Siete formas en las que la IA puede potenciar la innovación empresarial

La IA tiene el potencial de impulsar la innovación hasta un punto nunca visto. Una investigación destaca siete ámbitos en los que las empresas pueden aprovechar mejor su capacidad.

Xavier Ferràs

El concepto de innovación abierta (OI, por sus siglas en inglés), acuñado hace 20 años por el teórico organizacional Henry Chesbrough, trajo consigo unos cambios revolucionarios en las técnicas y prácticas de la gestión de la innovación. El modelo de innovación empresarial, que antes se realizaba de forma secreta y a puerta cerrada, ha dado paso a la existencia de flujos de información externos impulsados por la creación conjunta con los clientes, con una mayor conciencia del valor de la experiencia entre distintos sectores y mediante la integración del uso de tecnologías bajo licencia. 

Simultáneamente, la inteligencia artificial (IA) ha ido evolucionado hacia redes neuronales autoajustables que pueden identificar patrones y predecir comportamientos sin necesidad de que intervenga el ser humano. Las ingentes cantidades de datos externos recopilados de clientes y empresas de la competencia permiten identificar las tendencias y necesidades futuras, lo que ha hecho que la innovación pase de ser un proceso lento y costoso obstaculizado por los límites de la capacidad humana a convertirse en un flujo de información en constante evolución al que es posible acceder usando lenguaje natural mediante interfaces como Alexa. 

Este conocimiento, que es invisible a simple vista, podría transformar la innovación abierta. Para que haya innovación, es necesario conectar la información de nuevas formas y, gracias a la innovación abierta alimentada por IA, los directivos pueden hacerlo de modo constante. Permite ampliar y complementar las prácticas humanas y los procesos de innovación convencionales, generar ideas, lanzar nuevos productos y procesos y, en última instancia, acelerar la innovación.  

Las ingentes cantidades de datos recopilados de clientes y competidores permiten identificar las tendencias y necesidades futuras

Según un informe de la empresa de consultoría estratégica Boston Consulting Group, el 91% de los líderes en innovación ya utilizan la IA para detectar nuevas oportunidades de negocio, y el 92% se apoya en ella para tomar decisiones relacionadas con la innovación. Amazon, Google y Microsoft están desarrollando modelos de negocio para ofrecer IA en remoto como un servicio basado en la nube. 

Pero, ¿y eso qué significa para las empresas en su día a día? ¿Qué pueden hacer las pymes para beneficiarse de las ventajas de la IA y mejorar así su competitividad? 

Sieta formas de impulsar la innovación

Xavier Ferràs, profesor de Esade, junto con Petra Nylund y Alexander Brem, de la Universität Stuttgart, han resumido en The Oxford Handbook of Open Innovation los ámbitos clave en los que las empresas pueden aplicar la IA para mejorar la innovación. 

1. Innovación en los modelos de negocio 

Es posible explotar bases de datos como Crunchbase, que procesan datos en tiempo real de cientos de miles de startups de todo el mundo, para identificar los modelos de negocio relacionados con tecnologías específicas de un sector. El análisis es capaz de revelar qué modelos atraen la mayor inversión o consiguen los índices de crecimiento más altos, y también puede utilizarse para predecir qué modelos de negocio tienen más probabilidades de éxito. 

2. Detección de tecnologías 

Se pueden analizar las bases de datos de investigación científica para identificar áreas de conocimiento emergentes que son objeto de mucha atención. Analizar este tipo de información sirve para predecir los plazos de tiempo necesarios para convertir una idea en una tecnología comercializable, y determinar qué tipos de productos es posible desarrollar alrededor de ella. 

3. Trayectorias tecnológicas 

En el caso de la tecnología que ya está en el mercado, la IA es capaz de valorar hacia dónde dirigen la atención las diferentes industrias, cuáles son las áreas en las que más se invierte y los campos con más probabilidades de consolidarse. 

4. Detección estratégica 

Es posible analizar los acontecimientos pasados y actuales disponibles en bases de datos de noticias y redes digitales con el fin de identificar inversiones, productos y líneas estratégicas de los competidores

5. Predicción de resultados 

Los datos históricos de un sector (como el histórico de ventas, los análisis sociales y políticos y las estadísticas demográficas) pueden utilizarse para optimizar las previsiones de ventas y predecir los resultados empresariales de la competencia

6. Estudios de mercado 

La IA permite analizar datos de millones de publicaciones y comentarios de las redes sociales en Internet y proporcionar un análisis instantáneo de la percepción de una marca, detectar tendencias emergentes, interceptar nuevas ideas de las empresas de la competencia y segmentar grupos de usuarios basándose en la información que estos comparten en tiempo real. 

7. Predicción de acontecimientos 

Gracias al creciente número de bases de datos con información sobre los códigos genéticos humanos y a la disponibilidad de historiales clínicos, es posible predecir con una precisión cada vez mayor acontecimientos relacionados con problemas de salud, como la posibilidad de sufrir infartos o la propensión a padecer una enfermedad. Las empresas que operan en el sector también pueden utilizar dicha información para desarrollar tratamientos preventivos y personalizados. 

Nuevas posibilidades

Conforme la IA pase de usarse para racionalizar las operaciones a hacerlo para impulsar las innovaciones, las empresas de todos los tamaños irán accediendo a unos niveles de conocimiento antes inimaginables. Todas las competencias básicas de las empresas se basarán en la IA: las decisiones relativas a su expansión, productos y patentes, investigación y desarrollo. 

Este fascinante campo continuará suponiendo una revolución para la innovación. No obstante, según la IA va añadiendo cada vez más valor a las empresas, no debe pasarse por alto la importancia de garantizar que también aporte valor a la sociedad.  

La IA ofrece nuevos escenarios de investigación y práctica al ámbito de la innovación abierta (OI), en el que ya estaba casi todo dicho. Introducir la IA en las prácticas de la OI abre un nuevo campo de experimentación obteniendo nuevos flujos de información y conocimiento a partir de metadatos, lo que puede traducirse en nuevas ideas y proyectos que trasciendan el marco tradicional de las operaciones empresariales o de sectores específicos.

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