Hay una brecha creciente en la tecnología empresarial que está minando silenciosamente miles de millones en inversiones de IA. Por un lado, las capacidades de IA están avanzando más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones pueden rastrear. Por otro lado, la mayoría de las empresas todavía están luchando para mostrar retornos significativos de sus inversiones de IA. Entre estas dos realidades se encuentra lo que yo llamo la brecha de ejecución - la desconexión estructural entre la capacidad de IA demostrada en la capa de modelo y los resultados de transformación empresarial mensurables realizados en la capa de flujo de trabajo y decisiones. Después de liderar programas de transformación de IA en los servicios financieros, la salud y la ejecución de M&A durante 14 años, he observado este patrón en repetidas ocasiones: impresionantes capacidades de IA que no se traducen en valor empresarial sostenido debido a las desconectas sistemáticas entre cómo se construyen los sistemas de IA y cómo las empresas realmente toman decisiones, absorben el cambio y miden el valor. Why Capability Does Not Equal Outcome Por qué la capacidad no es igual al resultado Los modelos de fundación modernos pueden resumir documentos legales, generar código listo para la producción y razonar a través de escenarios complejos de la cadena de suministro con una precisión notable. Sin embargo, la mayoría de las empresas que desplegan estas capacidades ven tasas de adopción por debajo del 30% dentro del primer año. El problema central es que las capacidades de IA se entregan en la capa del modelo, pero el valor se realiza en la capa del flujo de trabajo.Un modelo de lenguaje que puede redactar cláusulas contractuales es impresionante en una demostración.Pero si el proceso de aprobación del equipo legal se ejecuta a través de un sistema de gestión de documentos legados, si el glosario de negocios es inconsistente en todas las divisiones, y si no hay mecanismo para validar las salidas de IA antes de que entran en una tubería de cumplimiento, la capacidad del modelo se vuelve irrelevante. He visto esto de primera mano mientras lideraba los sistemas de decisión impulsados por la IA para la ejecución de M&A. Hemos desplegado agentes de IA autónomos que podrían reducir el tiempo de investigación de prospección en un 95%, un logro técnico extraordinario.Pero el verdadero avance llegó cuando arquitecturamos el sistema de decisión completo: integrando IA explicable con controles de gobernanza, análisis en tiempo real y flujos de trabajo de las partes interesadas existentes.Este enfoque holístico aceleró nuestra línea de tiempo de ejecución de M&A en un 70%, precisamente porque abordamos la brecha de ejecución en lugar de sólo la capacidad del modelo. The Three Layers of the Execution Gap Las tres capas de la brecha de ejecución Después de analizar docenas de implementaciones de IA en empresas de Fortune 500, he identificado que la brecha de ejecución opera en tres capas simultáneamente. Layer 1: Process Fidelity Las empresas ejecutan procesos que han evolucionado a lo largo de los años, llevando el conocimiento institucional, las restricciones regulatorias y la lógica de manejo de excepciones que no existe en ninguna documentación. Mientras implementaba plataformas de análisis en más de 32 sistemas de atención médica, descubrí que la “readmisión del paciente” se definió de nueve maneras diferentes en todas las instalaciones, cada una de las cuales refleja llamadas legítimas pero indocumentadas al juicio clínico. Los líderes de productos deben liderar los esfuerzos de arqueología de procesos antes de cualquier implementación de modelos: sombrear a los usuarios finales para comprender los flujos de trabajo reales, mapear el manejo de excepciones, identificar puntos de control regulatorios y documentar el conocimiento institucional que sólo existe en las cabezas de los profesionales. Layer 2: Data Coherence La mayoría de los proyectos de IA empresarial subestiman la medida en que sus canales de capacitación y inferencia dependen de datos que son etiquetados de manera inconsistente, siloados a través de departamentos o regidos por políticas cambiantes. He visto proyectos de IA de 4 millones de dólares estancados durante ocho meses porque dos unidades de negocio usaron definiciones diferentes para el mismo atributo del cliente.En una implementación de servicios financieros, lo que el equipo de riesgo llamó “exposición” era fundamentalmente diferente a lo que la mesa de negociación significaba por el mismo término. Los líderes de productos deben tratar la coherencia de los datos como un problema de producto, no como un problema de infraestructura. La resolución de ella requiere talleres de datos transversales, gestión ligera enfocada en los atributos de alto impacto primero, y tablas de control de calidad de datos automatizadas que hacen que la incoherencia sea visible a las partes interesadas. En plataformas que generan 60 millones de dólares en ahorros anualizados a través de análisis de la fuerza de trabajo, la coherencia de los datos consume el 40% del esfuerzo del producto. Layer 3: Change Readiness El despliegue de una función de IA para los usuarios finales que no confían en ella, no la entienden o cuyas métricas de rendimiento no recompensan el uso correcto es una receta para guardarla. Hemos construido modelos de aprendizaje automático para la predicción del valor de la sinergia que eran técnicamente sofisticados y demostrablemente precisos.Pero la adopción fue difícil hasta que implementamos "las capas de explicabilidad" que mostraron a los equipos de negociación exactamente cuáles comparables históricos influyeron en cada predicción y les permitieron ajustar las suposiciones.Una vez que los