Doxa 2471

¿La IA ha acabado con el liderazgo intelectual?

La tecnología ha hecho que sea más fácil que nunca parecer un experto. Es hora de prestar atención a quienes tienen experiencia real

Por Juan Winsor
Aprendizaje organizacional
Harvard Business Review

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Resumen: A medida que la IA generativa y las plataformas de contenido facilitan la imagen de autoridad, las organizaciones se ven abrumadas por información refinada que rara vez se traduce en cambios reales. La creciente brecha entre quienes hablan sobre el futuro del trabajo y quienesEn realidad, construirlo ha convertido la experiencia en rendimiento, dejando a los líderes estancados. Lo que genera progreso, en cambio, es una disciplina diferente: la experimentación práctica por parte de operadores dispuestos a probar ideas en condiciones reales caóticas, aprender de los fracasos y compartir resultados sin adornos.
Desde cualquier punto de vista convencional, soy un "líder de pensamiento". He pasado décadas en la intersección de la innovación y la narrativa, creando empresas, vendiéndolas, rompiendo moldes y empezando de cero. He escrito seis libros. Colaboro regularmente con esta publicación. Y estoy aquí para decirles que esta categoría está desapareciendo.

No porque las ideas no importen. Sí importan. Sino porque hemos entrado en una era en la que la proporción entre quienes hablan del futuro del trabajo y quienes lo construyen se ha invertido de forma grotesca. La máquina de contenido, potenciada por la IA generativa, ha inundado cada feed de LinkedIn, cada escenario de conferencia, cada reunión corporativa con un torrente interminable de ideas pulidas, seguras y, a menudo, vacías. Nos estamos ahogando en ellas.

Nunca ha sido tan fácil sonar como un experto. Unas cuantas consultas bien planteadas a un LLM, un carrusel ingenioso, una aparición en un podcast, y de repente te conviertes en un "estratega del futuro del trabajo" o un "asesor de transformación de IA". La barrera de entrada para el teatro de la experiencia se ha reducido a cero. Y cuando todos pueden ejercer la autoridad, la autoridad en sí misma pierde significado.

Veo esto constantemente en mi trabajo en el Instituto de Diseño de Datos Digitales (D^3) de la Escuela de Negocios de Harvard y en las organizaciones a las que asesoro. Los líderes acuden a mí frustrados. Han contratado a los ponentes y asesores principales. Han adquirido los marcos de trabajo. Han consumido el contenido. Y, sin embargo, sus organizaciones siguen estancadas, paralizadas por las mismas ideas que se suponía que les abrirían las puertas. El problema no es la falta de ideas. Es la falta de personas dispuestas a poner manos a la obra para probar esas ideas en el mundo real.

Por eso creo que estamos presenciando el surgimiento de algo mucho más valioso que el liderazgo intelectual. Lo llamo liderazgo intelectual.

Cómo se ve realmente el pensamiento creativo
Un líder de opinión te dice que la IA transformará tu fuerza laboral. Un emprendedor de ideas crea un piloto con tu equipo en 10 días, identifica qué falla y lo itera. Un líder de opinión publica un marco para la adopción de talento abierto. Un emprendedor de ideas reestructura una unidad de negocio en torno a un modelo basado en una plataforma e informa sobre lo sucedido, incluyendo las partes negativas. Si esto suena a consultoría, aquí está la diferencia: un consultor ofrece recomendaciones y luego se retira. Un emprendedor de ideas permanece durante el desarrollo, comparte la responsabilidad del resultado y se involucra cuando las cosas salen mal, como siempre ocurre.

Soy miembro ejecutivo de la Escuela de Negocios de Harvard y creo en el pensamiento riguroso. La diferencia radica en dónde se produce el pensamiento. El liderazgo intelectual se da a una distancia prudencial de la realidad, en escenarios, en artículos de opinión y en presentaciones de diseño impecable. El liderazgo intelectual surge en el caos. Ocurre cuando se realiza un experimento que podría no funcionar, con dinero real y personas reales, y hay que tomar decisiones con información incompleta.

Durante los últimos dos años, mientras ayudaba a organizaciones a sortear la colisión entre la IA y la estrategia de talento, los líderes que han logrado avances reales comparten un rasgo común: son constructores. La capacidad de pensar es una mentalidad que se manifiesta tanto dentro de las organizaciones, donde los líderes realizan experimentos reales con sus propios equipos, como fuera de ellas, donde los mejores operadores, convertidos en asesores, aportan su experiencia de primera mano en la construcción de soluciones a los problemas de otros. Los pensadores no se limitan a consumir ideas. Las someten a prueba. Crean prototipos. Fracasan en pequeños errores instructivos. Y comparten lo que aprenden, tanto dentro como en público, con una franqueza que la mayoría de los líderes de opinión no arriesgarían, ya que podría dañar su marca.

