Consultoría en transformación mediante IA

El proyecto piloto funcionó. Eso nunca fue lo más difícil. Ayudamos a los equipos directivos a convertir los proyectos piloto de IA de eficacia probada en un modelo operativo que permita ampliarlos, y a que cada iniciativa resulte más económica que la anterior.

Fondo del encabezado del servicio L

La consultoría en transformación de la IA consiste en convertir los proyectos piloto que ya han tenido éxito en un modelo operativo que permita ampliarlos: dónde enfoca la organización la IA, quién es responsable una vez que el proyecto está en marcha, cómo pasa la financiación de la fase experimental a la de producción y cómo cada iniciativa abarata la siguiente. Se trata de una cuestión de modelo operativo con una vertiente tecnológica, y Vivaldi lleva trabajando en modelos operativos y estrategias de crecimiento desde 1999.

  • Desde 1999estrategia de crecimiento, de marca y de modelo operativo
  • Más de 200estudios de caso publicados
  • 10 oficinasen cuatro continentes
  • 5x«Best of Consulting, Strategy and Innovation» de WirtschaftsWoche
  • Estrategia, no implementaciónNo somos una empresa de integración de sistemas y no mantenemos relaciones exclusivas con ningún proveedor de modelos

Cuando las empresas nos contratan

  • Se ha llevado a cabo una serie de proyectos piloto, pero ninguno de ellos ha logrado ampliarse más allá del equipo que lo desarrolló.
  • El gasto en IA durante el segundo año es mayor que en el primero y más difícil de justificar ante el consejo de administración.
  • Doce meses después del lanzamiento, nadie es capaz de decir quién es el responsable de una iniciativa de inteligencia artificial.
  • Ha habido un cambio en la dirección y hay alguien nuevo que se pregunta qué se ha conseguido con la inversión en IA de los últimos tres años.
  • La gobernanza se ha convertido en el cuello de botella: todas las decisiones deben pasar por un comité que se reúne una vez al mes.

¿Por qué el hecho de que haya más pilotos no supone una transformación?

La respuesta habitual ante un programa de IA estancado es poner en marcha más proyectos piloto. Es la opción más barata de aprobar y la más fácil de presentar en un informe, y casi nunca cambia el resultado.

Un proyecto piloto está diseñado para responder a una pregunta: ¿funciona la tecnología? Sí, funciona. La ampliación plantea una pregunta diferente que un proyecto piloto nunca evalúa, a saber, si la organización es capaz de cambiar su forma de tomar decisiones, quién es responsable y cómo fluye el trabajo. Se trata de cuestiones relacionadas con el modelo operativo, y ninguna cantidad adicional de pruebas de concepto puede responderlas.

El indicador clave es el coste. Si tu segunda iniciativa cuesta más o menos lo mismo que la primera, sin ningún efecto acumulativo, significa que has pagado dos veces por la implementación. Una transformación que funciona se traduce en una reducción del coste marginal por iniciativa, ya que el acceso a los datos, el modelo de gobernanza, el trabajo de integración y la capacidad se crearon una sola vez y se reutilizaron. La mayoría de los ejecutivos nunca ven los resultados que prometía el análisis de viabilidad, y el motivo rara vez es el modelo.

Qué incluyen nuestros servicios de consultoría en transformación mediante IA

1. Una arquitectura de demanda que indica hacia dónde debe dirigirse la IA

Una transformación que no tenga en cuenta dónde se concentrará la demanda futura da lugar a una versión más rápida del negocio actual: eficiente, pero que sigue compitiendo por una demanda que está en constante cambio. Trazamos un mapa de los espacios de demanda a partir de datos de comportamiento, en lugar de establecerlos de forma arbitraria en un taller; identificamos las decisiones y los flujos de trabajo que se interponen entre vosotros y esos espacios, y establecemos un orden con el razonamiento por escrito para que no haya que volver a debatir el tema cada trimestre.

