Olvídese de sus rivales: el verdadero peligro se esconde en su negocio Mas Cipolleti

Mientras que la mayoría de la gente cree previsión de mercado Se trata de predecir el futuro, mi experiencia me ha enseñado que tiene sus raíces en algo mucho más fundamental: la capacidad de ver los defectos arquitectónicos ocultos en el presente mucho antes de que se conviertan en una crisis total. A medida que las empresas apuestan su futuro por la inteligencia artificial y la automatización, son estos defectos invisibles los que ahora representan la mayor amenaza para su éxito.

Esta lección me quedó clara hace unos seis años. En ese momento, mi consultoría estaba implementando la automatización de procesos robóticos (RPA), herramientas de software diseñadas para automatizar el trabajo digital repetitivo, cuando comencé a ver cómo se desarrollaba una inquietante paradoja. Incluso cuando mis clientes automatizaban más procesos que nunca, sus gastos operativos aumentaban de alguna manera, lo que los obligaba a dedicar más tiempo y recursos a administrar los mismos robots que debían ahorrarles dinero. Este estado constante de mantenimiento reactivo reveló una verdad que iba mucho más allá de un problema menor de crecimiento, y sirvió como la primera señal clara de que la industria se estaba construyendo sobre una base de fragmentaciónlo que provocó que la promesa de una automatización escalada colapsara silenciosamente por su propio peso.

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El atractivo de la acumulación

La sabiduría convencional que impulsa esta paradoja es el atractivo de acumulación – una mentalidad en la que la respuesta predeterminada a cualquier problema nuevo es simplemente agregar otra herramienta. Sin embargo, vi de primera mano cómo este enfoque confunde el conjunto de tecnologías con un progreso estratégico genuino, creando un nuevo e insidioso tipo de fragilidad en las operaciones de mis clientes que socavó la misma automatización de resiliencia prometida.

Esta fragilidad me obligó a buscar más profundamente la causa fundamental. Pronto me di cuenta de que la verdadera barrera para el escalamiento no era la capacidad de una sola herramienta, sino el simple hecho de que los procesos de negocios no viven en silos. Un proceso de negocios del mundo real, por ejemplo, a menudo necesita cruzar desde un RPA bot a una IA especializada y luego a un experto humano para una decisión final. Pero el enfoque centrado en las herramientas creó una colección de piezas de alto rendimiento pero fundamentalmente desconectadas, lo que dejó a la empresa tener que unirlas con soluciones manuales frágiles. El resultado fue un sistema mantenido unido por el equivalente digital de la cinta adhesiva: el mismo tipo de solución de mosaico que ahora veo que mantiene unidas muchas iniciativas prometedoras de IA, y que está destinada a fracasar.

Convicción en silencio

La gente suele preguntar si sigo un marco específico para ver hacia dónde se dirige un mercado, pero la verdad es que mi enfoque siempre ha sido de inmersión: un proceso de profundizar en un problema tan profundamente que la solución se vuelve imposible de ignorar. Durante años, estuve rodeado por el desorden operativo de automatización aislada del mercado, viendo las acusaciones cuando un proceso se rompía y la frustración de los líderes a quienes se les prometió una transformación pero, en cambio, se les entregó más complejidad.

Esa inmersión reveló que la solución a un problema cuyas consecuencias solo aumentarían con el tiempo era una capa neutral e independiente que sirviera como cerebro unificador para toda la pila de automatización. Esta capa necesitaría orquestar flujos de trabajo a través de cualquier tecnología, de cualquier proveedor, y durante un tiempo, aferrarse a esa convicción era un lugar solitario. A veces, era como intentar vender un paraguas en un día soleado, hasta que llegó la tormenta. Los analistas de la industria no hablaban de ello y algunos inversores me dijeron que el mercado para algo así era de diez clientes, como máximo. Pero lo que había visto en primera línea me dijo que el problema era universal, incluso si la mayoría de las empresas aún no podían articularlo. Esa idea finalmente se convirtió en el modelo arquitectónico de C TWO, la empresa que construí para resolver el problema que nadie más parecía dispuesto a abordar.

