La estrategia en una era de abundante experiencia

Los proveedores están introduciendo rápidamente los «copilotos», los «bots» y los «asistentes» de la IA en las aplicaciones para aumentar los flujos de trabajo de los empleados. Los ejemplos incluyen GitHub Copilot para programar, ServiceNow Assist para mejorar la productividad y la eficiencia y Agentforce de Salesforce para las tareas empresariales diarias. Estas herramientas se han especializado en una amplia gama de fuentes de datos y poseen una amplia experiencia en muchos campos.

El nivel de experiencia en estas herramientas sigue creciendo rápidamente y el coste de acceso a ellas disminuye. En un futuro relativamente próximo, los «agentes de IA» más avanzados, equipados con más capacidad y una experiencia más amplia, operarán en nombre de los usuarios con su permiso. Las empresas que aprovechen las ventajas de la IA podrán hacer negocios de manera más eficiente, innovar con más agilidad y crecer con una visión y un enfoque más definidos.

La IA está cambiando el coste y la disponibilidad de la experiencia, y eso alterará de manera fundamental la forma en que las empresas se organizan y compiten. En su nivel más básico, una empresa puede considerarse un conjunto diferenciado de conocimientos organizado para realizar tareas específicas. La experiencia, que definimos como una combinación de conocimientos teóricos y prácticos profundos en un campo específico, puede adoptar muchas formas en una empresa. El consultorio del médico no solo requiere los conocimientos médicos del profesional para hacer un diagnóstico rápido y preciso de los pacientes, sino también la capacidad de gestión para dirigir un consultorio. Una empresa de software necesita experiencia no solo en ingeniería de software sino también en marketing, ventas, operaciones y finanzas para lanzar sus productos al mercado. Las empresas crean valor al aplicar su experiencia de manera eficiente y a escala para resolver los problemas de sus clientes. Por lo general, lo tienen en una variedad de áreas, pero la mayoría se diferencia por su habilidad única en un puñado de actividades que son fundamentales para crear una ventaja competitiva. La experiencia superior de Toyota en fabricación ajustada la ha ayudado a convertirse en uno de los principales fabricantes de automóviles del mundo. Walmart ha adquirido una experiencia superior en distribución, Procter & Gamble en marketing de consumo y Nvidia en diseño de unidades de procesamiento gráfico (GPU).

La evolución de la experiencia define la evolución de los negocios. Dada la naturaleza implacable de la competencia, las empresas deben mejorar continuamente la forma en que utilizan la experiencia para seguir siendo relevantes. Hemos visto cómo la ventaja competitiva de muchas empresas tradicionales se erosiona cuando los nuevos conocimientos pasan a ser fundamentales para el éxito en un mercado. En 2007, Nokia era el líder mundial en teléfonos móviles y ocupaba el 40% del mercado. Su ventaja competitiva se debía a su experiencia en hardware y a un proceso de fabricación muy ajustado, lo que permitió a la empresa lograr enormes economías de escala y alcance. La era de los teléfonos inteligentes que siguió requirió otro tipo de experiencia, especialmente en software. Incapaz de desarrollar la experiencia necesaria para diseñar y fomentar un ecosistema de software cohesionado, Nokia (junto con los fabricantes de teléfonos establecidos Motorola, Sony Ericsson y BlackBerry) perdió rápidamente prácticamente toda su participación a manos de fabricantes de dispositivos como Apple y Samsung, que utilizaban iOS y Android para ejecutar sus teléfonos.

Dos fuerzas fundamentales

Mantenerse en la frontera de la experiencia en áreas importantes es fundamental para el éxito de cualquier empresa. El progreso tecnológico crea dos fuerzas fundamentales que complican ese desafío.

En primer lugar, la experiencia general del mundo se amplía constantemente, lo que hace que sea más difícil mantenerse a la vanguardia en todos los ámbitos pertinentes. Por ejemplo, las empresas biotecnológicas utilizan cada vez más la IA para el descubrimiento de fármacos y la utilizan para analizar las posibles dianas biológicas de nuevos fármacos, diseñar nuevas moléculas y predecir nuevas interacciones entre fármacos y objetivos. El campo avanza rápidamente y el número de artículos académicos que hacen referencia al papel de la IA y su aplicación en el descubrimiento de fármacos y otras áreas de la investigación farmacéutica crece exponencialmente. En 2001 se publicaron menos de 200 artículos de este tipo. Veinte años después, más de 45 000 artículos académicos de biología hacían referencia a la IA. Mantenerse al tanto de los avances y las ideas ya no es posible para ningún científico o empresa de biotecnología que quiera utilizar la IA para acelerar el descubrimiento.