El problema del falso experto
La IA generativa ha generado una crisis de falsos expertos. He visto a personas sin experiencia operativa en un campo usar la IA para producir contenido de liderazgo de opinión aceptable sobre ese campo en cuestión de horas. El resultado es legible. Usa las palabras clave correctas. Hace referencia a la investigación correcta. Pero es vacío, porque no se forjó a través de la experiencia.

Esto no es solo una molestia. Es un riesgo estratégico para las organizaciones. Cuando una empresa contrata a un líder de opinión para impartir una conferencia magistral o facilitar un taller, a menudo compra confianza, no competencia. Compra la capacidad de alguien para predecir el futuro, no su capacidad para navegarlo. Y hay una diferencia abismal entre ambas.

Entonces, ¿cómo se distinguen? Tras años viendo cómo organizaciones fracasaban y, francamente, tras ver cómo mi propio sector se llenaba de profesionales, he desarrollado un olfato bastante fiable para la falsa experiencia. Aquí están las pistas:

La ausencia de tejido cicatricial. Los operadores reales tienen historias sobre lo que salió mal. Pueden contarles sobre el piloto que fracasó en la tercera semana, la colaboración que parecía brillante en teoría y se derrumbó por su propia complejidad, el equipo que se resistió a una iniciativa de cambio por razones que nadie anticipó. Si la narrativa de alguien se basa en logros y marcos de trabajo, está actuando, no informando.

“Bloqueo de altitud”. Los falsos expertos se sienten cómodos a 9.000 metros de altura: las macrotendencias, los grandes cambios, las predicciones a gran escala. Sin embargo, si les pides que bajen a tierra, flaquean. ¿Qué proveedor contrataste? ¿Cómo gestionaste el proceso de contratación? ¿Qué ocurrió cuando el sindicato se opuso? ¿Cómo se veían las ganancias y pérdidas al cuarto mes? Los operadores pueden moverse con fluidez entre niveles de altitud porque han vivido en todos ellos. Los artistas no pueden, porque su conocimiento se basa en los resúmenes de otros.

Generalidades y lugares comunes acerca del fracaso. Cualquiera puede decir "aprendimos mucho de nuestros errores". Eso es satisfacción. Un emprendedor te dirá: "Dimos por sentado que nuestro equipo interno podría gestionar la integración del mercado freelance junto con sus trabajos habituales. Para la sexta semana, los tiempos de respuesta se habían triplicado, los responsables de contratación estaban desplazándose por toda la plataforma y tuvimos que contratar a una persona dedicada al área de operaciones que no teníamos presupuestada". Eso es conocimiento. La diferencia es la granularidad, que no se puede fingir.

Experiencia adquirida rápidamente. El proceso de selección de falsos expertos tiene una estructura muy específica: alguien lee sobre una tendencia, produce contenido sobre ella, genera engagement con ese contenido y luego comienza a asesorar sobre ella, todo en cuestión de meses, sin experiencia operativa de por medio. La verdadera experiencia se adquiere lentamente. Si el liderazgo intelectual de alguien sobre un tema precede a cualquier período plausible de trabajo práctico en ese ámbito, eso debería ser una señal de alerta.

Demasiada consistencia. Los operadores actualizan sus modelos mentales constantemente porque la realidad los obliga a hacerlo. Los actores rara vez revisan sus posiciones porque su autoridad depende de la apariencia de presciencia. Si el punto de vista de alguien no ha evolucionado en dos años en el panorama tecnológico de mayor evolución de la historia de la humanidad, no está aprendiendo de la experiencia. Está protegiendo una marca.

Qué hacer antes de contratar
Las organizaciones más inteligentes con las que trabajo han comenzado un cambio crucial: han dejado de contratar líderes de opinión para inspirar a sus equipos y han empezado a contratar a emprendedores de pensamiento para experimentar con ellos. Pero lograr ese cambio requiere cambiar la forma en que se evalúa a las personas que se incorporan.

