Por qué la IA fracasa sin procesos optimizados – y 3 pasos para potenciar su valor

En la carrera mundial por implementar la inteligencia artificial, muchas organizaciones están poniendo inadvertidamente la tecnología por delante del proceso.

Una nueva encuesta del Kaizen Institute revela que el 55% de las empresas citan la obsolescencia de los sistemas y procesos como el mayor obstáculo para la implementación de la IA. Sin embargo, un número significativo sigue centrándose principalmente en la tecnología en sí, en lugar de centrarse en las operaciones subyacentes que se automatizarán.

Esta disyuntiva explica por qué, a pesar de las enormes inversiones, muchas iniciativas de IA no logran generar beneficios significativos. ¿La solución? Un enfoque centrado en la mejora continua que elimine las ineficiencias y optimice los procesos antes de implementar la IA, creando así una base sólida en la que la tecnología pueda desarrollar todo su potencial.

En 2023, McKinsey realizó una encuesta a ejecutivos sobre transformación digital y observó que solo el 30% afirmaba haber notado un impacto significativo en los resultados. La razón principal no eran las limitaciones tecnológicas, sino la incapacidad de rediseñar los procesos subyacentes antes de digitalizarlos.

Una encuesta reciente realizada por el Kaizen Institute a 83 líderes empresariales refuerza esta conclusión. Mientras que el 50% identificó la automatización como el mayor impacto de la IA en la fuerza laboral, más de la mitad reconoció que sus organizaciones carecían de la base operativa necesaria para una implementación exitosa. Los datos de esta encuesta también muestran que el mantenimiento predictivo (48%) y la previsión de la demanda (23%) son las principales prioridades de inversión en IA, lo que pone de relieve la necesidad crítica de una integración eficaz.

El verdadero poder de la IA surge cuando la tencnología está integrada en una cultura de mejora continua. En lugar de sustituir el ingenio humano, la IA actúa como un poderoso facilitador, mejorando nuestra capacidad para identificar, analizar y actuar sobre las oportunidades de mejora. Esta relación simbiótica transforma los datos en conocimientos prácticos, lo que conduce a la excelencia operativa.

Por ejemplo, la IA puede proporcionar sistemas prescriptivos de apoyo a la toma de decisiones, guiando a los equipos hacia acciones óptimas. Los sistemas de IA superan a los humanos en el análisis de datos y la producción de inteligencia, descubriendo patrones que los humanos pueden pasar por alto. Los modelos predictivos para la optimización y el control se vuelven más precisos con datos depurados y estructurados. La IA también puede agilizar la generación de contenido para informes y automatizar tareas rutinarias, liberando capacidad humana para actividades más estratégicas de mayor valor añadido.

Los resultados finales son tangibles: crecimiento del negocio, optimización de las cadenas de suministro, mejora de la experiencia del cliente y aumento de los márgenes gracias a una mayor eficiencia y reducción de costos.

Las empresas más exitosas siguen un enfoque estructurado que combina los principios Lean con la adopción progresiva de la IA:

Antes de invertir en IA, las organizaciones de alto rendimiento mapean primero sus flujos de valor de principio a fin. Este proceso revela dónde se crea valor y dónde se producen cuellos de botella. Por ejemplo, una empresa británica del sector industrial, que antes dependía de inversiones de capital para mejorar, aplicó el análisis de la cadena de valor a sus complejas operaciones. Al identificar y priorizar las oportunidades, la empresa logró un ahorro anual de 3,2 millones de libras esterlinas (aproximadamente 4,1 millones de dólares), redujo las paradas programadas en un 24% y recortó el consumo de energía en un 24%, todo ello optimizando los procesos existentes antes de introducir nueva tecnología.

Según nuestra experiencia, el mapeo de la cadena de valor crea un entendimiento común entre los departamentos. Cuando las personas visualizan el proceso completo de forma conjunta, las barreras se rompen y las oportunidades de mejora se hacen evidentes.

Una vez optimizados los procesos, las organizaciones pueden introducir estratégicamente la IA en las áreas con donde generará el máximo valor. La clave es comenzar con aplicaciones específicas que ofrezcan resultados rápidos, en lugar de intentar una implementación en toda la organización.

En el sector automovilístico, por ejemplo, un proveedor puede empezar por estandarizar sus procedimientos de mantenimiento y sus métodos de recopilación de datos. Con esta base de datos limpia, una aplicación de IA específica para el mantenimiento predictivo puede analizar los datos operativos en tiempo real de los sensores de los equipos. Este enfoque permite a la empresa identificar posibles averías antes de que provoquen paradas inesperadas, lo que mejora significativamente la fiabilidad de los equipos y garantiza una producción continua y eficiente.

Más allá del mantenimiento predictivo, la IA puede aplicarse a las operaciones empresariales de diversas maneras:

Las empresas que implementan la IA con éxito empiezan poco a poco y demuestran su valor. Se centran en resolver problemas específicos en lugar de implementar la tecnología simplemente por implementarla.

Tras establecer puntos de prueba, las organizaciones pueden ampliar la presencia de la IA sin perder de vista la mejora continua. En esta fase se trata de ampliar lo que funciona mientras se crea una base de conocimientos en la organización.

Una empresa de logística global estableció mecanismos digitales para compartir conocimientos que le permitieron adaptar y replicar rápidamente en toda su red las implementaciones de IA que habían tenido éxito en un centro de distribución. Este enfoque aceleró la adopción y permitió a los equipos locales personalizar las soluciones según sus necesidades específicas.

Las organizaciones que siguen el enfoque Kaizen, basado en los principios 5S, superan consistentemente a aquellas que implementan la IA sin antes optimizar los procesos. El arte de combinar el Kaizen con la IA radica en empoderar a las personas para impulsar el cambio desde dentro.

Las empresas que están experimentando un mayor impacto con la IA son aquellas que cuentan con una cultura de mejora continua. Utilizan la tecnología para aumentar las capacidades humanas, y no para sustituir un diseño operativo sólido.