Cómo utilizan los directores ejecutivos la IA de la generación para la planificación estratégica

La comunidad empresarial está toda en Twitter ante la perspectiva de que la IA de la generación —a través de empresas como ChatGPT, you.com y Claude.ai— revolucione la toma de decisiones empresariales. Sam Altman, CEO de OpenAI, incluso declaró «Está a punto de entrar en la mayor edad de oro de las posibilidades humanas».

Para los líderes empresariales, la idea de aplicar la IA de la generación a la planificación estratégica es deliciosa. Un gerente exclamó hace poco que estaba deseando que llegara el momento en que «la IA pueda ayudar a identificar oportunidades que aún no existen».

Pero, ¿hay alguna posibilidad de que sobreestimemos las capacidades de la generación de IA? ¿Cómo identificamos las áreas, si las hay, en las que la IA de generación puede impulsar la planificación estratégica? ¿Todas las herramientas de IA de la generación son iguales o algunas de ellas son más capaces en ciertos escenarios?

Para responder a estas preguntas, detallamos dos casos de negocio relacionados con actividades fundamentales para la planificación estratégica. (Nota: los nombres se han cambiado.)

Superar los puntos ciegos y predecir el futuro

Keith es el CEO de Trident, una organización comercial de investigación agrícola con 120 empleados. Trident es el actor dominante en su campo de los contratistas independientes. Sus clientes contratan a la empresa para que lleve a cabo ensayos para mejorar el cultivo de cereales, verduras y frutas.

Keith reunió a su equipo ejecutivo de cinco personas para su retiro anual de estrategia. Como explicó Keith, «esto nos da la oportunidad de sentarnos y evaluar las cosas. Por lo general, estamos al día con los ensayos y reportamos sus resultados. Es implacable».

Un paso del proceso consistió en enumerar los «problemas estratégicos clave» a los que se enfrentaba Trident. Como explicó Keith, «nos dan un trampolín para nuestras deliberaciones. Nuestro plan estratégico debe abordar estas cuestiones».

Esta es la lista de Keith:

• Competencia
• Número y ubicación de la sucursal
• Recursos humanos
• Precios de los productos
• Rentabilidad
• Clima

Si bien Keith y su equipo estaban contentos con su lista, reconocieron que tenían una perspectiva limitada. Keith reflexionó. «Somos científicos agrícolas. Conocemos nuestro juego, pero no conocemos ningún otro. Me pregunto si la IA de la generación podría ayudar con eso».

Keith también se preguntaba por el futuro. «¿Puede la IA de generación ayudarnos a pronosticar la demanda futura de nuestros servicios?»

Cómo la generación de IA puede (y no puede) ayudar.

Keith planteó dos preguntas muy relevantes que escuchamos a menudo de los equipos de planificación estratégica.

La primera de ellas se refiere al sesgo, es decir, a tener una visión parpadeante basada en la formación profesional y la experiencia industrial del equipo. Keith quiere aprovechar un punto de vista ajeno a la ciencia agrícola para ofrecer una nueva perspectiva. Para ello, podría reemplazar a varios de sus ejecutivos por otros ajenos a su sector. Sin embargo, esto no es práctico. Una alternativa es emplear la IA de generación. Le ayudamos con el siguiente mensaje:

Somos una organización comercial de investigación agrícola. Con 120 empleados, somos el actor dominante en nuestro campo de contratistas independientes. Nuestros clientes nos contratan para llevar a cabo una amplia gama de ensayos de campo con cereales, verduras y frutas. ¿Cuáles son las principales cuestiones estratégicas a las que probablemente nos enfrentemos en el futuro?

La respuesta contenía nueve encabezados. Debajo de cada uno había dos puntos de acción. ¿Había algo nuevo? Sí. Pero también hubo omisiones.

