Estimad@s amig@s
Sinopsis
Ya estamos en la era de las
empresas aumentadas por IA.
La ventaja no está en la
tecnología, sino en cómo tú, como líder, decides utilizarla. ¿Estás
preparado para dirigir en un entorno donde la inteligencia artificial redefine
la estrategia, la competencia y el futuro de tu negocio? Este libro no
habla de algoritmos, sino de liderazgo y de visión. Es la hoja de ruta que
necesitas para transformar tu organización y situarla al frente del cambio.
Descubrirás cómo la
inteligencia artificial multiplica el valor, abre oportunidades y convierte la
incertidumbre en ventaja. A través de ideas claras, ejemplos inspiradores y
marcos estratégicos, Jorge Calvo y Carlos Escapa, reconocidos expertos
internacionales en la materia muestran cómo integrar la IA en el núcleo del
negocio. Con casos que abarcan profesionales, emprendedores, pymes y grandes
corporaciones, ofrecen una visión realista y ambiciosa que conecta la
estrategia con la acción.
Este no es un libro
para técnicos, sino para líderes que entienden que el mayor riesgo no es
equivocarse con la IA, sino ignorarla. Aquí encontrarás las claves para
construir una empresa más inteligente, resiliente y competitiva. Y, sobre todo,
descubrirás cómo liderar con inteligencia aumentada, visión y audacia. El
momento de dar el paso no es mañana: es ahora.
«La IA poder ser lo
mejor o lo peor
que le haya pasado a la humanidad.
No podemos simplemente ignorarla»[i]
Prefacio
Una visión para el futuro de
la empresa aumentada con la inteligencia artificial
Vivimos en un mundo donde la
tecnología redefine a diario los límites de lo posible. Entre todas las fuerzas
que impulsan esta transformación, la Inteligencia Artificial [IA] se ha
consolidado como la tecnología facilitadora más decisiva de nuestra era (…)
(…) cómo transformar la
estrategia y la cultura empresarial desde la inteligencia, no desde la moda (…)
Ø ¿Qué tiempo dedicamos en el
Consejo de Administración a la reflexión estratégica sobre el impacto de la IA
en el negocio?
o
¿Cómo
impactará en el modelo de negocio?
Ø ¿Cómo puede verse afectada la cultura empresarial?
o
¿Habrá
que hacer cambios?
§ ¿Cuáles?
§ ¿Cuándo?
§ ¿Qué riesgos prevemos?
(…) profundo entendimiento
de los desafíos y oportunidades que enfrentan las empresas en la era digital
(…) desarrollar un enfoque integral y práctico para la implementación de la IA
en el ámbito empresarial
Ø ¿Qué desafíos tenemos que
abordar?
o
¿Hay
personas en la compañía preparadas para liderarlos?
Ø ¿Qué oportunidades visualizamos
en nuestro sector?
(…) el error más común es
automatizar indiscriminadamente tareas que requieren juicio, creatividad,
empatía o comprensión contextual, lo que puede llevar a la deshumanización de
los procesos, degradar la experiencia del usuario (…) reducir la calidad del
trabajo y aumentar los riesgos para la salud mental.
(…) su impacto dependerá de
cómo decidamos utilizarla[ii] (…)
Ø ¿Cómo hemos decidido usar la IA
en nuestra compañía?
o
¿Quiénes
tomaron la decisión?
o
¿Quiénes
deberían haber participado en el proceso?
«La IA no necesita
“entender” como un ser humano para ser eficaz,
solo necesita
detectar correlaciones útiles»[iii]
Introducción
¿Qué está pasando?
(…) El 23 de enero de 2023,
Microsoft anunció una nueva inversión multimillonaria de 10 mil millones de
dólares en Open AI, una asociación estratégica que buscaba potenciar el
desarrollo y la comercialización de la IA generativa. Con una inversión total
estima da en 13 mil millones de dólares (…) solo una fracción de los fondos se
han transferido a Open AI, los importes restantes se materializan en
forma de compensación por la utilización por parte de Open AI de los
recursos de computación en la nube de Microsoft. La capacidad computacional
proporcionada por Microsoft permite a Open AI llevar sus modelos a
nuevas y altísimas alturas (…) mientras que la aplicación Copilot de
Microsoft se encargaría de llevar esta tecnología a todos sus usuarios, más de
400 millones (…) jugada estratégica orquesta da por dos visionarios líderes
empresariales (…)
(…) a medida que OpenAI
se transformaba en un modelo de doble entidad altruista y lucrativa a la vez
—al asociarse con Microsoft y lanzar comercialmente ChatGPT, con el
objetivo de satisfacer las crecientes necesidades financieras—, su compromiso
con los ideales fundacionales fue cuestionado en el seno de la empresa (…)
(…) OpenAI había adoptado
aparentemente un enfoque distintivo, haciendo hincapié en el desarrollo de una IA ética y
de código abierto. Sin embargo, la necesidad de cubrir gastos llevó a la
creación de una filial con fines de lucro (…) las dificultades para equilibrar
la rentabilidad, las preocupaciones éticas y la visión inicial de la
organización (…)
Ø ¿Cómo equilibramos la ética de lo
nuevo y la inercia de la viejo?
