La “disrupción” en el espacio tecnológico es celebrada por su potencial para revolucionar sectores e impulsar la innovación, centrándonos en la emoción de lo nuevo. Pero la verdadera disrupción no se limita a enriquecer nuestras herramientas, sino que nos obliga a replantearnos los fundamentos en los que nos basamos, incluyendo el interrogante sobre cómo medir el éxito de una empresa.
Hasta ahora las organizaciones utilizaban parámetros como la productividad, la eficiencia y la satisfacción del usuario para evaluar el rendimiento de los nuevos instrumentos informáticos para orientar las decisiones. De hecho, estas mediciones constituyen los cimientos de la mejora continua y la planificación estratégica. Pero a medida que surge tecnología disruptiva, las métricas en las que confiamos durante décadas pueden resultar inadecuadas o incluso engañosas para este contexto.
La inteligencia artificial, con su profunda capacidad para transformar procesos, es una de esas fuerzas disruptivas. Al automatizar tareas que antes requerían la intervención humana, la IA cambia nuestra forma de evaluar el éxito.
Las métricas tradicionales se desarrollaron en un mundo en el que los agentes humanos gestionaban todas las solicitudes. Pero a medida que la IA se hace cargo de las tareas más sencillas, resolviendo problemas incluso antes de que se conviertan en tickets, estos indicadores ya no ofrecen una imagen precisa del rendimiento de una organización. Por el contrario, corren el riesgo de ocultar el verdadero valor que aporta la inteligencia artificial en el mundo empresarial.
Las limitaciones de las métricas tradicionales
Durante años, las métricas como el Tiempo Promedio de Resolución (MTTR - Mean Time To Resolution) fueron la base de la Gestión de Servicios de IT, que proporcionaban una medida clara y cuantificable de la eficiencia en el manejo de los problemas.
Dichos indicadores se diseñaron para un mundo en el que los agentes humanos eran los responsables de resolver los tickets y de realizar un seguimiento meticuloso de cada paso del proceso: desde el momento en que se realizaba una solicitud, pasando por la creación del ticket, su asignación y, finalmente, su resolución. En este contexto, el MTTR ofrecía una instantánea confiable del rendimiento, orientaba las mejoras y ayudaba a las organizaciones a cumplir sus acuerdos del nivel de servicio.
Sin embargo, el panorama cambió radicalmente con la llegada de la inteligencia artificial y el manual tradicional dejó de ser válido. Porque esta herramienta tiene la capacidad de resolver los problemas aun antes de que entren en el sistema como un ticket, lo que implica que ya no son válidas las métricas convencionales.
En este punto empiezan a aparecer las grietas de nuestros antiguos sistemas. A medida que la IA se hace cargo de más tareas rutinarias, los tickets que se crean suelen ser los problemas complejos que ésta no puede gestionar, al menos por ahora.
Si bien dicho cambio conduce a un aumento aparente de los tiempos de resolución, esto no significa que la eficiencia esté disminuyendo, por el contrario, indica que la inteligencia artificial está gestionando en forma óptima las cuestiones más sencillas, dejando sólo para los agentes humanos los casos más difíciles.
En consecuencia, las métricas tradicionales pueden conducir a malinterpretar la eficacia de tu equipo de IT y pasar por alto la importante contribución de la IA al resolver silenciosamente los problemas en segundo plano. Esto exige una reevaluación fundamental de cómo medir el éxito de una empresa en un entorno mejorado por esta herramienta.
La necesidad de nuevas métricas
En lugar de intentar encajar a la fuerza la IA en los marcos tradicionales, deberíamos preguntarnos: ¿Qué nuevas métricas podemos crear para captar su impacto?
Una de las posibilidades es elegir un indicador que evalúe la satisfacción del usuario con las interacciones impulsadas por la inteligencia artificial, en particular la calidad del servicio (el MTTR se centra en la velocidad). Las preguntas en torno a esta cuestión serían: ¿El usuario considera que la IA lo ayudó? ¿Se resolvió el problema como pretendía?
Otro aspecto importante es la eficacia de los procesos basados en la inteligencia artificial, lo cual significa analizar aspectos como el número de tareas que es capaz de realizar por sí sola, la frecuencia de los errores y el tiempo de entrenamiento para rendir al máximo. Con dichas cuestiones la atención se centra tanto en los resultados finales, como en la transición. Las preguntas al respecto girarán en torno a: ¿Cuán eficaz es el aprendizaje de la IA? ¿Cuán rápido se adapta a las solicitudes nuevas y diferentes?
En definitiva, a través de estas estadísticas obtenemos una imagen mucho más completa del rendimiento en un mundo impulsado por la inteligencia artificial, apreciamos mejor el valor que aporta y, al mismo tiempo, nos permite reconocer dónde la experiencia humana sigue desempeñando un papel crucial.
El desarrollo y perfeccionamiento de estas mediciones es esencial para comprender de forma más amplia el panorama para poder potenciar los esfuerzos de colaboración entre los seres humanos y la IA de modo de ofrecer un servicio excepcional.
Comparación de la IA con ella misma, no con los humanos
Para comprender y aprovechar realmente su potencial, la IA debe ser comparada con ella misma, y no con el rendimiento humano. Además, nos estamos alejando de la forma antigua de medir la tecnología en función de lo bien que puede imitar o sustituir las tareas de las personas. Entonces ahora las preguntas son diferentes: ¿Cómo se contrasta un sistema de inteligencia artificial con otro? ¿Qué hace que uno se destaque sobre los demás?