En segundo lugar, el coste del acceso a la experiencia cae constantemente. Si bien eso puede beneficiar a las empresas existentes, también puede reducir las barreras para los nuevos participantes. Piense en cómo las herramientas de creación han transformado el panorama de los medios de comunicación al reducir el coste de acceso a la experiencia en la creación y el intercambio de contenido de alta calidad. Instagram y TikTok, por ejemplo, ofrecen herramientas de edición de vídeo y fotos, integración de audio y música y herramientas de análisis que permiten a los aficionados producir contenido profesional de forma rápida y económica. Las grandes marcas han adoptado esas plataformas para llegar a su público, y los artistas e influencers individuales han adoptado esas herramientas para lanzar nuevos negocios.

Creemos que la interacción entre estos dos factores —la creciente cantidad de experiencia necesaria para crear valor y la disminución del coste de acceso a esa experiencia— da forma a las empresas y afecta al alcance de sus operaciones. El economista Ronald Coase, en su artículo de 1937 «La naturaleza de la empresa», sostuvo que el tamaño y el alcance de una empresa vienen determinados por la relación entre los costes internos y externos. Si los costes internos caen, las empresas pueden ampliar sus operaciones internas. Si los costes externos caen, les resultará más eficiente contratar los servicios de los proveedores.

Durante la mayor parte de la historia industrial, la teoría de Coase predijo la evolución de las empresas a medida que bajaba el coste del acceso a la experiencia. Durante la Revolución Industrial, la mecanización llevó a la estandarización de los procesos y a la especialización laboral, lo que redujo drásticamente los costes de producción. La experiencia especializada en áreas como la operación y el mantenimiento de la maquinaria se hizo más abundante y accesible, lo que permitió a las empresas expandirse. Para mantenerse al día con la competencia, invirtieron mucho en aumentar su experiencia interna en la fabricación de productos, las finanzas, las ventas y otras funciones, y en desarrollar estructuras complejas para gestionar las operaciones en expansión. Sin embargo, en los últimos años, la tendencia a ampliar cada vez más el alcance operativo se ha invertido, ya que la amplitud y el nivel de experiencia necesarios para seguir siendo competitivos han seguido aumentando.

Friedrich Hayek, contemporáneo de Coase, creía que los mercados y los sistemas de precios serían más eficaces que las empresas a la hora de acceder y gestionar el conocimiento disperso en la sociedad. Desde la década de 1980, varias innovaciones tecnológicas han llevado a las empresas a confiar cada vez más en los mercados para acceder a una experiencia mucho más amplia y profunda de la que prácticamente podría existir en una sola entidad. Los que utilizan servicios de plataformas empresariales y tecnológicas de terceros han podido reducir el alcance de su experiencia interna, lo que ha permitido que los recursos internos se centren en las áreas que impulsan su diferenciación competitiva.

El artista visual Enrico Pietracci extiende digitalmente los píxeles de los laterales de sus fotografías de arquitectura para ver formas conocidas de formas nuevas e inesperadas.

Los avances en la tecnología de la comunicación han desempeñado un papel importante en esta transición. A medida que el coste de las interacciones a distancia disminuyó, las empresas descubrieron que era cada vez más viable subcontratar el servicio de atención al cliente y otros procesos a especialistas en regiones de bajo coste. Durante la revolución de Internet, surgieron empresas de plataformas tecnológicas que ofrecían a las empresas acceso a la experiencia de amplios ecosistemas de socios. Hoy en día, las empresas de plataformas en la nube como Microsoft, Google, Amazon y Alibaba ofrecen infraestructuras escalables y rentables y soluciones de software completas a sus clientes, que ya no tienen que crear aplicaciones personalizadas ni mantener una gran fuerza laboral para ejecutarlas.

