El artículo de Frederick Vanbrabant cuestiona una premisa muy extendida en las organizaciones actuales: la idea de que la inteligencia artificial pueda acelerar automáticamente los procesos de negocio. El autor sostiene que esta expectativa es realista y se basa en dos obras clásicas de gestión: 'The Toyota Way' y 'The Goal'. El problema central radica en que las organizaciones suelen atacar el síntoma (el tiempo que toma una tarea) en lugar de la causa raíz. Vanbrabant utiliza el ejemplo del desarrollo de software para ilustrar su punto: en un diagrama de Gantt, la fase de desarrollo aparece como la más prolongada, lo que lleva a muchos managers a pensar que necesitan más programadores o que la IA resolverá el problema. Sin embargo, el cuello de botella real está aguas arriba: en la definición imprecisa de los requisitos. Cuando un cliente pide una funcionalidad vaga como 'enviar correo al usuario cuando se complete una venta', quedan muchas preguntas sin responder (qué contenido debe tener el correo, qué sucede si hubo un error, cuándo se considera completada la venta). La IA puede generar código rápidamente, pero no puede adivinar requisitos que no están claros. El autor argumenta que, sin una documentación detallada de características y alcances, ni la IA ni los desarrolladores humanos trabajan eficientemente. La verdadera mejora en los procesos proviene de asegurar que quienes realizan el trabajo tengan entradas ('inputs') de alta calidad y bien definidas. Como apunta 'The Goal': los cuellos de botella deben recibir insumos predecibles y de alta calidad. En conclusión, si se quiere acelerar un proceso, no basta con añadir más recursos o tecnología; es necesario mejorar la definición del problema desde el inicio.
El mito de la IA aceleradora de procesos de negocio