o
¿Qué
quiere la propiedad?
o
¿Qué
dice el gobierno?
o
¿Cómo
lo pondrá en práctica el equipo directivo?
(…) la velocidad, escala,
dificultades y tensiones que ha traído la IA generativa a nuestro mundo.
Ø ¿Estamos entendiendo los cambios?
Ø ¿Cómo adaptarnos a la velocidad?
Ø ¿Cómo escalar o no desescalar en éste
entorno de tanta incertidumbre?
Cuando la IA se puso al
alcance del consumidor
(…) la IA generativa no es
solo una tendencia pasajera, sino una tecnología transformadora que está aquí
para quedarse y que seguirá evolucionando y expandiéndose en los próximos años.
Ø ¿Entendemos la diferencia entre
tendencia y moda?
(…) No nos engañemos: la IA
es más rápida y eficiente en tareas específicas, pero no más inteligente en el
sentido humano del término. La IA destaca en velocidad, procesamiento de
grandes volúmenes de datos y consistencia, pero carece de la flexibilidad,
creatividad, intuición y comprensión contextual profunda que caracterizan la
inteligencia humana (…)
Ø ¿Tenemos claras las fortalezas
del equipo ante la irrupción de la IA?
Ø ¿Y sus oportunidades de mejora?
o
¿Les
estamos ofreciendo formación continua para que sigan creciendo?
(…) La transición de un modelo B2B a
un modelo B2C ha llevado la IA a miles de millones de usuarios en todo
el mundo, comenzando a transformar radicalmente las industrias y la vida
cotidiana.
(…) ya no basta con
capacidad técnica; la legitimidad vendrá de su diseño ético, transparencia,
respeto a derechos y acuerdos contractuales con los creadores (…) ya no es solo
la carrera por la potencia o adopción, sino la construcción de instituciones,
leyes y prácticas que la integren de forma sostenible y justa en nuestras
sociedades.
Ø ¿Qué matices queremos
darle a la IA con la que trabajará nuestro equipo?
(…) la integración de la
realidad aumentada, los modelos de lenguaje-visión robóticos, y un enfoque
creciente en la ética en la visión por computadora, jugarán roles cruciales en
la expansión de la influencia de esta tecnología en sectores como la salud, la
seguridad, y la monitorización ambiental.
Crecimiento y posición
competitiva del mercado global de la IA
(…) más pronto que tarde, el
60% de las tareas no estratégicas se automatizarán, trabajaremos en empresas
inteligentes con organizaciones híbridas donde el talento humano aumentado
estará liberado de tareas rutinarias por la IA, y viviremos en hogares y ciudades
inteligentes (…
La adaptación y la formación
continua son esenciales para la fuerza laboral, permitiendo a los empleados
complementar la tecnología en lugar de competir contra ella. Esto subraya la necesidad de una reasignación
y actualización constante de habilidades para aprovechar las oportunidades que
la IA ofrece en el futuro laboral (…)
Ø ¿Qué medidas estamos poniendo a
disposición del equipo para ayudar en la adaptación?
Liderazgo aumentado[iv] y
uso responsable de la IA como eje estratégico en la empresa
(…) la necesidad de que la
intervención humana sea el primer paso en la aplicación efectiva de la IA en
los negocios. El conocimiento técnico y la magia del aprendizaje maquinal no
pueden generar el mayor valor real posible sin la guía y la estrategia definidas
por los lideres y el personal de la organización (…)
(…) la importancia de
diseñar estrategias que integren la IA en el núcleo de la planificación
empresarial, asegurando que su aplicación sea relevante y alineada con los
objetivos corporativos.
Ø ¿Qué estrategia estamos implementando?
Ø ¿Qué estrategia estamos diseñando?
Ø ¿Qué estrategia estamos estudiando?
