Cualquier buena estrategia comienza con una comprensión clara de lo que se quiere lograr, ya sea añadir una nueva herramienta para aumentar la productividad o reducir el tiempo medio de resolución (MTTR). El primer paso al introducir e implementar la IA y la automatización en su organización de TI es pensar a pequeña escala y de forma estratégica.

"Debe ser claro y prescriptivo en cuanto a la estrategia que desea aplicar. A la hora de implementar una solución de automatización de TI, debe entender que se trata de un esfuerzo colaborativo entre equipos. Un nuevo software que agilice los procesos no solo afectará al equipo en el que se ha implementado, sino también a los equipos interdisciplinares y más allá. Utilice esta nueva implementación para fomentar una cultura de adopción de la automatización y ayudar a que las personas vean esto como una mejora, no un reemplazo, y una forma de ampliar sus capacidades laborales". —Tim Cronin, director de marketing de productos, IBM Automation

Empiece por documentar el conjunto de procesos o funciones que la organización realiza de forma habitual. A continuación, elija un proceso o una función que afecte a gran parte del negocio. Esto normalmente quiere decir que implica mucho trabajo manual, por lo que se trata de un proceso que está listo para la automatización. Por ejemplo, el proceso de incorporación de un nuevo cliente podría precisar la interacción con 10 personas o departamentos distintos. Analice el esfuerzo requerido en cada paso y determine cuáles de esas 10 interacciones son más valiosas para la organización (en términos de recursos o tiempo) si las acelera.

"Roma no se construyó en un día. Si intenta hacer las cosas demasiado rápido, acabará fracasando por saltarse partes del proceso. En su lugar, céntrese en algo manejable, razonable y que involucre mucho esfuerzo manual. Y continúe a partir de ahí, porque varios pequeños éxitos acaban conduciendo a grandes victorias". —Melissa Long Dolson

Una vez que haya establecido un punto de partida, debe definir cómo medirá el éxito. En lo que respecta a la automatización, hay varios indicadores clave de rendimiento (KPI) estándar que es necesario tener en cuenta. El tiempo medio de reparación, el tiempo medio de respuesta (MTTR) y el tiempo de actividad de la aplicación son algunas métricas comunes. Continuando con el ejemplo de incorporación de un nuevo cliente, podría establecer un objetivo de disponibilidad del 99,99 % para un formulario de solicitud en línea para los clientes.

Más allá de estas métricas estándar, existen otras métricas importantes pero a menudo más difíciles de calcular. Por ejemplo, ¿cómo de satisfechos están los clientes con el nuevo formulario en línea? Al incorporar la IA a la automatización, también puede utilizar métricas como el índice Net Promoter Score (NPS) o las reseñas en línea. Si está intentando medir la productividad o la moral de los empleados, considere utilizar la información de las encuestas de compromiso de los empleados.

La gestión del cambio es otra área crucial, pero puede ser difícil de medir. Por ejemplo, ¿cuánto ahorró al lanzar una nueva característica antes de lo previsto? ¿Y cuántos clientes nuevos atrajo con ese lanzamiento? Una vez más, las fuentes de datos como la salud de la marca o el NPS pueden ayudarle a comprender mejor el éxito de sus inversiones en automatización de TI.

"Hablo con muchos clientes sobre el coste de la gestión de cambios. Cuando se comete un error y es necesario corregir el código, o cuando la empresa dice: 'Necesito que se ajuste esto porque este conjunto concreto de funciones no responde a las necesidades de mi negocio', el coste de la gestión del cambio es elevado. Lo que realmente se mide es la capacidad de reducir ese coste o de evitar por completo la gestión del cambio al mejorar la alineación con la empresa". —Melissa Long Dolson

No es exagerado decir que los datos son la base de cualquier esfuerzo de automatización. El auge de la IA generativa ha puesto de relieve la importancia la calidad de los datos.¹

A la hora de implementar la IA en sus operaciones de TI, tenga en cuenta las siguientes preguntas sobre su organización:


• ¿Qué datos se consideran de misión crítica?
• ¿Qué mecanismos de gobernanza y qué medidas de seguridad se aplican en relación con el uso de datos?
• ¿Cómo de fiables son los datos?
• ¿Cómo se mide la salud de los datos?
• ¿Cómo se gestionan los problemas de propiedad intelectual (PI)?
• ¿Cómo se abordan las directrices de cumplimiento, sobre todo en sectores altamente regulados?
• ¿Qué recursos de formación y capacitación se utilizan para enseñar a los empleados a usar los datos de manera adecuada?

Como ocurre con la mayoría de las cosas relacionadas con las TI, el coste siempre es un factor a tener en cuenta, especialmente si se considera incorporar la IA a la automatización. Según un informe de 2023, los ejecutivos de TI encuestados esperan que sus presupuestos de IA generativa sean 3,4 veces mayores de lo que preveían hace tan solo cuatro meses. Sin embargo, estos mismos ejecutivos creen que la inversión valdrá la pena. Casi tres cuartas partes (74 %) del gasto en IA generativa se destinarán a recursos humanos, finanzas, servicio de atención al cliente, ventas y marketing, y a TI, donde se espera que las inversiones reduzcan los costes.²

"Las organizaciones siempre están buscando formas de reducir los costes. Para iniciar un proyecto de automatización de TI es necesario adoptar nuevas herramientas y adquirir nuevas licencias o nuevos servicios SaaS, y eso tiene un coste. No obstante, la oportunidad de reducir los costes en última instancia mediante la automatización de TI es real, con un retorno real de la inversión". —Keri Olson

Ante todo, como líder, debe reflexionar sobre cómo la tecnología está influyendo en su forma de trabajar, en la de sus empleados y en la forma en que su organización interactúa con los clientes. La clave para implementar la automatización de TI es comprender los objetivos de la organización y crear una estrategia para alcanzarlos de la mejor manera posible. También es importante elegir la tecnología y las soluciones adecuadas y desarrollar un plan de implementación. Además, se necesitarán más skills cada vez más diversos en los equipos de TI, como ingenieros de prompts de IA, ingenieros de machine learning, científicos de datos de IA, formadores de IA y especialistas en ética de la IA.

"Busque herramientas de automatización de TI fáciles de implementar, como las herramientas SaaS. Las mejores soluciones son aquellas que son más fáciles de implementar y de poner en marcha. Busque una herramienta que pueda adaptarse a sus necesidades actuales y escalar a medida que crezca su negocio". —Keri Olson