Deja de preguntarte "¿Cuál es tu perspectiva sobre X?" y empieza a preguntarte "¿Qué has construido alrededor de X y qué sucedió?" Cualquier comunicador competente puede brindarte una perspectiva. Necesitas a alguien que pueda explicarte las decisiones que tomó en momentos de incertidumbre, las concesiones que afrontó y las cosas que haría de forma diferente la próxima vez. Si no puede hacerlo con detalles, no es la persona adecuada.

Pida el experimento fallido, no el estudio de caso. A todos los directores ejecutivos con los que trabajo les digo lo mismo: si la persona que estás considerando no puede darte una explicación detallada de algo que no funcionó, no ha hecho suficiente trabajo real como para serte útil. Los estudios de caso son narrativas retrospectivas, depuradas para el consumo público. Necesitas a alguien que pueda contarte cómo era el desastre en tiempo real.

Reestructurar por completo el modelo de engagement. En lugar de una jornada fuera de la oficina con un ponente carismático, diseña un sprint de ocho semanas donde un operador experimentado se integre a tu equipo, les ayude a diseñar un experimento, lo ejecute junto a ellos y permanezca el tiempo suficiente para aprender de los resultados. El resultado no debe ser una presentación ni un informe. Debe ser un prototipo, un piloto o un conjunto de aprendizajes documentados de algo que tu equipo haya intentado realmente. No estás contratando a un ponente ni a un asesor tradicional. Estás incorporando a un socio operativo: alguien que esté en tu Slack, asista a tus reuniones y sea copropietario del experimento.

Y comparar la biografía con el cuerpo del trabajo. Se ha vuelto increíblemente fácil construir una identidad profesional impactante, obtener puestos en consejos asesores, aparecer en podcasts y publicar "marcos de trabajo" sin siquiera haber dirigido nada. Busque roles operativos, no solo de asesoría. Busque empresas que la persona con la que habla haya fundado o dirigido, no solo empresas a las que haya asesorado. Busque resultados de los que haya sido responsable, no solo conversaciones en las que haya participado.

Por qué esto importa ahora
El momento de este cambio no es casual. Nos encontramos en una época de cambios tecnológicos tan rápidos que las mejores prácticas de ayer son el sistema heredado de hoy. La vida media del asesoramiento estratégico nunca ha sido tan corta. En un mundo donde las capacidades de la IA evolucionan mes a mes, cualquier "liderazgo de pensamiento" que no se base en experimentación reciente y directa ya está obsoleto cuando llega a tu bandeja de entrada.

He vivido esto. Cuando mi coautor Jin Paik y yo escribíamos nuestro libro Open Talent , no nos limitamos a estudiar las plataformas y las tendencias a distancia. Construimos empresas sobre estos modelos. Las ideas de ese libro se obtuvieron mediante contratos que fracasaron, alianzas que no escalaron y experimentos que produjeron resultados que nadie predijo. Ese es el tipo de conocimiento que impulsa a las organizaciones hacia adelante.

Las empresas que lideran la transformación de la IA hoy en día no son las que contrataron al mejor orador principal. Son las que dieron permiso a un pequeño equipo para crear algo, romperlo, aprender de ello y reconstruirlo. Crearon un espacio para la iniciativa creativa como práctica organizacional.

Si eres CEO o CHRO y lees esto, este es mi reto: Analiza tu próxima reunión de liderazgo fuera de la oficina o iniciativa de transformación. Calcula cuántas horas dedicas a consumir, escuchar ponentes, asimilar marcos de trabajo y revisar presentaciones, frente a cuántas dedicas a desarrollar algo. Si la proporción es inferior al 50/50, estás invirtiendo en teatro.

Busca a personas que hayan construido en el ámbito que intentas transformar. No a personas que hayan escrito sobre ello o asesorado, sino a personas que lo hayan hecho. Que tengan la experiencia y los prototipos fallidos que lo demuestran. Invítalos no para que hablen, sino para que trabajen. Haz que el resultado sea un experimento, no una idea.

A mis colegas líderes de opinión —escritores, ponentes, asesores, incluyéndome a mí— les digo esto: La era en la que un argumento bien elaborado bastaba para justificar nuestro valor está llegando a su fin. Nuestro público está más abrumado y agotado que nunca. Han presenciado las conferencias magistrales que no se tradujeron. Han aceptado los marcos conceptuales que acumularon polvo. Si queremos seguir siendo relevantes, necesitamos estar presentes. Necesitamos construir junto a quienes asesoramos. Necesitamos mostrar nuestro trabajo.

El futuro no pertenecerá a quienes mejor lo describan. Pertenecerá a quienes lo construyan primero.