2. Un modelo operativo de IA

La responsabilidad por los resultados, la vía de financiación desde la fase experimental hasta la producción, la autoridad en la selección de modelos y proveedores, y el proceso de retroalimentación de los resultados hacia la siguiente decisión. La mayoría de las organizaciones cuentan con proyectos de IA, pero carecen de un modelo operativo, razón por la cual sus proyectos no pasan de ser meros proyectos.

3. Una cartera que genera rendimientos compuestos

Cada iniciativa debería abaratarse con respecto a la siguiente. Para ello, es necesario disponer de conocimientos bien fundamentados y accesibles, de modo que el siguiente equipo pueda partir de lo que ya ha elaborado el anterior; que los flujos de trabajo estén interconectados, en lugar de tener que integrarse desde cero cada vez; y que exista una trayectoria clara desde los resultados hasta la definición del alcance, la financiación y la dotación de personal de la siguiente iniciativa.

4. Capacidad de decisión y velocidad de reloj

Un sistema que detecta un cambio en una hora tiene poco valor dentro de una empresa que lo revisa trimestralmente. Otorgamos la capacidad de decisión allí donde se encuentra la información, en lugar de dos niveles por encima, y buscamos la capacidad permanente para actuar en función de lo que el sistema pone de manifiesto, en lugar de una cola para el siguiente ciclo de planificación.

5. Gestión dentro del flujo de trabajo

Los permisos, los límites de decisión, la aprobación humana y los registros de auditoría deben formar parte del sistema, no estar al margen del mismo. Fijamos el umbral de escalación en función de la importancia, la reversibilidad, los precedentes, la exposición y la propia fiabilidad del sistema, y establecemos las vías de escalación antes de que sean necesarias, en lugar de hacerlo durante un incidente. Una regla de aprobación generalizada que ralentiza todas las decisiones para protegerse de unos pocos casos es el error más habitual en este ámbito.

6. La adopción y la parte organizativa

Un sistema de IA que la gente acaba eludiendo tiene un valor negativo: pagas por él y sigues haciendo el trabajo a la antigua usanza. La adopción, la capacidad y el problema de la «ambidexteridad» —funcionar bien mientras se produce el cambio— se abordan junto con el trabajo técnico, no se programan para después de este.

  1. Piloto¿Funciona la tecnología?Una prueba de concepto limitada con un equipo motivado y un alcance flexibleNormalmente sólido
  2. Poner en producción¿Sobrevive en la organización real?Acceso a los datos, revisión de seguridad, integración y un responsable con una partida presupuestariaNormalmente escaso
  3. Compuesto¿Cuesta menos el siguiente?Patrones de acceso reutilizables, gobernanza y capacidad, por lo que la iniciativa dos parte de una posición más avanzadaSuelen faltar
  4. Reasignar¿Cambia el resultado la siguiente decisión?La financiación y las prioridades se reorientaron en función de los datos, lo que incluyó poner fin a lo que no funcionabaSuele estar ausente
Sin las dos últimas fases, el programa no es más que una sucesión de proyectos piloto, y el coste por iniciativa nunca disminuye.
Casi todo el presupuesto destinado a la IA se destina a la primera fase. El obstáculo se encuentra entre las fases de «Pilot» y «Productionize», y el rendimiento compuesto que justifica el programa se produce en esas dos fases que nadie financia.

Empieza con los pilotos que ya tienes

Una sesión de trabajo sobre qué tienen en común tus proyectos piloto exitosos, qué fue lo que los frenó a todos en el mismo punto y qué condiciones tendrían que darse para que el próximo proyecto salga más barato que el anterior.