usuarios sentían que comprendían y controlaban la IA, la adopción se aceleró y los plazos de realización disminuyeron en un 10%. La preparación para el cambio requiere una toma de decisiones de IA transparente con explicaciones claras, capacidades superadas por los usuarios que preservan el juicio de expertos y construyen confianza, estructuras de incentivos alineadas y implementación progresiva. What Bridging the Gap Actually Looks Like Qué es Bridging the Gap en realidad Los líderes de producto que cierran consistentemente la brecha de ejecución comparten varias prácticas. Comience con los resultados, no con las capacidades En lugar de empezar con “cómo utilizamos los LLM en nuestro flujo de trabajo de procesamiento de reclamaciones”, comienzan con “¿qué requiere una reducción del 15% en el tiempo del ciclo de reclamaciones, y dónde en esa cadena la IA tiene el mayor apalancamiento?” Cuando realizo descubrimientos para nuevas iniciativas de productos de IA, paso los primeros 30 días mapeando las métricas de resultados y sólo después identifico dónde las capacidades de IA pueden mover esas métricas. Architect for Human-AI Collaboration Un analista de fraude que utiliza un co-piloto de IA y puede sobrepasar sus recomendaciones genera señales mucho más útiles que un sistema totalmente automatizado que nunca superpone su incertidumbre. Las decisiones sobrepuestas se convierten en datos de formación. Los casos de punta se convierten en mejoras de producto. Instrument Everything Los líderes de producto que cierran la infraestructura de medición de la brecha construyen desde el primer día, rastreando no solo las métricas de precisión del modelo, sino también el rendimiento del flujo de trabajo, las tasas de sobrecarga del usuario, el tiempo de toma de decisiones, las tasas de error a continuación y la velocidad de adopción.A través de las pruebas A / B sistemáticas, a menudo llevando a cabo más de 10 experimentos simultáneos, he aprendido que la instrumentación consiste en comprender dónde persiste la brecha de ejecución e iterar rápidamente para cerrarla. A Case Study Un estudio de caso Una empresa de servicios financieros de Fortune 100 necesitaba acelerar la ejecución de la transacción de M&A mientras mantenía estrictos estándares de diligencia debida. Enfoque consciente de la brecha de ejecución: mapeamos el flujo de trabajo de decisión real en 8 grupos de partes interesadas, identificando 23 puntos críticos de decisión en los que la IA podría aumentar el juicio de expertos. Hemos construido un acuerdo interfuncional sobre 12 métricas centrales que necesitaban definiciones consistentes. Hemos diseñado marcos de gobernanza de IA explicables donde los equipos de negociación podían ver exactamente por qué el sistema marcó riesgos o identificó sinergias, con plena capacidad de superposición. Los agentes de IA redujeron el tiempo de investigación de perspectivas en 95% y aumentaron el alcance en 5x. Pero el resultado de la transformación vino de la arquitectura del sistema de decisión completo, integrando esas capacidades en flujos de trabajo confiables, gobernados, explicables que los ejecutivos realmente usarían para tomar decisiones de miles de millones de dólares. A Forward-Looking Perspective Una perspectiva avanzada Las empresas que ganarán la era de la IA no son necesariamente aquellas con los modelos más avanzados.Son aquellas con liderazgo de producto capaz de traducir la capacidad en un cambio operativo duradero. A medida que los sistemas de IA de agentes se vuelven más capaces y autónomos, la brecha de ejecución se ampliará paradójicamente para las organizaciones que no han construido la disciplina fundamental descrita anteriormente.Los agentes autónomos toman decisiones más rápido de lo que las organizaciones pueden validar.La IA multimodal integra tipos de datos que los marcos de gobernanza existentes nunca habían anticipado.Las organizaciones que no han resuelto la fidelidad del proceso, la coherencia de los datos y la disponibilidad al cambio a la velocidad humana se encontrarán completamente incapaces de operar a la velocidad de la IA. El papel del líder de producto en este entorno es el estratega de parte, el antropólogo de parte de la organización y el ingeniero de sistemas de parte. Requiere la capacidad de mantener una visión de transformación a largo plazo al mismo tiempo que se toman decisiones precisas y de alta frecuencia sobre dónde desplegar la atención limitada de la organización. Cerrar la brecha de ejecución no es un logro único.Es una disciplina continua, y las organizaciones que la tratan como tal son las que construyen una ventaja competitiva sostenible a través de la IA.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

La brecha de ejecución: Cómo los líderes de productos conectan las capacidades de IA y los resultados de transformación empresarial

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Una guía del arquitecto para crear una arquitectura de referencia para un lago de datos de IA/ML

Toque para ganar: Telegram puede incorporar a los próximos 10 mil millones de usuarios de criptomonedas antes de Solana

Nómadas digitales escuchen: lo que necesitan saber sobre la nueva visa DTV de Tailandia

Las capas invisibles: por qué las entrevistas con los usuarios son un activo irremplazable

Una guía del arquitecto para crear una arquitectura de referencia para un lago de datos de IA/ML

Toque para ganar: Telegram puede incorporar a los próximos 10 mil millones de usuarios de criptomonedas antes de Solana

Nómadas digitales escuchen: lo que necesitan saber sobre la nueva visa DTV de Tailandia

Las capas invisibles: por qué las entrevistas con los usuarios son un activo irremplazable

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps