Superando el limbo de PoC: 5 pasos para impulsar la IA industrial agente de piloto a impacto.

En 2024, se estima que menos del 1% de las aplicaciones de software para empresas incorporará inteligencia artificial agente, sin embargo, se prevé que este porcentaje aumente hasta un 33% para 2028. Las empresas industriales han mostrado un creciente interés en la inteligencia artificial agente, con la esperanza de aprovechar esta tecnología transformadora para aplicaciones comerciales en el mundo real. A pesar de la disposición a adoptar esta próxima fase de innovación en inteligencia artificial, muchas se encuentran atrapadas en un "Purgatorio de Pruebas de Concepto (PoC)", donde no logran escalar sus herramientas de IA más allá de las etapas piloto.

Para la mayoría de estas empresas, la pregunta central no radica en si la inteligencia artificial agente puede mejorar sus operaciones, sino en cuán rápido proporcionará un valor tangible. El mencionado Purgatorio de PoC está obstaculizando este avance. A continuación, se analizan las principales razones detrás de esta situación, así como las barreras que impiden desbloquear todo el potencial de la inteligencia artificial agente y algunas estrategias para superarlas.

Razones por las cuales las Empresas Industriales se Estancan en el Purgatorio de PoC

La transición de pilotos de PoC a un despliegue a gran escala no es un camino sencillo. La adopción de la inteligencia artificial agente presenta varios desafíos únicos que las empresas industriales deben enfrentar para avanzar hacia su implementación escalable:

1. Preocupaciones sobre la Gestión del Cambio: Las empresas a menudo son reacias a implementar cambios significativos, especialmente con tecnologías que transforman radicalmente sus operaciones. Este temor proviene de la preocupación por perder el control sobre procesos clave y la incertidumbre sobre el impacto de estos cambios en sus flujos de trabajo. Como resultado, pueden posponer o abandonar iniciativas debido a la ansiedad relacionada con desafíos desconocidos y posibles interrupciones que conlleva delegar control a sistemas automatizados.

2. Falta de Métricas de Éxito Claras: Sin métricas bien definidas, es difícil para las empresas evaluar la efectividad de las herramientas emergentes. Determinar cómo la inteligencia artificial agente impactará en resultados comerciales clave, como productividad, reducción de costos o eficiencia operativa, no es una tarea sencilla. Esta falta de claridad puede dificultar la toma de decisiones y retrasar los esfuerzos de implementación.

3. Evaluación Apropiada de Casos de Uso: Identificar los casos de uso correctos para tecnologías basadas en agentes y entender qué procesos complejos pueden gestionar de manera efectiva es un desafío considerable. Para ello, las empresas necesitan un conocimiento profundo de su dominio y una comprensión clara de sus operaciones internas. Sin esta visión, corren el riesgo de quedarse estancadas en fases de prueba, donde solo se evalúan escenarios simples y poco representativos.

4. Necesidad de un Marco de Datos Robusto: Aunque el 86% de las organizaciones reconoce que la preparación de datos es crucial para el éxito de la IA, solo el 23% ha construido la base necesaria. Para las empresas industriales, este desafío es aún mayor, ya que la tecnología obsoleta, los datos fragmentados y los sistemas heredados dificultan la implementación de IA.

5. Resistencia del Personal: Dado que la inteligencia artificial agente puede automatizar completamente ciertas tareas, es probable que exista resistencia por parte de los empleados. Aunque esto permite a las personas centrarse en tareas de mayor valor, también conlleva la pérdida de autonomía sobre la forma en que se realiza el trabajo, lo que puede resultar incómodo.

Pasos que Pueden Tomar las Empresas Industriales para Alcanzar un Despliegue Escalado de IA

Afrontar las barreras anteriormente mencionadas puede parecer desalentador, pero superarlas es factible para las empresas con visión de futuro. Aquellas que buscan escalar sus aplicaciones de inteligencia artificial agente deberían considerar los siguientes pasos:

1. Definir Resultados Empresariales Claros y Roles para los Agentes: Es fundamental establecer claramente los resultados comerciales que se buscan con los agentes de IA y asignar estos resultados a tipos específicos de agentes.

2. Asegurar la Preparación de Datos e Infraestructura: Las empresas deben actualizar su infraestructura de datos y mapear sus procesos para avanzar más allá de PoC. Comprender bien cómo funcionan sus operaciones es esencial.

3. Establecer Marcos de Gobernanza de IA: Esos marcos ayudarán a asegurar que las implementaciones cumplan con estándares de seguridad, cumplimiento y confiabilidad, a la vez que proporcionan a los agentes la estructura necesaria para operar de manera autónoma.

4. Adoptar un Enfoque por Fases para el Despliegue: Las empresas deberían implementar un enfoque gradual, comenzando con un agente de alto impacto que pueda demostrar resultados medibles.

5. Medir, Iterar y Escalar con Confianza: Una vez que los agentes estén en funcionamiento, es crucial monitorear su desempeño en función de las métricas definidas y realizar ajustes según sea necesario.

Superar las barreras y salir del Purgatorio de PoC es fundamental para que las empresas industriales logren una implementación a gran escala de la inteligencia artificial agente y puedan comenzar a aprovechar sus beneficios reales antes de que se concrete la proyección de crecimiento para 2028.