La verdadera ventaja de la IA empresarial es la credibilidad

La inteligencia artificial está cambiando la forma en que las empresas conciben la productividad, pero las herramientas en sí ya no son lo más importante. Lo que importa es cómo las evalúan las empresas y si esas evaluaciones se basan en necesidades empresariales reales.

En un artículo reciente de   para  CIO, el director general de Nitro Cormac Whelan  planteaba una importante preocupación. Muchos proveedores están presentando funciones básicas como "potenciadas por IA" sin explicar lo que eso significa realmente o cómo añade valor. Esta tendencia ha creado confusión entre los compradores, dificultando la distinción entre innovación funcional y afirmaciones superficiales. Como señaló Whelan, la IA empresarial debe evaluarse en función de los resultados que ofrece, no del lenguaje utilizado para promocionarla.

Este cambio de perspectiva se está convirtiendo en el eje central del enfoque actual de la IA por parte de las organizaciones eficaces. La atención se está alejando del bombo publicitario de los proveedores y se está centrando en marcos de evaluación impulsados internamente. Los líderes empresariales se están dando cuenta de que el éxito de la adopción depende de su capacidad para plantearse mejores preguntas sobre rendimiento, integración, gobernanza y adecuación a largo plazo. Cuando se adopta esta mentalidad, el proceso de evaluación se vuelve más estratégico y mucho más difícil de desbaratar con el ruido del marketing.

Seis principios que guían el éxito de la adopción de la IA

1. 1. Centrarse en el caso de negocio antes que en la herramienta

Las iniciativas de IA exitosas comienzan con un problema claramente definido. Si un equipo pasa horas revisando contratos o extrayendo datos de formularios estáticos, el objetivo debe ser reducir ese tiempo y mejorar la precisión. La tecnología sólo es relevante si sirve a un objetivo bien entendido. Cuando se cuenta con esa base, el proceso de evaluación se vuelve más sencillo y mucho más productivo.

2. Integrar la IA donde ya trabajan las personas

Las herramientas de IA más útiles no son las que exigen atención. Son las que mejoran silenciosamente los procesos rutinarios. Un profesional del derecho debería poder escanear un documento y extraer los términos clave sin abandonar su flujo de trabajo. Un analista financiero debería poder extraer datos estructurados de formularios sin crear un nuevo sistema. La integración importa más que la novedad.

3. Analizar cómo se manejan los datos

Whelan subraya que la funcionalidad del producto y la integridad de los datos deben evaluarse conjuntamente. No basta con que una herramienta funcione bien. También debe respetar las normas de la empresa en materia de acceso, conservación, privacidad y conformidad de los datos. Los compradores deben esperar claridad sobre dónde se almacenan los datos, cómo se utilizan y si se exponen a sistemas de terceros durante el procesamiento.

4. Tratar la alfabetización en IA como un requisito interfuncional

Demasiadas inversiones en IA no rinden porque los equipos internos no comprenden plenamente para qué están diseñadas las herramientas. Los equipos de ingeniería pueden entender la arquitectura, pero las operaciones, las ventas y las funciones de cara al cliente a menudo carecen del contexto para aplicar la tecnología con eficacia. Esta brecha limita la adopción y crea fricciones innecesarias. Las empresas que la están cerrando están viendo resultados más sólidos.

5. Exigir especificidad a los proveedores

Los proveedores deben explicar sus capacidades en términos sencillos. ¿Qué tareas mejora la herramienta? ¿Qué pruebas respaldan las afirmaciones sobre el rendimiento? ¿Qué equipos se benefician de su adopción y cuánto tiempo se tarda en ver los resultados? Este es el tipo de preguntas que distinguen a los socios creíbles de los que se basan en la presentación en lugar de la sustancia.

6. 6. Utilizar la IA para simplificar, no para reestructurar

La IA que añade pasos, crea dependencias o introduce nuevos riesgos no merece la pena. Las mejores herramientas eliminan el esfuerzo manual y hacen que los procesos conocidos sean más eficientes. Si una solución obliga a un equipo a reestructurar los flujos de trabajo sólo para ver ganancias marginales, el caso de negocio se desmorona rápidamente.

El futuro

La próxima fase de adopción de la IA en la empresa estará marcada por la claridad. Las organizaciones que se centran en los casos de uso, insisten en la transparencia y exigen resultados cuantificables están construyendo cimientos más sólidos. Las herramientas que adoptan no se eligen por la imagen de marca ni por las palabras de moda. Se eligen porque resuelven problemas reales.

Este es el enfoque que ha adoptado Nitro a la hora de crear sus funciones de IA. Todas las funciones se han desarrollado con seguridad de nivel empresarial, vías de integración claras y un valor empresarial tangible. No se trata de la etiqueta: se trata del resultado.

Lea el artículo completo de Cormac Whelan aquí: " Lo que realmente ofrecen las herramientas de IA frente a la máquina del hype ".

Para saber cómo Nitro está aplicando la IA del mundo real a la productividad de los documentos, visite  www.gonitro.com/nitro-ai .