Un gran minorista de venta directa al consumidor, por ejemplo, ahora puede confiar en Shopify para crear su sitio web de comercio electrónico, Google para hacer publicidad y conectarse con los consumidores, Stripe para procesar los pagos, Amazon para gestionar la logística y la gestión logística, Salesforce y Workday para gestionar las aplicaciones administrativas y Microsoft para proporcionar plataformas seguras de computación en nube e IA. Esta moderna tecnología de comercio es esencialmente una plataforma empresarial completa. Permite a los minoristas centrar sus equipos, la atención de la dirección y el capital en la experiencia que realmente importa para sus marcas: entender a sus clientes y desarrollar productos innovadores que se adapten a sus necesidades. La misma tecnología de los mismos proveedores también permite a las pequeñas y medianas empresas competir con las más grandes.

Qué significará la IA para las empresas

Estamos en una fase temprana de la era de la IA y la tecnología evoluciona con extrema rapidez. Los proveedores están introduciendo rápidamente los «copilotos», los «bots» y los «asistentes» de la IA en las aplicaciones para aumentar los flujos de trabajo de los empleados. Los ejemplos incluyen GitHub Copilot para programar, ServiceNow Assist para mejorar la productividad y la eficiencia y Agentforce de Salesforce para las tareas empresariales diarias. Estas herramientas se han especializado en una amplia gama de fuentes de datos y poseen experiencia en muchos campos.

Aunque la calidad de la experiencia integrada en estas herramientas ya es relativamente alta, su cantidad sigue creciendo rápidamente y el coste de acceso a ellas disminuye. (Por ejemplo, el precio para que los desarrolladores accedan al modelo GPT-4 de OpenAI desde sus propias aplicaciones ha caído más de un 99% en los últimos 18 meses). En un futuro relativamente próximo, los agentes de IA más avanzados, equipados con más capacidad y una experiencia más amplia, podrán actuar en nombre de los usuarios con su permiso.

Las empresas que aprovechen la IA se beneficiarán de lo que llamamos la producto triple: operaciones más eficientes, fuerzas laborales más productivas y crecimiento con una visión y un enfoque más nítidos.

Ahorro de costes y tiempo.

Las empresas pueden transformar muchos de sus procesos empresariales y alcanzar nuevos niveles de eficiencia si permiten a los empleados aprovechar la IA para tareas discretas.

Históricamente, las empresas han optado por la deslocalización y la subcontratación para reducir los costes. Sin embargo, solo les pareció rentable si subcontrataban todo un proceso. Ahora, con los asistentes de IA, las personas pueden acceder a la experiencia para tareas o pasos individuales dentro eso, lo que les permite realizar mejoras sin tener que mover todo el proceso. La facilidad y el bajo coste de la transferencia a la IA significan que muchos procesos ahora pueden ejecutarse de forma mucho más eficiente. En el futuro, los trabajadores de todos los niveles de una empresa podrían asumir más funciones de supervisión, aprobar las acciones y gestionar las excepciones, ya que los agentes de IA gestionan cada vez más la ejecución de principio a fin.

La programación es uno de los primeros ejemplos de un proceso en transformación. Las herramientas de IA como GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Replit y Cursor permiten a los desarrolladores subcontratar tareas manuales de bajo valor, como generar código básico, rellenar artículos de referencia y sugerir pruebas unitarias para ejecutar. De este modo, los desarrolladores pueden centrarse en tareas de mayor valor que requieren juicio y creatividad, como escribir código matizado, solucionar problemas y realizar análisis de seguridad, todo lo cual se traduce en una mayor eficacia y un producto acabado mejor. Muchos estudia han demostrado que los desarrolladores que utilizan varias herramientas de codificación de IA pueden completar las tareas entre un 20 y un 55% más rápido. La mayoría de los desarrolladores también dijeron que podían centrarse en trabajos más importantes y que se sentían más satisfechos en su trabajo.

Ya vemos un patrón en los primeros despliegues de los asistentes de IA: llevan a los de bajo rendimiento a niveles que antes se consideraban normales y aumentan las capacidades de los de alto rendimiento.

