A medida que las organizaciones avanzan en sus iniciativas de transformación digital y despliegue de capacidades de Inteligencia Artificial, surge la necesidad de garantizar una adopción segura, controlada y alineada con los objetivos operativos de la organización.
Las principales líneas de actuación observadas en grandes organizaciones públicas y privadas se centran en:
• Gobierno, control y adopción de la IA, proporcionando visibilidad sobre su utilización, cumplimiento de políticas corporativas y reducción de riesgos asociados a la seguridad, protección de la información y cumplimiento normativo.
• Medición de la adopción y del impacto en la productividad, permitiendo evaluar de forma objetiva cómo las capacidades de IA contribuyen a mejorar la eficiencia de los procesos y la efectividad de los usuarios.
• Reducción de la fricción digital, identificando aquellos problemas tecnológicos que afectan al desempeño diario de los usuarios y limitan la adopción efectiva de nuevas herramientas y capacidades digitales.
• Evolución de las operaciones TI hacia un modelo proactivo, basado en la detección temprana de riesgos y degradaciones del servicio, reduciendo la dependencia de modelos reactivos centrados en la gestión de tickets y avanzando hacia un enfoque de Zero Digital Friction, donde las incidencias se previenen o corrigen antes de impactar en la misión y en la productividad de los usuarios.
• Transformación y modernización tecnológica, proporcionando datos objetivos que permitan priorizar inversiones, acelerar la adopción tecnológica y medir el resultado de las iniciativas estratégicas.
La combinación de estos enfoques permite reforzar la seguridad, incrementar la productividad, optimizar las operaciones TI y maximizar el valor obtenido de las iniciativas de Inteligencia Artificial y transformación digital.
