Deja de automatizar procesos antiguos. En su lugar, diseña otros nuevos.

De HBR.org

Las empresas están aumentando rápidamente la inversión en inteligencia artificial, pero los rendimientos para las empresas siguen siendo difíciles de alcanzar.

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El desajuste entre nuestras expectativas respecto a la tecnología y los rendimientos de nuestra inversión en ella no es precisamente algo nuevo. En 1990, Michael Hammer advirtió que las empresas establecidas estaban desperdiciando las oportunidades que ofrecía la tecnología de la información al aplicarla a los procesos existentes en lugar de rediseñar dichos procesos para aprovechar las capacidades de la tecnología.

Tres décadas después, esa advertencia sigue siendo tan urgente como siempre. En un artículo reciente de HBR, Vivian Lee, Linda Mantia y Jon McNeill documentan lo que vendrá después: las empresas emergentes nativas de IA agentiva han reducido el capital y el tiempo necesarios para ingresar a los mercados a una fracción de lo que les tomaría a las empresas establecidas. La recomendación para las empresas establecidas --rediseñar antes de automatizar-- es totalmente acertada. La pregunta más difícil es cómo.

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Recomendamos enfocar el rediseño en el flujo de trabajo, no en la tarea individual. Este método requiere que los gerentes tomen tres decisiones: qué debe cambiar, dónde debe permanecer la autoridad humana y cómo debe responder el proceso cuando el modelo es incierto o está equivocado.

Rediseñar el flujo de trabajo, no la tarea

Cuando las empresas automatizan una tarea sin rediseñar el flujo de trabajo que la rodea, tienden a fracasar de cuatro maneras predecibles. Pueden:

-- Acelerar las tareas, no el valor. -- Ignorar el resultado insatisfactorio.-- Ignorar el flujo de principio a fin. -- Optimizar la métrica equivocada.

Decisión 1: Elegir qué rediseñar

Antes de lanzar un proyecto piloto, los gerentes deben realizar tres pruebas en el proceso. Las dos primeras (resultado y restricción) determinan si se debe rediseñar el trabajo y cómo hacerlo. La prueba de combinación ayuda a determinar por dónde empezar al identificar oportunidades en las que las correcciones y los juicios de expertos mejoran el siguiente ciclo.

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-- La prueba de resultados. ¿Qué resultado valora el cliente o el usuario? Por "valor" nos referimos a ese resultado deseado, no al volumen de trabajo intermedio completado. Una vez identificado el resultado, el artefacto actual (el informe, el tablero, el memorándum o el ticket) puede evaluarse en función de la tarea que se supone debe realizar.

-- La prueba de restricción. Para cada paso, ¿qué restricción se buscó sortear al diseñarlo? ¿Sigue vigente esa restricción?

-- La prueba de efecto acumulativo. ¿Este paso genera un activo que hace que el siguiente ciclo sea más rápido, mejor o más sólido?

Los mejores proyectos piloto iniciales de IA no se enfocan necesariamente en los problemas más grandes. Se aplican a actividades que están cerca del resultado deseado, consumen tiempo de los expertos sin requerir su criterio, utilizan datos digitales, pueden verificarse rápidamente y generan un aprendizaje que mejora el siguiente ciclo.

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Decisión 2: Decidir dónde permanece la autoridad humana

Nombrar el flujo de trabajo que produce el resultado te indica qué debes rediseñar. Decidir dónde termina la IA y dónde comienza la autoridad humana te indica cómo gestionar el rediseño. Todos están de acuerdo en que un humano debe estar en el proceso; casi nadie especifica qué significa eso. El marco 4A (Asistir-Aprobar-Auditar-Automatizar) ofrece esa especificación.

-- Asistir. En este modo, la IA proporciona sugerencias, borradores, análisis y opciones, mientras que un ser humano evalúa el resultado, ejerce su criterio y actúa.

-- Aprobar. En este modo, la IA prepara una acción o recomendación, pero un ser humano debe aprobar la decisión antes de su ejecución.

-- Auditoría. En este modo, la IA toma una decisión y la ejecuta. Los humanos supervisan el proceso mediante revisiones aleatorias e intervienen para corregir errores sistémicos.

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-- Automatizar. En este modo, la IA actúa dentro de los límites definidos por los humanos, quienes intervienen solo en circunstancias excepcionales.

Decisión 3: Diseñar primero la ruta desfavorable

Un flujo de trabajo rediseñado hace explícita la ruta de error. Los gerentes deben responder cinco preguntas antes de escalar: ¿Cómo reconocerá el sistema la incertidumbre? ¿Qué condiciones desencadenan la escalación? ¿Quién tiene la autoridad para resolver la excepción? ¿Cómo se puede detener o revertir una acción? ¿Cómo mejorarán las correcciones el siguiente ciclo?

Tu próximo proyecto piloto de IA

Pídele a cualquier equipo que proponga un proyecto piloto de IA que complete esta oración:

-- Mejoraremos [el resultado] en [el proceso de principio a fin] al rediseñar [el flujo de trabajo], utilizando la IA para [la función], con los humanos conservando la autoridad sobre [el juicio/control], las excepciones canalizadas a través de [la ruta de escalación], el éxito se medirá mediante [el KPI principal], y el desempeño estará protegido por [medidas de seguridad].

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Si no pueden completarla, no tienen un proyecto de transformación, sino solo un experimento tecnológico.