La mayoría de las organizaciones tiene dificultades para avanzar más allá de proyectos piloto de IA. DXC ha ayudado a empresas a escalar la IA en toda su operación utilizando nuestro probado marco Xponential. Descubra en qué punto se encuentra y cuáles son los próximos pasos.
En todos los sectores, las organizaciones están invirtiendo fuertemente en IA; sin embargo, muchas tienen dificultades para lograr resultados significativos debido a brechas estructurales y patrones comunes. Las iniciativas de IA suelen lanzarse en silos, con una propiedad poco clara entre las áreas de negocio y TI. Los datos a menudo no están preparados para su uso en casos reales, y existen preocupaciones relacionadas con el riesgo, el coste y el control. Como resultado, el progreso se ralentiza, el valor empresarial es difícil de medir y el impacto sigue siendo limitado.
El problema no es la tecnología en sí, sino la forma en que la IA está estructurada, gobernada y escalada en toda la empresa.
Estas son las brechas estructurales que impiden que la IA genere valor medible a gran escala:
Las iniciativas de IA abarcan múltiples equipos sin una propiedad ni una autoridad de decisión claras. Las decisiones se ralentizan, la financiación está fragmentada y los resultados no están vinculados al rendimiento empresarial. Cuando se aborda este problema, la IA se convierte en una capacidad gestionada por el negocio, con una responsabilidad clara, una ejecución más rápida y un impacto medible.
Las preocupaciones en torno a la fiabilidad, el cumplimiento, el coste y el control limitan la adopción más allá de los casos de uso de bajo riesgo. Esto impide que la IA escale hacia procesos críticos y genera incertidumbre en torno al riesgo y al coste. Cuando se aborda este problema, la IA puede desplegarse con confianza, con plena visibilidad, cumplimiento y control.
La IA se introduce sin rediseñar los flujos de trabajo, los roles o las responsabilidades. La adopción sigue siendo baja y los incrementos de productividad previstos no se materializan. Cuando se aborda este problema, el trabajo se estructura en torno a la colaboración entre personas y sistemas de IA, lo que permite eficiencia y escalabilidad.
Los datos están fragmentados, son inconsistentes o no están alineados con los casos de uso del negocio. Esto conduce a un bajo rendimiento de los modelos y a una implementación lenta. Cuando se aborda este problema, los datos se vuelven accesibles, gobernados y utilizables en contextos en tiempo real.
Las iniciativas de IA permanecen en fase piloto sin una vía clara para escalar. Esto da lugar a falta de repetibilidad, falta de adopción a nivel empresarial y ausencia de un ROI claro. Cuando se aborda este problema, la IA se despliega a escala con resultados empresariales medibles.
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