La herramienta de IA de la generación no encontró dos objetos de la lista del equipo de Keith. Eran «número y ubicación de la sucursal» y «rentabilidad». La ubicación de la sucursal es un tema muy específico para Trident y no cabe esperar que la IA de la generación lo sepa. No mencionar la «rentabilidad» es, creemos, un gran error. Además, aunque la generación de IA eligió la «competencia» como uno de sus nueve números, no mencionó el tema crítico de los «precios de los productos». Es un tema crítico en esta industria, ya que el trabajo se gana mediante licitación.

El modelo lingüístico de gran tamaño subyacente de ChatGPT, aunque se basa en vastos datos, carece de acceso a la información específica de la empresa, lo que explica algunas omisiones. Keith debe tener en cuenta que estos sistemas son «no deterministas», lo que significa que cada respuesta puede ser diferente. Para mitigarlo, Keith podría regenerar las respuestas para ver respuestas alternativas (en ChatGPT, pulse ChatGPT en la respuesta inicial). También descubrimos que pedir a las herramientas de IA de la generación que simplemente «ofrezcan 10 ideas más» ayuda a crear una lista larga y evita omisiones tan descaradas.

Por el lado positivo, la generación de IA presentó cuatro áreas importantes que el equipo de Keith pasó por alto: «los avances tecnológicos», «los cambios regulatorios», «la demanda y las expectativas de los clientes» y «la financiación y la inversión». Todo esto es pertinente para la estrategia empresarial de Trident. Entonces, en cuanto a la primera pregunta de Keith (¿puede la IA ofrecer una perspectiva no agrícola?) , decidimos que la generación de IA había tenido éxito. Ayudó al equipo de Keith con ideas divergentes, un habilidad clave en cualquier equipo transformador exitoso.

La segunda pregunta de Keith: «¿Puede la IA pronosticar la demanda futura de nuestros servicios?» resultó ser más difícil para la generación de IA. Si bien la IA de generación es una tecnología sofisticada, no puede predecir el futuro. Esto se debe a que las herramientas de IA de generación se cargan y entrenan a partir de datos históricos. La pregunta exige mirar hacia adelante, no hacia atrás, para hacer proyecciones sobre los resultados, como las cifras de ventas futuras o el crecimiento alcanzable. En este caso, la experiencia del equipo de Keith proporciona las mejores predicciones, y esto requiere que cada miembro de su equipo tenga las antenas apagadas.

Sin embargo, con indicaciones inteligentes, las herramientas de IA de la generación pueden hacer que el equipo reflexione. Enmarcamos el aviso como «¿Qué afectará a la demanda futura de nuestros servicios?» La herramienta destacaba siete factores, desde «la sostenibilidad y el cambio climático» hasta «los cambios en las preferencias de los consumidores» y el «crecimiento de la población mundial». Estos pilotos ayudan al equipo de Keith a pensar de manera más amplia sobre la demanda.

Abordar las tendencias y desarrollar escenarios

Angeline es la directora ejecutiva del cementerio y crematorio de Fitzroy. El ejercicio de planificación estratégica que organizó implicó que ella y su equipo ejecutivo de siete personas se reunieran durante dos días para desarrollar el plan estratégico quinquenal de la organización.

El negocio de Angeline es propiedad del gobierno y, aunque no tiene fines de lucro, debe equilibrar sus cuentas. Su sede principal cubre 145 acres de terreno bien mantenido y ofrece cementerios, un crematorio, tres grandes capillas, una floristería, una cafetería y centros de eventos.

Un paso importante del proceso fue identificar «los cambios y tendencias de la industria». Para ampliar las ideas, Angeline invitó a la junta directiva de seis miembros del cementerio y crematorio de Fitzroy a unirse a su equipo ejecutivo. «No ocupan puestos ejecutivos internos y pueden ofrecer una nueva perspectiva», explicó. El grupo creó esta lista de cambios y tendencias en la industria:

• Pasar de entierros a cremaciones
• Aumento de la demanda de centros de eventos y catering de primera clase en el lugar
• Un competidor que compra otros directores de funerales y cementerios
• Escasez de terreno adecuado para una futura expansión
• Las familias y los directores de funerales necesitan una gama más amplia de servicios de vídeo y audio
• Crecimiento en diferentes formas de cremación y entierro que son más respetuosas con el medio ambiente

Si bien Angeline estaba satisfecha con el resultado, se preguntó cómo la IA de la generación podría ayudar a abordar estos cambios y tendencias. Tenía dos preguntas: 1) ¿La lista de su equipo reflejaba las tendencias actuales del sector? Y 2) ¿Cuál era el futuro probable de la industria, dada la escasez de terrenos y el creciente interés por las prácticas ambientales?

