Antes de implementar tu IA, corrige esto
Gobernanza: Una adopción exitosa de la IA comienza con procesos y una gobernanza unificados, no con la selección de una plataforma ni con la distribución de licencias.
Depuración: La depuración de la documentación dejó al descubierto flujos de trabajo contradictorios y creó la base fiable que necesitaba la automatización para conectar a los equipos.
Visibilidad: Los sistemas integrados proporcionaron a los equipos de diseño, comercio e ingeniería una visibilidad compartida de las decisiones, las dependencias y los traspasos.
Barreras de seguridad: Los agentes de IA específicos con puntos de control manuales reducen los riesgos de dependencia y mantienen la supervisión humana en los flujos de trabajo automatizados.
Incorporación: Pequeñas tareas sin documentar, como las instrucciones de la impresora, revelaron carencias de conocimiento valiosas que la IA puede ayudar a distribuir.
Para muchas empresas, la adopción de la IA comienza con una conversación sobre herramientas: qué plataforma usar, qué nivel de licencia elegir y qué equipo obtiene acceso primero. Pero, según Jeffrey Cedeno, director de programas de diseño en NBCUniversal, que ha pasado el último año ayudando a implementar la IA en equipos de diseño e ingeniería, ese es precisamente el punto de partida equivocado.
«Lanzamos un sistema de gobernanza para cada proceso operativo existente, de modo que pudiéramos empezar a unificar los distintos equipos», afirma Cedeno. Las herramientas de IA vinieron después. La gobernanza fue lo primero.
Lanzamos un sistema de gobernanza para cada proceso operativo existente, de modo que pudiéramos empezar a unificar los distintos equipos
El orden de «proceso antes que plataforma» es la diferencia entre una IA que agiliza una organización y una IA que simplemente automatiza el mismo caos un poco más rápido.
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Nos reunimos con Cedeno para conocer su opinión sobre cómo ha sido realmente este proceso en la práctica dentro de su equipo: los logros, las salvaguardas y el poco glamuroso trabajo de limpieza que hizo posible la implementación de la IA. Esto es lo que nos contó.
La señal: la IA deja al descubierto lo que nunca se definió
Cedeno no se propuso reconstruir la documentación operativa. Su objetivo era conseguir que los equipos de diseño e ingeniería utilizaran la IA de forma más constante. Pero en cuanto intentaron introducir flujos de trabajo reales en las herramientas de IA, las grietas aparecieron de inmediato.
«Encontramos carencias reales en nuestra propia gestión operativa. Por ejemplo, un equipo tenía un plan de proyecto que utilizaba y otro equipo tenía un documento completamente diferente para lo mismo», explica. «Esto no ayudaba a agilizar las cosas ni a crear continuidad».
Encontramos carencias reales en nuestra propia gestión operativa.
Es el tipo de problema que puede permanecer oculto a plena vista durante años. Todo el mundo da por hecho que su propio proceso está básicamente bien, hasta que algo necesita consultar todos los procesos a la vez y se descubre que, para empezar, nunca hubo un único proceso.
La solución poco glamurosa fue lo primero
Antes de implementar cualquier automatización, el equipo de Cedeno hizo la parte que nadie quería hacer: eligieron una herramienta para una tarea, la organizaron y eliminaron la redundancia.
«En nuestro caso concreto, SharePoint es realmente excelente para la documentación activa, y para eso lo utilizamos», explica. «Limpiamos todas y cada una de las carpetas con información muy actualizada sobre cada tema para cada equipo».
Confluence recibió el mismo tratamiento y se reestructuró como una wiki adecuada, con una jerarquía clara. La limpieza no fue precisamente suave. «Eliminé cientos de páginas para poder reestructurar todos los datos de acuerdo con nuestro sistema de gobernanza», afirma Cedeno.
Solo después de que existiera esa estructura la automatización empezó a hacer un trabajo real: conectar SharePoint, Jira y Confluence para que introducir un ticket en Airtable pudiera crear automáticamente un ticket correspondiente en Jira, sin necesidad de volver a introducir los datos manualmente. «Nada de eso habría sido posible sin la integración de la IA», afirma. Pero la integración de la IA tampoco habría sido posible sin realizar antes la limpieza.
El beneficio fue la claridad, no solo la velocidad
El resultado más tangible no fue una producción más rápida, sino una visibilidad entre equipos que antes simplemente no existía. Cedeno señala como ejemplo claro la desconexión prolongada entre los equipos de diseño y comercio.
«Tenemos un equipo de comercio frente a un equipo de [diseño]. Estos equipos trabajan de forma aislada y ahora estamos todos integrados», afirma. Antes, una decisión de diseño podía seguir adelante sin tener en cuenta algo como una pausa publicitaria, porque los equipos «simplemente se pasaban las cosas y no teníamos ni idea de qué les ocurría». Ahora, explica, «en cada paso también hay alguien a quien tener en cuenta, y este es también el equipo implicado en eso que no tienes en mente».
La anécdota de la impresora
No todas las carencias de documentación son estratégicas. Algunas simplemente resultan evidentes en cuanto te fijas en ellas.
"Incluso cosas aleatorias —como, por ejemplo, cómo utiliza la gente la impresora en la empresa—, que era una de las preguntas más frecuentes de todo nuestro equipo, no estaban documentadas", dice Cedeno. "Y solo dos personas sabían decirte cómo hacerlo."
Incluso cosas aleatorias —como, por ejemplo, cómo utiliza la gente la impresora en la empresa—, que era una de las preguntas más frecuentes de todo nuestro equipo, no estaban documentadas.
Es un ejemplo pequeño, pero es la ilustración más clara del problema real: conocimiento no documentado, alojado en la mente de dos personas, que antes se consideraba demasiado trivial como para incluirlo en la documentación. Pero son precisamente esos pequeños conocimientos los que pueden hacer que la IA sea mucho más útil, especialmente para las personas nuevas en una organización que la utiliza para la incorporación.
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La salvaguarda: agentes específicos, no un megacerebro
A pesar de todo el entusiasmo, Cedeno se muestra notablemente cauteloso con respecto a la consolidación excesiva. Su equipo no intenta crear un único sistema que lo haga todo.
"Intentamos crear agentes, casos de uso y flujos de trabajo muy específicos, y limitarlos a eso", afirma. Un único sistema que se encargue de todo parece eficiente, pero ve claramente la contrapartida: "Se crea una situación en la que ahora dependes de esa única cosa, y cuanto menos interacción humana tienes, mayor es la posibilidad de que las cosas se vayan al traste".
Por eso, todos los flujos de trabajo automatizados de NBCUniversal siguen teniendo lo que él denomina un punto de control manual. "Hay un nivel de interacción humana, como una clave de anulación, en cada uno de los puntos de contacto", afirma, "para que, si algo no está bien, alguien lo detecte".
La conclusión
La experiencia de Cedeno es una refutación bastante directa de la forma en que la mayoría de las empresas habla de la adopción de la IA. El impulso inicial es empezar por la herramienta: conseguir licencias para todo el mundo, organizar algunos talleres y esperar a que aumente la productividad. Lo que realmente marcó la diferencia en Peacock fue más lento y menos emocionante: acordar un proceso, depurar la documentación que lo respaldaba y solo entonces permitir que la IA automatizara lo que ya estaba bien definido.
"Nunca será perfecto", afirma Cedeno. "Puedo decirte sin duda que nos ha ayudado a hacerlo tan perfecto como puede serlo por ahora".
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