La realidad es que un gran porcentaje de las empresas que están trabajando hacia una integración de sus procesos con inteligencia artificial aún se encuentran en fase de experimentación o pilotaje. De acuerdo con un reporte de McKinsey, esta cifra es del 52%.
Además, el porcentaje de organizaciones en fase de escalamiento (31%) está encontrando retos en materia de eficiencia, implementación en nuevas áreas y, sobre todo, presupuesto.
La conclusión: Lograr una integración a nivel organización continúa siendo un reto.
Es natural que una tecnología tan disruptiva como la inteligencia artificial esté presentando problemas al ser integrada a workflows tradicionales, pero la buena noticia es que ya existen diversos reportes, noticias y encuestas con información valiosa para aliviar los cuellos de botella económicos y técnicos de esta tarea.
Con el fin de impulsar a tu empresa hacia una adopción rentable y exitosa, en este artículo condensamos la información disponible en una guía con 13 buenas prácticas en el escalamiento de IA.
Antes de escalar, verifica resultados
Antes de pasar a la fase de escalar, es buena idea tomar el tiempo necesario para conseguir resultados constantes, repetibles y comprobables, así como para verificar que estos son producto del uso de inteligencia artificial.
¿Por qué? Incluso si escalar la IA en tu empresa implica integrarla en un nuevo departamento y no necesariamente incrementar el alcance de un mismo proyecto, los resultados reales y comprobados te darán cierta certeza de que las acciones anteriores funcionaron y que puedes proseguir con menores riesgos financieros o de otra índole.
Si existen bases sólidas en materia de ejecución, gobernancia, infraestructura y otros pilares de adopción de inteligencia artificial, dar el siguiente paso tendrá menos probabilidades de error.
Se estima que solo el 5% de proyectos corporativos de IA generan un retorno económico, así que confirmar el éxito antes de aumentar la inversión resulta crítico.
Realiza ajustes paulatinos en vez de radicales
Por razones similares, aunadas a que proyectos extensos llevados a cabo en poco tiempo pueden complicar implementaciones y generar más ineficiencias que soluciones, realizar ajustes progresivos e inversiones paulatinas al momento de implementar IA en tu organización suele ser la mejor opción.
Si bien es cierto que la ambición puede ser un factor de éxito en la adopción de esta tecnología (como veremos más adelante), la gran cantidad de problemas generados por proyectos a gran escala implementados en poco tiempo pueden convertirse en gastos innecesarios y repentinos con el potencial para exceder el presupuesto de IA y reducir el flujo de efectivo.
Implementa presupuestos mensuales en vez de anuales
Aunque los presupuestos anuales pueden funcionar, presupuestos de inteligencia artificial a más corto plazo (como mensuales o trimestrales) permiten tener mayor control sobre gastos y dar a los usuarios de herramientas de IA nociones más concretas e inmediatas de los límites de gasto que no pueden exceder, así que son aconsejables.
Un claro ejemplo de los riesgos de presupuestos: durante este año, los ingenieros y desarrolladores de Uber gastaron su presupuesto anual de tokens de IA en aproximadamente 4 meses, un problema que llevó a la decisión de fijar límites mensuales estrictos.
Es buena idea fomentar el uso de IA para aumentar la productividad, pero aún se requieren límites para evitar que esta productividad carezca de eficiencia y aumente costos de forma proporcional.
Lleva a otro nivel la gestión de datos y optimiza su arquitectura
Es claro que modelos de inteligencia artificial requieren de datos estructurados para interpretarlos de forma correcta y crear productos útiles, y a medida que proyectos de implementación crecen, se vuelve más crucial que la información utilizada por estos se mantenga en orden para así evitar errores.
Contar con un equipo especializado en datos, tener bases centralizadas y otras buenas prácticas de gestión de datos son relevantes para lograr esto, pero una medida muy importante a tener en cuenta es la actualización de la información con el fin de que los modelos continúen brindando respuestas actualizadas a medida que crecen.
