El secreto del valor de la IA no está en el algoritmo, sino en el modelo operativo
Mientras las empresas compiten por incorporar la última herramienta de IA generativa o agéntica, McKinsey plantea que la clave podría estar en algo mucho más cotidiano: su modelo operativo. La consultora lo resume en que la IA agéntica exige un modelo operativo radicalmente distinto.
No existe un modelo «ideal»
El análisis se basa en una encuesta global sobre madurez y preparación para la transformación con IA. Sus autores distinguen a quienes se limitan a experimentar de los «reinventores», que rediseñan roles, flujos de trabajo y el propio modelo operativo para aprovechar el potencial completo de la IA.
El hallazgo central desmonta una idea muy extendida. La ventaja de estos reinventores no proviene de adoptar un único modelo «mejor», sino de combinar distintas decisiones con una ejecución más sólida y enfocada. En otras palabras, el debate entre estructuras centralizadas, descentralizadas o híbridas pierde peso frente a la disciplina con que se ponen en práctica las decisiones elegidas.
Doce elementos en juego
Según la investigación «Organize to Value», las organizaciones eligen entre 12 elementos del modelo operativo, entre ellos estructura, gobierno, procesos, tecnología, liderazgo, talento y recompensas. Los reinventores reportan mayor efectividad en todos ellos. Sin embargo, en algunos, como la agenda de valor, se parecen mucho a las empresas que están en etapas más tempranas de adopción.
El costo de añadir IA «encima»
Un artículo complementario de McKinsey advierte que la mayoría de las empresas usa la IA para acelerar actividades existentes sin tocar el modelo operativo de fondo. Solo el 21 % ha rediseñado su modelo operativo en torno a la IA.
Las empresas de mejor desempeño, aquellas que atribuyen a la IA al menos el 5 % de su EBIT, tenían el triple de probabilidades de emprender un rediseño amplio del modelo operativo y el doble de rediseñar los flujos de trabajo antes de elegir las herramientas.
Hay además un riesgo operativo. Cuando los sistemas agénticos funcionan dentro de flujos no rediseñados para ellos, los errores pueden propagarse por la organización a velocidad de máquina.
Qué significa para el sector tecnológico
La lectura para directivos y equipos de TI es clara: tratar la IA como un problema de compras tecnológicas limita el retorno. El valor aparece cuando se rediseñan el trabajo, los roles y la gobernanza alrededor de la tecnología.
Seguiremos brindándote más información sobre este tema en las siguientes presentaciones físicas y digitales de Channel News Perú
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