La comparación de la inteligencia artificial con ella misma nos lleva a un nuevo territorio, donde los estándares que utilizamos para evaluarla deben ser tan vanguardistas como la propia tecnología. Las métricas tradicionales, como la velocidad y la precisión, constituyen sólo el principio. Pero para comprender la eficacia de un sistema de IA, tenemos que mirar más a fondo, como qué tan bien hace las múltiples tareas al mismo tiempo, cuán rápido aprende y cuán capaz es de gestionar acciones complejas por sí solo.
Ahora que la inteligencia artificial se está convirtiendo en una parte integral de las operaciones, es fundamental elegir la plataforma adecuada para tener un profundo impacto en la eficiencia, la innovación y la ventaja competitiva. Mediante la comparación de la IA con otras tecnologías, las organizaciones se aseguran que están adoptando herramientas de vanguardia, a la vez de que eligen la indicada para sus necesidades específicas.
En las próximas líneas vamos a desglosar los ítems a contrastar entre las herramientas que responderán a la cuestión de cómo medir el éxito de una empresa.
Capacidad de aprendizaje
Un aspecto crítico de la evaluación comparativa de la IA es su capacidad de aprendizaje porque se trata de sistemas que no son estáticos; sino que están diseñados para mejorar con el tiempo.
Entonces, las preguntas disparadoras podrían ser: ¿Con qué rapidez y eficacia aprende un sistema de inteligencia artificial? (implica evaluar no sólo el volumen de datos que es capaz de procesar, sino también la eficiencia para traducirlos en información práctica o en un mejor rendimiento), ¿Requiere un reentrenamiento frecuente o se adapta sobre la marcha? ¿Hasta qué punto aprende de los errores pasados para evitar equivocarse en el futuro?
Las respuestas a estas preguntas serán vitales para revelar la viabilidad y escalabilidad a largo plazo de una herramienta de IA.
Capacidad de acción autónoma compleja
A medida que la IA evolucione, su capacidad para realizar tareas cada vez más complejas de forma autónoma será un punto de referencia fundamental. Porque una cosa es que se encargue de actividades de rutina y sencillas, y otra muy distinta es gestionar procesos que requieren una profunda comprensión del contexto, sus interdependencias y posibles resultados.
Por ejemplo, consideremos un agente de IA encargado de administrar una base de datos, identificar consultas lentas, diagnosticar los problemas de código subyacentes y aplicar correcciones, todo ello sin intervención humana. Esto requiere un sofisticado nivel de autonomía, en el que la inteligencia artificial no sólo sigue un conjunto de reglas predefinidas, sino que también toma decisiones basadas en información y contexto en tiempo real.
Gestión simultánea de múltiples tareas
Una de las principales ventajas de la IA es su potencial para gestionar múltiples tareas a la vez, mucho más allá de las capacidades de un operador humano. Por lo tanto, en la evaluación comparativa, es fundamental determinar qué tan bien un sistema maneja varias responsabilidades en paralelo.
Por ejemplo, ¿un agente de IA puede procesar simultáneamente la solicitud de un usuario, analizar patrones de datos y actualizar configuraciones del sistema sin fallar en ninguna de estas actividades? La capacidad de gestionar y priorizar múltiples trabajos en tiempo real es un factor diferenciador importante entre las herramientas de IA, ya que define su valor en entornos complejos.
A medida que la IA sigue avanzando, es esencial ir más allá de las comparaciones tradicionales con el rendimiento humano y, en su lugar, desarrollar puntos de referencia sólidos que nos permitan evaluar dichos sistemas en sus propios términos. Este enfoque nos ayuda a apreciar plenamente sus capacidades y aprovechar su potencial para impulsar la innovación y el éxito de una forma que apenas estamos empezando a comprender.
El futuro de las métricas de la IA
Las capacidades de la IA evolucionan rápidamente. Imagino un futuro en el que dichos agentes puedan gestionar tareas muy complejas, como analizar el rendimiento de las bases de datos, corregir código, ejecutar pruebas de control de calidad e incluso implementar actualizaciones, todo ello de forma autónoma. Aunque todavía no llegamos a ese punto, la trayectoria es clara: la inteligencia artificial es cada día más capaz.
Las organizaciones deben prepararse para este futuro y replantearse cómo medir el éxito. En lugar de aferrarse a métricas obsoletas, tendrían que empezar a desarrollar y aplicar otras nuevas que se ajusten a las capacidades de la IA.
Esto implica la redefinición sobre qué es el éxito en un mundo impulsado por la inteligencia artificial, centrándose no sólo en la velocidad y la eficiencia, sino también en la precisión, la satisfacción del usuario y las consideraciones éticas.
Conclusión
Las métricas tradicionales en las que confiamos durante décadas se están quedando obsoletas ante el rápido avance de la IA. A medida que asume más tareas y se convierte en parte integral de los procesos de IT, debemos replantearnos cómo medir el éxito de una empresa.
Las nuevas métricas centradas en la satisfacción del usuario, la eficiencia de la IA y la gobernanza son esenciales para captar el verdadero valor de este sistema. A la par que sigamos explorando estas nuevas posibilidades, necesitamos abrir el debate sobre cómo podemos medir mejor el éxito en este nuevo panorama.
Por lo tanto, empecemos hoy mismo a reimaginar nuestras métricas para estar preparados para un futuro impulsado por la IA, que se encuentra a la vuelta de la esquina.