A grandes poderes, grandes
responsabilidades. Competir contando con la IA como aliada, conlleva una gran
responsabilidad (…) cualquier aplicación de la IA debe estar profundamente
arraigada en un marco de toma de decisiones cuidadosamente considerado.
La IA debería utilizarse para enriquecer y amplificar la capacidad humana para
tomar decisiones y actuar, en lugar de ser vista como un fin en sí misma.
Ø ¿Cómo vamos a darle cabida en la
mesa del Consejo a la IA?
o
¿Cuándo?
o
¿Le
damos una silla?
o
¿Le
proponemos que tome decisiones de manera independiente?
§ ¿Qué líneas rojas tenemos pensado
marcarle?
El desafío para las empresas
ya no reside en si deben adoptar la IA, sino en cómo pueden hacerlo de manera
que potencie las habilidades de los empleados y redefina los procesos de
negocio para alcanzar el 650% de rendimiento aumentado que consiguen las empresas
AI-driven (…)
Ø ¿Qué procesos pensamos que
debemos redefinir?
o
¿Cuándo?
o
¿Quién
liderará el proceso?
(…) principios básicos del
uso de la IA (…)
1. Reimaginar
los procesos de negocio
2. Incentivar
la experimentación y la participación de los empleados
3. Dirigir
activamente la estrategia de datos e IA
4. Recopilar
datos de manera responsable
5. Rediseñar
el trabajo para incorporar datos e IA cultivar las habilidades relacionadas con
los empleados
No podemos esperar nada
realmente bueno de la IA sin el esfuerzo por nuestra parte primero (…)
«(…) la sabiduría no
consiste solo en saber,
consiste en saber
emplear el saber»[v]
¿Cuántos libros que podríamos calificar como
estratégicos lees al año?
Ø ¿Cuántos deberías leer?
o
La
excusa no tengo tiempo, no debería ser válida. Hemos preguntado por libros estratégicos,
que pueden ayudarte a entender contexto, cambios, tendencias…
“Con mucha diferencia, el
mayor peligro de la Inteligencia Artificial es que las personas concluyen
demasiado pronto que la entienden”[vi],
creo que es una
afirmación muy cierta hay más expertos en inteligencia artificial que cuñados. Nos
queda mucho camino que recorrer, aprender, pilotar, mejorar… y lo primero que
nos toca hacer es poner a las personas en el centro ―confiar en ellas―, sin sus
habilidades las que tienen y las que irán adquiriendo con la madurez de la IA, se ira construyendo esa IA-driven que defienden Jorge Calvo y Carlos Escapa en La IA en los negocios.
La IA crece en base al aprendizaje continuo ¿Está
nuestra empresa preparada para estar siempre aprendiendo?
Ø ¿Cómo hacerlo más colaborativo?
Ø ¿Cómo compartir ese conocimiento entre el ecosistema?
El
des-aprendizaje es necesario para facilitar la absorción y actualización del
conocimiento[vii] ¿Qué
tenemos que borrar?, ¿Qué cosas nuevas tenemos
que aprender?
«La
gente inteligente aprende de todo y de todos,
la
gente promedio aprende de sus experiencias,
y
la gente estúpida ya tiene todas las respuestas»[viii]
Fundamentos básicos de la IA
Los agentes cognitivos
virtuales son sistemas de inteligencia artificial diseñados para operar en
entornos simbólicos. Su arquitectura se basa en la capacidad de percibir, razonar
y actuar dentro de dominios puramente digitales, como plataformas
conversacionales, entorno de desarrollo de software, o interfaces de diseño
generativo (…)
Aunque carecen de
interacción física (…) pueden presentar comportamientos sofisticados que
simulan comprensión, iniciativa y colaboración, especialmente cuando se
integran en plataformas interactivas o sistemas compuestos (…)
A medida que evoluciona la
agentización, han emergido distintos tipos de agentes de IA, categorizados
según su grado de autonomía, su manera de interactuar con otros agentes o
humanos, las modalidades de información que manejan y las características humanas
que puedan emular (…)
• Agentes autónomos
• Agentes colaborativos
• Agentes generativos
• Agentes multimodales
• Agentes emocionales
Usos empresariales de los
agentes de IA
• Atención al cliente y
ventas
• Marketing y análisis de
datos
• Operaciones y procesos
internos
• Gestión de información y
conocimiento
La agentización (…)
reconfigura también la estrategia[ix] e
incluso la propuesta de valor de las empresas (…)
Ø ¿Qué cambios necesitamos hacer a
nivel estratégico?
