¿El incrementalismo frena su estrategia de IA?

La inteligencia artificial está aportando beneficios impresionantes a muchas empresas: automatiza el servicio de atención al cliente, optimiza las cadenas de suministro e impulsa el marketing. Pero ese progreso gradual, si bien es valioso, no prepara a las empresas para las mayores oleadas de disrupciones impulsadas por la IA que se les avecinan. «Nos falta el bosque por los árboles, nos centramos únicamente en optimizar los procesos y productos actuales, en lugar de reimaginar de manera fundamental nuestro modelo de negocio para la era de la IA», nos dijo un alto ejecutivo, captando la tensión a la que se enfrentan muchas empresas.

Los riesgos y los costes de oportunidad de centrarse únicamente en el incrementalismo están bien documentados. La revolución digital que se aceleró a finales de la década de 1990 ofrece historias con moraleja. Las cadenas hoteleras digitalizaron las operaciones y las interfaces con los clientes, pero cedieron valor a los participantes con modelos de negocio que priorizan lo digital, como las agencias de viajes en línea y las plataformas de alojamiento y experiencia entre pares. Las empresas de medios tradicionales digitalizaron el contenido, pero perdieron la vista y los ingresos por publicidad a manos de las empresas de redes sociales que transformaron la forma en que se crea, se comparte, se interactúa y se monetiza el contenido. La lección es clara: prosperar durante la disrupción significa reimaginar su futuro, no simplemente mejorar su presente.

Con la IA avanzando más rápido que cualquier otro cambio tecnológico anterior, lo que está en juego es aún más en juego hoy en día. Las empresas que solo se obsesionan con un enfoque gradual caso por caso de uso de la IA corren el riesgo de quedarse atrás, ya que los competidores que priorizan la IA redefinen rápidamente los sectores.

Un enfoque estratégico que implique dos objetivos paralelos ofrece un camino a seguir. «Transformation A» aprovecha la IA para optimizar el modelo de negocio actual, refinando los procesos, reduciendo los costes y mejorando la experiencia de los clientes. La «Transformación B» crea nuevos modelos de negocio impulsados por la IA que abren oportunidades y redefinen los mercados. Cada uno tiene una estructura diferente. La transformación A se lleva a cabo dentro de la organización actual, aprovechando las capacidades establecidas y siguiendo los procesos presupuestarios anuales tradicionales diseñados para ejecutar y mejorar continuamente un modelo de negocio predecible. La transformación B se beneficia de una configuración independiente, similar a la de una empresa, con un talento y una cultura empresariales distintos, una financiación y unas métricas de éxito orientadas al descubrimiento y el desarrollo de los motores de crecimiento futuros. Esta separación garantiza que las principales demandas de recursos y rendimiento empresariales a corto plazo no pongan en riesgo el crecimiento a largo plazo.

Al coordinar estas dos actividades a nivel de liderazgo sénior, las organizaciones pueden aprovechar los activos estratégicos de la empresa en ambas.

Amazon ejemplifica la doble transformación posibilitada por la IA. Desde sus orígenes como librería en línea, ha creado la empresa minorista más formidable del mundo a través de las iniciativas de transformación A. Esto incluye algoritmos de marketing personalizados y precios dinámicos que impulsan una parte importante de las ventas, una flota cada vez mayor de robots autónomos que automatizan la logística, lo que podría ahorrarle a la empresa aproximadamente 10 000 millones de dólares al año de aquí a 2030, y chatbots de servicio al cliente. Más allá del comercio minorista, sus negocios de Transformación B han creado y redefinido los mercados: Amazon Web Services en la computación en la nube y el aprendizaje automático, Alexa y Ring en la automatización y la seguridad del hogar inteligente a través de tecnologías de voz y visión impulsadas por la IA, y sus modelos de negocio disruptivos en los mercados de la salud y la alimentación que aprovechan de forma única sus capacidades digitales y de inteligencia artificial.

Cada empresa abordará la doble transformación de la IA de forma diferente, trazando un camino que se alinee con sus desafíos y oportunidades únicos. Las firmas de servicios financieros están mejorando la detección del fraude y la gestión de carteras (Transformación A) y, al mismo tiempo, están desplegando modelos de inversión impulsados por la IA, financiación integrada y plataformas de préstamos automatizadas (Transformación B) para crear nuevas fuentes de ingresos. En las ciencias de la vida, la IA está acelerando el descubrimiento de fármacos en el modelo empresarial actual de tratar las enfermedades con fármacos estandarizados (A), al tiempo que impulsa importantes cambios de paradigma hacia las terapias personalizadas y la prevención de enfermedades (B).

Hay medidas prácticas que los líderes pueden tomar para superar los obstáculos e implementar la doble transformación de forma eficaz. Analizaremos cómo las principales empresas aprovechan tres en particular para llevar a cabo sus propias transformaciones de la IA.

Conducta planificación de escenarios para anticipar cambios disruptivos.

