AI Operating Model para escalar la inteligencia artificial en las empresas
En la actualidad, la mayoría de las empresas en LATAM desarrolla proyectos de IA, pero solo aquellas que cuentan con un modelo operativo explícito logran convertir esas iniciativas en capacidades empresariales escalables. La diferencia no está en el presupuesto tecnológico ni en el acceso a modelos de lenguaje, sino en la forma en que la organización estructura, impulsa y sostiene la adopción de la inteligencia artificial como parte de una estrategia tecnológica y de diseño de valor empresarial.
Este desafío queda reflejado en los resultados del mercado. McKinsey estima que el 70 % de las transformaciones tecnológicas no generan valor sostenido y, en el caso de la inteligencia artificial, esto suele traducirse en pilotos exitosos que permanecen aislados, modelos que generan resultados dentro de un área sin extenderse al resto de la organización y equipos de ciencia de datos que desarrollan soluciones con poca integración a las prioridades del negocio.
¿Qué es un AI Operating Model?
Un AI Operating Model, o modelo operativo de inteligencia artificial, es la arquitectura organizacional que define cómo una empresa desarrolla, despliega y sostiene capacidades de inteligencia artificial de manera sistemática.
A diferencia de un departamento de IA o de una hoja de ruta tecnológica, define el modelo de operación que permite convertir proyectos de inteligencia artificial en capacidades empresariales escalables. Para lograrlo, el modelo operativo responde cinco preguntas fundamentales:
- ¿Cómo se organiza el talento?
- ¿Cómo se gestiona el dato como un activo estratégico?
- ¿Cómo se gobierna el uso de la inteligencia artificial?
- ¿Sobre qué arquitectura tecnológica se construye?
- ¿Qué cultura organizacional impulsa su adopción?
Cómo la fragmentación limita la escalabilidad de la inteligencia artificial
La ausencia de un modelo operativo explícito favorece la fragmentación de las iniciativas de inteligencia artificial dentro de la organización. En este escenario, cada área desarrolla sus propios casos de uso, adopta herramientas diferentes, construye sus propios pipelines y establece criterios independientes para gestionar los datos. Con el tiempo, estas decisiones crean silos de innovación que dificultan compartir información, reutilizar capacidades y escalar las iniciativas de IA en toda la organización.
Como resultado, la empresa acumula proyectos con resultados puntuales, pero sin una base común que facilite su integración, evolución o replicación en otras áreas del negocio. En lugar de fortalecer una capacidad empresarial de inteligencia artificial, la fragmentación limita el valor que estas iniciativas pueden generar a largo plazo.
Las cinco dimensiones del modelo operativo
Un AI Operating Model se construye sobre cinco dimensiones que orientan la forma en que una organización desarrolla, implementa y gestiona la inteligencia artificial. Cada una aborda un aspecto clave para que las iniciativas evolucionen de manera coordinada y generen resultados sostenibles. Estas son:
El dato
La IA no opera mejor con más datos; opera mejor con datos gobernados, accesibles y de calidad controlada. Convertirlos en un activo estratégico implica gestionar su ciclo de vida para garantizar disponibilidad, consistencia y confiabilidad, más allá de su almacenamiento.
El talento
Uno de los errores más frecuentes es concentrar el talento especializado en un equipo central aislado del negocio. El modelo operativo define cómo distribuir ese conocimiento y cómo articularlo con las distintas áreas para impulsar una colaboración más estrecha entre los equipos técnicos y el negocio.
El gobierno
Gobierno de IA no significa comité de aprobación. Significa establecer reglas claras sobre qué decisiones puede tomar un sistema automatizado, cuáles requieren supervisión humana, cómo gestionar el riesgo de sesgos y de qué manera auditar el comportamiento de los modelos en producción.
La arquitectura
Una arquitectura monolítica hace que cada nuevo caso de uso requiera integraciones costosas. En cambio, una arquitectura modular y basada en plataformas compartidas permite aprovechar capacidades ya desarrolladas y facilitar la incorporación de nuevas iniciativas sin reconstruir la infraestructura en cada implementación.
La cultura
La cultura va más allá de promover una «mentalidad de innovación». Se refleja en los comportamientos que se fortalecen, las métricas que definen el éxito de una iniciativa y la manera en que la organización aprende cuando un modelo no produce los resultados esperados.
Modelo federado: el equilibrio entre centralización y autonomía
En organizaciones de gran escala, el modelo federado se ha consolidado como uno de los enfoques más efectivos para impulsar la adopción de la inteligencia artificial. Su objetivo es combinar una dirección central que establezca estándares, plataformas compartidas y lineamientos de gobierno, con unidades de negocio que conserven la autonomía necesaria para desarrollar soluciones alineadas con sus necesidades.
Para funcionar de manera efectiva, este modelo requiere tres elementos fundamentales:
- Un centro de excelencia, que actúe como habilitador y facilite la adopción de buenas prácticas en toda la organización.
- Estándares técnicos comunes, que garanticen la interoperabilidad sin limitar la capacidad de innovación de las distintas áreas.
- Métricas de valor compartidas, que permitan evaluar los resultados bajo criterios comunes y mantener la alineación con los objetivos del negocio.
El papel del CIO en el diseño de un AI Operating Model
El diseño e implementación de un AI Operating Model no recae únicamente en el Chief AI Officer. Su alcance involucra directamente al Chief Information Officer (CIO), ya que integra aspectos estratégicos bajo su responsabilidad, como la arquitectura tecnológica, la gestión de los datos, el talento especializado, la relación con proveedores y la alineación entre la tecnología y los objetivos del negocio.
Su desarrollo tampoco responde a un proyecto de corto plazo. Se trata de un proceso iterativo que requiere tomar decisiones de forma progresiva para construir una base sólida. En términos generales, este recorrido comienza con la gestión del dato, continúa con la definición del gobierno, avanza hacia la arquitectura tecnológica y culmina con la integración del talento necesario para sostener la operación.
El AI Operating Model como una capacidad en evolución
Un AI Operating Model no es un estado final ni un modelo que permanezca estático una vez implementado. Su evolución responde tanto a los cambios en las prioridades del negocio como al avance de las capacidades de inteligencia artificial, por lo que requiere ajustes continuos en cada una de sus dimensiones.
Esta evolución se construye de forma progresiva, mediante decisiones que fortalecen la madurez organizacional con el tiempo. Más que alcanzar una meta definitiva, el objetivo es desarrollar un modelo operativo capaz de adaptarse a nuevos desafíos, casos de uso y oportunidades conforme la organización incorpora la inteligencia artificial en mayor escala.
Martin Vaglio
Co-Founder & Chief Growth Officer (CGO) en RD.
Acompaño a CIOs, CFOs, CPOs y comités ejecutivos de organizaciones líderes en Latam a transformar sus capacidades tecnológicas y alinearlas con los objetivos del negocio. Desde RD, combinamos estrategia y nuestra plataforma SaaS (HOLO) para ayudar a los líderes a optimizar costos, gestionar la complejidad digital y capturar el verdadero valor de la tecnología.
