¿Y si la transformación por la IA tuviese un camino oculto y sistémico para alcanzar el éxito?
Te acaban de encargar una nueva iniciativa apasionante, por ejemplo, “investigar y aplicar soluciones de inteligencia artificial que transformen un ámbito de tu organización”. El trabajo que todo profesional de TI estaría entusiasmado por llevar a cabo. Hasta a aquí todo perfecto.
Los problemas surgen cuando comienzas a desplegar el trabajo, cómo lo organizas, en dónde guardas las referencias, qué modelo de gestión de iniciativas o proyectos utilizo: uno básico (un título, una descripción y una planificación Gantt), un modelo complejo basado en mejores prácticas (PMBoK, PRINCE2, PM2, ISO 21505, Scrum, etc.) o el modelo de gestión de proyectos de tu organización. ¿Cómo? Pero, si en mi organización el más organizado y metodológico soy yo, cada uno gestiona las iniciativas a su mejor entender. En este punto es cuando comienza la autogestión, empiezas a reutilizar cosas has realizado anteriormente. Dedicas el tiempo valioso del comienzo de la iniciativa a buscar y copiar ficheros y estructuras de otras iniciativas anteriores, para crear un conjunto de inicio que te pueda servir para esta apasionante ocasión.
En este momento decides que la primera aplicación de la inteligencia artificial (IA) que harás será para automatizar la creación de la estructura de un proyecto, siguiendo claro una metodología asentada en el mercado. Aunque suene un poco “recursivo”, como aquellos programas que se llaman a sí mismos. Utilizar la ayuda de la IA para que solo te tengas que centrarte en lo esencial, lo que quieres realizar y cómo lo quieres realizar, mientras que la IA actuaría como asistente que te organizaría toda la información que requiere la metodología. Bueno ya tienes una iniciativa.
Como tienes una experiencia dilatada en iniciativas, proyectos y trabajos, reflexionas y sabes que toda implantación es más compleja de lo que se ve a primera vista. En este caso de desplegar la IA en la organización requiere un enfoque más amplio que “cacharrear” probando diversas soluciones en el laboratorio.
Se necesita profundizar de verdad en las soluciones técnicas, ser consciente que se está construyendo un servicio permanente, pues toda tecnología de IA que se despliegue acabará convirtiéndose en un servicio.