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Considera adecuadamente todos los costos de escalamiento
Muchas fases de escalamiento rápidamente exceden presupuestos debido a una comprensión errónea de los gastos que un proyecto de esta clase implica. Por ejemplo, solo se suelen considerar los costos de herramientas y no las horas de capacitación, el uso de API para integrar procesos y software o los costos de infraestructura.
Por el contrario, un conocimiento pleno de costos permite la elección adecuada de herramientas y proyectos con el componente económico en mente, de acuerdo con lo que tu empresa puede construir, en lugar de integraciones demasiado grandes que terminan generando gastos inesperados
Aprovecha el prompt caching
Muchos modelos de inteligencia artificial comerciales usados ampliamente por organizaciones (como Claude y ChatGPT) operan bajo un modelo de costos basado en “tokens”; conjuntos de datos leídos por la IA y cuyo uso aumenta costos proporcionalmente. Cada vez que un nuevo prompt es introducido, las herramientas utilizan cierta cantidad de tokens.
Para mantener este costo al mínimo posible, existen prácticas como el prompt caching, una técnica que consiste en aprovechar la información, documentos y prompts almacenados en el caché de una herramienta para evitar consumir tokens adicionales con datos con los que la IA ya cuenta.
Existen distintas formas de aprovecharla, pero una de las más simples es reutilizar la estructura de prompts previos con modificaciones realizadas únicamente en donde se requiere nueva información, de tal forma que no se consumen tokens por instrucciones repetitivas, sino solo por el procesamiento de nuevos datos.
Mantén una comunicación constante y abierta con equipos y shareholders
La comunicación constante es vital en cualquier proyecto de implementación de IA para alinear expectativas, reducir puntos de fricción y dejar claras las formas en las que la inteligencia artificial será incorporada a workflows actuales. Pero es especialmente crítica en procesos de escalamiento en los que hay una mayor cantidad de procesos y personas involucradas.
Sin ella, la falta de claridad sobre responsabilidades o procesos puede generar ineficiencias que, eventualmente, se convierten en gastos innecesarios de tiempo y dinero sin un retiro visible.
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Rediseña procesos
Una de las más grandes razones por las que las fases de exploración, pilotaje o escalamiento de IA fracasan es el enfoque incorrecto, centrado solo en adoptar herramientas y no en combinarlas con procesos para crear workflows más eficientes.
Si ya integraste inteligencia artificial en alguna área de tu empresa, ya es claro que la mejor forma de generar resultados es rediseñando procesos para que estos incluyan a la IA y que solo adquirir herramientas no es suficiente, pero es algo todavía más importante al momento de escalar y empezar a lidiar con más y mayores complejidades.
Elige los KPI y metas adecuados
Mientras que los KPI adecuados te permitirán definir condiciones objetivas de éxito que ayuden a evaluar el éxito o fracaso de un proyecto, metas claras te permitirán alinear decisiones de escalamiento (como en qué área comenzar, qué tareas integrar, cuánto presupuesto asignar, etc.) en toda tu empresa y evitar gastar en soluciones irrelevantes.
¿Cuáles son las mejores metas a establecer? Estas varían dependiendo de tu organización, su misión, prioridades actuales y otras variables, pero un informe de McKinsey revela algo interesante: aunque la optimización de la eficiencia es el objetivo general más común, las organizaciones líderes en adopción de IA tienen más probabilidades de mencionar el crecimiento y la innovación como objetivos centrales.
Si bien esto no señala contundentemente que un enfoque ayude a generar mejores resultados que otro, sí podría indicar que una visión integral del potencial de la IA como motor de evolución y no solo como herramienta de reducción de costos tiende a fomentar
Sé ambicioso, pero de forma estratégica y organizada
Aunque es cierto que la ambición combinada con cronogramas poco realistas para ejecutar un proyecto puede generar más costos e ineficiencias que posibles beneficios, el mismo informe de McKinsey destaca cómo las empresas más ambiciosas en sus aspiraciones de escalamiento suelen tener mejores resultados.
