¿Quiénes son los Verdaderos Reyes de la IA? Descubra por qué los CFOs lideran el éxito de la Inteligencia Artificial

Según Laks Srinivasan, cofundador y CEO del Return on AI Institute, la responsabilidad de la IA generalmente recae en los Chief Data and Analytics Officers o Chief AI Officers. Sin embargo, cuando los CFOs supervisan proyectos de IA y son responsables de evaluar los resultados, las empresas tienden a extraer más valor. Srinivasan, experto en estrategia de IA, coautor del estudio “Economic Maturity for Artificial Intelligence” junto con Thomas H. Davenport, profesor del Babson College y cofundador del Return on AI Institute, destaca la importancia de este cambio. El estudio se basa en una encuesta a 1,006 ejecutivos de nivel C en 11 países y 32 industrias, además de entrevistas con líderes de tecnología, datos e IA.

Los hallazgos revelan una clara diferencia en el éxito de la IA según la participación del CFO. Solo el 2% de los encuestados mencionaron que los CFOs eran los encargados de obtener valor de la IA. Sin embargo, cuando los CFOs son responsables, el 76% logró un gran valor, significativamente superior al de otros roles. Srinivasan explica que los CFOs pueden desarrollar la metodología y escalarla a nivel empresarial, aportando credibilidad institucional a los números.

En varias empresas encuestadas, los CFOs y los equipos de finanzas se asociaron con ejecutivos de tecnología para certificar el valor de la IA. Un ejemplo destacado es DBS Bank en Singapur, donde los CFOs de la unidad son responsables de verificar los números de valor de la IA antes de que se incorporen a la empresa. DBS Bank ha generado aproximadamente 1 mil millones de dólares de Singapur en valor económico a partir de sus iniciativas de análisis de datos e IA, gracias a la involucración de los CFOs. El Return on AI Institute, que se lanzó hace unos cinco años, colabora con Scaled Agile, Inc., en liderazgo intelectual y capacitación en IA.

Otro hallazgo clave del estudio es que la IA generativa es el tipo más difícil de establecer valor, con un 44% de los encuestados citándola, probablemente debido a los desafíos de medir la productividad en casos de uso “amplios y superficiales”. La IA agentiva ocupa el segundo lugar con un 24%, seguida de la IA analítica con un 16%, mientras que la IA basada en reglas es la menos difícil. A pesar de esto, el 35% de las empresas que han adoptado la IA agentiva reportan un alto valor.

Srinivasan señala que, si bien todos vemos valor en la productividad personal, el desafío reside en trasladar eso al valor empresarial. Su consejo es involucrar a las finanzas y agregar diferentes métricas. “Puede que no sea una ciencia, tal vez haya un poco de arte involucrado, pero hay que hacerlo”, afirmó. Otro consejo importante es la capacitación en IA para todos. Existe una ventaja de 23 puntos en lograr un alto valor cuando tanto los empleados como los líderes están capacitados, sin embargo, el 58% de las organizaciones no han capacitado a los empleados en el uso básico de la IA.

En cuanto al impacto en la fuerza laboral, solo el 2% de las organizaciones encuestadas han realizado importantes recortes de personal impulsados por la IA, pero casi el 90% han reducido o congelado las contrataciones en previsión. Srinivasan comenta que las reducciones de personal y las congelaciones de contratación van muy por delante de la evidencia. La implementación de la IA también requiere un cambio organizacional significativo.

Srinivasan recomienda un enfoque de “IA estrecho y profundo”, reimaginando procesos específicos para la era de la IA. En lugar de superponer la IA a los flujos de trabajo existentes, la pregunta clave es: ¿qué se automatiza y qué aún requiere juicio humano? “Realmente puedes argumentar de manera sólida y lógica, diciendo: ‘Este es realmente el personal que necesitamos’, después de hacer todo el trabajo duro”, explicó Srinivasan.

La investigación y las recomendaciones de Srinivasan ofrecen una valiosa guía para las empresas que buscan maximizar el valor de la IA, enfatizando la importancia de la participación de los CFOs, la capacitación en IA y un enfoque estratégico para la implementación.