Queridos amigos,
¿Cómo pueden las empresas ir más allá del uso de la inteligencia artificial (IA) para obtener ganancias de eficiencia incrementales y crear un impacto transformador? Desde el Foro Económico Mundial (WEF) en Davos, he conversado con muchos directores ejecutivos sobre cómo utilizar la IA para el crecimiento. Un tema recurrente en estas conversaciones es que ejecutar numerosos proyectos experimentales de IA, dejando que florezcan muchas ideas, no ha llevado a beneficios significativos. En cambio, se requieren ganancias más grandes mediante el rediseño de flujos de trabajo, adoptando una perspectiva más amplia sobre los múltiples pasos en un proceso y cambiando cómo trabajan juntos de principio a fin.
Tomemos como ejemplo a un banco que emite préstamos. El flujo de trabajo consiste en varias etapas: Marketing -> Solicitud -> Aprobación Preliminar -> Revisión Final -> Ejecución.
Transformación en el proceso de préstamos
Imaginemos que cada paso solía ser manual. La Aprobación Preliminar requería una revisión humana de una hora, pero un nuevo sistema puede realizar esto automáticamente en 10 minutos. Cambiar la revisión humana por una revisión de IA —manteniendo todo lo demás igual— ofrece una ligera mejora en la eficiencia, pero no es transformador.
Lo que sería transformador es que, en lugar de que los solicitantes esperen una semana para que un humano revise su solicitud, puedan obtener una decisión en 10 minutos. Esto haría que el préstamo sea un producto más atractivo, y esa mejor experiencia del cliente permitiría a los prestamistas atraer más solicitudes y, en última instancia, emitir más préstamos.
Rediseño de flujos de trabajo
Sin embargo, realizar este cambio requiere adoptar una perspectiva más amplia sobre el negocio o el producto, no solo una perspectiva tecnológica. Además, modifica el flujo de trabajo del procesamiento de préstamos. Ofrecer un producto de “préstamo de 10 minutos” requeriría cambiar cómo se comercializa. Las solicitudes tendrían que digitalizarse y gestionarse de manera más eficiente, y la revisión final y ejecución tendrían que rediseñarse para manejar un mayor volumen.
A pesar de que la IA se aplica solo a un paso, la Aprobación Preliminar, terminamos implementando no solo una solución puntual, sino un rediseño de flujo de trabajo más amplio que transforma la oferta del producto.
En AI Aspire, la firma de asesoría que co-dirijo, observamos que la innovación de abajo hacia arriba es importante porque las personas más cercanas a los problemas a menudo ven primero las soluciones. Sin embargo, escalar tales ideas para crear un impacto transformador a menudo requiere ver cómo la IA puede transformar flujos de trabajo completos de principio a fin, no solo pasos individuales, y aquí es donde la dirección estratégica de arriba hacia abajo y la innovación pueden ayudar.
Perspectivas del WEF
La reunión de este año del WEF ha sido un evento energizante. Entre los tecnólogos, los temas de discusión incluyen IA Agente (cuando acuñé este término, no esperaba verlo en carteles y edificios), IA Soberana (cómo las naciones pueden controlar su propio acceso a la IA), Talento (el desafiante mercado laboral para los recién graduados y cómo capacitar a las naciones), e infraestructura de centros de datos (cómo abordar cuellos de botella en energía, talento, chips GPU y memoria). Abordaré algunos de estos temas en futuras cartas.
Ante un contexto de creciente incertidumbre geopolítica, espero que todos nosotros en IA sigamos construyendo puentes que conecten naciones, compartiendo a través de código abierto y construyendo para beneficiar a todas las naciones y a toda la humanidad.
¡Sigan construyendo!
Andrew
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