Los asistentes de IA también permiten mejorar los procesos en otros dominios. Una grande estudio del mundo real descubrió que los asistentes de IA generativa ayudaban a los representantes del servicio de atención al cliente de un centro de llamadas a resolver un 14% más de problemas por hora. Un experimento demostró que los profesionales de seguridad que utilizaban un asistente de IA completaban las tareas con un 7% más de precisión y un 23% más rápido. Los asistentes de IA están catalizando la transformación en muchos otros procesos, incluidos los específicos de la empresa.

Moderna ejemplifica cómo los asistentes de IA pueden transformar las operaciones de toda una organización. Al integrar herramientas de IA avanzadas en su negocio, la empresa ha permitido a sus 6000 empleados crear más de 900 asistentes de IA especializados que realizan diversas tareas. Esos asistentes están revolucionando los procesos en toda la organización, desde la optimización de las dosis de los fármacos para los ensayos clínicos hasta la redacción de las respuestas a las consultas reglamentarias. Las tareas que antes llevaban semanas se pueden realizar en minutos y los empleados de Moderna pueden centrarse en actividades de mayor valor.

Mayor productividad de la fuerza laboral.

Sostenemos que hoy en día la experiencia sigue un patrón de distribución normal dentro de cualquier población de empleados: algunos de ellos simplemente tienen más conocimientos o habilidades que otros debido a la experiencia o a las capacidades inherentes. A medida que las empresas adopten los asistentes de IA, esos asistentes pondrán al menos una cantidad básica de experiencia en manos de cada empleado que los utilice, lo que permitirá a esa persona obtener un mejor desempeño. Ya vemos un patrón en los primeros despliegues de los asistentes de IA: llevan a los de bajo rendimiento a niveles que antes se consideraban normales y aumentan las capacidades de los de alto rendimiento (aunque en menor medida).

Un reciente ensayo controlado aleatorio realizado por BCG e investigadores del Instituto de Diseño de Datos Digitales de Harvard (que Karim cofundó y preside) proporciona pruebas de este patrón. Descubrió que un grupo de consultores de BCG que utilizaban la IA mostraron una mayor productividad que un grupo de control. Los consultores aumentados por IA completaron un 12% más de tareas, de media, y lo hicieron un 25% más rápido. Cuando BCG valoró la calidad de los resultados de cada consultor, descubrió que el uso de la IA conducía a mejoras en todos los ámbitos, pero especialmente en los consultores menos cualificados, cuyas puntuaciones subieron un 43%, mientras que las puntuaciones de los empleados más cualificados subieron un 17%.

Utilizar la IA para aumentar la experiencia y, por lo tanto, las capacidades de los empleados tiene múltiples implicaciones. Podría reducir el tiempo y el coste de incorporar nuevas contrataciones, ampliar el número de personas que pueden realizar procesos específicos y ofrecer más flexibilidad en la forma en que se despliega a los empleados para lograr resultados. También tiene implicaciones para la estructura organizacional si se pueden alcanzar los niveles medios de rendimiento con menos supervisión por parte del gerente y si algún empleado puede eventualmente dirigir a una serie de agentes de IA para que hagan su trabajo. Algunas empresas pueden adoptar una capacidad de gestión más amplia, mientras que otras pueden optar por operar con equipos más limitados, en los que cada miembro del equipo gestiona una flota de agentes de IA.

Más inversión en actividades que importan.

A medida que los agentes y los bots de la IA transformen los procesos empresariales y empoderen a la fuerza laboral, las empresas podrán replantearse de manera fundamental la forma en que despliegan sus recursos. Los inteligentes identificarán los pocos procesos en los que pueden ofrecer experiencia y capacidades de primer nivel y reasignarán los recursos para profundizar los fosos en torno a esos procesos. Al mismo tiempo, reducirán el enfoque de los empleados en los procesos no esenciales al aprovechar las plataformas compatibles con la IA ofrecidas por terceros.

