Cinco puntos para implementar IA en las empresas de forma exitosa: SAP

No tener un plan de implementación que integre a los diferentes departamentos puede acarrear pérdida de esfuerzos, recursos y lentitud en el retorno de la inversión (ROI).

Foto: Portal ERP México.

La Inteligencia Artificial (IA) se ha posicionado como una herramienta clave en la optimización de los procesos empresariales, sin embargo, su adopción debe ajustarse a las necesidades de los negocios, haciendo que los líderes se enfrentan a un nuevo desafío: la implementación efectiva.

No tener un plan de implementación que integre a los diferentes departamentos puede acarrear pérdida de esfuerzos, recursos y lentitud en el retorno de la inversión (ROI). No obstante, aquellas empresas que logran adaptar las soluciones de IA en sus procesos productivos reportan resultados beneficiosos e intención de desarrollar nuevas o mejoradas líneas de negocio.

“Casi todos los líderes financieros reportan procesos exitosos en el uso de la IA, incluso en la toma de decisiones y en la reducción de costos y riesgos”, informó Christopher Juneau, vicepresidente senior y jefe de mercadeo de SAP Concur, durante su reciente informe CFO Insights: Acciones estratégicas para el crecimiento.

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Este mismo informe expone cuáles son los 5 puntos que se deben tener en cuenta para lograr una implementación exitosa de la IA en las empresas. 

• 1 - Trazar la ruta a seguir

La implementación de IA 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, 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, puntos a mejorar y riesgos de seguridad. De acuerdo con la encuesta BCG AI Radar 2025, esta implementación puede incrementar entre 10 y 20% la 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 30% y 50% la eficiencia y la eficacia”, según la encuesta BCG.

• 3 - Datos seguros y disponibles

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%, de acuerdo al reporte de SAP. 

Para obtener estos resultados, los datos deben ser accesibles, libres y siempre disponibles para su uso. Hay que evitar los silos que aislen la comunicación entre 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 - Trazar un camino de colaboración entre IA y capital humano

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 IA como una herramienta y no como una amenaza. 

• 5 - Estrategia debe correr a lo largo de toda la organización

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 la implementación de la IA 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.