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La Inteligencia Artificial (IA) desempeña un papel cada vez más importante en ámbitos como la Gestión de Servicios de TI (ITSM). Muchas organizaciones desean implementar aplicaciones de IA lo más rápido posible para mantenerse al nivel de la competencia, impulsar la innovación o simplemente trabajar de manera más eficiente.
Dado que la forma en que las empresas utilizan la IA es hoy un importante factor diferenciador en la competencia, evaluar con precisión la madurez de la IA resulta fundamental. Este artículo explica qué significa exactamente este concepto y cómo mejorar tu madurez de la IA.
Numerosas empresas implementan herramientas de IA antes siquiera de estar preparadas para ello. Según un estudio reciente de EasyVista (empresa matriz de OTRS), la gran mayoría de las empresas ya utiliza IA en ITSM. Sin embargo, solo el doce por ciento dispone de un framework de ITSM completamente maduro, indispensable como base para las aplicaciones de IA. También puede darse el caso contrario, aunque con mucha menor frecuencia: algunas empresas dudan, a pesar de estar perfectamente preparadas y poder beneficiarse considerablemente.
¿Qué es la madurez de la IA?
La madurez de la IA indica en qué punto se encuentra una empresa, desde una perspectiva organizativa, tecnológica y cultural, en relación con el uso de la Inteligencia Artificial, y cuáles son los siguientes pasos más adecuados.
La pregunta central es: ¿qué condiciones deben establecerse para implementar con éxito iniciativas de IA?
Las principales áreas de actuación y dimensiones de evaluación son:
- Estrategia y gobernanza
- Gestión de datos y conocimiento
- Tecnología e integraciones
- Procesos y flujos de trabajo
- Personas y cultura
- Contribución de valor y escalabilidad
Un modelo de madurez de la IA no solo es recomendable para las grandes empresas, sino que resulta especialmente relevante para las medianas empresas, ya que muestra la situación actual, el potencial de desarrollo y los siguientes pasos lógicos.
En general, la IA puede ser útil en todas las áreas de una empresa y generar un gran impacto cuando se utiliza de forma metódica, analítica, estructurada y orientada al valor. Sin embargo, primero deben existir las condiciones adecuadas: la IA no mejora los procesos deficientes, sino que los multiplica.
Los resultados del estudio de EasyVista demuestran también que el uso de la IA y la madurez de la IA no son lo mismo. Se observa que el grado de satisfacción es notablemente mayor que el nivel de uso real en todos los ámbitos de aplicación. De ello se deduce que las empresas valoran positivamente el uso de la IA en ITSM, pero que ciertos obstáculos prácticos les impiden aprovecharla de forma rentable. Así, el estudio confirma que la madurez de la IA es un factor enormemente importante para aplicar las distintas soluciones de IA en ITSM de forma fundamentada y con buenas perspectivas de éxito.
Modelo de Madurez de la IA
No siempre es posible determinar con claridad de antemano si una organización está preparada para implementar una aplicación específica de IA. Aunque la experiencia práctica suele proporcionar los conocimientos más fiables, un enfoque puramente basado en prueba y error implica riesgos y costes.
Por ello, para evaluar la madurez de la IA de la forma más fiable posible y con el menor riesgo, se necesita un modelo adecuado. Este modelo mide la madurez de la IA a través de diferentes dimensiones y sirve como herramienta para evaluar sistemáticamente el nivel de madurez de una organización.
ITSM es una de las áreas más adecuadas para el uso de la IA, y un terreno en el que muchas organizaciones ya han adquirido experiencia. Por ello, resulta especialmente valioso analizar en detalle tu madurez de la IA en este ámbito.
La siguiente matriz de madurez muestra las dimensiones y niveles de evaluación de la IA en ITSM:
Leyenda:
1 Inicial:
Sin uso sistemático de la IA
2 Exploratoria:
Primeras experiencias y proyectos piloto
3 Establecida:
Implementación estructurada y uso productivo
4 Integrada:
La IA forma parte de la organización de servicios
5 Transformadora:
La IA moldea procesos, decisiones y creación de valor
Contexto: Es importante comprender que la madurez de la IA no está destinada únicamente a empresas que todavía no utilizan aplicaciones de IA. Más bien, sirve como indicador del grado de preparación de una organización para introducir aplicaciones adicionales de IA.
A partir de una matriz de este tipo, es posible determinar una puntuación global mediante una evaluación honesta de cada dimensión.
Existen dos posibilidades:
- Sumar los valores individuales para obtener una puntuación total entre 6 y 30.
- Dividir la suma de los valores individuales entre el número de dimensiones para obtener la media aritmética.
A continuación, utilizaremos la media, ya que es más habitual y flexible. Por ejemplo, permite realizar comparaciones significativas incluso cuando el número de dimensiones es diferente.
¿Qué nivel de madurez de la IA debería alcanzarse?
El nivel de madurez de la IA necesario para considerarse “AI-ready” depende del caso de uso concreto. En principio, una empresa no necesita tener un alto nivel de madurez en todas las dimensiones para introducir aplicaciones de IA con éxito.
Para la mayoría de los casos de uso en ITSM, una madurez media de aproximadamente entre 2,5 y 3 es suficiente para considerarse preparada.
Entre estos casos de uso se encuentran:
- Resúmenes de tickets
- Clasificación de tickets
- Generación de respuestas mediante IA
- Traducciones en tiempo real
- Chatbots con IA
- Análisis de sentimiento
Para estos casos de uso, es importante que la madurez sea suficientemente alta en determinadas dimensiones. En particular, las puntuaciones en Gestión de Datos y Conocimiento y en Madurez de Procesos y Flujos de Trabajo no deberían situarse por debajo de 3.
