Los servicios profesionales — abogacía, contabilidad, consultoría, servicios de RR. HH., asesoría jurídica y fiscal — vende en esencia algo que resulta difícil automatizar sin discusión: el juicio profesional. Mientras que una fábrica optimiza un proceso y una tienda gestiona un surtido, este sector vende la experiencia de personas que saben algo que el cliente no sabe. Eso hace que la relación entre ambición y preparación sea distinta a la de otros sectores. El interés en la IA es grande, a menudo mayor que en sectores con menos margen sobre el conocimiento. Pero la pregunta de si la organización puede sostener ese interés se estanca con regularidad en aspectos que nada tienen que ver con la IA.
Muchos despachos en los servicios profesionales han crecido alrededor del socio, el asesor senior, la persona con la red de contactos y la memoria. El conocimiento está en las cabezas, en intercambios de correos, en expedientes construidos por cliente o por caso, no en sistemas compartidos que se conectan entre sí. Eso funciona bien mientras las personas se queden. Se convierte en un problema en el momento en que se quiere construir algo que deba poder apoyarse en ese conocimiento. La IA que debe trabajar con expedientes, precedentes o correspondencia con clientes necesita algo sobre lo que funcionar: una estructura en la que la información sea localizable y comparable. Esa estructura todavía falta en partes del sector, no por falta de voluntad, sino porque el propio trabajo nunca ha exigido esa estructura.
Los cinco niveles de la medición — baseline, foundation, activation, insight, intelligence — muestran en este sector una imagen variable por dimensión, y esa imagen rara vez es uniforme. Algunos despachos tienen su gestión de datos en orden: los expedientes están estructurados, los derechos de acceso están regulados, hay una idea de qué se encuentra dónde. Pero la infraestructura de TI detrás está obsoleta o fragmentada en aplicaciones aisladas que no se comunican entre sí. En otros despachos ocurre justo lo contrario: sistemas modernos, pero sin claridad organizativa sobre quién decide sobre qué, quién puede aprobar una aplicación de IA, o quién es responsable si algo sale mal. Ambas situaciones conducen al mismo resultado: un piloto que funciona bien por sí solo, pero que no escala porque las dimensiones fundamentales no están al mismo nivel. Ese es el orden que la medición pone al descubierto: la organización, la infraestructura y la gestión de datos deben alcanzar primero cierto nivel antes de que las dimensiones dependientes, como las pruebas automatizadas o la optimización continua, puedan aprovecharlo.
La ronda de contraste, en la que varias personas puntúan por separado, muestra a menudo en los servicios profesionales un patrón específico: el socio o director puntúa la organización más alto que el asesor que trabaja a diario con los expedientes. Esa diferencia dice algo. Puede significar que las decisiones sobre IA se toman a nivel directivo sin que lleguen a calar en el trabajo diario, o que quienes hacen el trabajo diario llevan tiempo lidiando con un sistema que desde arriba se considera suficiente. Ambas interpretaciones son útiles, y ambas solo se hacen visibles al dejar que distintas personas puntúen por separado, no al pedir una única impresión a quien elabora el informe.
Lo que distingue a este sector, por ejemplo, del comercio minorista o la hostelería es la sensibilidad de los propios datos. Un despacho de abogados o una firma de contabilidad trabaja con información sujeta al deber de confidencialidad, al derecho disciplinario, a normas que no se aplican a un inventario de tienda o a una carta de restaurante. Eso afecta directamente a la dimensión de gestión de datos: no solo si los datos son localizables, sino si esos datos están almacenados y protegidos de una manera que permita el uso de IA sin quebrantar la confidencialidad. Eso exige un ritmo distinto al de sectores donde los datos son menos sensibles, y esa diferencia de ritmo se refleja en las puntuaciones de esta dimensión.
El patrón de gran ambición junto a una base incompleta no es exclusivo de los servicios profesionales. En el sector TIC suele darse el problema inverso — infraestructura sólida sin claridad organizativa —, y en los servicios financieros el retraso suele residir en una normativa que cambia más rápido de lo que los sistemas pueden seguir. La comparación no pretende hacer que un sector parezca mejor o peor que otro, sino mostrar que el orden — primero las dimensiones fundamentales, luego las dependientes — es el mismo en todas partes, aunque su concreción varíe según el sector.
Esta medición no dice nada sobre qué tareas dentro de un despacho se pueden transferir a la IA, ni cuánto tiempo liberaría eso. Esa es otra pregunta, que requiere otra mirada: no hacia la organización como conjunto, sino hacia el trabajo mismo, tarea por tarea. Quien, tras esta medición, quiera saber qué trabajo entra realmente en consideración para la IA, dada la preparación actual, lo encontrará en el escáner de trabajo de FTE TO AI, que calcula por tarea qué parte se puede transferir.
La herramienta que ejecuta la medición de madurez y la ronda de contraste todavía está en construcción. Quien desee utilizarla en cuanto esté disponible puede inscribirse en la lista de espera.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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