Lea más sobre aprendizaje organizacional o temas relacionados: experimentación , cultura organizacional , toma de decisiones organizacionales , liderazgo , filosofía de gestión , comportamiento gerencial , comunicación empresarial y redacción comercial.

John Winsor es coautor de Open Talent: Cómo aprovechar la fuerza laboral global para resolver sus mayores desafíos . También es fundador y presidente de Open Assembly y miembro ejecutivo del Instituto de Digital, Datos y Diseño de la Escuela de Negocios de Harvard.


Doxa 2470

Los LLM están dominando las búsquedas. Aquí te explicamos cómo optimizar tu presencia online

Por Graham Kenny y Ganna Pogrebna
IA generativa
Harvard Business Review

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Resumen. La IA está transformando la búsqueda en línea de maneras que reducen la fricción para los consumidores y la aumentan para las empresas. Grandes modelos de lenguaje como ChatGPT y Copilot ahora funcionan como motores de respuesta, sintetizando la información en un único...
Respuesta. Los resúmenes impulsados ​​por IA, como Google Overviews, reducen aún más las tasas de clics, ofreciendo respuestas sin necesidad de visitar sitios web de marca y comprimiendo el recorrido del cliente. Este cambio crea tres imperativos estratégicos. En primer lugar, el branding está pasando de la persuasión pagada a la recomendación mediada por IA. A medida que los consumidores confían cada vez más en la guía algorítmica, las empresas deben asegurarse de que sus ideas, datos y conceptos distintivos estén claramente asociados con su marca. En segundo lugar, el SEO tradicional está perdiendo su ventaja. Las empresas deben pasar de optimizar las páginas para los clics a diseñar la recordación dentro de los sistemas de IA: publicar datos originales, nombrar marcos propietarios y adjuntar expertos acreditados a los insights. En tercer lugar, el marketing debe dirigirse a una nueva audiencia: algoritmos de máquinas. El contenido estructurado, el posicionamiento consistente y la validación de terceros ahora dan forma a la visibilidad. Los ganadores diseñarán sus marcas para que las máquinas las citen, recuerden y recomienden.
La IA está transformando la búsqueda en línea de dos maneras distintas, pero que se solapan. Ambas reducen la fricción para los consumidores, pero la aumentan para las empresas.

La primera es que los grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT y Microsoft Copilot, están empezando a desplazar a los motores de búsqueda como el lugar donde los consumidores buscan respuestas. Las personas escriben una consulta y reciben una respuesta sintetizada a partir de grandes cantidades de texto. Las fuentes y las marcas pueden citarse de forma selectiva o no citarse en absoluto. La segunda es que las vistas generales de Google con tecnología Gemini están diluyendo el tráfico web. Estas vistas generales se superponen a la búsqueda tradicional y ofrecen un resumen generado por IA antes de la conocida lista de enlaces.

Estos avances representan un cambio significativo en la forma de encontrar y acceder a las empresas. Tienen un impacto fundamental en la estrategia empresarial y en el funcionamiento de las organizaciones.

En este artículo destacamos tres de estos cambios y sugerimos cómo las empresas pueden navegar en este panorama de descubrimiento moderno.

Cambio 1: Las recomendaciones de IA son cada vez más influyentes
Las empresas invierten miles de millones en publicidad para impulsar el reconocimiento de marca. Procter & Gamble (P&G), por ejemplo, se encuentra entre las empresas que más invierten en Estados Unidos en impulsar el reconocimiento de marcas de consumo como Pampers, Tide y Gillette, con una inversión anual de alrededor de 9000 millones de dólares. Sin embargo, décadas de investigación sobre el consumo demuestran que, si bien las personas toleran la publicidad, confían en las recomendaciones. Y hoy en día, esa confianza se está alejando de las fuentes humanas (amigos, familiares, vendedores, influencers) y se está acercando a las algorítmicas (principalmente, los LLM).

Esto sugiere que los consumidores se ven menos influenciados por la publicidad y más por las recomendaciones de la IA. En lugar de confiar en los mensajes de marca de los grandes anunciantes, los consumidores se apoyan en los mensajes basados ​​en datos de la IA, con preguntas como: "¿Cuál es la marca de pañales más efectiva y económica?" o "¿Qué detergente recomendarías para un restaurante?".

Como resultado, muchas empresas están reevaluando cómo y dónde asignan su dinero destinado a publicidad en respuesta a este cambio en el comportamiento del consumidor.