Específicamente, la encuesta revela que entre el pequeño grupo de organizaciones que ya reporta un impacto de la IA en su EBIT de al menos el 5%, es mucho más común encontrar un enfoque ambicioso centrado en crear cambio transformativo con la tecnología y una implementación adecuada de buenas prácticas de integración, como el rediseño de workflows.
Esto podría revelar que no hay formas de conseguir impacto mediante la inteligencia artificial sin el esfuerzo o visión necesarios, y que la mejor manera de obtener resultados es con un compromiso suficiente para realizar cambios radicales para lograrlo.
Mantente atento a los riesgos
Alrededor del 51% de empresas que ya utilizan inteligencia artificial reportan haber experimentado algún riesgo de la tecnología que se ha materializado; principalmente: falta de exactitud en respuestas, ausencia de claridad sobre cómo se llegó a un producto (inexplicabilidad) y problemas de ciberseguridad.
Naturalmente, a medida que algoritmos o workflows de IA crecen y se complican, nuevas vulnerabilidades de seguridad o sesgos pueden presentarse, como alucinaciones que no son verificadas y llevan a decisiones deficientes o puntos de acceso a información sensible.
Es por esto que la fase de escalamiento de IA en tu empresa debe incluir protocolos estrictos de seguridad y calidad con pruebas recurrentes para garantizar productos constantemente útiles y cuyo razonamiento puede ser entendido y validado para la toma de decisiones importantes, sin sesgos.
Estandariza el uso de IA
¿Existe un entendimiento común sobre las herramientas de IA a utilizar? ¿Los límites de presupuesto son claros? ¿Se está ocupando la tecnología con los fines planeados? ¿Hay claridad sobre lo que implica la adopción exitosa? Para evitar que el uso de IA exceda presupuestos o genere problemas al momento de escalar su uso, la respuesta a esas preguntas debería ser sí.
Cuando diferentes departamentos tienen nociones distintas de lo que usar inteligencia artificial debe implicar en una organización, siempre existe el riesgo de que se adquieran herramientas innecesarias, se consuman tokens sin control o se continúe invirtiendo en proyectos no alineados con metas generales.
Para asegurar un entendimiento común de estos factores en tu empresa, una buena práctica es contar con políticas escritas de uso más allá de acuerdos verbales, todo con el fin de que existan guías claras a seguir y para replicar procesos.
Continúa buscando nuevas oportunidades y herramientas
Finalmente, puesto que el mercado de herramientas y consultoría de IA está en constante cambio, cada día surgen nuevas herramientas y buenas prácticas, que podrían adaptarse más a las necesidades de un proyecto de escalamiento o ayudar con cuellos de botella específicos.
Entonces, lo ideal es que la implementación y escalamiento de inteligencia artificial en tu empresa sea visto como un proceso cíclico y no lineal, sujeto a cambios según se presenten nuevas y mejores oportunidades.
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Dado que escalar el uso rentable de IA implica adaptarla a necesidades específicas y en constante evolución, es posible que no todos los pasos o recomendaciones tengan el mismo impacto positivo en diferentes organizaciones. Sin embargo, una idea más clara de lo que está funcionando en el panorama actual puede ayudarle a tu empresa a probar ideas y disminuir riesgos.
Lo cierto es que los proyectos de inteligencia artificial, sin importar su fase o magnitud, pueden traer consigo costos recurrentes que generan presiones de liquidez, y pagar intereses por un largo tiempo con un préstamo puede no ser lo mejor para mantener un gasto eficiente.
¿Una solución viable? El factoring de Xepelin permite adelantar el cobro de facturas para conseguir una inyección inmediata de liquidez para así mantener un flujo de caja sano a lo largo de la duración de un proyecto de escalamiento, pero sin deuda a largo plazo.
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