P&G redujo 6 meses el tiempo de implementación de IA con su 'AI Factory' interna

Procter & Gamble ha logrado reducir en seis meses el tiempo de implementación de IA tras crear su propia "AI Factory", una plataforma interna que acelera el desarrollo y despliegue de algoritmos desde el prototipo hasta la producción a escala.

La multinacional estadounidense, con más de 100 años utilizando datos para entender el comportamiento del consumidor, decidió en 2021 sistematizar su enfoque de implementación de IA empresarial después de observar que los retrasos en el escalado de algoritmos tenían un impacto financiero material. Jeff Goldman, vicepresidente de ciencia de datos empresarial de P&G, lidera un equipo de varios cientos de científicos de datos e ingenieros de IA que despliegan algoritmos a escala en marketing, comercio digital, cadena de suministro y ventas.

Los resultados de la implementación de IA en P&G son contundentes: la aplicación Pampers My Perfect Fit utiliza un cuestionario impulsado por IA que logra 90% de precisión en recomendaciones de pañales para prevenir fugas. En Brasil, un sistema de IA divide y programa pedidos de clientes en cargas del tamaño de camiones, priorizadas por necesidad de anaquel, reduciendo 15% las situaciones de inventario agotado.

Según Seth Cohen, CIO de P&G, citado por Forbes, "la ventaja del enfoque de fábrica de IA es que es una plataforma que permite a las personas acceso instantáneo a los datos dentro del repositorio, pero también acceso instantáneo a los algoritmos de IA y modelos generativos".

Cómo replicar la estrategia de AI Factory en tu empresa

La estrategia de implementación de IA de P&G ofrece lecciones concretas para organizaciones que buscan acelerar su adopción tecnológica:

1. Centraliza la infraestructura, descentraliza la aplicación
P&G mantiene una plataforma central (AI Factory) que incluye fuentes de datos, herramientas de software, métodos y protocolos de seguridad definidos, pero incrusta a la mayoría de científicos de datos directamente en unidades de negocio. Esta estructura evita que cada algoritmo requiera desarrollo y despliegue personalizado.

2. Enfócate primero en casos de uso con ROI medible
La compañía priorizó aplicaciones que generan valor cuantificable: optimización de cadena de suministro, decisiones de medios y mejora de procesos. Como indica Goldman, "un gran porcentaje del valor ha venido y seguirá viniendo de la IA analítica".

3. Construye capacidades progresivas
P&G no saltó directamente a IA generativa. Primero dominó la IA analítica empresarial, luego incorporó herramientas generativas internas (chatPG, imagePG, askPG) y finalmente experimenta con IA agéntica. Según fuentes especializadas, la empresa ahora puede desarrollar nuevas fórmulas de fragancias cinco veces más rápido gracias a su Perfume Development Digital Suite.

4. Invierte en formación masiva
La multinacional colabora con Harvard Business School para entrenar a más de 4,000 ejecutivos en IA y ofrece el programa Friends of Data Science para certificar empleados en IA analítica. Esta inversión en capacitación en IA empresarial garantiza adopción organizacional.

5. Mantén al humano en el circuito
A pesar de los avances en IA agéntica, P&G insiste en mantener supervisión humana en procesos críticos. Goldman enfatiza que "mantener un humano en el circuito para estos y otros procesos sigue siendo crítico".

La experiencia de P&G demuestra que la implementación exitosa de IA empresarial no requiere tecnología revolucionaria, sino un enfoque sistemático que combine infraestructura centralizada, aplicación descentralizada y formación masiva. ¿Tu organización está lista para construir su propia fábrica de IA?