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¿Se están desmoronando prematuramente las estrategias de IA empresarial bajo el peso de datos fragmentados y prioridades equivocadas?
Puntos clave
Las empresas enfrentan desafíos en la adopción de IA debido a problemas fundamentales de datos, no a limitaciones tecnológicas.
El arquitecto empresarial de Hilton, Ali Shoukat, destaca la importancia de invertir en datos propios en lugar de listas externas.
La falta de alineación sobre el propósito de la IA genera confusión y dudas entre los empleados.
Shoukat advierte que la IA necesita directrices claras para evitar adoptar comportamientos perjudiciales de la red.
Cuando los líderes dicen que arreglar sus datos fundamentales cuesta demasiado, lo replantean como un problema de presupuesto. Pero en realidad no lo es. Es un problema tuyo, porque elegiste gastar millones en un anuncio de televisión que dura dos meses en lugar de invertir en una solución de datos que es eterna.
La mayoría de las empresas no pueden utilizar las herramientas de IA que adquieren. Los datos fragmentados, los sistemas dispersos y una mala priorización hunden las estrategias antes de que comiencen. No es un problema tecnológico, es un fracaso al no consolidar los cimientos antes de perseguir el futuro.
Ali Shoukat es gerente sénior de Arquitectura Empresarial en Hilton, donde se enfoca en alinear plataformas, datos y equipos para impulsar la transformación a gran escala. Ofrece una visión clara de por qué tantas estrategias de IA ya se están desmoronando.
Mucho gasto, poco sentido: "El mayor obstáculo no es la tecnología, es un problema de personas", afirma Shoukat. "Cuando los líderes dicen que arreglar sus datos fundamentales cuesta demasiado, lo replantean como un problema presupuestario. Pero en realidad no lo es. Es un problema de ustedes , porque tomaron la decisión de gastar millones en un anuncio de televisión que dura dos meses en lugar de invertir en una solución de datos que es duradera". El problema no es financiero, es una falta de priorización de lo que realmente construye capacidad a largo plazo.
Exploten su propia mina: Antes de perseguir la IA, Shoukat dice que las empresas deben arreglar lo que ya poseen. “La IA es tan buena como los datos que le proporcionas”, advierte, y demasiadas empresas están sentadas sobre una mina de oro que se niegan a limpiar. En lugar de invertir en sus propios datos, entran en pánico, se sienten abrumadas y compran listas menos efectivas a intermediarios. “Están sentados sobre una mina que se niegan a arreglar”.
Hilton tomó un camino diferente: centralizó los estándares y la elección de plataformas, y luego delegó la responsabilidad a expertos en cada área de la organización. ¿El resultado? Un sistema estructurado y escalable donde los datos limpios están listos cuando llega el momento de activar la IA.
Un pez, dos peces: Shoukat sugiere plantear la inversión utilizando el "modelo del pez". Un "pez gordo" representa una gran inversión inicial que acorta el tiempo de adopción, mientras que un "pez flaco" implica gastar menos durante un periodo más largo. Encontrar el equilibrio adecuado, señala, es la difícil pero esencial decisión estratégica que separa las transformaciones exitosas de los fracasos.
Al preguntar a los clientes por qué no regresaban, decían: "Poner el producto en marcha fue una pesadilla". Hiciste el marketing, la venta, el branding, pero tu cadena de suministro sigue funcionando con procesos de los años 80. Nadie pensó que la incorporación podría ser lo que acabara con el negocio. Eso es porque seguimos tratando la experiencia del cliente como una función, no como un mandato interdepartamental. Es hora de que cada departamento se haga responsable de los resultados.
Pero, ¿por qué?: Existe un fallo fundamental en la forma en que las empresas abordan la adopción de la IA: saltan directamente a lo que la tecnología puede hacer, sin antes ponerse de acuerdo sobre el porqué de su búsqueda. Ese atajo genera confusión y escepticismo. “Somos criaturas emocionales y sociales, por lo que nos importa mucho la historia y cómo llegamos allí”, afirma. “Eso es lo que falta y lo que crea esta economía de ‘¿debería o no debería hacerlo?’”. Cuando las empresas no logran conectar el propósito con el camino, muchos empleados se quedan al margen, ya sea porque no están seguros del valor o porque están demasiado indecisos para participar.
Criando problemas: Shoukat compara la IA con un niño al que todos estamos criando, pero sin reglas. “Si eres padre, estableces límites para que tu hijo pueda crecer en un buen entorno y desarrollar valores fundamentales saludables”, dice. “No le hemos dado eso a la IA. Los límites que le hemos puesto no son los Diez Mandamientos. No hay una brújula moral”. Sin un sistema de valores compartido, advierte, la IA absorberá nuestros peores comportamientos en línea y los tratará como normas que vale la pena replicar.
El eslabón más débil: Una gran experiencia del cliente no es trabajo del departamento de marketing ni de TI; es responsabilidad de todos. Shoukat ha visto empresas invertir millones en ventas y marca, solo para perder clientes en la última milla. “Al preguntar a los clientes por qué no volvieron, decían: ‘Poner el producto en marcha fue una pesadilla’”, recuerda. “Hiciste el marketing, la venta, la marca, pero tu cadena de suministro sigue funcionando con procesos de los años 80. Nadie pensó que la incorporación pudiera ser lo que acabe con el negocio. Eso es porque seguimos tratando la experiencia del cliente como una función, no como un mandato interdepartamental. Es hora de que cada departamento se haga responsable del resultado”.