Uno de los primeros ejemplos de este cambio lo podemos ver en FocusFuel, un proveedor de gomitas con cafeína. Fundada en 2023 por un trío de emprendedores y vendedores en asociación con un colectivo de jugadores, atletas y creadores de contenido, la empresa ha utilizado tecnologías de inteligencia artificial de generación en toda su cadena de valor. Los fundadores identificaron sus principales competencias como entender las necesidades de su mercado objetivo y desarrollar productos innovadores. Luego, desplegaron estratégicamente asistentes de IA para que se ocuparan de actividades no esenciales, como el análisis de mercado, la identificación de proveedores, el diseño de envases y la estrategia de marketing. Al basarse en sus plataformas compatibles con la IA, FocusFuel pudo configurar toda su operación en solo unos meses, subcontratando de manera eficiente la fabricación y la distribución a expertos externos. Ese enfoque permitió a los fundadores centrar su tiempo y sus recursos en perfeccionar su estrategia de producto y establecer relaciones con su base de clientes, áreas en las que su experiencia única proporciona una ventaja competitiva sostenible. El rápido lanzamiento, el modelo operativo ajustado y el crecimiento inicial de FocusFuel (la empresa afirma que los ingresos «alcanzaron las siete cifras» en sus primeros ocho meses) sugieren que las empresas pueden prosperar si aprovechan estratégicamente las plataformas de IA para funciones no esenciales y concentran sus esfuerzos en actividades diferenciadas y creadoras de valor.

Se pone en marcha

Está claro que las empresas que sean mejores en aumentar continuamente su devolución de tres productos tendrán más posibilidades de éxito competitivo. Pero llegar allí es difícil. Implica cumplir los requisitos de transformación digital, alinear los equipos en torno a un nuevo plan de acción, ayudar a las personas de la empresa a cambiar su comportamiento para maximizar los beneficios de trabajar con la IA y reasignar los presupuestos. Entonces, ¿cómo deben proceder las empresas?

Empecemos por la suposición de que las organizaciones deben estar muy avanzadas en el camino de la transformación digital, especialmente con la digitalización de los datos, la adopción de la computación en nube y el establecimiento de los protocolos de seguridad y gobierno. La transformación digital puede ser un proceso largo; esperar completarlo antes de intentar obtener algún beneficio de la IA no es realista. Lo mejor es empezar con un número reducido de procesos empresariales, quizás solo uno, en los que la IA se pueda implementar fácilmente y en los que ya haya demostrado su valor para otras empresas. Las tareas de programación, servicio de atención al cliente, marketing y productividad general son algunos de los mejores ejemplos. Esos procesos suelen tener datos digitalizados y flujos de trabajo centrados en el software que facilitan la consecución de mejoras basadas en la IA.

Enrico Pietracci

La seguridad y la gobernanza de la IA también son la base del éxito. Dados los riesgos de sesgos, desinformación, falsificaciones profundas y ciberataques, las empresas tienen que establecer directrices y principios claros para proteger sus esfuerzos de IA. De nuevo, son difíciles de crear en abstracto y mucho más fáciles cuando el objetivo es un proceso empresarial específico. La confianza y la seguridad deben estar entre las principales prioridades de cualquier organización que explore la inteligencia artificial.

Como ocurre con cualquier transformación, persuadir a las personas y lograr un cambio organizacional puede ser incluso más difícil que la implementación técnica. Además de los principios comprobados de la gestión del cambio, una forma eficaz de impulsar el cambio en este caso es cultivar un grupo de empleados que sean los primeros en adoptar la IA en procesos selectos y capacitarlos para que se conviertan en campeones de la IA dentro de la organización. Pueden servir como modelos a seguir y mentores entre pares, acelerando la adopción en todos los niveles de la empresa.

Sin embargo, no se puede exagerar el imperativo de que todos los empleados aprendan la IA. El éxito de Moderna en el rápido despliegue de la IA de generación en su empresa se debió a la creación de una «academia de IA», un curso interno obligatorio que incluía 20 horas de formación sobre la IA y su impacto empresarial. Las investigaciones muestran que la IA puede fallar en primera línea y la formación de los empleados es una forma importante de evitar ese resultado.

Por último, debería asignarse un presupuesto incluso a las primeras actividades. A medida que las empresas obtengan una mayor rentabilidad de los tres productos, el coste del uso de la IA se verá más que compensado por el aumento de la productividad. Las organizaciones empezarán a considerar la IA como un elemento central en los presupuestos de todas las divisiones, ya sean líneas de negocio, funciones o el centro corporativo.

