La persona de operaciones de IA que aún no has contratado
En algún lugar de tu equipo, hay una persona que ha descifrado el secreto cuando se trata de IA.
Han construido flujos de trabajo que nadie les pidió que construyeran. O bien, han automatizado silenciosamente la tarea que solía consumir tres horas del tiempo de tu equipo en reuniones. O, tal vez, saben qué herramientas se comunican entre sí y cuáles no. Y han dejado de esperar a que alguien les diga qué está permitido: esta es tu persona experta en operaciones de marketing con IA.
Otras personas del equipo han comenzado a llevarle sus preguntas antes que a ti.
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Y aunque tal vez no tengan un título o ni siquiera dediquen tiempo específico a ello, están haciendo las operaciones de marketing con IA que deben hacerse. Y con casi total seguridad no les has otorgado la autoridad organizacional para aplicar lo que saben en los equipos que más lo necesitan.
Esta es la brecha. No se trata del presupuesto, ni de las herramientas, ni siquiera de la estrategia.
La Salsa Secreta en tu Organización
Este rol de Operaciones de IA es clave para desbloquear el potencial dentro de tu organización, estén o no bien definidas las tareas del puesto.
Nathan Snell, Director de Gestión de Producto en Intuit Mailchimp, lleva construyendo automatizaciones de flujos de trabajo desde hace casi dos décadas. Tiene los datos y la experiencia que respaldan lo que funciona, ya que sus flujos de trabajo se ponen a prueba ante millones de usuarios.
Snell se refiere a esta persona como un profesional de operaciones de IA. Ha estado observando tanto el éxito como el fracaso de las organizaciones en la adopción de la IA. El tiempo suficiente para saber que este rol, se denomine formalmente o no, es la mayor variable para que una transición hacia la IA arraigue.
La diferencia en el éxito radica en si la persona encargada de implementar la operación de IA tiene un mandato o simplemente resulta ser la más curiosa sobre IA dentro del equipo. Tal vez estén realizando experimentos en su tiempo libre sin autoridad organizacional para cambiar nada. En última instancia, todo se reduce a la responsabilidad.
Y el diagnóstico de Snell sobre dónde se rompen los despliegues es común.
"Siempre hay dos elementos en cualquier proceso", dice. "Está la parte mecánica, el trabajo que la gente realiza activamente. Y está la carga de coordinación."
La IA resuelve la parte mecánica más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones esperan. Pero la coordinación, según Snell, es algo que la IA a menudo no toca. Sin alguien responsable de cubrir esa brecha, no puede —y no se cierra.
Lo Que Hay Debajo
Para los equipos de marketing, los procedimientos mecánicos tienden a acelerarse entre la producción de contenido, el análisis de datos, las pruebas de variantes y los borradores. Pero acelerar las tareas no mejora los procedimientos y estructuras que pueden obstaculizar a las organizaciones. Los equipos deben tener en cuenta la burocracia excesiva, los procesos, las reglas y el personal que se crean al escalar las empresas.
Quizá te identifiques con lo siguiente cuando se trata de aprobar proyectos.
"Si tienes que hacer la reunión de pre-planeación, y luego la reunión de planeación, y después la reunión de revisión, y luego la reunión para lanzar el proyecto y la reunión de evaluación", dice Snell, "La IA no puede resolver eso. La carga de coordinación termina requiriendo una auténtica transformación de procesos."
Colleen Goepfert, CMO fraccional y consultora de operaciones, que asesora organizaciones de marketing en adopción de IA, observa el mismo patrón desde fuera. Rara vez la llaman para arreglar lo que la gente dice que quiere arreglar.
"El diseño del flujo de trabajo importa más que la herramienta en sí", comenta. "El verdadero trabajo no es diseñar la herramienta. Es rediseñar cómo funciona el marketing, cómo se aprueban las cosas, cómo se toman las decisiones."
Lo que refuerza su punto es cómo describe la misma disfunción desde el otro lado. Snell ve el impacto de los flujos de trabajo mejorados en los productos que construye y en los clientes que los usan.
Mientras que Goepfert identifica las brechas evidentes en aquellas organizaciones que supuestamente iban a beneficiarse de la IA y todavía no han visto resultados. La conclusión es la misma. La IA no crea los problemas en tu equipo, de manera interfuncional u organizacional. Pero hace que los problemas existentes sean imposibles de ignorar.
"La IA realmente expone un sistema que no está funcionando."
Akande Davis, vicepresidente de Operaciones en GNW Consulting, va aún más lejos. Cuando su equipo inicia un proyecto, la primera pregunta no es qué herramienta implementar. Es si la falla es un problema de proceso o de tecnología, porque arreglar el incorrecto agrava el daño.
