Madrid
La tecnología de IA (Inteligencia Artificial) ya está preparada para transformar todas las industrias, tal y como lo hizo la electricidad hace 100 años. Entre hoy y 2030 se estima que generará unos 13 billones de dólares de crecimiento del PIB, esto no solo afectará a las compañías tecnológicas líderes como Microsoft, Nvidia y Google, gran parte de las olas adicionales de creación de valor permearán en el resto de los sectores de la economía.
Esta es la segunda entrega de una serie de artículos que tratará de orientarle para poder tener éxito en este contexto de Revolución Tecnológica. Este artículo no describe una estrategia definitiva para implementar la IA, sino que le permitirá conocer los 3 primeros pasos fundamentales para no quedarse atrás respecto a su competencia.
Paso 1. La trascendental importancia de sus primeros proyectos de IA
Trate de imaginar por un momento el futuro de su empresa y estime: ¿qué efecto tendrá la IA sobre el margen de beneficio en 1 año? ¿Y en 3 años? ¿Y en 5? ¿Y en 10? Aquellos con más conocimiento, habrán sido más precisos con sus estimaciones. Sin embargo, el secreto para acertar con la respuesta no yace en la precisión, sino en el tipo de evolución que hayamos visualizado: lineal o exponencial.
Y es que, mientras existe incertidumbre sobre cuál será el "techo" de esta tecnología, encontramos consenso en que sus capacidades mejoran de manera exponencial. Y aquí es importante detenerse. Interiorizar esto es fundamental: el aumento de productividad potencial en nuestra empresa se proyecta en una curva exponencial y no lineal.
Esta es la razón de que sus primeros proyectos de IA tengan una importancia trascendental. Cuando aparece el interés compuesto, las acciones en etapas tempranas tienen consecuencias enormes en el largo plazo.
Estas son nuestras sugerencias para sus primeros proyectos de IA:
1. Priorice que tengan éxito a que sean los más valiosos. Es crucial que la rueda comience a girar lo antes posible.
2. El tiempo de desarrollo no debe ser muy elevado. Deben ser accesibles para que puedan comenzar a mostrar tracción en 1-3 meses.
3. Deben ser técnicamente factibles. Numerosas empresas deciden iniciar proyectos que son imposibles con la tecnología de IA de hoy.
4. Deben ser lo suficientemente significativos como para tener algo de notoriedad. Es vital demostrar lo antes posible al resto del equipo la utilidad de desplegar proyectos de IA en su compañía.
5. Lo que no puede medirse no existe. Debe definir unos KPIs (Key Performance Indicators) concretos para poder medir el valor empresarial generado.
Paso 2. El papel clave del equipo interno de IA
Al igual que ocurrió con el auge de Internet, en la era IA las empresas se enfrentan nuevamente al desafío de formar un nuevo equipo interno competente. La correcta composición de este equipo será esencial para tener éxito en la estrategia empresarial. Estas son nuestras sugerencias:
1. ¿Quién debe liderar ese equipo interno?
Lo más sensato a corto plazo es que la responsabilidad la asuma uno de sus Directores actuales, a pesar de que probablemente su Compañía no cuente con suficiente talento en IA. La razón es que el talento en IA en el mercado es escaso, muy caro y no está garantizado, por lo que consideramos más adecuado no realizar una riesgosa inversión inicial.
Un error común es seleccionar al Director de Tecnología para que asuma dicha responsabilidad. La IA no resuelve problemas técnicos o de software, sino que mejora procesos empresariales completos y es imprescindible situar a alguien con la visión de negocio y mentalidad adecuada para no infravalorar su potencial. Lo más recomendable es situar al Director General, Director de Operaciones o alguien similar para desempeñar esta función.
2. La primera tarea fundamental
La primera tarea fundamental del equipo de IA debería ser la construcción de relaciones estratégicas con socios externos (universidades, agencias, consultoras) con profunda experiencia técnica en IA. Como hemos visto, la prioridad máxima es acertar con los primeros pasos para iniciar ese "círculo virtuoso" de la IA.
Según Boston Consulting Group, las empresas que más éxito tendrán en sus estrategias de IA serán las que construyan ecosistemas de asociación para tener acceso a la tecnología de vanguardia y no invertir en proyectos que nacen fracasados. Además, estiman que tan solo un 3% de los socios externos actuales serán adecuados para formar parte de ese nuevo ecosistema (BGC AI Radar 2024).
Estas relaciones estratégicas son las que nos ayudarán a seleccionar los primeros proyectos, a no realizar malinversiones, a formar y retener el talento de IA en nuestro equipo… En definitiva, a conformar una estrategia de IA ganadora.
Paso 3. La necesidad de dar formación en IA
La IA está transformando profundamente la manera de trabajar en las empresas. Pero esto, lejos de ser algo negativo, es una gran oportunidad para hacer su Compañía más eficiente. Para ello, es imprescindible dotar a sus directivos y empleados del conocimiento adecuado para poder adaptarse a sus nuevos roles.
A modo orientativo, le sugerimos este plan de formación:
1. Taller para ejecutivos y directores (5-10 horas). El objetivo es establecer una visión clara de las implicaciones de la IA a corto, medio y largo plazo y comprender cómo su Compañía podría beneficiarse de ello. Así adquirirán el conocimiento necesario para desarrollar una estrategia sólida de IA.
2. Taller para empleados (10-15 horas). El objetivo es prepararlos para trabajar de manera efectiva en un entorno enriquecido por la IA y fomentar una mentalidad abierta hacia la adopción y colaboración con la tecnología.
3. Taller para el líder del equipo interno de IA (15-20 horas). El objetivo es capacitarle para poder ejecutar con éxito la estrategia de IA de su Compañía. Esto incluye: cumplimiento normativo y ético; privacidad de datos; selección de proyectos; construcción de alianzas con socios externos; asignación de presupuestos; ejecución, evaluación y mantenimiento de proyectos de IA; y atracción, formación y retención del talento en IA.
Desafortunadamente, la mayoría de los cursos de IA aplicada a empresas que se ofrecen no siguen una estructura como la que hemos detallado. En su lugar, se centran o en aplicaciones excesivamente específicas de la IA como el uso de una herramienta particular (por ejemplo, ChatGPT), o en conceptos excesivamente teóricos como la historia del Machine Learning o los tipos de modelos de IA.
Ante esta situación, le recomendamos que contacte con un experto en la materia para preparar un curso a medida que aporte valor o que recurra a la propia IA Generativa para que le asista en la preparación del curso.
Emplazamos al lector a la próxima entrega, donde presentaremos los puntos clave que debe contener una estrategia de IA ganadora. Les recomendamos que aprovechen esta oportunidad para desarrollar de manera óptima la estrategia de IA de su compañía.
Pablo Yusta es CEO de AI Consortivm
