En una reciente conversación con la Chief Information Officer de una importante empresa de salud sobre la IA generativa, exponía una larga lista de cuestiones que le preocupaban: protocolos de riesgo, desarrollo de casos de uso, ciberseguridad, ética y prejuicios, formación y desarrollo… Después de pensarlo unos minutos, le pedimos que diera un paso atrás y que, antes de responder a todas esas preguntas, se hiciera otras más relevantes: “¿Tengo claro lo que quiero conseguir con la IA y por qué? En otras palabras, ¿tengo una estrategia para empezar con la IA generativa?”.
Estamos solo en el principio, porque, admitámoslo, ahí es exactamente dónde nos encontramos con la IA generativa. No fue hasta noviembre de 2022, cuando el lanzamiento a gran escala de ChatGPT cautivó la imaginación del mundo. Desde entonces, las compañías se han esforzado por seguir el ritmo y el potencial que ven en esta nueva aplicación tecnológica de uso general. Algunas empresas lo están haciendo mejor que otras, y es un buen momento para hacer balance de las compañías que ya están aprovechando la IA generativa para captar valor y avanzar. Esta avanzadilla de empresas, pertenecientes a todos los sectores, se enfrentan a una serie de desafíos que explicamos a continuación:
- Saber gestionar la tensión entre la necesidad de ser prudentes y mitigar los riesgos y la importancia de actuar con rapidez para aprovechar las nuevas oportunidades que se abren.
- Alinear la nueva estrategia de IA generativa con las estrategias digitales y de IA existentes, para que sean estas últimas las que guíen su rumbo en lugar de empezar desde cero.
- Pensar a lo grande y fomentar la experimentación a lo largo y ancho de la empresa, y centrarse en identificar casos de uso que se puedan escalar.
- En lugar de simplemente buscar formas de mejorar la productividad, están analizando estratégicamente sus opciones para aprovechar los incrementos en la productividad.
- Están estudiando el impacto en sus profesionales, en las funciones y en el desarrollo de habilidades, determinando la mejor manera de preparar a los empleados para que aprovechen las nuevas herramientas disponibles y de incluirlos en el viaje hacia la IA generativa de la compañía.
- Se han dado cuenta de que con una tecnología con tal capacidad de disrupción, asociarse y colaborar con sus ecosistemas puede ser una vía verdaderamente transformadora para replantearse radicalmente sus cadenas de valor y su modelos de negocio.
Las empresas más avanzadas en el desarrollo de IA generativa lo hacen teniendo en cuenta seis aspectos clave
En muchos casos, estos desafíos surgen sobre la marcha y no están planificados, lo que está en consonancia con esta fase del ciclo de desarrollo de la IA generativa. Los directivos y las empresas están aprendiendo sobre la marcha.
Prioridad 1: Gestionar el tira y afloja entre riesgos y beneficios de la IA
Existe un fascinante paralelismo entre el entusiasmo y la ansiedad que genera la IA en el mundo empresarial. Al tiempo que el incremento de la capitalización bursátil de las compañías líderes en IA generativa muestra la oportunidad que, desde el punto de vista financiero supone para los inversores y para los mercados. Algunos expertos han hecho saber su angustia acerca de las posibles consecuencias no deseadas que podrían surgir a medida que aumente el alcance de la IA. Del mismo modo, en muchas empresas que conocemos, existe un tira y afloja entre los directivos, que tratan de aprovechar rápidamente el potencial de la IA generativa para obtener ventajas competitivas, y los responsables técnicos, jurídicos y de otro tipo, que se esfuerzan por mitigar los posibles riesgos. Aunque esta tensión, cuando se gestiona eficazmente, puede ser sana, también hemos visto lo contrario: desacuerdos que, en algunos casos, conducen a la parálisis y, en otros, al descuido, con grandes costes potenciales.
Prioridad 2: Alinear la estrategia de IA generativa con la estrategia digital (y viceversa)
La rápida mejora y la creciente accesibilidad a las capacidades de la IA generativa tienen implicaciones significativas en los esfuerzos de digitalización. Al fin y al cabo, el principal resultado de la IA generativa es digital: datos, activos y conocimientos analíticos digitales, cuyo impacto es mayor cuando se aplica y se utiliza en combinación con herramientas, tareas, entornos, flujos de trabajo y conjuntos de datos digitales existentes. Si se alinea la estrategia de IA generativa con el enfoque digital, los beneficios pueden ser enormes.