Tomemos como ejemplo a Nordpay, un importante minorista online europeo. Se ha posicionado directamente en el flujo de recomendaciones de IA al implementar un flujo personalizado de productos impulsado por IA que muestra a cada cliente. También utiliza sistemas de IA para crear contenido, recomendaciones e interacciones en tiempo real para mejorar la experiencia de compra y personalizar el marketing. En lugar de aumentar su presupuesto publicitario para mantenerse a la par de la competencia, Nordpay está reasignando su inversión de agencias externas a producción interna basada en IA.

En concreto, como nos explicó un ejecutivo de publicidad: «Hemos reducido nuestra inversión publicitaria un 11 % y, al mismo tiempo, hemos generado más resultados de marketing. Hemos recortado el gasto en agencias aproximadamente un 25 %, trasladando el trabajo a la empresa con inteligencia artificial de última generación. Y hemos sustituido gran parte de nuestros flujos de trabajo de producción de imágenes con herramientas como Midjourney, DALL-E y Adobe Firefly, acortando el ciclo de desarrollo de imágenes de aproximadamente seis semanas a unos siete días».

Qué pueden hacer las empresas: Revisa tu presupuesto publicitario para comprobar si se está invirtiendo de forma inteligente. Asegúrate de usar un lenguaje coherente y específico en todo el contenido, para que las herramientas impulsadas, mediadas y basadas en LLM asocien estas ideas específicas con tu marca. Mejor aún, crea conceptos con tu nombre (p. ej., "El Índice Acme", "El Método Smith") para que los sistemas de IA asocien tus ideas con tu marca. Reasigna tu presupuesto publicitario a canales de recomendación nativos de IA y desarrolla capacidades internas de IA generativa para acelerar y reducir el coste de la producción creativa. Cambia de la publicidad basada en campañas a la experimentación continua y permanente.

Cambio 2: El SEO y el diseño web importan cada vez menos
La búsqueda tradicional seguía un patrón claro. Un cliente introducía una consulta; los motores de búsqueda devolvían una lista ordenada de sitios web; y el cliente hacía clic en algunos enlaces para encontrar la mejor respuesta a su consulta. Este proceso creaba una ruta de conversión de clientes de varios pasos en la que las empresas podían diferenciarse mediante el diseño web, páginas útiles, testimonios y ejemplos.

Esto se está desmoronando. Cuando los clientes consultan una herramienta de IA o simplemente consultan las descripciones generales de Google AI para obtener recomendaciones de productos y servicios o información profesional, reciben una respuesta completa, no un conjunto de enlaces para explorar.

Un estudio reciente reveló que, cuando aparecen resúmenes de IA en los resultados de búsqueda, los usuarios hacen clic en sitios web bien posicionados solo el 8 % de las veces, en comparación con el 15 % sin IA. Esto representa una reducción del 47 % en los clics. Para algunos editores, las tasas de clics han caído de forma alarmante, hasta en un 89 %,  a medida que la etapa exploratoria de los clientes se desintegra y los puntos de contacto de marca, donde las organizaciones antaño generaban ventaja competitiva, prácticamente desaparecen.

Consideremos la experiencia de una gran aseguradora privada estadounidense, HSure. Esta aseguradora ha descubierto que la vía tradicional de reconocimiento de marca para los consumidores se está viendo limitada por los LLM. Los motores de búsqueda solían dirigir a los consumidores potenciales a las páginas educativas, las explicaciones de pólizas y las herramientas de comparación de HSure, a menudo tras múltiples visitas al sitio web antes de tomar la decisión de compra. Estas interacciones repetidas generaron confianza, transmitieron matices regulatorios y posicionaron a la empresa como un experto creíble en un ámbito complejo.

Cada vez más, los consumidores solo formulan preguntas directas a LLM como ChatGPT. El modelo genera una respuesta completa sintetizada a partir de las descripciones de las pólizas, las estructuras de beneficios y las explicaciones regulatorias de HSure, junto con material similar de la competencia. No incluye un enlace directo al sitio web de HSure.

Como explica Julia, directora de operaciones de HSure: «Nuestro análisis interno ha demostrado que la información que antes requería de 15 a 20 visitas al sitio web durante el proceso de investigación del cliente ahora se entrega en una única respuesta generada por LLM. El reconocimiento de nuestra marca se pierde en la relación con el cliente, y perdemos no solo tráfico y oportunidades de conversión, sino también nuestro papel en la toma de decisiones cruciales sobre salud, riesgos y protección financiera».

