Compitiendo en la Era de la IA

Fuente: Iansiti, M., & Lakhani, K. (2020). Competing in the age of AI. Harvard Business Review. https://hbr.org/2020/01/competing-in-the-age-of-ai

Resumen Ejecutivo

El artículo «Compitiendo en la Era de la IA» describe un cambio fundamental en el panorama empresarial impulsado por el surgimiento de un nuevo tipo de empresa, la «empresa impulsada por la IA», que utiliza la inteligencia artificial como principal fuente de creación y entrega de valor. Estas empresas, como Ant Financial, Google, Facebook y Alibaba, están redefiniendo las reglas de la competencia al eliminar las limitaciones operativas tradicionales y lograr un crecimiento y un impacto sin precedentes.

El documento destaca la «fábrica de IA» como el núcleo operativo de estas nuevas empresas y subraya cómo el escalado, el alcance y el aprendizaje impulsados por la IA superan drásticamente los modelos industriales tradicionales, lo que lleva a «colisiones» con las empresas tradicionales. Para competir, las empresas tradicionales deben reconstruir sus modelos operativos, desmantelar los silos y adoptar una estrategia centrada en la IA.

Sin embargo, este cambio masivo también presenta desafíos significativos, incluidas dislocaciones laborales, la erosión de las capacidades tradicionales y nuevos riesgos éticos y sociales que requieren un liderazgo cuidadoso y una gobernanza multidisciplinaria.

1. El Surgimiento de la Empresa Impulsada por la IA y la Fábrica de IA

Definición de la Empresa Impulsada por la IA

«Estamos viendo el surgimiento de un nuevo tipo de empresa, una en la que la inteligencia artificial es la principal fuente de creación y entrega de valor». Estas empresas se caracterizan por tener un «núcleo digital» donde la IA ejecuta las actividades operativas críticas, eliminando la dependencia de los trabajadores humanos en la «ruta crítica».

Ejemplos de Empresas Impulsadas por la IA

• Ant Financial: Un caso ejemplar, que alcanzó mil millones de consumidores en cinco años, con menos de una décima parte de los empleados de los bancos estadounidenses más grandes, valorada en 150 mil millones de dólares en 2018. «No hay trabajadores en su ‘ruta crítica’ de actividades operativas. La IA dirige el espectáculo. No hay un gerente que apruebe préstamos, ningún empleado que brinde asesoramiento financiero, ningún representante que autorice gastos médicos de los consumidores».
• Otros gigantes como Google, Facebook, Alibaba y Tencent, así como empresas de rápido crecimiento como Zebra Medical Vision, Wayfair e Indigo Ag.

La Fábrica de IA como Núcleo Operativo

El «corazón de la nueva empresa es una fábrica de decisiones, lo que llamamos la ‘fábrica de IA'». Esta fábrica trata la toma de decisiones como una ciencia, utilizando análisis para convertir datos en predicciones y elecciones que guían los flujos de trabajo automatizados.

IA débil es suficiente

«Para lograr un cambio dramático, la IA no necesita ser cosa de ciencia ficción… Solo se necesita un sistema informático para poder realizar tareas tradicionalmente manejadas por personas, lo que a menudo se conoce como ‘IA débil'».

Componentes Esenciales de la Fábrica de IA

1. Canal de datos: Recopila, limpia, integra y salvaguarda los datos.
2. Algoritmos: Generan predicciones sobre estados o acciones futuras del negocio.
3. Plataforma de experimentación: Prueba hipótesis sobre nuevos algoritmos para asegurar el efecto deseado.
4. Infraestructura: Sistemas que integran el proceso en software y lo conectan a usuarios internos y externos.

Ejemplo de Google Search

Cada pulsación de tecla y clic se capturan como puntos de datos para mejorar las predicciones de búsqueda, la IA genera resultados orgánicos y se automatizan las subastas de anuncios, creando un circuito de aprendizaje continuo.

2. Eliminación de Límites al Escalado, Alcance y Aprendizaje

Cambio de Paradigma

Las empresas digitales están «cambiando radicalmente el paradigma de escala, alcance y aprendizaje».

Escalabilidad

Los procesos impulsados por IA se pueden escalar «mucho más rápidamente» que los tradicionales. A diferencia de los modelos operativos tradicionales donde el escalado alcanza rendimientos decrecientes, en los modelos impulsados por IA, «el retorno del escalado puede seguir subiendo a niveles nunca antes vistos».

Alcance

La capacidad de conectarse fácilmente con otros negocios digitalizados permite un «alcance mucho mayor».

Aprendizaje

Crean «oportunidades increíblemente poderosas para el aprendizaje y la mejora», como modelos de comportamiento del cliente más precisos y sofisticados y servicios personalizados.

«Colisiones» Competitivas

La competencia entre empresas impulsadas por IA y empresas tradicionales se describe como «colisiones», donde las empresas con un núcleo digital pueden «abrumar a las organizaciones tradicionales» debido a los efectos amplificadores del aprendizaje y las redes.