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Construir para el mañana y sobrevivir al hoy

Sin embargo, formar una empresa en torno a ese modelo arquitectónico marcó el comienzo de un desafío completamente nuevo y mucho más pragmático. Después de todo, tener una visión para un mercado que aún no existe es una cosa, pero sobrevivir el tiempo suficiente para que se materialice es otra completamente distinta. Esa realidad me obligó a equilibrar la visión a largo plazo con la necesidad inmediata de ofrecer valor, una comprensión que basó toda mi estrategia en la filosofía central de mantener la creencia en el juego largo entregando pruebas innegables en el juego corto.

Afortunadamente, esa prueba surgió al resolver el doloroso y inmediato problema de administrar robots RPA aislados. Si bien abordar sus desafíos operativos no fue mi objetivo final, proporcionó el valor tangible que necesitaba para financiar una visión más amplia. Más importante aún, me proporcionó un entorno del mundo real donde pude construir y probar el motor de orquestación que sabía que el mercado eventualmente necesitaría cuando llegara la próxima ola de tecnologías de IA.

Este viaje requirió un enfoque disciplinado en la base, lo que significó invertir mucho en la estabilidad y seguridad del motor central, incluso cuando parecía que estaba escondiendo las partes más visionarias de la historia bajo el capó. La importancia de esa resiliencia quedó clara cuando perdí a un importante cliente emblemático desde el principio, un revés doloroso del que aprendí una lección vital: un fracaso en la ejecución no significa que tu visión sea errónea, solo significa que tienes más que aprender.

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El llamado a ver los defectos.

Hoy, el defecto arquitectónico que vi hace seis años ya no es un problema de nicho; se ha convertido en el estado predeterminado de la tecnología empresarial. La explosión de IA especializadas y sistemas agentes ha hecho que el caos de las herramientas desconectadas sea una realidad innegable, y la simple conciencia del problema no es una estrategia. Requiere un cambio de perspectiva, uno que aprendí a través de mi propio viaje para encontrar un solo defecto antes de que se convirtiera en una crisis.

El desafío para cada líder hoy es encontrar a los que se esconden en sus propias organizaciones antes de que la inmensa escala y velocidad de la IA lo haga por ellos. La pregunta ya no es si adoptará la automatización de próxima generación, sino sobre qué base la construirá. ¿Será en una arquitectura de partes desconectadas, unidas por la esperanza y la cinta adhesiva digital? ¿O será en un núcleo resiliente y orquestado diseñado para la complejidad de la empresa moderna?

Para los líderes que construyen las organizaciones del mañana, el imperativo es claro: el enfoque debe pasar de acumular más herramientas a construir la arquitectura que las unifique. Ésa es la previsión que realmente importa ahora.

Mientras que la mayoría de la gente cree previsión de mercado Se trata de predecir el futuro, mi experiencia me ha enseñado que tiene sus raíces en algo mucho más fundamental: la capacidad de ver los defectos arquitectónicos ocultos en el presente mucho antes de que se conviertan en una crisis total. A medida que las empresas apuestan su futuro por la inteligencia artificial y la automatización, son estos defectos invisibles los que ahora representan la mayor amenaza para su éxito.

Esta lección me quedó clara hace unos seis años. En ese momento, mi consultoría estaba implementando la automatización de procesos robóticos (RPA), herramientas de software diseñadas para automatizar el trabajo digital repetitivo, cuando comencé a ver cómo se desarrollaba una inquietante paradoja. Incluso cuando mis clientes automatizaban más procesos que nunca, sus gastos operativos aumentaban de alguna manera, lo que los obligaba a dedicar más tiempo y recursos a administrar los mismos robots que debían ahorrarles dinero. Este estado constante de mantenimiento reactivo reveló una verdad que iba mucho más allá de un problema menor de crecimiento, y sirvió como la primera señal clara de que la industria se estaba construyendo sobre una base de fragmentaciónlo que provocó que la promesa de una automatización escalada colapsara silenciosamente por su propio peso.