Implementar la Inteligencia Artificial en las empresas, un desafío según SAP

Los líderes se están enfrentando al desafío de implementar la inteligencia artificial (IA) de manera efectiva. Sobre todo, al ser ya una herramienta clave en la optimización de los procesos empresariales. 

No tener un plan para implementar la inteligencia artificial que integre a los diferentes departamentos de sus compañías acarrea impactos negativos. Por ejemplo, pérdida de esfuerzos, pérdida de recursos y lentitud en el retorno de la inversión.

Por su parte, aquellas empresas que logran adaptar soluciones de IA a sus procesos productivos reportan resultados beneficiosos. Además de una intención de desarrollar nuevas o mejoradas líneas de negocio.

De hecho, un reporte de SAP estima que el 57 % de los departamentos financieros ya la utiliza en procesos de automatización.

A la par, este mismo informe de SAP expone cuáles son los 5 puntos a tener en cuenta para implementar la inteligencia artificial de forma exitosa en las empresas.

1. Trazar la ruta a seguir

Implementar la inteligencia artificial no puede tener éxito si no se planifica con detenimiento. Es determinante que los responsables de la toma de decisiones tecnológicas de la empresa conozcan las necesidades del negocio.

Que consideren los objetivos generales de la organización y las perspectivas para elegir la herramienta más adecuada.

En la hoja de ruta es recomendable tener indicadores de cumplimiento que contemplen el panorama general de la implementación. Los beneficios alcanzados, los puntos a mejorar y los riesgos de seguridad.

De acuerdo con la encuesta BCG AI Radar 2025, esta implementación puede incrementar entre un 10 y un 20 % el potencial de productividad.

2. Seguir la ruta trazada

Es fundamental que la empresa siga el proceso de implementación planificado para garantizar que los empleados puedan adaptarse. Un enfoque gradual puede aliviar algunos problemas iniciales.

Algunas empresas podrían empezar por probar una solución de IA confiable antes de lanzar un programa de adopción a nivel de toda la organización.

Reestructurar funciones críticas puede mejorar entre un 30 % y un 50 % la eficiencia y la eficacia, según la misma encuesta.

3. Los datos, seguros y a la mano

“Otras áreas donde los directores financieros informan de una automatización significativa mediante IA este año incluyen la creación de nuevos modelos de precios, que aumentó del 5% al 22%, y la monitorización del fraude, que se incrementó del 28% al 45%”, informa el reporte de SAP.

Para obtener resultados como estos, los datos de su empresa deben ser accesibles y libres para usar. Hay que evitar los silos que aíslen la comunicación de los datos y que obstaculicen la correcta sistematización.

Además, es importante definir una estrategia integral que aborde cómo la empresa centralizará los datos en un único data lake o almacén de datos. Lo que facilitará la ejecución de modelos de IA y la generación de nuevos conocimientos.

4. Un camino de colaboración

El liderazgo de la implementación debe abordar las formas de comunicación con el equipo de colaboradores a todos los niveles. Según una encuesta de Deloitte, el 28 % de los encuestados está preocupado por la amenaza de que la tecnología se apodere de sus puestos de trabajo.

Con un mensaje enfocado en las capacidades del equipo de colaboradores se puede lograr el uso de la IAcomo una herramienta y no como una amenaza.

5. Estrategia total

Si bien la implementación de agentes inteligentes puede realizarse por fases, es importante que el proceso sea transversal a todas las áreas.

Este proceso tendrá un impacto profundo en el negocio y debe complementar los objetivos e iniciativas más amplios.

Los tomadores de decisiones deben trabajar en conjunto con los equipos de finanzas, ventas y operaciones, entre otros. Para establecer un esquema de colaboración interdepartamental.

Reuniendo lo que se indica en estos pasos clave, las empresas deben considerar que implementar la inteligencia artificial en sus procesos no es el final del camino. Apenas es la adecuación de nuevas herramientas en los procesos productivos.

Las compañías deben incluir mecanismos de evaluación y planeación de nuevos objetivos para que no diluya sus esfuerzos en múltiples pilotos. Y para que tenga un índice de retorno apropiado a sus inversiones.