Cómo la IA de la generación puede (y no puede) ayudar.

Para ayudar a Fitzroy con la primera pregunta, le dimos a una herramienta de IA de la generación la lista desarrollada por el equipo de Angeline y preguntamos: «Actúe como consultor de gestión estratégica. Basándose en los desafíos del sector, ¿hacer recomendaciones sobre lo que falta en la lista es relevante para nuestra estrategia empresarial?»

Si bien la herramienta ofrecía algunas recomendaciones de tendencias que cubrían lo que el equipo de Angeline había considerado, también planteaba cuatro que eran más «estimulantes» y dignas de consideración por parte del equipo:

• Envejecimiento de la población y cambios demográficos
• Salud mental y apoyo para el duelo
• Sensibilidad a los precios y transparencia
• Cambios normativos y cumplimiento

Angeline señaló que «las sugerencias adicionales nos ayudarán a diseñar nuestra estrategia para el futuro».

Enmarcamos el prompt for the second question de la siguiente manera: «Si no hubiera más tierra disponible para entierros, ¿qué otras alternativas podrían ser?»

Los resultados fueron intrigantes y un poco ridículos, con sugerencias como «lanzar los restos incinerados a la órbita o al espacio profundo» y «usar nitrógeno líquido para congelar y hacer vibrar el cuerpo en partículas». Sin embargo, también hubo algunas buenas sugerencias, como «emplear edificios de varios pisos para los entierros» y «crear bosques conmemorativos en lugar de cementerios tradicionales». Ofrecían sugerencias alternativas listas para usar para el cementerio y crematorio de Fitzroy para considerarlas a largo plazo.

Algunas herramientas de IA de generación, como you.com, ofrecen «generación aumentada de recuperación» o RAG, que combina grandes resultados de modelos lingüísticos con los datos de Internet más actuales. Este enfoque proporciona información actualizada y puede incorporar datos internos de la empresa, abordando cuestiones como las del caso de Keith. Sin embargo, estas capacidades requieren un despliegue específico de la organización. Las herramientas públicas como ChatGPT o Claude.ai carecen actualmente de esta función.

Si el RAG estuviera disponible para este caso, la Claude3 podría ofrecer sugerencias más específicas y actualizadas de la industria sobre alternativas de uso del suelo, incorporando las innovaciones recientes en las prácticas de enterramiento sostenibles y los cambios en la normativa local. Así, Angeline tendría información más relevante y práctica para su planificación estratégica.

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Si bien la IA de generación ofrece importantes ventajas, es crucial que reconozca sus limitaciones para la planificación estratégica. Vienen de la forma en que funciona la IA de la generación. Examina enormes cantidades de datos y la frase se completa sobre la marcha con la siguiente palabra más probable. Si bien esto es notable, en esencia mira hacia atrás.

Sin embargo, conocer las debilidades de la IA de la generación le permite aprovechar sus puntos fuertes. Puede mejorar su capacidad de identificar oportunidades, mitigar los riesgos y desarrollar una estrategia más sólida al incluir algunas sugerencias innovadoras que puede que no se le hayan ocurrido de inmediato. Siempre hay que filtrarlos con discernimiento humano, pero como la herramienta es tan rápida y barata, ¿por qué no la prueba?

La clave es ver la IA de generación como una herramienta que aumenta, en lugar de reemplazar, su pensamiento estratégico y su toma de decisiones.