Enfoque centrado en el valor en proyectos de AI

La brecha entre expectativas y realidad

Zeynep Erdoğan, que presentó en nombre de Architecht en el evento Webrazzi Fintech 2025, analizó las principales causas de las decepciones de las organizaciones con sus proyectos de AI. La presentación, que citó datos de Gartner, destacó los plazos de adopción tecnológica. Que ChatGPT alcanzara en solo 2 meses el público que el automóvil alcanzó en 33 años y el teléfono en 15 generó expectativas difíciles de gestionar para las organizaciones.

Especialmente en el sector fintech, la imposibilidad de usar soluciones de nube pública por las regulaciones impulsa a las organizaciones a crear sus propias estructuras GPT internas. Sin embargo, la tendencia de los equipos técnicos a usar tecnologías como blockchain o AI solo por su popularidad afecta negativamente a la sostenibilidad de los proyectos y la generación de valor.

Estrategia de tres capas: necesidad, impacto y tecnología

Para que las inversiones en AI tengan éxito, el valor debe primar sobre la tecnología. Erdoğan aborda este proceso en tres capas fundamentales:

• Necesidad de negocio: Definir primero con claridad la actividad prevista y el problema.
• Análisis de impacto: Debatir el valor añadido que generará la actividad definida y sus efectos en el proceso.
• Selección tecnológica: Determinar, en la última etapa, la tecnología más adecuada para satisfacer la necesidad identificada.

Procesos piloto y escalado

Se señala que no hacen falta modelos de AI enormes para resolver todos los problemas y que, a veces, una simple automatización robótica de procesos (RPA) puede producir resultados más eficientes. Al diseñar soluciones, es crucial recabar comentarios del usuario final y definir métricas cuantificables. Escalar los pilotos según los informes de viabilidad destaca como el factor clave para evitar el desperdicio de recursos y llevar el proyecto al éxito.