Ø ¿Cómo se verá afectada nuestra
propuesta de valor?
o
¿Qué
cambios deberemos acometer?
o
¿Cuándo?
(…) en servicios
profesionales, existen empresas que están explorando ofrecer IA as a Service
con agentes: en vez de vender solo consultoría humana, ofrecer una suscripción
a un agente que asesora continuamente (…)
Ø ¿Qué venderemos a medio plazo?
Ø ¿Qué nos demandaran los clientes?
Ø ¿Cómo integrar IA as a Service
en nuestro porfolio de servicios?
(…) la agentización[x]
ofrece diferenciación a quienes la adopten pronto y sepan aprovecharla (…)
permite alcanzar eficiencias operativas difíciles de imitar rápidamente por los
competidores (…)
Ø ¿Cómo generar ventaja competitiva
partiendo de una adopción temprana de los agentes?
A pesar del inmenso potencial
de los agentes de IA, su despliegue conlleva una serie de retos y
consideraciones críticas que las empresas deben gestionar (…)
• Seguridad y confiabilidad
(…) asegurar los canales de
comunicación de los agentes y autenticarlos, al igual que hacemos con los
usuarios humanos.
(…) ¿Cómo garantizamos
que el agente no cometa errores? (…)
• Ética y sesgos
Los agentes de IA heredan
los dilemas éticos de la IA en general, pero amplificados por su autonomía (…) ¿Cómo
prioriza entre el beneficio de la empresa y el impacto entre clientes o
terceros? (…)
Ø ¿Dónde marcamos las líneas rojas?[xi]
(…) si un agente comete un
error que daña a alguien, ¿Quién es el responsable legal y moral? (…)
• Gobernanza y
control de los agentes
(…) cómo asegurarse de que
actúen dentro de los limites deseados y cumplan con las regulaciones y
políticas corporativas (…) definir aquellas decisiones que nunca podrá tomar un
agente sin aprobación (…) acortar el ámbito de acción.
Ø ¿Tenemos un equipo de trabajo[xii] diseñando un marco de actuación
de los agentes en la empresa?
o
¿Esperamos
a tener los agentes y entonces arrancamos el proceso de discernimiento?
Ø ¿Estamos trabajando en minimizar
la brecha de adopción que puede provocar la adopción de la IA por parte de la
empresa?[xiii]
o
¿Somos
conscientes de que hay -habrá una brecha?
(…) Un riesgo real es la
resistencia cultural: si los empleados perciben a los agentes como amenaza a
sus puestos, pueden boicotear sutilmente su implementación (…)
(…) si todos pueden usar
modelos similares, la pregunta es ¿Cómo obtener ventajas competitivas sostenibles
de la IA? (…)
Ø ¿Qué capacidades[xiv] organizacionales tendremos que
movilizar para hacer sostenible nuestra ventaja competitiva?
(…) es muy improbable que a
corto plazo veamos agentes tomando decisiones estratégicas (…) ya que implican
consideraciones políticas, emocionales y culturales complejas (…) en la
ejecución operativa, su papel será cada vez más relevante (…) requerirá marcos
de confianza y verificación (…) se implementasen sistemas de supervisión
continua donde los agentes mismos detecten si alguna decisión sale fuera de un
rango esperado y alerten a un humano (…) lo importante (…) empresas y sus
integrantes se preparen para un escenario de automatización cognitiva profunda,
reevaluando que decisiones realmente necesitan la intervención humana y cuáles
pueden cederse a la IA sin riesgo.
Ø ¿Estamos trabajando en los futuros marcos de confianza y verificación que serán necesarios?
Ø ¿Nos estamos preparando?
o
¿Cómo?
(…) las marcas lo pueden
aprovechar para marketing experiencial hiperpersonalizado (…) será crucial con
consentimiento y protección de datos robusta, para evitar percepciones de
intrusión (…)
Ø Vamos
a tener más datos que nunca del cliente y /o usuario pero eso conllevara que
deberemos invertir recursos en proteger el tesoro “datos” ¿Estamos trabajando en las
estrategia de protección?, ¿Qué recursos necesitaremos?, ¿Con que
presupuesto contaremos?
(…) la IA interpretada se
fundamenta en hacer que las respuestas de la IA no solo sean correctas, sino
también comprensibles, justificadas y alineadas con las expectativas humanas
(…) requisito previo para su adopción generalizada en los negocios.
La pregunta clave ya no es ¿Qué
puede hacer la IA?, sino ¿Qué nuevas magnitudes de creación colectiva
pueden surgir cuando humanos y algoritmos coevolucionan como socios
simbióticos?