Coursera es un buen ejemplo de una empresa que comenzó con un proceso específico, en este caso la codificación, y que ahora innova rápida y ampliamente con la IA en una serie de actividades. Cuando se presentó ChatGPT, el CEO de Coursera, Jeff Maggioncalda, reconoció rápidamente el potencial de la IA de la generación y comenzó a incorporarla a su empresa. Creía que los ingenieros de software de Coursera necesitaban entender mejor las capacidades de la IA de la generación emergente para crear realmente valor. Su empresa contrató a una empresa especializada en técnicas de codificación de IA de generación para impartir formación a sus desarrolladores de software. También introdujo un asistente de IA que ayudó a sus ingenieros a programar de forma más eficiente. Equipados con conocimientos y herramientas, los equipos de Coursera pudieron incorporar las capacidades de la IA en varios productos, como la traducción, el aprendizaje personalizado y la creación automatizada de cursos. Al aprender y hacer, los empleados de Coursera se han posicionado para seguir innovando y mantenerse a la vanguardia de la competencia a medida que haya nuevas capacidades de IA disponibles.

Implicaciones para la estrategia

Si las empresas obtienen valor al ofrecer un paquete diferenciado de conocimientos, ¿cómo pueden seguir siendo relevantes cuando las mejoras en las capacidades principales de la IA hacen que parte o la totalidad de esa experiencia esté más fácilmente disponible para la competencia y los clientes? ¿Cuál es la base de la captura de valor en una era de abundante experiencia?

Creemos que cada empresa tendrá que reevaluar su estrategia en esta era de cambios y tendrá que hacerse tres preguntas.

1. ¿Qué aspectos del problema resolvemos ahora para los clientes? ¿Utilizarán los clientes la IA para resolverlos por sí mismos? Tenga en cuenta el trabajo de las agencias de viajes. Durante muchos años, los clientes han podido encontrar información sobre los destinos de viaje y hacer reservas en línea. Ahora pueden simplemente consultar las aplicaciones de IA para crear itinerarios de viaje personalizados en función de sus preferencias únicas. A medida que la capacidad de la IA para tomar medidas mejore, también podrá hacer reservas. Las agencias de viajes tendrán que reinventarse, quizás organizando eventos y experiencias únicos para sus clientes.
2. ¿Qué tipos de experiencia tenemos actualmente que evolucionar más si queremos mantenernos a la vanguardia de las capacidades de la IA? Las empresas deben seguir desarrollando su experiencia única para ofrecer un valor más allá del que ofrece la IA. Por ejemplo, en el campo de la medicina, la IA puede, en algunos casos, realizar diagnósticos basados en imágenes con más precisión que los médicos. A medida que los consultorios médicos entren en esta nueva era, tendrán que adquirir capacidades no técnicas, como la empatía, la prestación de cuidados y el trabajo en colaboración con un equipo de profesionales de la salud para diseñar el tratamiento adecuado para un paciente.
3. ¿Qué activos podemos crear o aumentar para mejorar nuestra capacidad de mantener la competitividad a medida que la IA avanza? A medida que la IA ofrezca una gama más amplia de conocimientos, las empresas tendrán que buscar otras fuentes de ventajas duraderas. Los a los que es poco probable que la IA afecte actualmente incluyen las marcas, las relaciones con los clientes, la propiedad de los escasos activos físicos y los efectos de red. Por ejemplo, un diseñador de productos de consumo ahora puede utilizar la IA para crear nuevos prototipos que cumplan con determinadas especificaciones. Los diseños se basan en la calidad y los matices de las especificaciones, que se habrán moldeado mediante una investigación de clientes más profunda y perspicaz. La capacidad de recopilar esa investigación puede llegar a ser más diferenciadora que la capacidad bruta de crear diseños. Una relación profunda y de confianza con los clientes podría ser la mejor manera de apuntalar y mantener esa capacidad.

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Sin duda, las empresas seguirán utilizando paquetes de experiencia diferenciada y otros activos difíciles de replicar para crear y captar valor. Pero habrá que volver a examinar la experiencia y los activos que han demostrado ser valiosos en el pasado a medida que la IA mejore. Con el tiempo, las organizaciones que exploten al máximo la IA para adaptar rápidamente sus operaciones y estrategias son las que prosperarán.