Consultoría de capacidad de innovación en IA

La consultoría en innovación en IA ayuda a las grandes organizaciones a desarrollar la capacidad interna necesaria para identificar, priorizar y llevar a cabo por sí mismas oportunidades de IA de gran valor, en lugar de adquirir cada una de ellas como un proyecto independiente. Combina el criterio técnico con la visión estratégica y vincula la estrategia empresarial con el cambio operativo que debe producirse en el fondo. Vivaldi lleva desde 1999 desarrollando capacidades dentro de grandes organizaciones, incluido un programa de desarrollo de capacidades de varios años de duración en American Express.

En esta página se explica en qué consiste ese trabajo, a quién va dirigido, cómo están estructurados nuestros servicios de consultoría en inteligencia artificial, cómo evaluar a cualquier empresa que los ofrezca y por dónde empezar. Está dirigida a organizaciones que ya han financiado un proyecto piloto, han visto cómo funcionaba en un entorno concreto y han comprobado que no ha logrado extenderse.

El objetivo de este trabajo es práctico. Una buena consultoría en IA ayuda a una organización a poner en práctica su estrategia de IA, en lugar de limitarse a documentarla; a aplicar la IA en función de los resultados que la empresa ya mide; y a avanzar más rápido, reduciendo al mismo tiempo el riesgo que conlleva la expansión. La diferencia entre un programa que va ganando impulso y otro que se estanca rara vez radica en la tecnología. Depende de si la organización ha desarrollado la capacidad para seguir adelante. Se puede adquirir la capacidad de IA o desarrollarla. Solo una de las dos seguirá ahí el año que viene.

• Desde 1999trabajo en materia de estrategia, capacidades y transformación con grandes organizaciones
• Más de 200estudios de caso publicados
• 10 oficinasen cuatro continentes
• 5x«Best of Consulting, Strategy and Innovation» de WirtschaftsWoche
• No mantenemos relaciones comerciales con ninguna agencia de modelosNo mantenemos ninguna relación comercial con ningún proveedor de modelos

Cuando las empresas nos contratan

Los servicios de consultoría en innovación en IA suelen ser contratados por un director de sistemas de información (CIO), un director de recursos humanos o un responsable de transformación que ha dejado de preguntarse qué herramienta utilizar y ha empezado a preguntarse por qué no acaba de cuajar. El detonante suele ser casi siempre un acontecimiento concreto, más que un ciclo de planificación.

• Se llevó a cabo un proyecto piloto que funcionó y no se extendió. La demostración fue convincente, se firmó el acuerdo comercial y, doce meses después, sigue habiendo un solo equipo que utiliza un único sistema.
• La segunda iniciativa cuesta lo mismo que costó la primera. No se ha trasladado nada, porque no se construyó nada que pudiera trasladarse.
• El cuello de botella es una comisión, no un modelo. Los equipos pueden proponer casos de uso interesantes, pero no pueden empezar a trabajar en ellos sin pasar por un ciclo de aprobación trimestral.
• La relación con el proveedor se ha convertido en una capacidad en sí misma. Cada cambio que se realiza en un sistema en producción requiere volver a contactar con el socio que lo desarrolló.
• La IA está reorganizando las funciones a un ritmo más rápido que el modelo operativo. El trabajo se está repartiendo entre las personas y los sistemas, y nadie ha decidido de forma deliberada dónde está el límite.

Por qué se estancan la mayoría de los programas de IA en las empresas

La mayor parte de la IA empresarial se ofrece como una funcionalidad ya desarrollada. Un socio crea el modelo, el flujo de trabajo o el agente; la organización se limita a utilizar lo que se le proporciona, y cualquier cambio posterior requiere volver a recurrir al socio. Esa es una forma razonable de poner en marcha un programa, pero una mala forma de gestionarlo, ya que el coste de la segunda iniciativa es el mismo que el de la primera y no se produce ningún efecto multiplicador.

La mayoría de los directivos nunca ven los resultados que prometía el análisis de viabilidad, y la causa de esa diferencia rara vez radica en el modelo. Se trata de una organización que nunca ha desarrollado la capacidad necesaria para decidir qué es lo siguiente que hay que automatizar.