• Amazon contra minoristas tradicionales
• Ant Financial contra bancos tradicionales
• Didi y Uber contra servicios de taxi

Estas colisiones «no son causadas por una innovación particular en una tecnología o un modelo de negocio. Son el resultado del surgimiento de un tipo de empresa completamente diferente».

3. Reconstrucción de Empresas Tradicionales

El Enemigo de la IA: Los Silos

«Los silos, sin embargo, son el enemigo del crecimiento impulsado por la IA». Las estructuras organizativas tradicionales impiden la integración de datos y código necesaria para la IA.

Transformación Holística Requerida

La transición a un modelo impulsado por IA «no puede ocurrir en un skunkworks ni ser liderada por un grupo autónomo separado. Requiere un esfuerzo holístico».

Cinco Principios para la Transformación

1. Una estrategia: Reconstruir cada unidad de negocio sobre una nueva base integrada de datos, análisis y software, con un mandato «de arriba hacia abajo consistente».
2. Una arquitectura clara: Centralización y consistencia en los activos de datos, o al menos un catálogo preciso y pautas explícitas para su uso y protección. «Los activos de datos deben integrarse en una gama de aplicaciones para maximizar su impacto».
3. Las capacidades adecuadas: Contratación sistemática de talento en ciencia de datos, software y análisis avanzado, con trayectorias profesionales e incentivos claros.
4. Un enfoque ágil de «producto»: Transformar procesos tradicionales en software con mentalidad de gestión de producto.
5. Gobernanza multidisciplinaria: Colaboración entre legal, asuntos corporativos, tecnología y ética para abordar privacidad, sesgos y ciberseguridad.

Ejemplos de Transformación

Walmart, Fidelity, Honeywell, Comcast y Visa están haciendo incursiones. Microsoft, bajo Satya Nadella, realizó una «transformación total de su modelo operativo», liderada por Kurt DelBene, quien concibió la TI como un «equipo de desarrollo de productos» que construyó la «fábrica de IA» sobre Azure, unificando datos y código en toda la empresa.

4. Repensando la Estrategia y las Capacidades

Ventaja Competitiva en Redes Digitales

La ventaja competitiva se define cada vez más por «la capacidad de dar forma y controlar las redes digitales», agregando datos y extrayendo valor a través de la IA. Los efectos de red y las curvas de aprendizaje se refuerzan mutuamente.

Difuminación de los Límites de la Industria

Los enfoques estratégicos tradicionales son «cada vez más ineficaces». Las sinergias en algoritmos y flujos de datos «no respetan los límites de la industria».

• Alibaba y Amazon compiten en minorista, servicios financieros, atención médica y calificación crediticia gracias a fundamentos tecnológicos comunes.

Erosión de la Especialización y Capacidades Universales

Las estrategias en negocios digitales se vuelven similares. La experiencia en la industria es «menos crítica». El CEO de Uber provenía de Expedia, no de servicios de limusina.

Las «capacidades básicas» por industria están siendo reemplazadas por un «conjunto universal de capacidades en abastecimiento de datos, procesamiento, análisis y desarrollo de algoritmos».

Dislocación Laboral

La IA «transformará la naturaleza de casi todos los trabajos». Se predice que «quizás la mitad de las actividades laborales actuales pueden ser reemplazadas por sistemas habilitados para IA», provocando «dislocación generalizada en muchas ocupaciones».

5. El Desafío del Liderazgo y los Nuevos Riesgos

Sistemas sin Fricción, Propensos a la Inestabilidad

Los sistemas sin fricción son «propensos a la inestabilidad y difíciles de detener una vez que están en movimiento». La información (memes virales, desinformación) puede propagarse rápidamente e incontrolablemente.

Amplificación de Daños

«Los modelos operativos digitales pueden agregar daño junto con el valor».

• Un error puede exponer una gran red digital a un ciberataque destructivo.
• Los algoritmos, si no se controlan, pueden «exacerbar el sesgo y la desinformación a escala masiva».
• La agregación masiva de ahorros de consumidores por bancos digitales presenta riesgos «significativos, especialmente para una institución relativamente no probada».

Desafíos Sociales

El escalado, el alcance y el aprendizaje digital crean nuevos desafíos como la privacidad, la ciberseguridad, la «turbulencia social resultante de la concentración del mercado, las dislocaciones y el aumento de la desigualdad». Los organismos reguladores luchan por mantenerse al día.

Necesidad de un Liderazgo Responsable

«El potencial para las empresas que adoptan modelos operativos digitales es enorme, pero la capacidad de infligir un daño generalizado debe considerarse explícitamente. Navegar por estas oportunidades y amenazas será una verdadera prueba de liderazgo tanto para las empresas como para las instituciones públicas».

La gobernanza debe integrar funciones legales y de asuntos corporativos en las decisiones de producto y tecnología.

Conclusión

La era de la IA está trayendo una transformación fundamental de los negocios y la competencia. Si bien las empresas impulsadas por la IA ofrecen un crecimiento y una eficiencia sin precedentes, el cambio exige una reevaluación estratégica profunda para las empresas tradicionales y un liderazgo cuidadoso para gestionar los importantes riesgos éticos y sociales que surgen de la automatización a gran escala y la interconectividad.

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