Posibles impactos de la Inteligencia Artificial generativa en las estrategias empresariales: hipótesis y evidencias
La Inteligencia Artificial generativa, conocida mundialmente sobre todo gracias a ChatGPT, posee un potencial extraordinario para transformar diversos aspectos de la gestión empresarial. Se está hablando mucho, en muy poco tiempo, del impacto de la IA generativa en la automatización del trabajo humano y la productividad de personas1 y economías2 , en las industrias creativas3 o en el sector del software, entre otras cuestiones; pero aún se hablado poco del impacto en las estrategias empresariales.
En este artículo planteo algunas reflexiones sobre este asunto, en forma de hipótesis y algunas evidencias, apoyándome en publicaciones de los últimos meses y en mi experiencia práctica asesorando a empresas en la toma de decisiones estratégicas. Mi objetivo es aportar pistas y material de reflexión para abordar las nuevas decisiones estratégicas, cuestionar los procesos de toma de decisiones, y evaluar si las organizaciones están preparadas para los desafíos de la IA generativa. Confío en que resulte interesante para quienes tienen responsabilidades de dirección y gobierno en las empresas, así como para cualquier persona involucrada en decisiones complejas sobre el futuro de una organización, incluyendo a las administraciones públicas.
La IA generativa nos interesa desde el punto de vista de la estrategia más que otras ramas de la IA
La IA generativa se refiere a una categoría de algoritmos de IA que, basándose en los datos con los que han sido entrenados, crean nuevo contenido en forma de texto (incluyendo código de programación), imágenes, audio o vídeo, principalmente. Algunas de las herramientas de IA generativa más conocidas son: en texto, ChatGPT y Bard; en imagen, Midjourney y DALL-E; en código, GitHub Copilot; y en audio, Musicfy o Amper. Desde la perspectiva del contenido de este artículo también me gustaría referirme a las herramientas de diseño generativo como Autodesk Fusion 360, Creo GDX o CATIA GDE, que se aplican en el diseño 3D de productos y son menos conocidas por el gran público.
La IA generativa nos interesa especialmente porque su potencial para automatizar tareas llega a ámbitos muy cercanos a la estrategia empresarial, donde otros tipos de IA tienen un impacto menor. Así, cuando aún nos encontramos en el largo proceso de automatización de otras áreas de la empresa como la producción o la gestión de la cadena de suministro, la irrupción de la IA generativa nos sitúa ante la posible automatización de funciones más vinculadas con la estrategia de producto y mercado (diseño de producto, I+D, gestión de clientes, marketing, ventas); cuando aún no hemos hecho más que comenzar a prepararnos para una automatización masiva de las tareas físicas, la IA generativa supone un gran salto hacia la automatización de las tareas relacionadas con la toma de decisiones y la colaboración. Todo ello se explica con detalle en un informe publicado recientemente por McKinsey Global Institute4.
Este nuevo paradigma surge como consecuencia de la capacidad que tiene la IA generativa de potenciar dos capacidades humanas esenciales para tomar decisiones: entender la complejidad y crear.
La IA generativa va a cambiar el contenido de las estrategias empresariales
En primer lugar, parece claro que la IA generativa va a facilitar estrategias basadas en la personalización y la experiencia de uso5, porque nos va a permitir:
- Conocer mejor a los clientes, gracias a la capacidad de procesar y estructurar la información, y de extraer conclusiones y sugerir acciones.
- Diseñar campañas de marketing más efectivas.
- Adaptar los mensajes al perfil lingüístico, cultural y de consumo de cada individuo.
- Mejorar la atención al cliente, soportada con soluciones automatizadas (chatbots) o semiautomatizadas (agente comercial humano con asistencia de IA).
- Generar automáticamente contenidos de aprendizaje interno, a partir de las interacciones con clientes.
Estos usos ya se están extendiendo en casos conocidos, como Kahn Academy (para mejorar la experiencia de uso), Unilever (para atención al cliente) o Coca Cola (para actividades de marketing). Y se irán integrando de manera natural en los procesos de relación con los clientes de muchas empresas, a medida que las herramientas de CRM más extendidas las van incorporando. En marzo de 2023, HubSpot, Salesforce y Microsoft lanzaron sus actualizaciones con IA generativa (ChatSpot, Einsten GPT y Microsoft Dynamics 365 Copilot, respectivamente), en los tres casos con la tecnología de OpenAI.
En segundo lugar, podemos esperar más estrategias basadas en la innovación en productos y servicios, gracias a la capacidad que tiene la IA generativa de ayudar en el proceso creativo, y por tanto acelerar los procesos de ideación y desarrollo. Esto ya se percibe en industrias culturales y creativas como la música, el diseño gráfico, la moda o la arquitectura, donde constantemente surgen nuevas creaciones respaldadas por la IA generativa que provocan admiración y preocupación a partes iguales.