Qué pueden hacer las empresas: Transforma tus planes de contenido, pasando de optimizar páginas a diseñar la memoria. Comparte datos originales generados por la organización, experiencia de primera mano, puntos de vista sólidos y expertos internos con credenciales. Es mucho más probable que los LLM recuerden: "Según la encuesta Healthy Plus de HSure..." que "Nuestro estudio sugiere...". Incluye los nombres, credenciales y biografías de expertos reales en el contenido. Crea conceptos distintivos, puntos de referencia o marcos de marca que se conviertan en una abreviatura de tu pensamiento. Estructura el contenido con un lenguaje claro y citable para que los modelos de IA puedan reproducirlo fácilmente. Mide el éxito no solo por el tráfico, sino también por si tu marca y tus expertos se mencionan, se parafrasean y se asocian con ideas clave en las respuestas generadas por IA.

Cambio 3: El marketing tiene una nueva audiencia
Cuando los clientes preguntan: "¿Cuál es la mejor solución de contabilidad para mi pequeña empresa?", Claude ofrece recomendaciones resumidas en un formato conversacional, eliminando a menudo la necesidad de acceder a enlaces o páginas de marca. Como resultado, la IA, y no el cliente, controla la primera impresión y el marketing tradicional pierde su impacto.

Un importante sitio web de reseñas de productos y afiliados, llamado Product Insight, ha sido testigo de esto. El equipo de marketing ha invertido mucho en ofrecer comparativas completas de productos y reseñas de expertos en categorías que van desde portátiles hasta electrodomésticos de cocina para impulsar los ingresos.

Sin embargo, dado que los consumidores ahora pueden hacer preguntas en las Vistas Generales de Google con Gemini, como "¿Qué aspiradora es mejor para el pelo de las mascotas?", los datos de tráfico de Product Insight revelan que sus páginas históricamente de mayor valor han experimentado una disminución del tráfico del 67 %. Las Vistas Generales de Google ahora aparecen para el 78 % de sus consultas principales sobre productos.

Esto demuestra que, cuando Google introdujo AI Overviews, no solo alteró los resultados de búsqueda, sino que transformó el rol del marketing. Cada vez más, las marcas deben persuadir no solo a los clientes, sino también a los algoritmos que median sus interacciones.

Consideremos la editorial estadounidense que llamaremos Henry Smith, propietaria de una plataforma de hogar y estilo de vida que ofrece consejos prácticos sobre decoración, jardinería, proyectos de bricolaje, limpieza y entretenimiento. El marketing se centraba en consejos cotidianos para ayudar a los lectores a crear espacios habitables y combinaba tutoriales con expertos, análisis de tendencias y sugerencias de productos cuidadosamente seleccionados. Su modelo de negocio se basaba en posicionarse bien en consultas como "¿cuáles son los mejores auriculares con cancelación de ruido por menos de 200 $?", convirtiendo la intención de compra en ingresos de afiliados.

Los sistemas de IA ahora sintetizan esas clasificaciones directamente en los resultados de búsqueda, a menudo sin clics, enlaces ni mensajes de marca. El algoritmo, no el editor, elabora la recomendación.

En respuesta, Henry Smith ha rediseñado el marketing. Como explica su director de crecimiento, Michael: «Ahora estructuramos el contenido para que las máquinas puedan analizar la autoridad y la experiencia. Hemos invertido en esquemas (un vocabulario estandarizado que etiqueta el contenido de forma legible por las máquinas), hemos aumentado las señales de autoría (que indican quién creó el contenido y por qué está cualificado para hacerlo) y hemos proporcionado una arquitectura de datos limpia (cómo se estructura, organiza y codifica el contenido para que los algoritmos puedan interpretarlo fácilmente). Además, hemos intensificado los esfuerzos para construir relaciones directas con la audiencia a través de boletines informativos y búsquedas de marca».

Para Michael, la lección estratégica es clara: «El marketing ya no se trata solo de influir en la percepción humana. En un mercado mediado por IA, el primer cliente es el algoritmo».

