La IA no le dará una nueva ventaja sostenible

La historia ha demostrado que la innovación tecnológica puede cambiar profundamente la forma de hacer negocios. La máquina de vapor del siglo XVIII, el motor eléctrico del siglo XIX, el ordenador personal de la década de 1970, transformaron muchos sectores de la economía y, en el proceso, generaron un enorme valor. Pero relativamente pocas de estas y otras tecnologías se convirtieron en fuentes directas de ventajas competitivas sostenidas para las empresas que las desplegaron, precisamente porque sus efectos fueron tan profundos y generalizados que prácticamente todas las empresas se vieron obligadas a adoptarlos. Además, en muchos casos eliminaron las ventajas de las que habían disfrutado las empresas tradicionales, lo que permitió a nuevos competidores entrar en mercados que antes eran estables.

La última tecnología con el potencial de alterar radicalmente la forma de hacer negocios es, por supuesto, la inteligencia artificial generativa. La IA de generación identifica los patrones en los datos para crear nuevo contenido, incluidos texto, imágenes y sonido, que imita de cerca las creaciones humanas. Y dado que los resultados que crea se incorporan a los conjuntos de datos que analiza, puede aprender con el tiempo a crear contenido que sea más innovador, valioso y más parecido a los humanos. Comprender las implicaciones estratégicas de esta tecnología debe abarcar no solo lo que la generación de IA puede hacer ahora, sino también lo que podría hacer en el futuro, porque cada vez es más «inteligente».

No cabe duda de que la generación de IA creará mucho valor. Las empresas han utilizado esta tecnología para identificar oportunidades de productos y modelos de negocio completamente nuevos; para automatizar las decisiones rutinarias, lo que permite a las personas centrarse en decisiones más importantes que implican concesiones éticas, empatía o imaginación; para ofrecer servicios profesionales personalizados, incluidos los servicios legales, que antes solo estaban disponibles para los ricos; y para desarrollar y comunicar recomendaciones de productos y de otro tipo a los clientes de manera más rápida, barata e informativa de lo que era posible con los procesos impulsados por el hombre.

Los pioneros inteligentes en los sectores que adoptaron la IA de generación no cabe duda de que han capturado parte de este valor a corto plazo. Pero relativamente pronto, todas las empresas que sobrevivan en esos sectores habrán aplicado la IA de generación y no será una fuente de ventaja competitiva para ninguna de ellas, incluso cuando su impacto en los negocios y las prácticas empresariales probablemente sea profundo. De hecho, será más probable que eliminar una ventaja competitiva que conferir una. Pero he aquí un resquicio de esperanza: si ya tiene una ventaja competitiva que los rivales no pueden replicar mediante la IA, la tecnología puede servir para amplificar el valor que obtiene de esa ventaja.

Empecemos por analizar cómo la IA de generación está generando valor para los clientes y, al mismo tiempo, igualando las condiciones para las empresas que compiten por atenderlos.

La creación de valor no es la captura de valor

La IA de generación no cabe duda de que hace que las empresas sean más eficientes. En una conferencia de directores de información de 2024, ejecutivos de docenas de empresas hablaron sobre las formas en que la tecnología reducía los costes de sus organizaciones. El CIO de Ally Financial describió cómo la IA de generación había reducido el coste de resumir las interacciones entre su personal de servicio y sus clientes; el CIO de Cisco relató que la IA de generación I generaba código de ordenador de formas cada vez más eficientes; y el CIO de Dow describió cómo su empresa lo utilizaba para reducir los costes de manipulación de los materiales y evaluar si un nuevo producto era patentable. En febrero de 2024, Klarna, una empresa de servicios financieros, informó que dos tercios de sus chats de servicio de atención al cliente habían sido gestionados por un asistente impulsado por la IA durante el primer mes del programa, con importantes reducciones de costes y aumentos de velocidad y sin disminución de la satisfacción del cliente.