Prioridad 3: Probar teniendo en cuenta la escalabilidad
Los miembros de la C-Suite de una compañía del sector financiero ampliaron la primera fase de prueba de una iniciativa de IA Generativa del departamento de RR.HH. al resto de la organización. Este escalado es fundamental para las compañías que quieran sacarle todo el partido a la IA generativa, y supone un reto por al menos dos razones. En primer lugar, porque la gran variedad de posibles aplicaciones de la IA generativa con frecuencia da lugar a una amplia gama de iniciativas piloto, que son importantes para reconocer su valor potencial, pero que pueden conducir a un fenómeno de “el todo es menos que la suma de las partes”. En segundo lugar, el compromiso de la alta dirección es fundamental para una verdadera escalabilidad de los proyectos, porque con frecuencia requiere perspectivas estratégicas y organizativas transversales.
Prioridad 4: Desarrollar un plan de productividad
La capacidad de la IA generativa para encontrar información relevante, realizar patrones de trabajo repetitivos e integrarse con los flujos de trabajo digitales ya existentes permite que el aumento de la eficiencia y la productividad sea casi instantáneo, tanto en los distintos departamentos funcionales como en el conjunto de la organización.
La IA generativa ha impulsado la concienciación y el interés de muchos directivos por los aumentos de productividad, con los que las empresas pueden hacer tres cosas:
- Aumentar la calidad, el volumen o la velocidad de producción de bienes y servicios, generando una mayor producción, en sentido amplio, a partir del mismo nivel de input.
- Mantener constante la producción y reducir la mano de obra para reducir costes.
- Combinar ambas opciones.
Prioridad 5: las personas, en el centro de la estrategia de IA generativa
Independientemente de la vía de productividad que se decida, es clave tener en consideración su impacto en la plantilla y abordarlo desde el principio para garantizar el éxito de las iniciativas. Nuestra 26ª Encuesta Anual Global de CEOs reveló que el 69% de los líderes planeaba invertir en tecnologías como la IA este año. Sin embargo, nuestra encuesta, ‘Global Workforce Hopes and Fears Survey 2023’, realizada a casi 54.000 trabajadores de 46 países y territorios, pone de manifiesto que muchos empleados no están seguros o no son conscientes del impacto potencial de estas tecnologías. Por ejemplo, pocos trabajadores (menos del 30%) creen que la IA creará nuevas oportunidades de empleo o de desarrollo de habilidades para ellos. Esta brecha, así como numerosos estudios que han demostrado que los trabajadores adoptan más fácilmente lo que crean conjuntamente, pone de relieve la necesidad de situar a las personas en el centro de una estrategia de IA generativa.
Prioridad 6: Colaborar con el ecosistema para obtener mayores beneficios
Un análisis reciente de PwC ha revelado que las empresas con una estrategia de ecosistema clara tienen muchas más probabilidades de superar a las que no la tienen. Es importante que, cuando experimentes con la IA, mires más allá de las cuatro paredes de la compañía: ¿Sabes cómo piensan aprovechar esta tecnología tus proveedores, prestadores de servicios, clientes y otros socios para mejorar tu propuesta de servicios? ¿Qué implicaciones tiene para tu estrategia inicial el uso que ellos hagan de la IA? ¿Impondrá nuevas condiciones y exigencias? ¿Podría una colaboración más estrecha en materia de IA generar nuevas oportunidades para desarrollar propuestas más sólidas?
Los casos de uso han surgido varias veces al describir estas prioridades. Esto tiene sentido, porque la IA generativa es una tecnología de uso general, adecuada para una enorme variedad de actividades empresariales; no es de extrañar que las empresas que lideran su desarrollo hagan hincapié en la búsqueda de aplicaciones inteligentes y específicas. Pero también en este caso es importante subrayar que aún es demasiado pronto. Para entender hasta qué punto, pensemos en otra tecnología de uso general: la electricidad. Comenzando por la iluminación en la década de 1870, la electricidad empezó a impregnar toda una serie de entornos y aplicaciones industriales, trayendo consigo una serie de mejoras en la productividad en las décadas siguientes. La electricidad fue la fuerza detrás de una característica clave de la cadena de montaje automatizada de Henry Ford: el sistema de transportadores aéreos monorraíl que permitía mover piezas y materiales sin problemas por toda la planta.
Pero nadie habla de la “estrategia eléctrica” de Ford. Más bien, la atención se centra en la cadena de suministro. Sospechamos que lo mismo ocurrirá con la IA generativa, que dará lugar a innovaciones empresariales revolucionarias que hoy escapan a nuestra imaginación. Esto hace que las estrategias y prioridades de los primeros días de la IA, como las que hemos descrito, sean aún más importantes. No sólo producirán beneficios empresariales a corto plazo, sino que también fortalecerán y generarán una valiosa experiencia que preparará a las empresas de hoy a conseguir avances mucho mayores en la innovación de productos, procesos y servicios.