"A menudo la tecnología puede hacer mucho más de lo que se requiere", dice Davis. " [Pero] el proceso está roto." Su analogía sobre lo que ocurre cuando las organizaciones saltan ese diagnóstico: “Si le pido a la IA que cave el agujero en el lugar equivocado, no obtengo ningún valor de ese agujero. Solo empeorará las cosas. Obtendrás peores resultados más rápido."
La Arquitectura que A la Mayoría de los Equipos les Falta
Donde la perspectiva de Snell se aparta de la conversación diagnóstica es en lo que recomienda a nivel operativo. La mayoría de los consejos sobre la adopción de IA se centran en la mentalidad, la gestión del cambio y en alinear al liderazgo.
El trasfondo de Snell como constructor de productos lo impulsa hacia el contexto y la estructura.
El valor aquí no puede subestimarse, especialmente en cómo se construye, almacena y comparte el contexto entre equipos. La mayoría de las organizaciones abordan esto con un único gran prompt o un documento compartido que se desactualiza rápidamente.
Pero Snell lo ve de otra manera.
"Toma ese prompt increíblemente complejo que tienes, que era esa cosa gigantesca en una plantilla, y puedes convertirlo en habilidades basadas en roles. Y como resultado, los agentes realmente pueden hacer más. Puedes construir sobre ese contexto."
El cambio de prompts monolíticos a habilidades modulares y basadas en roles se extiende a las operaciones.
Y eso significa que el contexto que una IA utiliza para hacer el trabajo de marketing no es el mismo que utiliza para producto u operaciones, pero todo se conecta de vuelta a una base compartida. Cada equipo es dueño de su capa. Una persona encargada de operaciones de IA en el equipo la mantiene.
"Realmente solo necesitas una persona que pruebe las herramientas, cree las habilidades y las comparta", dice Snell. "Centralizarlo de esa manera tan sencilla reduce la fricción, en vez de que todos hagan experimentos y luego te preguntes por qué no ves resultados."
Liza Adams, CMO fraccional y asesora en transformación de IA, describe el cambio estructural que hay debajo de esto desde el ángulo del liderazgo.
"A la IA no le importan nuestros silos. No le importa quién hace el trabajo ni los títulos. Solo le importan los resultados, lo cual es bueno, porque a los clientes tampoco les importan esas cosas."
Ella observa que las organizaciones se están moviendo, muchas veces a regañadientes, de jerarquías construidas alrededor de títulos de puesto hacia estructuras organizadas en torno al trabajo que se debe hacer. La persona de operaciones de IA que describe Snell es una manifestación de ese cambio: un rol definido por el resultado y la propiedad del flujo de trabajo, no por el departamento.
La Parte que se Avecina
Lo que más diferencia la visión de Snell del resto de la conversación es que él piensa más allá de la transformación actual. Los demás están trabajando para arreglar lo que está roto ahora. Él ya está diseñando para lo que viene después.
"Lo que más me entusiasma es lo que llamaría la transición del agente proactivo", dice.
"Hoy, la gran mayoría de nosotros experimentamos la IA de manera reactiva. Voy a Claude o Gemini o ChatGPT. Le pregunto algo y obtengo una respuesta.
Lo que vamos a ver más es una IA orientada al empuje. Por ejemplo, si ya te he dado todo mi contexto, si estás conectado a todos mis datos, si sabes cómo van las cosas, ¿por qué tengo que venir a pedirte que hagas algo?
Deberías ser capaz de ver y decir: 'Hice este análisis para ti, y aquí tienes un nuevo segmento de personas a las que podrías estar dirigiéndote. ¿Quieres usarlo?'
Para un líder de operaciones, esta es la razón por la que el trabajo de base importa más allá de los objetivos de IA de este año. Los equipos que construyen arquitecturas modulares de contexto, donde una IA reúne la información que requiere de diferentes fuentes a demanda, son quienes definen quién es dueño de qué. También se aseguran de que los datos no estén aislados entre funciones, lo que hace posible crear las condiciones para que este tipo de comportamiento de los agentes funcione.
Los equipos que añaden IA a procesos existentes están construyendo un techo, uno que depende de los individuos, haciendo que sea frágil y temporal.
Davis ancla la versión de corto plazo en cómo su equipo cierra cada compromiso. Antes de recomendar cualquier cambio, lo relacionan con el valor. Trazan dónde esperan ver mejoras en conversión, retención y contribución al pipeline. Y a través de este proceso descubren lo que es vital para la organización.
"Si no es de alto valor, enfoquémonos en las cosas que sí lo son."
El rediseño operativo gana apoyo organizacional cuando alguien es responsable de conectarlo con los resultados que ya le importan al negocio.
La responsabilidad es una decisión humana. Y ningún agente podrá revelar esto hasta que hayas hecho el trabajo necesario para que sea posible.
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