Un sector muy interesante es el de la moda, que ha incorporado la IA para diversos fines y ahora está aprovechando la IA generativa para potenciar su capacidad de desarrollo de producto. Por ejemplo, Fermat es una plataforma digital que integra diversas herramientas de IA, como ChatGPT y DALL-E, para acelerar el trabajo colaborativo de los equipos de diseño de productos de moda. Desigual está integrando Fermat en sus procesos de diseño. Otro ejemplo es ThreekitGPT, una herramienta que salió al mercado en abril de 2023 y que permite a los diseñadores de una marca, o a los propios clientes, crear productos personalizados dentro de los parámetros que se definan.
En el ámbito industrial, el diseño generativo automatiza la ideación de soluciones a problemas complejos de diseño, a partir de los parámetros que define el usuario. Desde hace años están surgiendo productos comerciales de software con estas funcionalidades, como Autodesk, Creo, Ansys o ntop, y empresas de distinto perfil lo están utilizando para potenciar sus capacidades de I+D, como la vizcaína iGestek.
En tercer lugar, la IA generativa puede acelerar y ampliar las estrategias de internacionalización al superar barreras culturales y lingüísticas mediante traducción automática y generación de contenido adaptado a diferentes contextos. Esto beneficia tanto a la comunicación interna como a las relaciones con clientes, proveedores y aliados.
Por último, la IA generativa acelerará aún más la digitalización de negocios y organizaciones, al facilitar la labor de programación. Surgirán nuevas empresas nativas digitales con mayor facilidad, y al mismo tiempo, las empresas establecidas podrán digitalizar sus negocios y crear nuevos negocios digitales con una exigencia de recursos más limitada.
La IA generativa va a cambiar la manera en que se diseñan las estrategias empresariales, y por tanto la forma de dichas estrategias.
Como primer impacto, es muy probable que las decisiones sean cada vez más racionales, basadas en información conocida, y menos intuitivas, basadas en las experiencias individuales de quienes participan en la decisión. Sin duda se va a hacer un uso más intenso de información interna y externa, gracias a la capacidad de resumen y búsqueda semántica de la IA generativa. Es probable que la intuición termine desapareciendo de todos los ámbitos de decisión que puedan ser evaluados con un alto grado de certeza, pero prevalecerá allí donde sea necesaria, como una habilidad humana muy valiosa.
También creo que nos encaminamos hacia estrategias más robustas. La tecnología ayudará a generar escenarios y simulaciones para evaluar el impacto de diferentes estrategias y decisiones con una perspectiva sistémica, y facilitará el identificar implicaciones poco evidentes a simple vista.
Respecto al eterno debate entre visión a largo plazo y acción a corto plazo, entre grandes apuestas que no admiten vuelta atrás y enfoques de prueba y error, creo que la IA generativa potenciará ambos enfoques según corresponda. En decisiones que implican inversiones significativas (como es habitual en negocios intensivos en capital), la IA generativa aportará seguridad para hacer apuestas firmes, en forma de información más completa, escenarios y simulaciones. En otros casos, la IA generativa facilitará estrategias adaptativas basadas en un enfoque de prueba y error con pequeños movimientos de bajo riesgo. Esto será habitual en contextos de alta innovación, tanto propia (que dificultará prever hasta dónde podemos llegar en dos o tres años) como ajena (que nos obligará a reaccionar a los cambios del entorno).
En ambas situaciones, opino que las estrategias seguirán sustentándose en un rumbo a largo plazo que se mantendrá relativamente estable.
Por último, me atrevo a afirmar que las empresas mostrarán una mayor disposición a giros estratégicos disruptivos, porque creo que el uso masivo de la IA generativa nos “removerá” mentalmente y convertirá la creatividad y la innovación en una tarea más cotidiana.
Un aspecto que me genera muchas dudas es si nos dirigimos hacia un escenario de estrategias más creativas y originales. Me preocupa que la capacidad que tiene la IA de entender lo que hacen otros y extraer patrones nos conduzca a copiar estrategias del pasado o de los competidores. Ante esto, considero que la creatividad humana y la intuición basada en la experiencia continuarán siendo elementos imprescindibles para el diseño de estrategias empresariales diferenciales y exitosas.
En conclusión, la IA generativa tiene un alto potencial para convertirse en a) una tecnología habilitadora de estrategias basadas en la personalización, el desarrollo de nuevos productos y servicios, la internacionalización y la digitalización, y b) un eficaz asistente en el diseño de estrategias empresariales más racionales, robustas, adaptativas (cuando sea necesario), y quizás también más innovadoras.
Artículo publicado en Deusto Business Open Alumni.
Nota final: En este artículo, el autor ha utilizado la IA generativa (ChatGPT) como herramienta de búsqueda e investigación, para plantear argumentos y para mejorar el texto final 1 Noy, S y W Zhang (2023), Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence, working paper. Ver online 2 Briggs, J y Devesh Kodnani (2023), The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth, Goldman Sachs Economics Research. Ver online 3 World Economic Forum (2023), How might generative AI change creative jobs?, artículo publicado con motivo del encuentro “The Growth Summit” celebrado en mayo de 2023 en Ginebra. Ver online 4 McKinsey Global Institute (2023), The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. Ver online 5 Siggelkow, N y Terwiesch, C (2023), Create Winning Customer Experiences with Generative AI, Harvard Business Review. Ver online