Ø ¿Estamos preparados para cocrear[xv] productos, servicios, soluciones
con la IA?
o
¿Cómo
capturaremos valor para nuestros stackeholders?
(…) la empresa del futuro no
será la más automatizada, sino la más sabia, al distribuir inteligentemente los
roles entre humanos y maquinas.
Ø ¿Queremos ser una empresa de
futuro?
o
¿Cómo
queremos serlo?
§ ¿Qué espacio de colaboración
hombre-maquina estamos creando?
Como gestor o líder, tu rol
no es ser un experto técnico, sino comprender que la IA es una herramienta
estratégica que requiere planificación, contexto y una dirección clara (…)
Ø ¿Lo tenemos claro?
o
¿Qué
recursos estamos desbloqueando para allanar el camino de la adopción de la IA
en la compañía?
o
¿Qué
papel estamos jugando en el proceso?[xvi]
(…) punto crítico (…) la calidad
del dato corporativo[xvii]
Ø ¿Cuán core es el dato para una
estrategia exitosa de IA?
Ø ¿Cómo puedo obtener los mejores
datos? Aquí
tendríamos que trabajar una estrategia de datos propios, pero quizás también
fuese necesario el poder explotar datos de clientes, proveedores, etc., ¿Podemos
-debemos entregar un dividendo al dato para incentivar la cesión de éstos ―que
no la propiedad? No queremos la propiedad pero si la exclusividad de su
explotación, con esto amplificaríamos el retorno de nuestra estrategia AI-driven.
(…) cualquier despliegue de
IA debe ir acompañado de una comunicación clara, transparente y honesta sobre
su funcionamiento, sus beneficios y sus limitaciones (…)
Ø ¿Hemos incluido a personas del
equipo de comunicación en el grupo de trabajo de IA?
o
¿Qué
objetivos les hemos marcado?
«La máquina no
sustituye al profesional,
sino que amplifica
sus capacidades»[xviii]
La IA aplicada: del
profesional a todo tipo de empresa e industria, con
ética
¿Nos estamos preguntando, identificando? (…) en qué procesos de cada función la
IA puede generar mayor impacto inmediato ―sea mejorando la experiencia del
cliente, optimizando costes o acelerando la innovación― e ir escalando desde
ahí (…)
Ø ¿Qué conclusiones hemos sacado?
o
¿Las
estamos plasmando en un plan de acción?
La IA trae consigo dilemas
éticos importantes. Uno de los principales es el sesgo algorítmico. Los
sistemas de IA aprenden de datos históricos que pueden contener sesgos (…)
Ø ¿Tenemos que crear, ampliar,
reforzar un departamento de ética si queremos hacer una apuesta firme por el uso
de la IA?[xix]
o
¿Cómo
vamos a gestionar los sesgos?[xx]
(…) deben preguntarse no
solo “qué podemos hacer con la IA” sino también “qué debemos hacer con la IA” y
cómo hacerlo de manera justa y sostenible.
Ø ¿Quién se está preguntando por
los qué y los cómo en la compañía?
o
¿Qué
piensa la propiedad,
el Consejo de Administración y la dirección?
§ ¿Son posturas convergentes o
divergentes?
«La próxima frontera
no es técnica,
sino de diseño organizacional:
crear estructuras que aprendan al ritmo de sus
propios algoritmos»[xxi]
La ruta AI-driven hacia el
liderazgo aumentado
(…) la IA, el talento humano
y los datos trabajan juntos para generar un valor superior, adaptación y
sostenible. Este cambio no es una evolución lineal de lo que conocíamos como
digitalización; es una transformación estructural (…) cómo competimos, cómo
operamos y cómo lideramos.
Ø Dentro de está transformación
estructural en la que estamos inmersos, quién está pensando en:
o
¿Cómo
competiremos?
o
¿Cómo
serán nuestras operaciones?
o
¿Cómo
será liderada la compañía a medio plazo?[xxii]
(…) ¿Cómo se construye una
ventaja sostenible en una cada vez más VUCA (…) difícil de predecir; donde la
tecnología es una commodity y el cambio es exponencial?
Ø No me cansare de preguntarlo ¿Estamos
trabajando en una ventaja a medio plazo de la mano de la IA?
Ø ¿Estamos diseñando una
organización IA-Driven?
o
¿Cómo
lo estamos haciendo?
§ ¿Qué fortalezas tiene?
(…) sin personas que
entiendan, contextualicen, cuestionen y dirijan los datos, no hay IA que pueda
transformar realmente una organización.