El problema es que la IA de generación puede ofrecer ahorros similares a los de cualquier empresa que la implemente. El valor se crea pero no se captura, al menos no por mucho tiempo.

Ramin Barzegar utiliza el collage de Photoshop para explorar la forma y la función de la arquitectura.

La tecnología también se puede utilizar para impulsar la innovación. De hecho, los estudios empíricos han demostrado que la IA de generación puede ser más experta que los profesionales con experiencia a la hora de concebir nuevos productos y otras ideas de negocios valiosas. Se deduce que introducir esos productos e ideas podría ser una fuente de ventaja competitiva sostenida. Pero repito, cuando la mayoría de los rivales también tienen acceso a la IA de la generación, pueden generar los mismos (o similares) resultados innovadores.

Pruebe este sencillo experimento: pida a los miembros de su equipo directivo que utilicen un programa de IA de generación para crear una lista de nuevos tipos de cepillos de dientes. Los resultados pueden incluir cepillos de dientes biodegradables, cepillos de dientes eléctricos con desinfectantes ultravioleta, cepillos de dientes de silicona para personas con dientes y encías sensibles, etc. Todas estas son ideas potencialmente valiosas. Pero cualquier otra empresa que haga el experimento tendrá más o menos la misma lista. ¿Por qué? Porque las listas se generarán con algoritmos similares que identifican patrones en bases de datos similares.

No queremos sugerir que las empresas no deban utilizar la IA de generación para identificar las innovaciones prometedoras. Todo lo contrario. Pero sus capacidades de aprendizaje ponen patas arriba la idea misma de aprovechar la tecnología. Como la IA de generación utiliza datos que se actualizan constantemente, sus aplicaciones «pioneras» de la tecnología se absorben en los datos que se analizan cuando sus competidores aplican la IA de generación como «aplicaciones tardías». Se benefician no solo de sus propios esfuerzos por avanzar, sino también de sus esfuerzos anteriores por hacerlo.

Como la IA de generación utiliza datos que se actualizan constantemente, sus competidores se benefician no solo de sus propios esfuerzos por avanzar, sino también de sus esfuerzos anteriores por hacerlo.

Supongamos que es el primero de su sector en preguntar a la generación de IA: «¿Cuál debería ser nuestra estrategia?» El programa generará una serie de posibilidades interesantes. Puede decidir implementar algunas de ellas e ignorar otras. Pero en cualquier caso, sus acciones generarán información sobre sus elecciones estratégicas que se incorporará al conjunto de datos que analizarán las aplicaciones posteriores de la IA de generación, ya sea porque anuncie públicamente sus elecciones o porque la generación de IA podrá deducir lo que eran de las acciones que tome. Así que si uno de sus competidores hace posteriormente la misma pregunta a la IA, se beneficiará del análisis tanto de un gran conjunto de datos genéricos como de sus decisiones estratégicas específicas, junto con sus implicaciones para el rendimiento de su empresa.

Por lo tanto, la IA de generación debería ser una parte integral de sus procesos de toma de decisiones actuales para que pueda obtener cualquier ventaja temporal que se pueda crear a partir de las primeras aplicaciones de la tecnología y, al mismo tiempo, beneficiarse de su capacidad de aprendizaje. Sin embargo, no es probable que sus ventajas de ser el primero en moverse duren mucho, ya que todos sus competidores pueden utilizar la IA de generación de la misma manera.

¿Podría crear un programa mejor?

Probablemente sea cierto que una organización podría beneficiarse del desarrollo y la aplicación de una versión personalizada de la tecnología que se haya optimizado para su industria o sector. Eso podría ser útil, por ejemplo, cuando el reconocimiento de patrones en un sector en particular tiene algunos atributos únicos o requiere datos inusuales que no funcionan bien con la IA de la generación de uso general.