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Cómo funciona un proyecto de transformación basado en la inteligencia artificial

  1. Diagnóstico. Análisis de la cartera actual: qué se ha puesto a prueba, qué ha llegado a la fase de producción, cuánto ha costado cada iniciativa y dónde se repite el mismo obstáculo. Entrevistas con los responsables sobre las competencias decisorias y las vías de financiación. El resultado es un informe concreto sobre dónde se estanca el programa y por qué, en lugar de una puntuación de madurez.
  2. Decide. Exige espacios y las decisiones que merezcan ser modificadas, ordenadas por secuencias, con las exclusiones por escrito. El resultado es una secuencia de acciones financiada y una lista explícita de lo que no vas a hacer, evaluada en función de la viabilidad económica y no del entusiasmo.
  3. Desarrollo. El modelo operativo: rendición de cuentas, vía de financiación, autoridad para la selección del modelo y del proveedor, umbrales de gobernanza y vías de escalación, así como el modelo de medición que refleja el coste marginal por iniciativa en lugar del número de proyectos piloto.
  4. Integración. Se han trasladado las competencias de toma de decisiones, las tareas relacionadas con la capacidad y la adopción se llevan a cabo en paralelo, y se ha establecido un ritmo de revisión que reasigna los fondos en función de los datos. La prueba de fuego es si la próxima iniciativa se define sin contar con nosotros.

Por qué las empresas eligen « Vivaldi » para su transformación hacia la inteligencia artificial

Somos una consultora estratégica, no una empresa de integración de sistemas ni un distribuidor. No mantenemos ninguna relación comercial con ningún proveedor de modelos, lo que significa que nuestra opinión sobre qué modelo o plataforma deberías utilizar no nos reporta ningún beneficio económico, sea cual sea tu elección. Se trata de una cuestión estructural, más que de una afirmación sobre la honestidad de nadie, y conviene comprobarlo con todas las empresas de tu lista.

La segunda razón tiene que ver con el punto de partida. Nuestro trabajo comienza por la demanda y la economía, en lugar de por la pila tecnológica, porque el error más costoso en los programas de IA no es elegir el modelo equivocado, sino aplicar correctamente un modelo a una decisión que no merecía la pena cambiar. Nos importa cómo afecta la iniciativa al beneficio económico y al diferencial entre la rentabilidad del capital invertido y el coste del capital, y diremos claramente cuando la respuesta sincera sea que una iniciativa propuesta no influye en ninguno de los dos.

En tercer lugar, consideramos la capacidad de la organización para asimilar el cambio como un resultado concreto, en lugar de como una suposición. Vivaldi lleva mucho tiempo ejecutando programas de cambio organizativo y cultural para grandes empresas con múltiples líneas de negocio, desde mucho antes de que la IA fuera el motivo de dichos programas, y esa labor es la parte que la mayoría de los proyectos de IA dejan en manos del cliente.

Cómo evaluar a un consultor especializado en transformación mediante IA

  • ¿Cuánto cuesta la segunda iniciativa? Si la respuesta es «más o menos lo mismo que la primera», lo que estás pagando es la ejecución. Una empresa que ya haya llevado a cabo transformaciones anteriormente puede indicarte, a grandes rasgos, en qué medida debería reducirse el coste de la segunda y qué hay que crear una sola vez para que eso suceda.
  • ¿Quién se hará cargo de esto dentro de doce meses? Pídeles que describan la función dentro de tu organización, no dentro de la suya. Si la respuesta sincera es «nadie», el proyecto no es más que un proyecto con la etiqueta de «transformación».
  • ¿Con quién colaboras? Una empresa que mantenga una relación comercial con un proveedor de modelos, un proveedor de servicios en la nube o una plataforma no es un asesor imparcial a la hora de decidir cuál de ellos deberías utilizar. Pide la lista y valora el asesoramiento en consecuencia.
  • ¿Cuándo se abordan los derechos de decisión, la adopción y la capacidad? Una empresa que planifica el trabajo organizativo una vez finalizada la fase de desarrollo ya te ha indicado qué parte del problema es realmente capaz de resolver.
  • ¿Qué te haría decirnos que dejáramos de hacerlo? Una empresa que no sea capaz de señalar una circunstancia en la que recomendaría abandonar una iniciativa no te va a ayudar a reasignar los fondos que se destinan a ella.

¿Una consultora estratégica, un integrador de sistemas o un equipo interno de IA?

