Marcos de trabajo como Lean Six Sigma y la gestión de procesos de negocio (BPM) cobraron fuerza inicialmente porque prometían claridad en el caos: una forma estructurada de poner orden en operaciones complejas y dispersas. Lean Six Sigma hizo hincapié en el rigor estadístico y el control de calidad; BPM creó mapas integrales sobre cómo debía fluir el trabajo entre departamentos. Ambos ofrecieron un método reproducible para inculcar hábitos de medición, análisis y rendición de cuentas en la cultura empresarial diaria.
Pero hoy, esos métodos probados están evolucionando a medida que las empresas buscan integrar la IA en las metodologías de excelencia de procesos ya establecidas. Según algunas estimaciones, se proyecta que el mercado de optimización de procesos impulsada por IA supere los 113 mil millones de dólares en la próxima década. En un estudio, un rotundo 88% de los líderes empresariales anticipó un aumento de las inversiones en inteligencia de procesos con IA en los próximos 12 a 18 meses.
No obstante, sin los cimientos adecuados, muchas de esas inversiones puede que no alcancen su pleno potencial. Las empresas que ya operan con disciplina tienen una ventaja. Pueden canalizar nuevas herramientas hacia sistemas probados, en lugar de acoplarlas a cimientos inestables. Las organizaciones con una disciplina de procesos madura también están mejor posicionadas para traducir la ambición de la IA en resultados tangibles, puesto que ya están habituadas a la toma de decisiones basada en datos y a la disciplina de procesos —precisamente los cimientos culturales que los sistemas de IA necesitan para aportar valor.
En pocas palabras: la IA puede acelerar la excelencia de procesos, pero la excelencia de procesos existente es lo que hace que la IA sea verdaderamente impactante. La tecnología y los procesos ya no son palancas separadas, y solo las organizaciones que las utilizan de forma conjunta obtendrán todo el valor de ambas.
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Este contenido ha sido producido por Insights, la división de contenido personalizado de MIT Technology Review. No ha sido redactado por el equipo editorial de MIT Technology Review. Ha sido investigado, diseñado y redactado por escritores, editores, analistas e ilustradores humanos. Esto incluye la redacción de encuestas y la recopilación de datos para las mismas. Las herramientas de IA que se hayan podido utilizar se limitaron a procesos de producción secundarios que superaron una exhaustiva revisión humana.