Pero sería sorprendente que un usuario tuviera los recursos y las capacidades necesarios para desarrollar una plataforma de IA de generación de IA «mejor» de uso general que pudiera competir con OpenAI, Midjourney y proveedores similares. Al fin y al cabo, esas empresas tienen años de experiencia en el desarrollo, la ampliación y la optimización de sus sistemas de uso general. A los usuarios de la generación de IA de uso general casi siempre sería mejor subcontratar a uno de ellos, del mismo modo que casi siempre es mejor subcontratar el desarrollo del software de procesamiento de textos de uso general a Microsoft u otra empresa especializada en esta tecnología. Además, los algoritmos de IA de generación suelen ser de código abierto, lo que facilita la rápida difusión del conocimiento y la competencia.

Incluso si una empresa pudiera diseñar una generación de IA para usos especiales, sus competidores llegarían sin duda a la conclusión de que ellos también deberían tener un sistema de este tipo y desarrollarían el suyo propio, cooperarían con la competencia para crear uno, modificarían la IA de generación de uso general para optimizarlo en su sector o pagarían a desarrolladores externos para que crearan una versión personalizada. Así que la empresa innovadora podría sacar provecho de su IA de generación para fines especiales, pero sería temporal.

Aplicar la IA de generación a datos patentados

Muchos usuarios señalan su capacidad para aplicar la IA de generación a conjuntos de datos patentados como una posible fuente de ventaja competitiva sostenida. Si se aplican algoritmos similares a diferentes conjuntos de datos, pueden generar resultados diferentes y dar una ventaja a algunas empresas. Y dado que los conjuntos de datos patentados se han creado a menudo a lo largo de los años, las empresas que carecen de ellos pueden encontrar que duplicarlos es caro. Así que, en teoría, cualquier ventaja competitiva que se cree al aplicar la IA de generación a un conjunto de datos patentado podría ser sostenible.

Sin embargo, en la práctica, pueden surgir varios problemas. Para empezar, sus competidores tendrían que carecer actual o prospectivamente de datos equivalentes a los suyos desde el punto de vista funcional que pudieran analizar con la IA de la generación. Por ejemplo, puede que lleve años recopilando datos sobre sus empleados, proveedores y clientes, información que puede ser exclusiva de su empresa. Pero puede que sus competidores hayan estado haciendo lo mismo. Aunque los dos conjuntos de datos serían diferentes, los patrones capturados en ellos podrían ser muy similares, por lo que lo más probable es que el análisis de la IA de generación genere resultados similares para ambos, eliminando así cualquier fuente de ventaja competitiva.

Ramin Barzegar

Si bien es cierto que los grandes conjuntos de datos pueden ser mejores que los más pequeños a la hora de entrenar a la IA de la generación, tener uno más grande no es necesariamente una fuente de ventaja. Su conjunto de datos puede tener mil millones de puntos de datos, mientras que el de su principal competidor solo tiene 50 millones. Pero si los patrones identificados por los algoritmos de IA de la generación son evidentes en una muestra de 50 millones, la información adicional de su conjunto de datos no tendrá mucho impacto en los resultados.

E incluso si sus datos son privados y sus competidores no tienen equivalentes funcionales, confiar en los datos como fuente de una ventaja competitiva sostenida crea otro problema. A medida que la IA de generación se haga más sofisticada e incorpore conjuntos de datos más grandes y diversos en sus análisis, es posible que pueda identificar el tipo de datos que debe tener una empresa para tomar el tipo de decisiones que toma. Puede que incluso simplemente imite su estrategia tras observar los resultados favorables. Sus competidores podrían copiar sus éxitos sin acceso a los datos principales en los que se basó su estrategia.

Por último, los conjuntos de datos patentados son muy difíciles de proteger. Incluso aquellos que supuestamente son muy seguros son violados de forma rutinaria. Podría estar a un empleado descontento de que se comparta el suyo con el mundo entero. Y a menudo no es un empleado descontento el que es la fuente de una infracción, sino uno bien intencionado el que comete un error de seguridad.

