Olivia devela cuatro fases para pasar de probar IA a generar valor con ella

Olivia devela cuatro fases para pasar de probar IA a generar valor con ella

• Saber qué hay que hacer no alcanza. El ciclo operativo que convierte la adopción de IA en resultados concretos pasa por cuatro fases que no son lineales. Se retroalimentan, se ajustan y se repiten.

Una de las conversaciones más frecuentes entre líderes que evalúan soluciones de de inteligencia artificial es clara. Es sobre el momento en que un piloto deja de ser un experimento. Esto para que se convierta en algo que impacta el negocio real.

Esa conversación casi siempre llega tarde. Porque el momento de definir cómo va a impactar el negocio no es después del piloto. Es antes de empezar.

La mayoría de los proyectos de IA que no llegan a escalar tienen algo en común. Nacieron sin un criterio claro de éxito. Se eligió la herramienta, se definió el alcance técnico y se esperó a ver qué pasaba.

Cuando el liderazgo preguntó por el retorno, los equipos tuvieron que construir métricas de manera retroactiva. Esto, para justificar lo que había nacido como un experimento libre.

Ese es un camino que desgasta y que rara vez termina bien.

“En Olivia trabajamos con un ciclo operativo de cuatro fases. Está diseñado para evitar exactamente ese problema. Las fases no son lineales. Se retroalimentan, se ajustan y se repiten. Y lo que las atraviesa es una lógica de aprendizaje. Precisamente en la acción que permite generar resultados. Esto, en el corto plazo sin perder la mirada estratégica”, indica Ricardo Niveyro, director de Olivia.

Las cuatro fases

Descubrir.

Antes de pensar en soluciones, hay que mapear los problemas reales del negocio: identificar los puntos de dolor concretos, las ineficiencias, los procesos repetitivos que consumen tiempo valioso. No es un ejercicio teórico. Es una conversación profunda con las personas que hacen el trabajo todos los días.

Diseñar.

Una vez identificados los problemas reales, se diseñan casos de uso específicos integrados con el proceso de negocio. La clave aquí es que el diseño no quede como una capa superpuesta sobre lo que ya existe. Tiene que estar completamente integrado con la forma en que ese proceso funciona, con visión práctica y con el foco puesto en el negocio, no en la tecnología.

Experimentar.

Los casos de uso se prueban con datos reales en el entorno laboral real. No son simulaciones en entornos desconectados de la operación cotidiana, sino experiencias concretas que permiten iterar, ajustar y perfeccionar antes de comprometer recursos a mayor escala.

Medir y Escalar.

Y aquí está el punto más crítico: los indicadores de éxito tienen que estar definidos antes de empezar, no después. El filtro para decidir si una solución se escala debe estar guiado estrictamente por el dato económico y de valor, nunca por la intuición o la moda del momento. Solo cuando una solución se valida en pequeña escala tiene sentido expandirla a macroprocesos o a toda la organización.

Gobernanza.

En efecto, el objetivo de un proceso de adopción bien diseñado es que la organización desarrolle capacidad propia para continuar, aprender y adaptarse cuando el acompañamiento externo termina.

Eso requiere tres elementos que funcionan como aceleradores del modelo. Una red de embajadores de IA: colaboradores distribuidos en distintas áreas que actúan como multiplicadores del conocimiento y sostienen la práctica internamente. Un AI Center of Excellence que define políticas de uso, gestiona la seguridad y privacidad de los datos y asegura que la adopción sea consistente con la estrategia corporativa. Y una estrategia de comunicación que desmitifique miedos, celebre aprendizajes y cuente los avances con datos reales.

La narrativa importa tanto como el entrenamiento técnico. Una organización que no sabe contar su propia historia de transformación pierde una palanca crítica para sostener el cambio culturalmente.

El camino de probar IA a generar valor con ella no es corto. Pero es posible. Y para quienes lo recorren con método, el impacto es real, medible y sostenible.

“El verdadero desafío de la IA no es tecnológico, es humano. En Olivia vemos repetirse un patrón en cada gran transformación: las organizaciones invierten en tecnología, pero subestiman el impacto sobre sus equipos. La IA no es una implementación de TI; es una transformación cultural que exige liderazgo, nuevos hábitos de trabajo y una estrategia de adopción centrada en las personas para capturar valor real y sostenible”, afirma Alejandro Goldstein, socio de Olivia.

www.olivia-global.com