Se dice que una organización tiene una capacidad cuando es capaz de realizar el trabajo de forma repetida, sin necesidad de recurrir a las personas que lo llevaron a cabo inicialmente. Se trata de un listón más alto que la formación, y es el listón al que aspiramos.

Hay una razón estructural por la que esto resulta difícil, y no se trata de un problema de competencias. Desarrollar la capacidad en materia de IA exige que una organización funcione bien y, al mismo tiempo, cambie. Ambas cosas requieren comportamientos distintos, diferentes niveles de tolerancia al fracaso y medidas diferentes. La mayoría de las grandes organizaciones están diseñadas para hacer solo lo primero, y son buenas en ello por su propia naturaleza. Por eso, el desarrollo de capacidades que se programa después de la implantación de la tecnología fracasa sistemáticamente. Debe diseñarse en paralelo.

En qué consiste realmente la capacidad de la IA

Hay cuatro aspectos que deben cumplirse. La mayoría de los programas que se han estancado carecen de al menos dos de ellos.

Planteamiento del problema

La competencia más escasa en una organización que adopta la IA no es la ingeniería de sistemas. Se trata de reconocer qué decisiones y flujos de trabajo merece la pena rediseñar, a qué coste y con qué riesgo. Esa valoración requiere dos tipos de comprensión a la vez:

• Lo que realmente hace el proceso empresarial, incluidas las partes que no están documentadas
• Lo que la tecnología realmente puede hacer hoy en día, frente a lo que se afirma que puede hacer

Esos dos cargos suelen estar ocupados por personas diferentes que nunca han tenido que ponerse de acuerdo en la misma sala.

Conocimiento recuperable

Un equipo que ya ha resuelto algo una vez no debería volver a resolverlo. El conocimiento que se encuentra en los hilos de mensajes y en las llamadas es una dependencia, no una capacidad. Hacer que sea recuperable significa:

• Las decisiones y su justificación se registran en el lugar donde las consultará el siguiente equipo
• Los criterios que se utilizan para aprobar o rechazar un caso de uso perduran más allá de las personas que los establecieron
• Los nuevos equipos parten de lo que ya se ha aprendido, en lugar de empezar desde cero

Autorización para actuar

La capacidad sin poder de decisión genera frustración. La mayoría de las organizaciones subestiman hasta qué punto el estancamiento de su IA se debe a un problema de permisos disfrazado de falta de competencias. La prueba práctica consiste en comprobar si un equipo que ha identificado un caso de uso que merece la pena puede empezar a trabajar en él o si tiene que esperar un trimestre a que se pronuncie un comité.

Una vía de retroalimentación

Si los resultados no modifican el comportamiento futuro, la organización no está aprendiendo, sino repitiendo. Una vía de retroalimentación eficaz implica que los resultados del último caso de uso influyan de forma visible en cómo se define el alcance, se financia y se dota de personal al siguiente.

Estos cuatro pasos no constituyen una lista de verificación, sino un ciclo. Los desarrollamos siguiendo el modelo operativo «percibir-razonar-actuar-aprender», que también sustenta nuestro trabajo de análisis predictivo y avanzado. La organización evalúa a un candidato, toma una decisión, actúa y registra lo ocurrido, de modo que la siguiente ronda comience desde un punto más avanzado. La mayoría de los programas de IA se detienen en la fase de «actuar». La capacidad reside en cerrar el ciclo.

Qué incluyen nuestros servicios de consultoría en innovación en IA

Un proyecto típico abarca cuatro áreas. La elección de cuáles necesitas depende del número de casos de uso reales de los que ya puedas aprender.

1. Análisis del trabajo sobre IA que ya está en marcha

Dividimos la actividad de IA que ya has financiado en dos categorías: el desarrollo de capacidades y la ejecución puntual disfrazada de estrategia. Esto da lugar a:

• Una visión general de qué iniciativas actuales dejan algo atrás y cuáles no
• El coste real de tu segunda iniciativa en comparación con la primera
• Una selección de oportunidades de gran valor en el ámbito de la IA a las que conviene dar prioridad a continuación

2. Un método de definición del alcance que vuestros equipos pueden aplicar sin nuestra intervención

Una forma sistemática de llevar un caso de uso candidato desde la idea inicial hasta la decisión de desarrollarlo o no en cuestión de días, en lugar de meses. Incluye:

