Fue el final de la crisis de 2008 lo que aceleró la transformación digital de las empresas. A raíz del GAFA, las empresas tradicionales vieron en digital una importante ventaja competitiva y no sólo un avance tecnológico. En cuanto a la IA1, misteriosamente, varias encuestas muestran que los encuestados son plenamente conscientes de lo que está en juego, pero parecen seguir esperando a ver antes de creer.
Varios libros y artículos describen los hitos que favorecen el éxito de este tipo de proyectos. Hemos contrastado esta información con la experiencia de varios gestores y jefes de proyecto que han dirigido transformaciones, para extraer una lista de factores clave del éxito.
1. Definir el proceso que debe mejorarse y fijar objetivos cuantificados.
Ante todo, hay que determinar qué se quiere mejorar. La IA no es el objetivo, sino el medio para conseguirlo. Esto empieza por definir un caso de uso de alto riesgo en el que los procesos estén bien dominados. La IA aporta rendimiento, no resuelve problemas organizativos.
El rendimiento de la inversión (ROI) de esta implantación debe supervisarse muy de cerca, tanto en términos de rendimiento como de rapidez. Una aplicación que reduce las tareas tediosas y recurrentes para permitir a los empleados realizar tareas de mayor valor añadido debería dar resultados en menos de unaño2.
2. Proporcionar una visión clara y unificadora
Todos los consejos sobre transformación digital son claros: la implicación de la alta dirección de la empresa en el establecimiento de una visión clara es vital. Por lo general, esto implica cambios organizativos y nuevas formas de trabajar.
Del mismo modo, los directivos tienen que ser plenamente conscientes de lo que está en juego y de los recursos que hay que desplegar si quieren que su personal se implique y se comunique con ellos para :
- destacar el potencial de digital en la aplicación de la estrategia,
- restan importancia al cambio demostrando que la IA no pretende sustituir a los humanos, sino ayudarles reduciendo errores o encargándose de tareas repetitivas,
- prepararse para los cambios operativos que van a producirse (nuevas competencias, formación, reorganización de equipos, nuevos procesos empresariales, etc.).
3. Los datos, combustible de la inteligencia artificial
En la mayoría de los proyectos, la transformación previa de la empresa para centrarla más en el negocio es un requisito previo. data es crucial. Una proporción significativa de los proyectos de implantación de IA que tienen dificultades para progresar se debe a problemas con la calidad o el etiquetado de los datos, lo que ha provocado una falta de confianza en los modelos. Para alimentar sus algoritmos de IA, una organización debe disponer de datos disponibles, completos y relevantes para su negocio.
Al mismo tiempo, al procesar de este modo una gran cantidad de datos, ya sean personales, comerciales, técnicos o industriales, la organización debe abordar los riesgos asociados a la ciberseguridad, la confidencialidad e inclusola ética, lo que también introduce un requisito de seguridad.
4. El equipo de los sueños
El equipo que dirija la transformación desempeñará un papel vital. Como en cualquier proyecto, será necesario integrar recursos multidisciplinares, cada uno con su área de especializaciónexpertise. A menudo internamente, para entender el negocio y representar a los usuarios, y externamente, para las funciones de data-ciencia y las funciones de desarrollo encargadas de crear la solución.
Cada vez son más las organizaciones de éxito que forman a uno o varios empleados familiarizados con los procesos empresariales básicos de la empresa en los principios y usos de la IA y los algoritmos de aprendizaje automático. Así podrán proyectar la IA en su negocio. 2
El equipo se beneficiará de estar agrupado en el centro de producción, para garantizar una mejor comprensión de las cuestiones empresariales y una mejor comunicación, y dirigido por gestores que apliquen las mejores prácticas en gestión de proyectos.
5. Preparar su organización
Es ilusorio pensar que llegará una especie de solución milagrosa, plug and play, y garantizará que los resultados sean óptimos. Todos los directivos entrevistados saben que el camino hacia la parametrización y la implantación es largo y difícil. A menudo es necesaria una larga fase de pruebas y puesta en marcha, y el resultado puede ser el abandono.
De hecho, los numerosos cambios que traerá consigo esta transformación se producirán todos simultáneamente, creando un riesgo adicional.
Tres cuartas partes de los proyectos que han tenido éxito se han preparado con los equipos. Sea cual sea el tamaño del proyecto, los jefes de proyecto implicaron a todos los usuarios desde el principio. Después se mostraron satisfechos, ya que fue necesaria una larga fase de ajustes, durante la cual aumentó el nivel de presión y actividad.
6. Ampliación, despliegue a gran escala
Más que cualquier otro proyecto, la IA debe implantarse gradualmente. Tras recopilar los datos empresariales y generar las reglas necesarias para programar y entrenar las IA, experimentar con los algoritmos en un caso de prueba puede demostrar la rentabilidad de la inversión. La tercera etapa consiste en desplegar las soluciones en toda la organización. Hay cuatro razones principales por las que es difícil ampliar la IA:
- recuperación y formateo de datos a gran escala,
- adaptar el algoritmo para que funcione con los nuevos perímetros,
- la infraestructura, que deberá adaptarse a los nuevos volúmenes de datos procesados,
- confianza en el modelo, que suele ser más difícil de obtener de personas que no han experimentado la transformación desde el principio.
Una vez desplegado el proyecto, la transformación no ha terminado. Los gestores y sus equipos se enfrentan a menudo a nuevos retos: nuevas organizaciones, nuevas competencias, la IA vuelve a barajar las cartas.
>> Lea nuestro próximo artículo sobre "Inteligencia Artificial: tres retos para los directivos y sus equipos ".
Por Philippe Merckling
Lea dos libros inspiradores sobre transformación digital para preparar su proyecto:
1 Emily Métais-Wirsch & David Autissier, La transformation digitale des entreprises : Les bonnes pratiques - Axa, Pernod Ricard, Sanofi France, Schneider Electric, les Echos Ed. 1 (Eyrolles, 2016).
2 Stéphane Roder, Guide pratique de l'intelligence artificielle dans l'entreprise : Anticipper les transformations, mettre en place des solutions Ed. 1 (Eyrolles, 2019).