Qué pueden hacer las empresas: Redacte contenido que defina conceptos con claridad y utilice explicaciones estructuradas, como pasos y definiciones. Exponga las conclusiones con claridad (los LLM valoran la claridad) y facilite la cita de su marca con un nombre de marca claro, un posicionamiento claro ("X es una Y que hace Z") y una descripción coherente en todas partes (sitio web, LinkedIn, medios de comunicación, perfiles tipo Wikipedia). Asegúrese de que su marca aparezca de forma consistente en publicaciones del sector, entrevistas con expertos, agendas de conferencias y firmas de autores. Fomente el debate sobre su marca con terceros (reseñas, comparaciones, casos prácticos). Los LLM deducen la importancia de la frecuencia y la coherencia entre las fuentes.
...
Durante más de 20 años, las empresas han confiado en los motores de búsqueda como la columna vertebral de su ventaja competitiva. Perfeccionaron sus planes de SEO, crearon extensas bibliotecas de contenido e invirtieron fuertemente en captar clics, atraer tráfico web y convertir el interés en ingresos.

Esa era llega a su fin con la llegada de la inteligencia artificial. Los consumidores ya no necesitan visitar sitios web, y las marcas se vuelven invisibles para ellos. A medida que las respuestas sustituyen a los enlaces y la síntesis a la exploración, la visibilidad ya no se gana con clics, sino mediante la presencia de una marca dentro de los sistemas de IA.

Los ganadores en este nuevo panorama dominado por la IA serán quienes la consideren no como un canal para optimizar, sino como una audiencia a la que influir. Esto requiere claridad en la experiencia, consistencia en la señal y un desarrollo de marca sostenido más allá de las búsquedas.

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Graham Kenny es el director ejecutivo de Strategic Factors y autor de Strategy Discovery. Es un reconocido experto en estrategia y medición del rendimiento que ayuda a gerentes, ejecutivos y juntas directivas a crear organizaciones exitosas en los sectores privado, público y sin fines de lucro. Ha sido profesor de administración en universidades de Estados Unidos y Canadá.

Ganna Pogrebna Es la titular de la Cátedra David Trimble en la Universidad Queens de Belfast. Profesora y ejecutiva con experiencia en IA conductual y tecnologías emergentes, colabora con empresas para mejorar la experiencia del cliente, fortalecer la toma de decisiones estratégicas y gestionar el riesgo tecnológico. Puedes contactarla en LinkedIn.