Criterio Empresa especializada en estrategias de transformación mediante IA Integrador de sistemas Equipo interno de IA
Qué decide Hacia dónde orientar la IA, en qué orden, quién es el responsable y qué hay que evitar Cómo crear y poner en marcha el sistema elegido ¿Qué es técnicamente factible con los datos y las herramientas de que disponemos?
Resultados típicos Arquitectura de la demanda, modelo operativo, umbrales de gobernanza, financiación y modelo de medición Arquitectura, integración, implementación, servicio gestionado Modelos, procesos y herramientas internas
¿Quién lo aprueba? Director general, director de operaciones o director de sistemas de información con el CFO Director de Sistemas de Información (CIO) o Director Técnico (CTO) Responsable de departamento o responsable de IA
Cómo se mide el éxito Beneficio económico, porcentaje de iniciativas que llegan a la fase de producción, coste marginal de la siguiente iniciativa Entrega puntual y conforme a las especificaciones; disponibilidad del sistema Rendimiento del modelo, pilotos enviados
Conflicto estructural que hay que comprobar No hay nada que decir sobre la elección de la plataforma si la empresa no revende nada, que es la pregunta que hay que plantearse Los ingresos varían en función del alcance del proyecto y de las pilas tecnológicas específicas de los proveedores. Incentivo para construir en lugar de comprar o para dejar de hacerlo
Ideal para cuando Los proyectos piloto funcionan, pero nada se amplía a mayor escala, o bien la cartera carece de orden. La decisión ya está tomada y hay que hacerlo bien. El problema está resuelto y los datos ya son tuyos.

Trabajos relacionados

Este servicio forma parte de nuestra estrategia de IA y de nuestra área de nuevas tecnologías, que es el punto de partida si la cuestión que se plantea es si se debe aplicar la IA y en qué ámbitos, más que cómo ampliar lo que ya funciona.

Servicios complementarios, dependiendo de dónde se encuentre el punto de bloqueo de tu programa. Agentes de IA y estrategia de personalización para el cliente si la limitación radica en los traspasos entre pasos, más que en los pasos en sí. Estrategia de aprendizaje automático y análisis predictivo si el problema radica en los propios modelos. Capacidad de innovación en IA, así como formación y talleres sobre IA para empresas, si la organización aún no puede asimilar lo que pretendes desarrollar. Gestión del cambio si la verdadera limitación es la organización, más que la tecnología.

Esta área forma parte de la división de Estrategia Tecnológica Empresarial de Vivaldi, la consultora responsable de Demand Landscape e Interaction Field.

Consultoría sobre la transformación mediante IA en EE. UU. y en todo el mundo

Esta actividad se lleva a cabo desde diez oficinas repartidas por cuatro continentes, y el equipo de EE. UU. tiene su sede en Nueva York. Los programas multimercado son la norma, y las complicaciones rara vez son de carácter técnico: la residencia de los datos, la consulta al comité de empresa y la postura regulatoria difieren lo suficiente como para que un umbral de gobernanza que resulte razonable en EE. UU. pueda resultar inaplicable en Alemania. Tratamos esa asimetría como parte del modelo operativo y no como una excepción al mismo, ya que una única norma de aprobación global redactada para el mercado más estricto ralentiza todos los mercados a ese ritmo.

Descubre por qué tus pilotos se detienen siempre en el mismo punto

En una sesión de trabajo analizaremos qué tenían en común tus proyectos piloto exitosos, con qué obstáculos se topó cada uno de ellos en el camino hacia la producción y si algo de lo que has desarrollado en los últimos dos años ha permitido abaratar la siguiente iniciativa. Al finalizar, tendrás una visión clara de dónde falla el programa y qué se necesitaría para que se potenciara.

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Preguntas frecuentes sobre la consultoría en transformación mediante IA

¿En qué consiste la consultoría de transformación en inteligencia artificial?

