Cómo convertir la ambición de innovación en IA en resultados de negocio

• La inteligencia artificial (IA) está en todas partes — pero no es un atajo hacia el éxito. A medida que las organizaciones compiten por implementar la IA en sus operaciones, queda claro que la ambición por sí sola no generará un impacto medible.
  
  
• Las organizaciones deben establecer un marco de innovación en IA que armonice la gestión de riesgos y la innovación a través de objetivos, mediciones y estrategias de ejecución alineados.

El potencial de la IA es innegable —pero, para muchas organizaciones, el camino de la ambición al impacto está plagado de riesgos. El 47 % de los ejecutivos afirma que la IA no ha cumplido sus expectativas.

Para cambiar eso, las empresas necesitan un marco claro de innovación en IA que equilibre el riesgo y las nuevas ideas desde el primer día, alineando los objetivos, la medición y la ejecución.

En este artículo, desglosamos los pasos clave del proceso de innovación de la guía Cómo reducir riesgos en la innovación en la era de la IA acelerada para que las organizaciones puedan convertir movimientos audaces en apuestas inteligentes.

Antes de lanzar cualquier iniciativa de IA, las organizaciones deben primero calibrar su ambición con su apetito de riesgo en IA. El marco de Mastercard describe tres orientaciones estratégicas (mantener el ritmo, diferenciarse o ser pionero), cada una con un perfil de riesgo y rendimientos esperados distintos:

• Mantener el ritmo: estas iniciativas se centran en igualar el rendimiento y las capacidades de la competencia. Conllevan el menor riesgo y, por lo general, generan ganancias incrementales en eficiencia y productividad. El objetivo es la paridad operativa —asegurando que la organización no se quede atrás.
  
  
• Diferenciación: los proyectos en esta categoría tienen como objetivo superar a sus pares mejorando la experiencia del cliente, optimizando los flujos de trabajo o ajustando los precios. Implican un riesgo moderado y ofrecen mejoras medibles en el alcance, la rentabilidad y la distinción de la marca.
  
  
• Trailblaze: son nuevas oportunidades con mayor riesgo que están diseñadas para transformar la dinámica del mercado. A menudo involucran modelos de negocio o tecnologías novedosas —como las finanzas integradas o el diseño de productos impulsado por IA— y requieren una mayor tolerancia a la incertidumbre, pero pueden generar rendimientos extraordinarios.

Al identificar dónde se sitúa la innovación de la IA en este espectro, las organizaciones pueden alinear mejor su estrategia, recursos y expectativas.

La mitad de las organizaciones carecen de indicadores de rendimiento de IA que rastreen los resultados comerciales de sus esfuerzos de innovación en IA. Sin una medición clara del éxito de la IA, están volando a ciegas: incapaces de evaluar el progreso, cambiar de rumbo cuando es necesario o demostrar el valor.

El marco de trabajo de Mastercard ofrece una forma práctica de medir el impacto de la IA evaluando si las iniciativas hacen que la organización sea más inteligente, más personal y más segura:

• Más inteligente: las capacidades de análisis de datos de la IA permiten a las organizaciones examinar las tendencias internas y del mercado, impulsando la eficiencia operativa. Las organizaciones deben evaluar si las iniciativas de IA mejoran eficazmente la comprensión de las operaciones, los clientes y la dinámica del mercado.
  
  
• Más personal: la IA también puede ayudar a los minoristas e instituciones financieras a integrar más personalización en su huella digital y experiencia del cliente (CX). Las organizaciones deben monitorear qué mejoras introducen las iniciativas de IA al adaptar las experiencias a las necesidades de los clientes.
  
  
• Más seguro: la IA y el aprendizaje automático se están convirtiendo en herramientas esenciales para las empresas que buscan detectar y eliminar el fraude. Las empresas deben prestar atención a cómo sus iniciativas de IA están mejorando su postura de seguridad mediante la medición de los aumentos en la confianza, la seguridad y la resiliencia.

Incluso con objetivos claros y una medición sólida, las iniciativas pueden fracasar sin una estrategia deliberada de implementación de IA. El marco de innovación de IA de Mastercard divide la implementación en dos fases distintas: una capa de base y una capa de ejecución:

Esta fase se centra en establecer la infraestructura necesaria para apoyar iniciativas de IA exitosas.

• Herramientas: las organizaciones deben decidir si construir, comprar o asociarse. La elección correcta equilibra las capacidades internas con la velocidad y el costo.
  
  
• Datos: la IA es tan buena como los datos con los que funciona. Las organizaciones deben asegurarse de tener el tipo, la amplitud y la estructura de datos adecuados para respaldar sus objetivos.
  
  
• Progreso: integrar ciclos de retroalimentación y objetivos rastreables ayuda a los equipos a demostrar valor temprano y mantenerse alineados con los resultados de negocio.

Esta fase lleva las ideas del concepto a la realidad, enfatizando la agilidad y la alineación.

• Diseño: una infraestructura sólida solo llega hasta cierto punto si la experiencia no refleja lo que los clientes necesitan. Ayuda a alinear las maquetas desde el principio y a crear espacio para la generación de ideas y la iteración antes de que comience el desarrollo.
  
  
• Prototipado: El prototipado suele funcionar mejor cuando se divide en sprints enfocados con objetivos claros. Las pruebas en escenarios del mundo real pueden revelar información valiosa desde el principio.
  
  
• Agilidad: para escalar, las empresas necesitan ciclos de desarrollo ágiles, con sprints enfocados y objetivos claros. Estos ciclos priorizan la velocidad sobre la perfección e iteran basándose en comentarios reales.
  
  
• Talento: Incluso las mejores herramientas necesitan a las personas adecuadas y apoyo para tener éxito. Desarrollar la preparación a través de la comunicación y la capacitación basada en roles puede ayudar a que los equipos se sientan seguros y comprometidos.

El potencial de la IA es inmenso, pero la ambición por sí sola no será suficiente. Para generar un impacto real, las organizaciones deben alinear su estrategia de innovación en IA con su apetito de riesgo, integrar una medición significativa del impacto de la IA y capacitar a los equipos para implementar con agilidad y propósito.

El marco de trabajo de Mastercard ayuda a las organizaciones a reducir los riesgos de la innovación en IA y convertir ideas audaces en apuestas inteligentes, desde la planificación y la creación de prototipos hasta la ejecución y el seguimiento del rendimiento.

Descarga la guía completa de Mastercard para aprender cómo activar tu proceso de innovación de IA e impulsar una transformación medible.