Por qué las organizaciones no deberían apresurarse con la IA

El potencial innovador de la IA es enorme, pero el sector aún transita una fase inestable. Estas recomendaciones ayudarán a las organizaciones que quieran empezar a aprovecharla desde ahora mismo.

Equipo Do Better

Los matices que separan la ‘innovación’ de la mera ‘mejora’ no siempre son evidentes. Sin embargo, en un entorno empresarial acelerado y sujeto a desarrollos tecnológicos constantes, confundirlas puede marcar la diferencia entre liderar nuevos mercados o quedarse fuera de juego. “La innovación consiste en intentar conquistar nuevas posiciones, mientras que la mejora es una obligación competitiva”, resume el Decano Asociado del Executive MBA de Esade, Xavier Ferràs.  

La IA es una innovación de enorme potencial que ha despertado una ansiedad particular entre organizaciones que temen quedar rezagadas. Pero la recomendación del profesor es ser prudente en su implementación. Durante el evento de Innovation Roundtable que Esade acogió durante el 17 y 18 de septiembre, Ferràs presentó su reciente modelo de innovación estratégica y las lecciones extraíbles para la actual fase de hype en torno a la IA. Su recomendación es no saltar apresuradamente a los espacios abiertos por esta tecnología. En cambio, es momento de comprender sus tiempos de maduración y prepararse para un despliegue ordenado

Un marco para entender la innovación

El modelo de innovación tradicional gira en torno a los denominados ‘océanos’ rojos y azules. El océano rojo es un mercado saturado de competidores que ofrecen un producto muy similar. Apenas hay barreras de entrada y, para ganar cuota de mercado, la principal vía es reducir precios. Se trata de una zona de bajo riesgo, pero también de bajo retorno. “El reto aquí es aplicar la mejora continua hasta llegar a hacer las cosas en la frontera de la perfección”, afirma Ferràs.  

En el océano azul, el riesgo es alto, pero la recompensa es un retorno mucho mayor. En estos mercados, el énfasis sobre los precios se traslada al valor aportado. En lugar de buscar cómo avanzar posiciones en sectores ya asentados, la innovación azul ‘crea’ nuevos mercados que escalan rápidamente, generando unas barreras de entrada enormes debido a los monopolios de conocimiento que gozan quienes consiguen conquistar este espacio.  

Un marco para la innovación.

A estos dos océanos clásicos, el modelo de Ferràs —explicado en detalle en Do Better— añade otras dos áreas. Una es la innovación dorada, donde ideas simples y de bajo riesgo, pero con un componente muy disruptivo, consiguen escalar muy rápido y generar una gran ventaja competitiva para el primero en llegar.  

En el otro extremo encontramos la innovación blanca. A priori puede parecer contraintuitivo invertir en un área de alto riesgo y bajo retorno, pero se trata de un área clave. Por lo general, no ha sido un espacio que haya financiado el mercado, sino el contribuyente: se trata del mundo de la ciencia, tradicionalmente impulsada por los Estados. “Es el tipo de innovación que empuja las fronteras del conocimiento humano”, indica Ferràs. A ello se suma que, a largo plazo, este tipo de innovaciones posibilitan la creación de productos de alto valor

Escoger el talento adecuado para liderar la innovación es más importante que la cantidad de recursos dedicados

De acuerdo con Ferràs, las organizaciones comprometidas con la innovación deben cuidar y explorar cada uno de estos espacios. “No es una cuestión de dedicar más recursos, sino de escoger el talento adecuado para ello”, advierte. “Se trata de construir equipos preparados para entender las oportunidades que se les presentan e identificar las ventajas a su alcance”. 

La historia de Apple ofrece un magnífico ejemplo de esta perspectiva multifocal. Fueron pioneros en el campo de los ordenadores personales, pero con la entrada de IBM y otros competidores, el sector se convirtió en un océano rojo. Allí mantuvieron su posición gracias a la mejora continua, pero también se lanzaron a conquistar un océano azul con el lanzamiento de sus iPods i iPhones, mientras que con iTunes y la Apple Store abrieron camino en el provechoso campo de la innovación dorada. Paralelamente, no han dejado de atender el área de la innovación blanca con el afán de sentar las bases del ecosistema tecnológico del futuro. 

¿Qué hace especial a la IA?