La IA avanza a un ritmo sin precedentes que las organizaciones que no anticipan las interrupciones corren el riesgo de quedar sorprendidas por la competencia. La planificación de escenarios permite a los líderes explorar varios futuros posibles, poner a prueba sus estrategias actuales e identificar las oportunidades emergentes antes de que se conviertan en algo popular.

Una importante aerolínea llevó a cabo un amplio ejercicio de planificación de escenarios para explorar cómo las tecnologías emergentes (como el aprendizaje automático, la IA generativa, la visión artificial y la robótica avanzada) podrían transformar su modelo de negocio y el sector de viajes en general. Al analizar varios escenarios futuros, la aerolínea pretendía anticipar las necesidades de los clientes, identificar las oportunidades operativas y descubrir posibles interrupciones en los próximos años.

El proceso comenzó con un análisis de las partes interesadas y del ecosistema que identificó las necesidades de los clientes, los reguladores y los socios, como los aeropuertos y el control del tráfico aéreo, teniendo en cuenta las restricciones que estos grupos podrían imponer a la adopción de la IA. Las evaluaciones tecnológicas evaluaron la madurez y la escalabilidad de las soluciones de IA para determinar su preparación para el despliegue a corto plazo frente a las inversiones a largo plazo. El equipo analizó las innovaciones de industrias adyacentes y no relacionadas para detectar las primeras señales de cambio.

Esto se complementó con un proceso de ideación del «arte de lo posible», durante el cual la aerolínea imaginó cómo la IA podía redefinir la productividad, la eficiencia operativa y las experiencias de los clientes, desde la optimización de las rutas hasta la mejora de la personalización.

Los hallazgos iluminaron dos caminos claros de transformación. Para la actividad principal (Transformación A), la aerolínea priorizó los casos de uso de la IA que ofrecían un impacto inmediato y estaban respaldados por tecnologías, como el mantenimiento predictivo, los chatbots generativos de IA y la visión artificial para el rendimiento de la asistencia en tierra. Estas iniciativas abordaron los objetivos a corto plazo de reducir los costes, mejorar la satisfacción de los clientes y mantener la competitividad.

Al mismo tiempo, la aerolínea buscó una innovación en su modelo de negocio (Transformación B) mediante el desarrollo de agencias de viajes inteligentes impulsadas por la IA que planificaban y reservaban itinerarios personalizados en vuelos, hoteles y experiencias, lo que posicionaba a la aerolínea para ganar comisiones en todo el ecosistema de viajes. Si bien la aerolínea despriorizó las empresas con mucho capital, como los aviones de despegue y aterrizaje de vehículos eléctricos (eVTOL), debido a la incertidumbre, la planificación de escenarios equilibró la excelencia operativa con la innovación para el crecimiento a largo plazo.

Alinear el liderazgo sobre el potencial transformador de la IA.

Establecer una perspectiva de liderazgo compartida es esencial para la transformación de la IA. Sin ella, las empresas corren el riesgo de fragmentarse: algunos líderes siguen adelante, otros dudan y el impulso se ralentiza. Si bien la verdadera alineación es un proceso de varias etapas, llevar a cabo un ejercicio de alineación de líderes puede impulsar el proceso al sacar a la luz diferentes puntos de vista, generar convicciones y fijar una dirección clara.

En una empresa de tecnología industrial de la lista Fortune 500, el equipo directivo tenía puntos de vista muy diferentes sobre la IA. Algunos lo vieron como algo transformador, imaginando un futuro en el que las cámaras alimentadas por IA sustituyeran a los costosos y sofisticados sensores de sus productos de medición. Otros se mostraron escépticos y descartaron la IA por considerarla un «objeto brillante» que distraía la atención de las principales prioridades empresariales. Un tercer grupo era curioso pero incierto, y se esforzaba por comprender su verdadero potencial e implicaciones.

Estas diferencias plantearon interrogantes fundamentales sobre el verdadero potencial de la IA, la rapidez con la que la empresa debía actuar y dónde centrar sus esfuerzos. Para alinear las perspectivas y crear convicciones, los 50 principales ejecutivos de la empresa se reunieron para desarrollar una estrategia de medio día fuera de las instalaciones dedicada a la IA. La sesión incluyó:

• Una revisión del panorama externo, es decir, la posición de pares y clientes con respecto a la adopción de la IA. Se complementó con información del mundo real de los participantes de la sesión basada en sus interacciones directas con los clientes.
• Un debate para fomentar las convicciones, en el que los ejecutivos utilizaron una estructura de debate para visualizar el desajuste y trabajar por lograr un consenso sobre el potencial de la IA.
• Priorización de proyectos, en la que los líderes intervienen en las iniciativas piloto de IA y utilizan el debate y la mano alzada para determinar los próximos pasos.

