GenAI: Cómo transformar la desilusión en productividad sostenible
En el escenario actual, casi todas las empresas están experimentando con la inteligencia artificial generativa (GenAI). Sin embargo, los beneficios tangibles aún no se materializan, situando a esta tecnología en el conocido “ciclo de la desilusión” descrito por Gartner. El entusiasmo inicial y las expectativas desbordadas han dado paso a un momento crucial: cómo emerger de este valle y avanzar hacia un uso productivo y sostenible de la IA.
El desafío de la desilusión
Diversos estudios recientes confirman que, pese a la inversión y la experimentación, los resultados concretos son escasos. Este fenómeno no es nuevo: toda innovación atraviesa un periodo de desencanto antes de consolidarse. En el caso de la GenAI, el reto no es evitarlo, sino aprender a transitarlo con inteligencia estratégica.
Tres claves para avanzar
El profesor Jan Fransoo, experto en Operaciones y Logística de la Universidad de Tilburg, propone tres recomendaciones esenciales para superar este momento:
- Evaluar sistemáticamente los fracasos: no basta con analizar la tecnología; es imprescindible escuchar a las personas que la utilizan. La calidad de los datos sigue siendo un factor crítico: “garbage in, garbage out”.
- Optar por pasos incrementales: abandonar las ambiciones revolucionarias y enfocarse en mejoras graduales. La GenAI puede ser especialmente útil en tareas rutinarias como la limpieza de datos, aumentando productividad y calidad.
- Entender que GenAI no es un sprint: el progreso requiere acciones pequeñas y reflexivas. Como señala Laozi, “un viaje de mil millas comienza con un solo paso”. La clave está en avanzar con inteligencia, no con velocidad.
Un futuro de productividad
La conclusión es clara: la desilusión no debe interpretarse como fracaso, sino como oportunidad de cimentar un futuro más sólido. Las organizaciones que perseveran con visión crítica y estratégica podrán alcanzar el “plateau de productividad”, donde la GenAI se convierta en un aliado real para la optimización y la innovación.
Fuente: www.supplychainmovement.com adaptado para SCMThink