El lado positivo: aproveche sus ventajas actuales

A pesar de que es probable que la IA de generación «lo cambie todo», es poco probable que, ya sea por sí sola o mediante datos que no son únicos desde el punto de vista funcional y que puedan inferirse, sea una fuente de ventaja competitiva sostenida para una empresa que la implemente. Pero, ¿y si su organización tiene capacidades valiosas y recursos únicos que no se pueden replicar? En ese caso, aplicar la IA de generación para mejorar la forma en que aprovecha esos activos puede generar ideas de negocio que no surgirían cuando la IA de generación se aplicara a recursos y capacidades más genéricos. Si sus activos son escasos y difíciles de imitar para otros, los conocimientos de la IA de la generación pueden ser una fuente de ventaja competitiva sostenida para usted, suponiendo que sea lo suficientemente ágil como para actuar en consecuencia (una capacidad poco común en sí misma).

Piense en Amazon. Su éxito depende de aprovechar una variedad de recursos y capacidades inusuales: relaciones con millones de proveedores, software que vincula a esos proveedores con los clientes, varios sistemas de información que se interconectan y funcionan de manera integral, operaciones complejas de almacenamiento y entrega y mecanismos de gestión de las devoluciones, todo lo cual funciona en un contexto cultural que premia la eficiencia y la iniciativa. La generación de IA sin duda podría mejorar muchos aspectos del modelo de negocio de Amazon de manera que redujera sus costes o aumentara sus ingresos. De hecho, los informes sugieren que la empresa está aplicando ahora de forma agresiva la IA de la generación para mejorar su ya impresionante juego.

Pero esos beneficios específicos solo podrían acumularse en empresas con recursos y capacidades similares a los de Amazon. Walmart y Carrefour pueden estar cerca, pero existen pocos más. Y sería muy difícil para los competidores que buscan aprovechar la IA de la generación de esta manera crear activos equivalentes. Por lo tanto, las aplicaciones de IA de generación en Amazon —o en otras empresas con recursos y capacidades únicos y costosos de imitar— pueden generar información que es útil principalmente a nivel interno, lo que sitúa a esas empresas cada vez más adelante.

Si le faltan capacidades y recursos poco comunes, tiene una forma de crear una ventaja con la IA de la generación: podría construir su modelo de negocio en torno a ella. Eso implicaría algo más que crear una plataforma patentada de generación de IA: por sí sola, esa plataforma normalmente se puede imitar. Para construir todo su modelo de negocio en torno a la IA de generación, todos los procesos empresariales de su organización tendrían que integrar la información de la IA de la generación y los datos que utilizó para entrenar a su generación de IA tendrían que incorporar todos esos conocimientos.

Entonces, la IA de generación pasaría a ser más que un programa para mejorar su modelo de negocio. Permitiría a toda su empresa adaptarse a un entorno cambiante, de forma automática y muy rápida. Eso podría crear una agilidad que podría resultar difícil de duplicar para los competidores, al menos hasta que ellos también reconstruyan sus modelos en torno a la IA de la generación. Pero hasta ahora ninguna empresa lo ha conseguido. Y aún no está claro si la tecnología esté lo suficientemente madura como para garantizar la inversión y el riesgo.

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Puede que pronto llegue el momento en que no podamos imaginarnos hacer negocios sin inteligencia artificial, del mismo modo que hoy no podemos imaginarnos hacer negocios sin ordenadores personales o Internet. La IA de generación será una herramienta estándar en casi todos los sectores y funciones. Aunque habrá desbloqueado un enorme valor, la propia naturaleza de una innovación tecnológica general la convertirá en un disruptor de la igualdad de oportunidades. Las empresas que traten de negar el poder de la generación de IA fracasarán sin duda. Los que lo adopten seguirán en la lucha. Pero en este momento parece probable que los únicos que realmente ganen con ello sean los que puedan aplicarlo para ampliar las ventajas que ya tienen.