• Criterios por escrito sobre qué se considera que merece la pena hacer, para que no haya que volver a discutir el tema cada vez.
• Una evaluación de viabilidad que tus equipos comerciales pueden llevar a cabo sin tener que esperar a una revisión técnica
• Un acta de decisión que sirve de base para la siguiente ronda de definición del alcance

3. Una línea de gobernanza que puedas defender

El punto en el que termina la automatización rutinaria y comienza la intervención humana, que debe establecerse de forma deliberada y no por defecto:

• Umbrales basados en la importancia relativa, la reversibilidad, los precedentes y la propia fiabilidad del sistema
• Establecer vías de escalación claras, de modo que se conozca el procedimiento de excepción antes de que sea necesario.
• Un enfoque que evita la norma de aprobación generalizada que ralentiza todo el proceso con el fin de proteger contra unos pocos casos excepcionales

4. Un retrato sincero de lo que sigue siendo humano

Expresarlo con precisión contribuye más a su implantación que cualquier garantía técnica, ya que el temor a que la IA venga a quitarles la parte interesante del trabajo es el principal obstáculo para su implantación en la mayoría de las organizaciones.

• Los sistemas se encargan de buscar, organizar, resumir y redactar
• La decisión sobre situaciones ambiguas, de gran importancia y que sientan precedente recae en las personas, por diseño y no por casualidad.

Por lo general, un trimestre para desarrollar la capacidad de un equipo de trabajo, cuando ya existen proyectos piloto recientes de los que aprender, y más tiempo para desarrollar la capacidad a nivel organizativo. El número de personas que necesitan esa capacidad es menor de lo que la mayoría de los programas asumen, y se trata de personal con mayor experiencia.

Cómo funciona un proyecto de implementación de capacidades de IA

1. Diagnóstico. Entrevistas con las personas que definen el alcance, aprueban y gestionan los proyectos de IA, un análisis de las iniciativas ya financiadas y una evaluación de en qué punto se detienen actualmente las decisiones. El resultado es un mapa del ciclo y del punto en el que se rompe.
2. Diseño. Los criterios de alcance, los umbrales de escalación y el registro de decisiones, elaborados de acuerdo con tu propio marco de gobernanza, en lugar de con un marco genérico. El resultado es un método, en el que se recogen las exclusiones.
3. Lo ponemos en práctica contigo. Aplicamos el método a casos de uso reales junto con tus equipos, de modo que el primer ciclo consiste en trabajo real y no en un ejercicio de formación, y los criterios se van ajustando a medida que aumenta la carga de trabajo.
4. Pasad el relevo. Vuestros equipos se encargarán del siguiente ciclo y nosotros observaremos. La prueba consiste en comprobar si se define el alcance de un caso de uso y se toma una decisión al respecto sin que nosotros estemos presentes, y la colaboración no habrá concluido hasta que eso ocurra.

Por qué las empresas eligen Vivaldi para el asesoramiento en innovación en inteligencia artificial

• La capacidad es el resultado final, no un subproducto. El proyecto está concebido para concluir, y la prueba de que ha concluido es que el siguiente caso de uso se defina sin nuestra participación.
• No mantenemos ninguna relación comercial con ningún proveedor de modelos. Las prestaciones, el coste y las condiciones de los modelos varían cada trimestre. Nuestra recomendación sobre qué modelo utilizar no tiene ningún interés comercial de ningún tipo.
• Consideramos que la adopción es un problema relacionado con las personas, porque lo es. Esta página se encuentra, de forma deliberada, en nuestra área de «Personas, Cultura y Capacidades», y no en una área dedicada a la tecnología.
• La visión empresarial y el criterio técnico, bajo un mismo techo. La capacidad de replanteamiento de la que depende este trabajo es precisamente aquella que la mayoría de las organizaciones han dividido entre dos funciones que rara vez se coordinan.
• Desde 1999, con más de 200 casos prácticos publicados. El desarrollo de capacidades dentro de grandes organizaciones no es algo nuevo para nosotros, sea cual sea la tecnología en la que se base.

Cómo evaluar una empresa de consultoría especializada en IA

Incluidos nosotros. Estas son las preguntas que haríamos si fuéramos a contratar este trabajo, y merece la pena planteárselas a todas las empresas de tu lista de finalistas.