Ø ¿Lo entendemos?
o
¿Qué
estamos haciendo para atraer, retener, fidelizar al mejor talento
para convertirnos en una IA driven?
(…) organización que aprende
en tiempo real a través de la colaboración constante entre personas y sistemas
inteligentes. Amazon[xxiii] es
un ejemplo:
Amazon + AWS + talento >>> una
organización diseñada para aprender
Ø ¿Podemos diseñar nuestra Pyme
para que sea una compañía de aprendizaje?
(…) MELDS, un marco
compuesto por cinco principios fundamentales para la implementación exitosa de
la IA en las organizaciones, que podría llegar a aumentar exponencialmente el
rendimiento de la empresa en un 650%:
• M – Mindset [Mentalidad]
• E – Expemimentation
[Experimentación]
• L – Leadership
[Liderazgo]
• D – Data
[Datos]
• S – Skills
[Habilidades]
Por qué la mayoría de
los proyectos piloto de IA no tienen continuidad
1. Expectativas
desbordadas
2. Falta
de un objetivo claro
3. Problemas
con la calidad de los datos
4. Falta
de entendimiento y colaboración entre equipos
5. Falta
de talento especializado
6. Infraestructura
tecnológica inadecuada
7. Preocupaciones
éticas y legales
Ø Los autores nos han identificado siete
posibles fallas de un piloto ¿Qué podemos hacer para mitigarlas?
(…) ¿Están realmente preparadas
las empresas para integrar la IA de forma estratégica, transversal
y competitiva? (…)
Ø Dedica tiempo con tu equipo a la
evaluación interna y externa, ve iterando con ella, trabajando un plan de
mejora continua que lleva a la organización a tener un mapa estratégico del despliegue
de la IA.
Evaluación interna
1. Estrategia
y visión: ¿Existe una visión clara y transversal de cómo la IA contribuye a
los objetivos del negocio?
2. Infraestructura
de datos: ¿Se dispone de datos accesibles, integrados, seguros
y de calidad?
3. Talento
y capacidades: ¿Hay perfiles técnicos y de negocios capacitados en IA dentro
de la organización?
4. Implementación
de casos de uso: ¿Se han desplegado proyectos de IA más allá del piloto?
5. Ética
y gobernanza: ¿Existe un marco ético para garantizar la transparencia, seguridad
y responsabilidad de los sistemas de IA?
Evaluación externa
1. Expectativas
del cliente: ¿Qué nivel de personalización, automatización y
eficiencia demandan los clientes?
2. Madurez
de la competencia: ¿Están los competidores utilizando IA para
diferenciarse?
3. Potencial
de disrupción del sector: ¿Cuán expuesto está el sector a ser transformado
por la IA?
4. Regulación
y gobernanza externa: ¿Qué normativas afectan al uso de la IA?
5. Ecosistema
de talento: ¿Es fácil acceder a profesionales de IA y conectarse con centros
de conocimiento?
« La transformación digital va
de personas,
no de algoritmos»[xxiv]
Inicio de la transformación
AI-driven: la transición del Horizonte 1 al 12
¿Cómo podemos utilizar IA para mejorar el porfolio de
productos, servicios,
soluciones?
La IA ya está impactando en el negocio, el cambio de
modelo es una realidad, la transformación no es opción…
Ø ¿Estamos visualizando el cambio?
o
¿Qué
dejaremos de vender?
§ Productos
o
¿Qué
pasaremos a vender?
§ Servicios, soluciones as
a Service
§ Plataformas para mejorar la toma
de decisiones ―inteligencia amplificada
§ Optimización rutas, compras,
stock…
§ Mantenimiento predictivo y
preventivo
Ø ¿Cómo alineamos estrategia, personas e IA para liderar?
«Hoy es la página uno
de un nuevo capítulo»[xxv]
La penúltima frontera del
viaje IA-driven hacia la empresa AI-first: la
transición del horizonte 2 al 3
La eficiencia operativa es
el primer gran peldaño del viaje hacia una empresa IA-driven (…)
Ø ¿Cómo la vamos a conseguir?