La actividad externa aclaró la necesidad de actuar con urgencia tanto en las principales áreas de operaciones como en las nuevas áreas de crecimiento. Al final de la sesión, los ejecutivos se alinearon en una serie de proyectos piloto «pioneros» que sirvieron de prototipos para una adopción más amplia, lo que marcó un importante punto de inflexión en la estrategia de IA de la empresa. También crearon un centro de capacidades para proporcionar los procesos, los recursos y la gobernanza necesarios para escalar la IA. Este centro apoya el desarrollo de estrategias y casos de uso y, al mismo tiempo, colabora con los grupos de productos para dotar de recursos y promover los proyectos piloto de transformación A y B.

Para Transformation A, los líderes se comprometieron a implementar soluciones impulsadas por la IA en su centro de contacto para mejorar la eficiencia de las ventas y la participación de los clientes. Entre las iniciativas identificadas están un bot de asesoramiento técnico para ofrecer asesoramiento técnico de ventas en tiempo real, un experto interno impulsado por la IA para apoyar a la fuerza de ventas y herramientas de traducción automática que convierten la documentación técnica especializada de los productos a varios idiomas, lo que acelera el alcance mundial.

Para Transformation B, priorizaron el desarrollo de sensores definidos por software impulsados por la IA, lo que cambiaría el modelo de negocio de la empresa de vender hardware a vender software. Si bien se dirige a los mismos clientes, este cambio representa un cambio fundamental en la forma en que la empresa monetiza su experiencia, pasando de la venta de productos a las relaciones continuas basadas en los servicios.

Convierta las capacidades internas en oportunidades de mercado.

Crear nuevos negocios y modelos de negocio impulsados por la IA es un desafío, pero las empresas no tienen que empezar de cero. Al aprovechar la experiencia, los datos y la infraestructura desarrollados para uso interno, pueden extender la IA más allá de sus propias operaciones y convertir las capacidades internas en ventajas competitivas en los nuevos mercados.

Para Shell, la IA era más que una herramienta de eficiencia, era una prioridad estratégica. Los líderes se comprometieron a integrar la IA en sus operaciones globales, a centralizar los recursos, la infraestructura y el talento para coordinar las más de 100 aplicaciones que desarrolló y centrar las inversiones en las oportunidades de mayor impacto, su Transformación A.

Para ampliar la IA, Shell creó una sólida infraestructura de datos y una cartera de talentos para acelerar el desarrollo de sus operaciones. Uno de los esfuerzos más exitosos fue el mantenimiento predictivo: al utilizar la analítica basada en la IA para supervisar los compresores, las válvulas de control y las bombas, Shell redujo el tiempo de inactividad de más de 10 000 equipos críticos y generó un ahorro anual de 150 millones de dólares en sus operaciones principales.

Más allá del ahorro de costes, cada despliegue amplió la amplitud y la profundidad de los activos de datos de Shell, mejoró el poder predictivo de la IA y reforzó su base para las futuras aplicaciones de IA. Cada solución de mantenimiento predictivo recientemente implementada, por ejemplo, generaba flujos continuos de datos sobre el rendimiento de los equipos, lo que alimentaba una visión más amplia e impulsaba nuevas aplicaciones impulsadas por la IA.

Basándose en esto, Shell se asoció con C3 AI, Microsoft y Baker Hughes para crear el Iniciativa energética de IA abierta, una plataforma diseñada para establecer los estándares del sector y comercializar soluciones impulsadas por la IA. Este esfuerzo fue un elemento clave en la Transformación B, ya que la empresa buscaba aprovechar las capacidades internas de la IA para obtener una ventaja competitiva en nuevos mercados.

Con la ayuda de esta plataforma, Shell ha aprovechado numerosas oportunidades de transformación B, como soluciones energéticas con bajas emisiones de carbono y la carga inteligente de vehículos eléctricos impulsada por algoritmos que integran la energía renovable en la red. También ha impulsado las inversiones en centrales eléctricas virtuales, la conexión de unidades de energía descentralizadas y la aplicación de la IA a las operaciones solares, bioenergéticas e hidroeléctricas.

Shell también se asoció con Baker Hughes para lanzar Vitalyx, una solución de monitorización del estado del aceite impulsada por la IA que analiza la calidad de los lubricantes en los motores y la maquinaria de los barcos para evitar averías, prolongar la vida útil de los equipos y minimizar los costes. Al proporcionar a los operadores de barcos información en tiempo real para reducir el tiempo de inactividad, optimizar la fiabilidad y reducir los costes, Vitalyx demostró cómo la IA puede transformar la experiencia interna de Shell en monitorización industrial en un producto listo para el mercado.

Al aplicar el mismo enfoque disciplinado a las oportunidades externas que a la maximización de la rentabilidad interna, Shell creó una vía para la comercialización, uniendo la transformación A y la transformación B y garantizando que la IA se convirtiera en un motor de la innovación a largo plazo y el liderazgo en el sector.

La IA está reescribiendo las reglas de la competencia y presenta a las empresas oportunidades extraordinarias y desafíos existenciales. Para los líderes de la industria, el camino a seguir no siempre está claro. Pero si siguen un enfoque de doble transformación, pueden tomar simultáneamente las medidas sensatas necesarias para reforzar sus operaciones actuales y las medidas radicales necesarias para prosperar en la nueva era.