Llevar la IA más allá de la experimentación requiere conectar a los agentes con el contexto operativo e identificar los procesos de negocio en los que pueden aportar el mayor valor. La IA empresarial puede generar recomendaciones, automatizar tareas y ayudar a las organizaciones a tomar decisiones con mayor rapidez. Pero sin una comprensión de cómo funciona realmente un negocio, incluso los modelos más potentes pueden pasar por alto las restricciones y relaciones que determinan si una decisión es la correcta.
Para Devavrat Shah, director científico de IA empresarial en Celonis, ese contexto es fundamental para lo que él denomina "inteligencia de decisiones". Según sostiene, los agentes de IA pueden apoyar tareas individuales dentro de procesos de decisión más amplios, pero necesitan entender el papel que desempeña cada tarea y las condiciones del negocio que la rodean. Sin el contexto operativo adecuado, los agentes corren el riesgo de pasar por alto restricciones importantes, cometer errores costosos o consumir recursos de computación excesivos mientras intentan averiguar lo que necesitan saber.
La solución comienza por conectar la IA con los procesos y datos que las empresas ya utilizan. Una capa contextual puede ayudar a los agentes a entender los flujos de trabajo, operar dentro de barreras definidas y producir recomendaciones que las personas puedan revisar y aprobar. Shah aconseja a las organizaciones que empiecen por una decisión empresarial concreta, identifiquen sus pasos más difíciles y comprueben si la IA puede mejorarlos. Medir las ganancias en velocidad y valor puede después ayudar a determinar si una aplicación merece ser escalada.
Este enfoque también podría cambiar la forma en que los empleados dedican su tiempo. Automatizar el trabajo manual y repetitivo y coordinar tareas entre equipos podría liberar a las personas para centrarse en decisiones estratégicas más complejas. Sin embargo, para aprovechar este beneficio será necesario invertir en formación del personal, de modo que los empleados puedan entender los resultados de la IA y sus implicaciones. De cara al futuro, Shah ve oportunidades que van desde las tareas operativas rutinarias hasta la planificación de toda la empresa en finanzas, gestión del personal, marketing y ventas.
Fuente: MIT Technology Review AI · Resumido por HeadlinesBriefing