(…) cada decisión automatiza
o asistida por IA (…) genera nuevos datos. Estos datos no solo alimentan mejores
modelos, sino que cambian el comportamiento de los equipos, que comienzan a
documentar, sistematizar y estandarizar (…) la organización aprende mejor
porque primero opera mejor (…)
La IA permite un salto
cualitativo en la forma en que entendemos a los clientes: de entidades transaccionales
a sistemas dinámicos de preferencias, expectativas y emociones (…)
(…) acompañar al cliente a
lo largo de su viaje vital, ajustando productos, experiencias y comunicación
según su evolución (…)
(…) plataformas,
marketplaces inteligentes, motores de recomendación integrados,
infraestructuras API abiertas y servicios embebidos en IA. Modelos donde el
cliente ya no solo consume, sino que cocrea, configura y retroalimenta el
sistema, contribuyendo directamente al aprendizaje de los algoritmos.
Ø La IA necesita ingentes
cantidades de datos ¿Qué estamos haciendo para poner a cocrear al cliente? Mientras
más datos, más afinamos la propuesta de valor que le devolvemos al
cliente y nuestra ventaja competitiva. Creemos un espacio de
colaboración entre empresa-IA-cliente, con ello amplificamos nuestras ventas.
«Move fast
and build things»[xxvi]
Epílogo
Hacia la empresa AI-first
de la nueva era posindustrial
¿Nos estamos moviendo rápido?
Ø ¿Estamos construyendo?
(…) eficiencia operativa (…)
transformación de modelos y cadenas de valor (…) creación de capacidades
cognitivas organizativas sostenidas por la IA (…) rediseñar la lógica de
funcionamiento de la empresa: cómo aprende, cómo decide, cómo innova, cómo
lidera.
¿Te parece una tarea inabarcable? Prueba a no apostar por la IA,
cuando te quedes fuera del mercado o no seas competitivo no se si tendrás
margen para volver a la senda que nunca debiste abandonar. Esa podría ser la
moraleja despues de leer La IA en los negocios, nadie escarmienta en cabeza ajena (…)
el futuro pertenece a quienes saben equilibrar el potencial de la IA con la
supervisión humana, la formación continua y la visión estratégica (…) lee, prueba, pilota, reflexiona,
busca compañeros de viaje, rema hasta conseguir que la empresa se convierta en
una AI-first.
«La IA es
la nueva electricidad»[xxvii]
La IA en los negocios
Liderando, compitiendo y prosperando en la era de la
inteligencia artificial
Jorge Calvo
Carlos Escapa
Libros de cabecera
Link de interés
• Viaje al futuro de la empresa
• Wa: Claves de la cultura
corporativa japonesa
• ¿Al borde de un ataque
de nervios? Cómo liderar bajo presión y manejar la incertidumbre cuando
estás al mando
• Ética para máquinas
• El ecosistema B2B: Estrategia y práctica de los
negocios entre empresas
• La salud digital y las nuevas formas
de atención médica
• La Inteligencia Artificial en el
ámbito sanitario: Protección de los derechos fundamentales de los pacientes
• Toma de decisiones y gobierno de
organizaciones
• Aprende a pensar como un gurú: Las 10
fuerzas del pensamiento crítico
• Pensar estratégicamente: Modelos,
conceptos y reflexiones
• Gestionar estratégicamente: Claves
para tomar decisiones en la era de la incertidumbre
• Ventaja competitiva
• Albania nombra a una inteligencia
artificial ministra anticorrupción: Así es Diella
• ¿Ética o ideología de la inteligencia
artificial? El
eclipse de la razón comunicativa de una sociedad tecnologizada
• El auge de los robots: La tecnología
y la amenaza de un futuro sin empleo
• Qué haremos cuando las máquinas lo
hagan todo: Artificial Intelligence, Bots & Big
Data
• En qué piensan los robots Bienvenidos
a la era de la inteligencia artificial: todo lo que cambiará y todo lo que
permanecerá
• Humanidad aumentada: El impacto de la
inteligencia artificial en marketing, comunicación y experiencia de cliente
• Caso Lecciones del Grupo H&M
sobre la estrategia ética de la IA
• Accenture reducirá plantilla de
empleados que no puedan adaptarse a la IA
• Nueve modelos de negocio impulsados
por la IA que no puedes ignorar
• La salud mental en la empresa: Cómo
crear trabajos saludables y mejorar la salud mental del equipos
«No basta con saber
el camino;
hay que recorrerlo»[xxviii]
ABRAZOTES
[iv] Pp., 156 (…) más humano (…) se enfoca
en lo que ninguna máquina quiere replicar: la empatía, la conexión personal, la
inspiración, la ética, y la visión a largo plazo (…) abraza la tecnología como
un medio y no como un fin (…)
[ix] Pp., 80 Estratégicamente, los agentes
permiten a las empresas rediseñar procesos de negocio end-to-end.
