Cómo pueden las organizaciones evitar los obstáculos de la transformación tecnológica tradicional

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La era de las renovaciones tecnológicas monolíticas ha terminado. Las organizaciones que siguen aplicando modelos de transformación tradicionales —priorizando las actualizaciones de sistemas sobre los resultados medibles— se enfrentan a tasas de fracaso significativas en los proyectos digitales. El nuevo imperativo se centra en alinear las inversiones tecnológicas con flujos de valor específicos del negocio, utilizando la IA como acelerador y generador de valor.

El colapso de los enfoques convencionales

Las transformaciones tradicionales suelen asignar recursos de forma inadecuada. Estas iniciativas suelen carecer de mecanismos para cuantificar el éxito, lo que resulta en flujos de trabajo descoordinados y resistencia de los empleados. Por ejemplo, las empresas que implementaron sistemas de planificación de recursos empresariales sin rediseñar los procesos de compras vieron una reducción significativa en la eficiencia de la cadena de suministro. Los proveedores de atención médica históricamente se enfrentaban a la inasistencia a citas, la sobrecarga administrativa y la comunicación fragmentada con los pacientes. Los sistemas de programación manual generaban ineficiencias, con clínicas que perdían ingresos y pacientes que se enfrentaban a largos tiempos de espera.

La investigación de Kearney identifica fallas críticas en los modelos heredados, incluidas prioridades desalineadas donde las implementaciones de tecnología se desconectan de los objetivos de crecimiento de los ingresos o reducción de costos, cronogramas de implementación estáticos que no pueden adaptarse a los cambios del mercado y brechas en la medición del valor que no logran rastrear el ROI más allá de las métricas básicas de adopción del sistema.

Marco de transformación centrado en el valor

Las organizaciones exitosas ahora empiezan por definir el "valor" en términos operativos. Un minorista europeo evitó un costoso fallo de ERP al asignar primero sus puntos débiles de gestión de inventario a soluciones de IA específicas, lo que resultó en una reducción medible de las roturas de stock mediante la integración de análisis predictivo.

El procesamiento del lenguaje natural ejemplifica una aplicación de IA específica. En el ámbito sanitario, los asistentes virtuales que utilizan PLN están transformando la interacción con los pacientes. Por ejemplo, la plataforma ENIAX, impulsada por IA, ha reducido significativamente las tasas de inasistencia a citas con especialistas, en algunos casos de más del 15% a un mínimo histórico del 9,1%. La IA analiza los datos de los pacientes para predecir las probabilidades de asistencia, lo que permite a las clínicas optimizar la programación y ofrecer citas a otros pacientes, pudiendo atender a dos pacientes en la misma franja horaria si el primero llega.

Las empresas líderes adoptan modelos de gobernanza adaptativos. Una institución financiera que utiliza este método pasó de una iniciativa blockchain fallida a la detección de fraudes basada en IA, logrando tiempos de respuesta más rápidos ante amenazas sin aumentar el gasto en TI.

Transformación impulsada por IA en la práctica

La IA de ENIAX demuestra una creación de valor medible al eliminar las llamadas salientes y reducir las llamadas entrantes en un 60%. Esto permite completar las operaciones desde una única plataforma y atender a un 20% más de pacientes, de forma conservadora. El sistema de comunicación omnicanal de ENIAX se adapta a las preferencias de los pacientes, lo que aumenta la interacción a través de SMS, WhatsApp y correo electrónico. Este tipo de IA puede predecir las inasistencias y optimizar la asignación de recursos, mientras que la transparencia de costes permite a las clínicas pagar por cada cita gestionada, evitando grandes inversiones iniciales. Estos principios permiten a las organizaciones sanitarias pasar de las actualizaciones tecnológicas reactivas a una transformación proactiva y centrada en el valor.

El marco de compras digitales de Kearney muestra cómo la IA transforma las funciones tradicionales. Los modelos de aprendizaje automático predicen la estabilidad de los proveedores con gran precisión, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) extrae términos clave de miles de documentos en una fracción del tiempo que los procesos manuales, y la IA identifica importantes oportunidades de ahorro anual en la compra de materias primas.

Superar las barreras de implementación

El éxito de las soluciones basadas en IA se basa en datos estructurados y actualizaciones en tiempo real. Las empresas deben invertir en marcos unificados de gobernanza de datos, una arquitectura API-first para la interoperabilidad de sistemas y la monitorización continua de la calidad de los datos.

La resistencia cultural requiere una mitigación proactiva. Las organizaciones pueden abordar el escepticismo de los empleados sobre la IA mediante simulaciones de impacto que muestren los beneficios del flujo de trabajo, programas de capacitación y paneles de control transparentes sobre el retorno de la inversión (ROI).

Imperativos estratégicos para el liderazgo

Las organizaciones deben vincular cada inversión tecnológica a KPI como el valor del ciclo de vida del cliente o el rendimiento operativo. El lanzamiento de asistentes virtuales de salud con IA en áreas de alto impacto, como los sistemas de comunicación con pacientes basados en PLN (por ejemplo, programación de citas o seguimiento posoperatorio), antes de escalarlos a redes de atención médica completas, permite a las organizaciones demostrar mejoras rápidas y medibles en la eficiencia y los resultados de los pacientes. Colaborar con proveedores de IA que demuestren experiencia en un dominio específico, en lugar de soluciones genéricas, previene la desalineación. Asignar una parte de los fondos de transformación a la adaptación ágil, basada en evaluaciones periódicas de valor, mantiene la capacidad de respuesta a las fluctuaciones del mercado.

Las organizaciones que adoptan este cambio de paradigma reportan una implementación digital más rápida y una mayor captura de valor en comparación con los métodos tradicionales. Al considerar la tecnología como una palanca de valor estratégico, en lugar de un costo de infraestructura, las empresas pueden materializar la promesa de las iniciativas de transformación.