A mediados de los 60, el filósofo húngaro Michael Polanyi acuñó la expresión: “Sabemos mucho más de lo que podemos explicar”. Durante mucho tiempo, está aparente paradoja sobre los límites cognitivos ha supuesto una gran limitación en nuestra habilidad para desarrollar máquinas ‘inteligentes’. Hemos podido programarlas codificando en ellas nuestro conocimiento racional, pero ¿cómo dotarlas de ese ‘conocimiento tácito’ o ‘experiencial’ que no podemos expresar con palabras o fórmulas matemáticas? ¿Cómo explicar a una máquina lo que es una silla o el color azul, por ejemplo? 

Con los modelos de IA actuales, hemos conseguido superar esa limitación cognitiva advertida por Polanyi. Ya no nos limitamos a programar en la máquina nuestro conocimiento racional, sino que la entrenamos para que ella misma aprenda partiendo de nuestro conocimiento experiencial. Y podemos hacerlo porque en este punto de la historia disponemos de más datos que nunca, tenemos supercomputadoras por primera vez y disponemos de acceso a información en la nube desde cualquier punto del mundo. El resultado ha sido la irrupción de una tecnología con capacidades de reconocimiento y predicción que superan con creces los límites humanos.  

El potencial innovador de la IA también emana de su capacidad para la creatividad

Otra particularidad de la IA es que es el resultado de la innovación, pero a su vez tiene el potencial para continuar impulsándola. De acuerdo con Ferràs, este potencial no solo emana de su utilidad para tareas analíticas, sino también de su capacidad para las propuestas más creativas. Una anécdota protagonizada por Lee Sedol —el imbatible campeón mundial de Go, un popular juego de mesa asiático mucho más complejo que el ajedrez— y el programa AlphaGo da prueba de ello. En una de las 14 de 15 partidas que la IA ganó, realizó una jugada tan inusual e imprevista que todos los humanos en la sala la interpretaron como un error. Solo al acabar la partida fueron conscientes de que esa espontánea muestra de creatividad fue la que decidió el resultado en favor de la máquina. 

Paciencia y planificación

No es de extrañar que las innovaciones en IA de los últimos años —que han abierto todo un océano azul para sus desarrolladores— atraigan a todo tipo de organizaciones que no quieren perder el tren. Sin embargo, Ferràs advierte de que “todavía no es un mercado estable, estamos en una fase fluida y no sabemos cuándo acabará”. Las recientes turbulencias que han azotado al sector, con Nvidia sufriendo pérdidas en bolsa de hasta el 30% en un mes, dan buena muestra de ello. De acuerdo con el profesor, el equilibro empezará a llegar cuando se asiente un diseño dominante en el sector

Por ahora, el modelo parece ser el de grandes corporaciones que exploran las oportunidades de la IA a través de proveedores digitales. “Las compañías disponen de gran cantidad de datos, mientras que estos proveedores pueden ayudarlas a procesarlos y utilizarlos de forma óptima”, indica Ferràs. “Veremos corporaciones utilizando inteligencia externa para procesar información interna”.  

Considerando todo ello, el profesor Ferràs ofrece una serie de recomendaciones para aquellas organizaciones que quieran empezar a aprovechar desde ya el potencial transformador de la IA

  • Empezar poco a poco. En lugar de dejarse llevar por el hype del momento e intentar una implementación apresurada, es mejor empezar mediante fuentes externas, explorando y conociendo el ecosistema actual y designando equipos internos que se encarguen de las primeras incursiones. 
  • Explorar todas las áreas estratégicas. Hay que prestar atención al negocio principal sin desmerecer otras oportunidades escalables, potenciales alianzas y proyectos estratégicos. 
  • Seleccionar a los equipos adecuados. No se trata de dedicar un gran aluvión de recursos, sino de identificar y escoger el talento adecuado. Designar equipos ágiles y con el conocimiento necesario y darles tiempo para explorar.  
  • Asegurarse de tener buenos proveedores de IA. Y empezar a establecer alianzas estratégicas pensando en el largo plazo. 
  • La auténtica ventaja competitiva reside en tus datos. La IA es un producto útil, pero lo que marcará la diferencia es tener una excelente estrategia de datos a nivel interno. 
  • No apresurarse. Hay que resistir el hype en lugar de intentar una implementación apresurada. De acuerdo con Ferràs, seguiremos en una fase muy inestable durante un tiempo. Todavía tienen que pasar muchas cosas en el sector de la IA. 
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