Se recomienda utilizar estos valores como una primera referencia e incorporar también factores cualitativos, como una actitud positiva dentro de la empresa hacia la aplicación correspondiente, en la evaluación de la madurez de la IA. Por ejemplo, una aplicación de IA no puede compensar una base de conocimiento insuficientemente desarrollada y se limitará a amplificar procesos y workflows deficientes en lugar de optimizarlos.
Buenas Prácticas: Cómo Mejorar la Madurez de la IA
Trabajar en la madurez de la IA puede parecer al principio contraintuitivo para muchas personas: al fin y al cabo, se supone que la IA debe aportar el avance decisivo. Sin embargo, para que esto ocurra, primero deben establecerse las condiciones adecuadas. Dicho de otro modo: es posible que las cosas se compliquen temporalmente —si la madurez de la IA aún no es suficientemente alta— para que después resulten más fáciles, eficientes y exitosas.
Existen diversas formas de lograrlo. Las siguientes buenas prácticas ofrecen algunas ideas interesantes dentro de un amplio abanico de iniciativas posibles:
#1: Invertir en Capacidades Típicamente Humanas
Puede parecer algo paradójico, pero precisamente en tiempos de uso intensivo de la IA, los empleados y sus capacidades deben seguir ocupando el centro de atención. Lo ideal es que surja una colaboración humano-máquina basada en las fortalezas, que requiere capacidades humanas clave para la era de la IA.
Las aplicaciones de IA no deben sustituir el trabajo humano, sino formar una simbiosis armoniosa con él. Dado que la IA asume principalmente tareas rutinarias, otras capacidades y fortalezas humanas cobran aún más importancia.
Entre ellas se encuentran, por ejemplo:
- Inteligencia emocional
- Creatividad
- Toma de decisiones
- Pensamiento crítico y no convencional
#2: Evaluar Exhaustivamente los Beneficios de la IA
Los beneficios de la Inteligencia Artificia son muy diversos. Sin embargo, no basta con implementar aplicaciones de IA y esperar resultados rápidos. En su lugar, se necesita una estrategia sólida que defina los objetivos más importantes para la organización y los contraste con los posibles desafíos.
Por ejemplo, aumentar la eficiencia es un objetivo razonable en la mayoría de los casos, pero está formulado de manera demasiado general. En ITSM, una meta más concreta sería reducir el MTTR en un X por ciento mediante automatizaciones inteligentes o aumentar la satisfacción del cliente en un X por ciento mejorando la calidad del servicio mediante el enrutamiento automático de tickets. Cuanto más precisos sean los objetivos, más eficazmente podrá materializarse el valor.
Consejo: Deben definirse varios objetivos para cada aplicación de IA, y estos deben poder seguirse y medirse claramente.
#3: Perfeccionar y Estandarizar los Procesos
Antes de que la IA pueda desplegar todo su potencial, se necesitan procesos bien desarrollados. Si los procesos son caóticos, desestructurados y carecen de estándares claros, la IA solo podrá reproducir esa situación. Por ello, son necesarios estándares claros y procesos consolidados de los que la IA pueda aprender.
#4: Crear una Hoja de Ruta Clara para la IA
Desde la visión inicial hasta su consolidación como factor estratégico de éxito, se necesita una dirección clara que guíe la adopción de la IA. La IA no debería utilizarse simplemente porque domina el debate y constituye un factor competitivo. Aunque ambas afirmaciones son ciertas, se requieren enfoques que definan claramente objetivos estratégicos, KPI, hitos y fases de trabajo clave.
Una hoja de ruta de IA proporciona orientación y ayuda a las empresas a generar valor sostenible.
#5: Probar la IA de Forma Flexible
Especialmente cuando la madurez de la IA aún es baja, es aconsejable adquirir primero experiencia con el uso de la IA de forma selectiva y puntual. Las empresas suelen cometer el error de invertir prematuramente en amplios paquetes de IA, aunque en realidad no necesitan muchas de las funciones incluidas.
Conviene buscar opciones que permitan probar determinadas funciones de IA según las necesidades y sin compromisos a largo plazo. Los servicios basados en créditos, por ejemplo, son una buena alternativa para ello.
Servicios de IA de OTRS: Un Enfoque Adaptado al Nivel de Madurez
OTRS ofrece servicios de IA de uso flexible. Los usuarios se benefician no solo de la automatización inteligente y de una mejor calidad de servicio, sino también de un alto grado de control y transparencia.
Conclusión: La Madurez de la IA como Valioso Facilitador
La Inteligencia Artificial se ha convertido en un factor clave de éxito en muchas áreas empresariales. En consecuencia, aumenta la presión para implementar nuevas tecnologías de IA a gran escala. Como resultado, muchas empresas implementan aplicaciones de IA de forma prematura y obtienen beneficios limitados de ellas.
La realidad es que primero se necesitan procesos claros, una estrategia bien diseñada y objetivos cuidadosamente definidos para utilizar las aplicaciones de IA de forma exitosa y orientada al valor.
Por lo tanto, la madurez de la IA es un factor decisivo en el camino hacia un uso sostenible, responsable y orientado al futuro de las nuevas tecnologías. Determinar el nivel de madurez de la IA puede servir como un indicador útil. Sobre esta base, resulta beneficioso definir valores de referencia claros, como una madurez suficiente de los procesos, una hoja de ruta detallada y una sólida gestión de datos y conocimiento.