• ¿Quién podrá definir el siguiente caso de uso sin ti? Pregunta por el nombre de la persona responsable dentro de la organización del cliente. Si la respuesta sincera es «nadie», el proyecto consiste en vender un resultado, no una capacidad. Muy pocas propuestas superan esta prueba.
• ¿Cuánto cuesta la segunda iniciativa? Si cuesta lo mismo que la primera, has pagado por el servicio de entrega. Un proyecto de desarrollo de capacidades debería abaratar el siguiente, y una empresa que ya haya llevado a cabo uno anteriormente podrá indicarte en qué medida.
• ¿Con quién colaboras? Una empresa que mantenga una relación comercial con un proveedor de modelos no es un asesor imparcial a la hora de decidir qué modelo debes utilizar. No se trata de falta de honestidad, sino de la estructura del sistema.
• ¿Qué ocurre con los conocimientos al final? ¿ El método queda integrado en vuestros sistemas y en vuestro personal, o se queda en la presentación de la consultora? La respuesta suele estar clara en la lista de entregables del contrato.
• Describe un caso en el que hayas desaconsejado un proyecto a un cliente. Una empresa que nunca haya disuadido a un cliente de llevar a cabo un proyecto de IA o bien ha tenido mucha suerte o bien no está asesorando de verdad.

Si buscas una alternativa a las grandes empresas de consultoría de IA, este es el aspecto en el que realmente importa la comparación. No se trata de la envergadura ni del precio, sino de si la colaboración te permite estar más preparado para dar el siguiente paso por tu cuenta. Las grandes empresas son muy buenas a la hora de cumplir con lo prometido. Pero cumplir con lo prometido no es lo mismo que comprar.

¿Una consultora especializada en capacidades de IA, un socio para la implementación de IA o una gran consultora de gestión?

Trabajos relacionados

Hay tres formas de abordar este trabajo, dependiendo de en qué punto te encuentres hoy.

• Sprints de innovación impulsados por IA si quieres probar el método en un caso de uso de alta prioridad antes de convertirlo en una capacidad permanente.
• Formación y talleres sobre IA para empresas si el criterio de enfoque descrito anteriormente debe aplicarse a todo un grupo, en lugar de a un único equipo.
• La transformación de la plantilla y la IA si la capacidad ya existe y la cuestión es qué pasará con los puestos de trabajo a medida que cambie la forma en que las personas emplean su tiempo.

A este servicio se le ha asociado un estudio de caso publicado; se trata de un programa de capacitación más que de un programa de IA, y ahí radica precisamente la clave. En American Express, Vivaldi elaboró un manual, un plan de formación y un conjunto de herramientas bajo el lema «El cliente es lo primero»; a continuación, reclutó e involucró a más de 800 promotores de todos los niveles para ponerlo en práctica, y más de 30 de ellos asistieron a una sesión de medio día para enseñárselo a otros. El programa se amplió posteriormente con una segunda versión y nuevos módulos. Así es como ocurre cuando un método perdura más allá de las personas que lo introdujeron. Lee la historia completa: Creación de un sistema comercial centrado en el cliente en American Express.

Este trabajo forma parte de nuestra práctica de «Personas, Cultura y Capacidades » en Vivaldi, la consultora estratégica responsable de «Demand Landscape» y «Interaction Field». Cuando la cuestión es en qué tecnologías y bases de datos invertir, en lugar de quién toma la decisión, eso es competencia de la estrategia tecnológica empresarial.

Consultoría en innovación en inteligencia artificial en EE. UU. y en todo el mundo

Llevamos a cabo esta labor desde diez oficinas repartidas por cuatro continentes, y la mayoría de los proyectos relacionados con la inteligencia artificial se gestionan desde Nueva York y nuestras oficinas europeas. El método es aplicable en cualquier lugar, ya que lo que frena un programa de inteligencia artificial es lo mismo tanto en Chicago como en Múnich: un comité que se interpone entre el equipo y la toma de decisiones.

Lo que sí varía según el mercado es la línea de gobernanza. Los umbrales que son habituales en EE. UU. deben reconsiderarse cuando los comités de empresa, los organismos reguladores del sector o las normas de residencia de datos establecen un valor por defecto diferente, y diseñamos las vías de escalación en función de las normas a las que realmente está sujeto, en lugar de basarnos en una plantilla.