01/12/2025
En nuestra serie sobre las cinco verdades reales sobre la IA en el lugar de trabajo, ya hemos tratado temas como la confianza y la personalización. Ahora hablamos de algo que todas las organizaciones sienten a medida que se acerca el final del año: la presión. Los presupuestos se ajustan. Los objetivos de rendimiento siguen siendo altos. Los equipos tienen poco personal y aún así se espera que la empresa funcione con eficacia.
Este año, muchas empresas están estudiando cómo la IA puede aliviar parte de esa presión. Especialmente en sectores de alta presión como la banca, los seguros, la industria y el comercio minorista, las empresas están experimentando con herramientas de IA que pueden automatizar tareas rutinarias y ayudar al personal a detectar antes los problemas. Pero, como ocurre con cualquier tecnología nueva y apasionante, existe el peligro de pasarse. El exceso de automatización, las implantaciones apresuradas o la confianza inquebrantable en un modelo pueden crear más trabajo del que eliminan.
Entonces, ¿cómo pueden las organizaciones encontrar el equilibrio adecuado? A continuación, veremos cómo utilizar la IA para aumentar la eficiencia con un enfoque de sentido común, sin perder el buen juicio, la calidad o la confianza por el camino.
La interminable búsqueda de la eficiencia
Desde el comienzo de la Era Industrial, la eficiencia se ha convertido en el santo grial del mundo empresarial. A medida que crecía la escala de la producción en masa a principios del siglo XX, famosos industriales como Henry Ford se obsesionaron con encontrar una forma única y óptima de hacer las cosas. Ford inventó la cadena de montaje móvil, que redujo el tiempo de producción del Modelo T de 12 horas a sólo 90 minutos.
La mentalidad de la eficiencia nos proporcionó grandes avances en productividad, como flujos de trabajo estandarizados y, con el tiempo, procesos automatizados impulsados por la tecnología. Sin embargo, por muy "óptimo" que sea un proceso hoy, es inevitable que más adelante pueda ser aún más eficiente. Especialmente a medida que nuevas tecnologías como la IA alcanzan su madurez.
La eficiencia también significa algo diferente para cada sector, e incluso para cada organización. Por ejemplo, los bancos se enfrentan a un aumento de los costes operativos y algunos tienen que lidiar con procesos antiguos que ralentizan todo. Las aseguradoras se enfrentan a nuevas normativas o a volúmenes de reclamaciones que crecen más rápido de lo que los equipos pueden gestionar. Los minoristas se enfrentan a márgenes ajustados y preferencias de consumo en constante cambio. Los fabricantes se enfrentan a interrupciones en la cadena de suministro y costes energéticos impredecibles.
En todos estos casos, la inteligencia artificial tiene mucho sentido. Pero, ¿cómo asegurarse de que su implantación mejore realmente la eficiencia? ¿Y cómo se pueden sentar las bases de una eficiencia duradera y sostenible, no sólo de ganancias rápidas? Por lo general, todo se reduce a tres cosas: datos que reflejen la realidad, flujos de trabajo preparados para adaptarse y equipos que entiendan lo que hace la IA.
¿Son las victorias rápidas demasiado buenas para ser verdad?
Las historias de éxito de la IA están empezando a acaparar titulares, ya sea el procesamiento más rápido de hipotecas en NatWest o la gestión acelerada de reclamaciones de seguros en Aviva. Los responsables de TI ven historias como estas y esperan que sus propias iniciativas ofrezcan resultados rápidos y escalables. Todos queremos que nuestras inversiones en IA den resultados rápidos. Pero la verdad es que las empresas que obtienen los aumentos de eficiencia más sólidos y sostenibles de la IA son las que mantienen a los humanos firmemente en el bucle y son realistas sobre lo que la tecnología puede y no puede hacer (todavía).
En la banca y los seguros, por ejemplo, acelerar los procesos sólo es útil cuando las decisiones siguen siendo justas y explicables. Los reguladores esperan un razonamiento documentado. Los clientes esperan coherencia. Por eso es crucial dar prioridad a la transparencia junto con la velocidad, y mantener a los equipos bien informados sobre lo que la herramienta hace bien y cuáles pueden ser sus limitaciones.
Tampoco es realista esperar un valor duradero de la IA si los datos que la sustentan son confusos o incompletos. En el comercio minorista, por ejemplo, una herramienta de gestión de inventarios alimentada con datos limitados puede funcionar bien al principio. Pero en cuanto cambien las pautas de compra, tendrá problemas. Si se confía demasiado en ella, las existencias podrían no coincidir con la demanda real.
En la industria, los equipos también pueden depender demasiado de las herramientas predictivas. Los ingenieros pueden empezar a saltarse inspecciones básicas porque el nuevo sistema de IA no ha emitido ninguna alerta. Cuando aparece un fallo que el modelo no había previsto, la línea se para y el equipo tiene que diagnosticarlo todo a mano. Demasiado para mejorar la eficiencia.
La pauta es la misma en todos los sectores. Las victorias rápidas son estupendas, pero sólo cuando la organización mantiene el sentido común y el control, y sigue planteándose las preguntas básicas: ¿Qué utiliza el modelo? ¿Qué supone? ¿Qué ocurre si se equivoca?
Hacer sostenible la eficiencia
La eficiencia siempre será un objetivo móvil. En cuanto se mejora una parte de la empresa, la presión aparece en otra. La IA puede aliviar parte de la presión, pero sólo funciona cuando se dan las condiciones adecuadas. Eso significa una buena disciplina de datos, casos de uso que estén listos para la automatización y personas formadas en lo que significa ser el humano en el bucle.
La gobernanza también importa. Define quién puede utilizar una herramienta, con qué frecuencia se comprueba y quién vigila los cambios en el modelo. Estas cuestiones son fáciles de pasar por alto cuando todo el mundo está bajo presión para obtener resultados rápidos, sobre todo a finales de año, cuando los presupuestos se estiran y los equipos carecen de personal suficiente. Pero sin una gobernanza adecuada desde el principio, acabará perdiendo eficacia por culpa de clientes confundidos o correcciones que llevan más tiempo que la tarea original.
En lugar de correr hacia la victoria rápida, da tiempo a tu personal para aprender lo que pueden hacer los modelos y, algo que es igual de importante, lo que pueden hacer mal. Anima a tus equipos a cuestionar los resultados y a participar activamente en la mejora de su funcionamiento. Eso es lo más innovador de la IA: su capacidad para recibir información directa, aprender de los errores del pasado y mejorar continuamente.
Así que, a medida que se acerca el ajetreado periodo de fin de año, todos podemos esperar un futuro en el que la IA hará que nuestros trabajos sean más eficientes. Puede que no sea una panacea, pero sin duda mejorará realmente la forma de trabajar de tus equipos, sobre todo si construyes tu estrategia de IA en torno a la responsabilidad y el juicio humano desde el primer día.
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