[x] Pp., 83 la agentización estratégica
implica replantear el negocio aprovechando que ciertas actividades pueden ser
delegadas a la IA (…) rediseño de procesos (…) portafolio de productos
/servicios (…) estructura organizativa (…) nuevas fuentes de ingresos y modelos
disruptivos (…) transformar demasiado rápido sin la cultura adecuada puede
generar fricciones internas o errores
Ø
¿Está el Consejo de
Administración dedicando tiempo a entender cómo poner en valor la agentización?
o ¿Se están evaluando escenarios que impliquen cambios estratégicos?
§ ¿Comprenden los consejeros el
impacto que pueden provocar en la cuenta de resultados?
Ø ¿Alguien se está dedicando a
monitorizar el impacto de los cambios en la cultura?
o
¿Qué
acciones podemos poner en marcha para minimizarlos?
[xi] Pp., 141 Definir los límites de
autonomía: ¿En qué dominios la IA puede operar sin supervisión (…) y dónde se
requiere veto humano (…)
[xii] Pp., 95 ¿Ha llegado la hora de atraer a la compañía
perfiles cómo el AI controller o el Chief Automation Officer u
otros que nos ayuden a gobernar la IA?
Pp., 96 (…) empleos enfocados (…) entrenadores de
agentes, auditores de decisiones algorítmicas, prompt engieers que
diseñan entradas óptimas para los agentes generativos, curadores de datos de
entrenamiento (…)
Ø
Necesitamos incorporar al equipo
humano de la compañía perfiles con habilidades de coordinación, análisis crítico y creatividad. Si ya las tenemos
tendremos que plantear escenarios individualizados de formación para crecentar
sus competencias.
Pp., 150 (…) este equipo deberá integrar conocimientos
técnicos, pero también sensibilidad ética, comprensión del entorno normativo, y
capacidad de análisis del impacto social y ambiental.
[xiii] Pp., 97 (…) algunas empresas líderes
ya comunican internamente planes claros (…) “ningún empleado será despedido;
aprovecharemos la IA para crecer y recolocar a todos en tareas de mayor valor”
(…)
Ø ¿Entendemos -valoramos la importancia de
este tipo de mensajes de las personas vértice hacia el equipo?
[xiv] Pp., 99 (…) la combinación de datos
propios, modelos propietarios, motores de reglas, conocimiento de dominio, integración
en procesos y escala operativa que una empresa construye en torno a sus agentes
(…)
Ø
¿Qué estamos construyendo?
Pp., 101 (…) hay que diseñar la organización como un círculo
virtuoso IA-datos: más usuarios > más datos > mejores agentes >
mejores productos /decisiones > más usuarios (…) la gobernanza se vuelve
critica (…)
Ø ¿Estamos ocupándonos de la gobernanza de la IA?
[xv] Pp., 143 (…) el éxito no reside en
adoptar la tecnología más avanzada, sino en orquestar inteligentemente la
colaboración entre humanos y algoritmos.
[xvi] Pp., 145 (…) la IA no sustituye al
liderazgo, lo multiplica cuando se usa bien (…)
Ø ¿Somos multiplicadores o divisores?
[xvii] Pp., 147 (…) interacciones con
clientes, procesos internos, operaciones logísticas, desarrollo de productos, y
servicios, aprendizajes acumulados (…)
Pp., 231 (…) los datos internos de las empresas son:
1. Exclusivos
2. Relevantes
3. Contextualizados
4. Actualizados
5. Sintéticos
[xix] Pp., 217 (…) una IA ética implica:
equidad ―no discriminación―, transparencia, respeto a la privacidad, tutela del
factor humano y asunción de responsabilidades (…)
Ø
¿Lo tenemos claro?
o
¿Qué acciones vamos a desplegar
para impulsar una IA ética?
[xx] Pp., 215 (…) es imperativo que las
empresas vigilen y auditen sus datos y modelos para detectar y mitigar sesgos
(…)
[xxii] Pp., 227 (…) el futuro no pertenece a
quienes simplemente adopten la IA como una moda, sino a quienes integren con propósito,
visión y liderazgo (…)
[xxiii] Pp., 235 Amazon (…) ha construido un flywheel
de datos a través de cada punto de la cadena de valor:
• Datos de compra > mejor recomendación
• Datos de navegación > mejor personalización
• Datos de entrega > mejor predicción logística
• Datos de feedback > mejor selección y rotación de
inventario
Cada mejora genera más uso. Mas uso genera más datos. Más
datos generan mejores decisiones.