Trabajo de asesoramiento que lleva a una organización desde proyectos piloto que ya han tenido éxito hasta un modelo operativo que permite ampliarlos: responsabilidad por los resultados, la vía de financiación desde la fase experimental hasta la de producción, autoridad sobre la selección de modelos y proveedores, gobernanza dentro del flujo de trabajo, y el trabajo de adopción y desarrollo de capacidades que debe llevarse a cabo en paralelo. Se diferencia de la implementación, que consiste en desarrollar bien un único sistema.

¿Por qué la mayoría de los programas de IA se estancan tras la fase piloto?

Porque una prueba piloto sirve para comprobar si la tecnología funciona, mientras que la ampliación permite comprobar si la organización es capaz de cambiar su forma de tomar decisiones, quién asume la responsabilidad y cómo se desarrollan los procesos de trabajo. Se trata de problemas distintos, y el segundo rara vez recibe financiación. El síntoma es que el segundo año cuesta más que el primero y ofrece menos resultados.

¿Qué incluye un modelo operativo de IA?

La responsabilidad por los resultados, la asignación de fondos desde la fase experimental hasta la de producción, la autoridad para seleccionar modelos y proveedores, los umbrales de gobernanza y las vías de escalación, así como el proceso de retroalimentación de los resultados hacia la siguiente decisión. La mayoría de las organizaciones cuentan con proyectos de IA, pero carecen de un modelo operativo, y por eso sus proyectos nunca pasan de ser simples proyectos.

¿Cómo se puede regular la IA sin ralentizarlo todo?

Incorporando los permisos, los límites de decisión, la aprobación humana y los registros de auditoría dentro del flujo de trabajo, en lugar de fuera de él, y estableciendo el umbral de escalación en función de la importancia relativa, la reversibilidad, los precedentes, la exposición y el nivel de confianza del sistema. Una norma de aprobación generalizada que ralentiza todas las decisiones para protegerse de unos pocos suele ser la causa habitual del fracaso.

¿Cuánto tiempo lleva una transformación basada en la inteligencia artificial?

Primeros resultados de producción en meses en los que ya existe la arquitectura de demanda y se ha resuelto la cuestión del acceso a los datos. El cambio del modelo operativo es un programa que se prolonga durante varios años. Cualquier empresa que prometa una transformación en un trimestre lo que está vendiendo son proyectos piloto.

¿Cómo se evalúa si una transformación basada en la inteligencia artificial está dando resultados?

En relación con el beneficio económico y el diferencial entre la rentabilidad del capital invertido y el coste del capital, y a continuación en relación con cuatro indicadores operativos: el porcentaje de iniciativas que llegan a la fase de producción, el coste de la segunda iniciativa en comparación con el de la primera, el tiempo de toma de decisiones y la adopción, medida como uso activo en lugar de como licencias concedidas. Si la segunda iniciativa cuesta lo mismo que la primera, no se produce ningún efecto de capitalización.

¿En qué se diferencia esto de contratar a un integrador de sistemas?

Un integrador se encarga de desarrollar y poner en marcha el sistema que ya has elegido, y sus ingresos varían en función del alcance del proyecto. Este trabajo consiste en determinar hacia dónde orientar la IA, en qué orden, quién es el responsable y qué hay que descartar, antes de que se desarrolle nada. Ambos aspectos son complementarios, y el orden es importante.

¿Sois vosotros mismos quienes implementáis la tecnología?

N.º Vivaldi es una consultora estratégica. No escribimos código de producción, no integramos sistemas ni revendemos plataformas, y no mantenemos ninguna relación comercial con ningún proveedor de modelos. Trabajamos junto a tus equipos internos y a los socios de desarrollo que elijas, y te indicaremos cuándo no merece la pena financiar una iniciativa propuesta.

¿Quién suele financiar este trabajo?

Normalmente se trata de un director general, un director de operaciones o un director de sistemas de información con una serie de proyectos piloto exitosos, un presupuesto en aumento y ningún resultado significativo que mostrar en ninguno de los dos ámbitos, y en el que interviene el « CFO » porque cambia el modelo de medición. También es habitual que, tras un cambio de liderazgo, la persona que ocupa el cargo se pregunte qué se ha conseguido con el gasto en IA de los últimos tres años.