. Es por eso que las empresas deben invertir en robusto marcos de gobernanza de datosuna visión respaldada por expertos de la industria y enfatizado en informes de McKinsey.
La tentación de la IA “fácil”
Una de las espadas de doble filo de IA generativa es su baja barrera de entrada. Con modelos preconstruidos e interfaces fáciles de usar, cualquier persona en una organización puede girar un piloto en cuestión de días, a veces horas o incluso minutos. Si bien esta accesibilidad es poderosa, también abre compuertas. De repente, tienes equipos en todos los departamentos que experimentan silos, con poca supervisión o coordinación. No es inusual ver docenas de iniciativas de Gen AI que se ejecutan simultáneamente, cada una con diferentes partes interesadas, conjuntos de datos y definiciones de éxito o falta.
Este enfoque fragmentado conduce a la fatiga, no solo desde el punto de vista de los recursos, sino por la creciente frustración de no ver rendimientos tangibles. Sin una gobernanza centralizada y una visión clara, incluso los casos de uso más prometedores pueden terminar atrapados en infinitos bucles de iteración, refinamiento y reevaluación.
Romper el ciclo: construir con intención
Comience con el tratamiento de la generación AI como cualquier otra inversión en tecnología empresarial, basada en la estrategia, la gobernanza y la optimización de procesos. Aquí hay algunos principios que he encontrado críticos:
- Comience con el problema, no con la tecnología. Con demasiada frecuencia, las organizaciones persiguen los casos de uso de Gen AI porque son emocionantes, no porque resuelvan un desafío de desafío. Comience por identificar puntos de fricción o ineficiencias en sus flujos de trabajo, y luego pregunte: ¿es Gen AI la mejor herramienta para el trabajo?
- Optimizar antes de innovar. Antes de colocar capas de IA en un proceso roto, arregle el proceso. La racionalización de las operaciones puede desbloquear las ganancias importantes por su cuenta, y hace que sea mucho más fácil medir el impacto aditivo de la IA. Como Bain & Firm señaló en un Informe reciente, Las empresas que se centran en la preparación basic ven el tiempo más rápido para valorar de la Generación AI.
- Validar sus datos. Asegúrese de que sus modelos estén capacitados en datos precisos, relevantes y de origen ético. La mala calidad de los datos es una de las principales razones por las que los pilotos no pueden escalar, según Gartner.
- Defina cómo se ve “bien”. Cada piloto debe tener KPI claros vinculados a los objetivos comerciales. Ya sea que se reduzca el tiempo dedicado a las tareas de rutina o en la reducción de los costos operativos, el éxito debe ser medible, y los pilotos deben tener puertas de decisión para continuar, pivotar o atardecer.
- Mantenga un amplio package de herramientas. La basic AI no es la respuesta a cada problema. En algunos casos, la automatización a través de RPA, aplicaciones de bajo código o aprendizaje automático puede ser más rápido, más barato o más sostenible. Esté dispuesto a decir que no a la IA si el ROI no se apaga.
Mirando hacia el futuro: lo que ayudará frente a lo que podría doler
En los próximos años, la fatiga del piloto puede empeorar antes de que mejore. El ritmo de la innovación solo se acelera, especialmente con tecnologías emergentes como la IA de agente. La presión para “hacer algo con IA” es inmensa, y sin las barandillas correctas, las organizaciones corren el riesgo de ser abrumadas por el gran volumen de posibilidades.
Sin embargo, hay razón para el optimismo. Las prácticas de desarrollo están madurando. Los equipos están comenzando a tratar la Generación AI con el mismo rigor que aplican a los proyectos de software program tradicionales. También estamos viendo mejoras en las herramientas. Los avances en las plataformas de integración de IA y la orquestación de API están facilitando la generación de Gen AI en las pilas tecnológicas existentes. Los modelos previamente capacitados de proveedores como OpenAi, Meta y Mistral reducen la carga de los equipos internos. Y marcos en torno a la IA ética y responsable, como los defendidos por el AI Now Instituteestán ayudando a reducir la ambigüedad y el riesgo. Quizás lo más importante es que estamos viendo un aumento en la alfabetización de IA interfuncional, una comprensión creciente entre los líderes empresariales y técnicos sobre lo que la IA puede (y no puede) hacer.
Pensamiento closing: se trata de un propósito, no a los pilotos
Al closing del día, el éxito de la IA se cut back a la intención. La IA generativa tiene el potencial de impulsar ganancias de eficiencia masiva, desbloquear nuevas capacidades y transformar industrias, pero solo si está guiado por una estrategia, respaldado por datos limpios y medido por los resultados.
Sin esos anclajes, es solo otra moda tecnológica destinada a agotar a sus equipos y decepcionar su tablero.
Si desea evitar la fatiga piloto de Gen AI, no comience con la tecnología. Comience con un propósito. Y construir desde allí.
