Por qué los modelos tradicionales de transformación no están funcionando para la IA

Este artículo sostiene que las metodologías tradicionales de transformación digital son fundamentalmente inadecuadas para la transformación de IA. A partir de ejemplos de Agile, Lean, DevOps, Gestión del Cambio, Design Thinking, Plataformas de Adopción Digital, Transformación Basada en Datos, modelos de plataformas escalables y enfoques impulsados por ecosistemas, el autor explica por qué cada marco no logra abordar las características únicas de la IA, a saber, su naturaleza experimental, evolución rápida, impacto distribuido en las organizaciones, y riesgos de gobernanza y éticos incrementados. El artículo contextualiza estos desafíos con los desarrollos actuales de la industria, incluyendo el crecimiento rápido de BCG en servicios de asesoría de IA, la asociación a gran escala de Coca-Cola con Microsoft, y las limitaciones de los esfuerzos de regulación voluntaria de IA en el Reino Unido. Concluye que la transformación de IA representa una clase fundamentalmente nueva de cambio organizacional que no puede resolverse mediante el reempacado de metodologías existentes, y que se requiere un nuevo enfoque de transformación diseñado a propósito, uno que equilibre la velocidad, la gobernanza, la experimentación y la supervisión estratégica.