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Para liderar en la incertidumbre, desaprende tus suposiciones
La experiencia suele considerarse clave para crecer como líder. Pero saber qué dejar ir puede ser igual de important
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Para prosperar en la era de la IA, las empresas necesitan gestores de agentes
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El nuevo CEO de Disney y el auge de la «inteligencia de la experiencia»
El nombramiento de Josh D'Amaro es una señal de una creciente creencia entre las principales organizaciones: la fuerza más poderosa en los negocios es una experiencia que la gente dice amar
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Cómo demostrar adaptabilidad al entrevistarse para un puesto de alto nivel
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Dejen de promover a las personas equivocadas a puestos gerenciales
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El fundador de Rocket Lab habla sobre la competencia con multimillonarios para liderar el espacio
Cómo una start-up neozelandesa, ahora con sede en Estados Unidos, se convirtió en una de las empresas de lanzamiento y servicios espaciales más prolíficas del mundo
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¿Sabe usted cuáles son las aspiraciones de sus clientes?
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Cuando el líder audaz que contrataste comienza a conformarse
Sin apoyo estructural y psicológico, incluso los líderes más fuertes se dejan llevar por el statu quo
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¿Las métricas heredadas están descarrilando su transformación?
No puedes llevar tu negocio al futuro si tus KPI están estancados en el pasado
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La entrevista de HBR con el director ejecutivo saliente de Walmart, Doug McMillon
Su consejo a sus colegas ejecutivos: “Escuchen su instinto”
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Las prácticas de gestión que hacen que la propiedad de los empleados sea rentable
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9 tendencias que definirán el trabajo en 2026 y más allá
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¿Está su lugar de trabajo preparado para los agentes de IA?
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Procesos de diseño para evolucionar con la tecnología emergente
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Por qué las grandes innovaciones no logran escalar
Las soluciones innovadoras no son suficientes. Las nuevas ideas no pueden florecer sin "puenteadores": líderes que destacan por su capacidad de colaborar a través de las fronteras
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Cómo la Generación Z usa la IA y por qué les preocupa
Una nueva encuesta de Gallup realizada a jóvenes de 18 a 28 años revela su complicada relación con la tecnología
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Cuando las propinas se convierten en un problema de experiencia del cliente
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Preparando su marca para la IA de Agentic
Los LLM y los agentes están transformando la forma en que los consumidores investigan y compran. La mayoría de las empresas no están preparadas
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Cuando la IA amplifica los sesgos de sus usuarios
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Cómo articular sus contribuciones como líder sénior
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Cómo una empresa logró una transformación audaz, a pesar de grandes incógnitas
Un estudio de cinco años de una importante empresa farmacéutica ilustra cómo avanzar cuando no hay datos claros, ningún camino establecido y ninguna garantía de éxito
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Tu equipo está preocupado por la IA. Aquí te explicamos cómo hablar con ellos al respecto
Cuatro formas de motivar a sus empleados durante este momento de agitación y disrupción tecnológica
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Cómo tener éxito como forastero en una cultura heredada
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Para cambiar la cultura de la empresa, comience con un comportamiento de alto impacto
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Por qué se crea un “trabajo inútil” de IA y cómo detenerlo
No es un fallo de la tecnología. Es un fallo de la gestión
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Por qué adaptarse al cambio es más difícil que nunca
Cuatro factores explican por qué esta era de agitación constante está llevando a los líderes a sus límites y qué deben hacer de manera diferente
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Cómo los líderes pueden practicar una empatía sabia
Cinco pasos para identificar la respuesta emocional adecuada para cada momento
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La generación de IA amenaza las plataformas que dominan los viajes en línea
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Líderes, es hora de desarrollar su tolerancia a la incertidumbre
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Encuesta: Cómo piensan los ejecutivos sobre la IA en 2026
Los líderes de Fortune 1000 y las principales marcas mundiales son optimistas sobre sus inversiones en IA, pero enfrentan problemas comunes en torno a la adopción y la gestión del cambio
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Incorpore la mentoría en la estructura de su organización
Tres pasos que pueden tomar las empresas para que la tutoría sea parte de la experiencia de cada empleado
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Qué hacen de manera diferente las empresas que destacan en previsión estratégica
Información basada en una encuesta a 500 organizaciones
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Los riesgos de priorizar los ingresos a corto plazo sobre la adecuación al cliente
No permita que la “deuda de ventas” frene a su empresa
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Cómo destacarse ante los reclutadores de alto nivel
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Nuestros consejos de gestión favoritos para crear significado y felicidad en el trabajo
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No subestimes el valor de las amistades profesionales
Cuando permitimos que la amistad y el trabajo coexistan, el rendimiento y la felicidad aumentan
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Nueva investigación sobre productos de imitación, el código de vestimenta para el día de presentación, cuándo los gestos con las manos ayudan a la persuasión y más
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Líderes, traigan lo mejor de ustedes al nuevo año
Cuatro formas respaldadas por la ciencia para lograr un mayor impacto y sentirse más realizado
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Nuestros consejos de gestión favoritos de 2025
Diez selecciones de uno de los boletines más populares de HBR
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Los vídeos de HBR más vistos de 2025
Aburrimiento, dudas y reuniones invisibles: los mayores éxitos de este año ayudaron a los líderes a repensar su forma de pensar
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Los gráficos de HBR que ayudan a explicar el año 2025
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Los episodios de podcast de HBR más populares de 2025
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Los 10 artículos más populares de HBR de 2025
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Cómo cambió el trabajo en 2025, según los lectores de HBR
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La IA está cambiando la forma en que aprendemos en el trabajo
Cuatro preguntas para ayudar a los líderes a pensar en las implicaciones
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El poder de la afirmación en el trabajo
Cómo los líderes pueden construir una cultura donde los empleados se sientan valorados
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Las herramientas de IA hacen que los programadores sean más importantes, no menos
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Cómo un fabricante logró cero emisiones netas a coste cero
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Cuando tienes que ejecutar una estrategia con la que no estás de acuerdo
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Investigación: Cuando se utilizan correctamente, los LLM pueden generar más ideas creativas
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Adapte su estrategia de IA a la realidad de su organización
Alinee sus ambiciones con las partes de la cadena de valor que usted controla y las tecnologías que está preparado para manejar
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Cómo contrarrestar la mala decisión de su director ejecutivo
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Termina el año con fuerza con una semana de cierre de equipo
Cómo preparar el terreno para un nuevo comienzo
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Doxa 2469

Cómo la inteligencia artificial puede convertir grandes cantidades de texto en información útil

Un estudio sobre soluciones climáticas muestra cómo la tecnología puede ayudar a los líderes a rastrear tendencias, identificar mercados cambiantes y aprovechar oportunidades emergentes

Por Shirley Lu y George Serafeim
IA y aprendizaje automático
Harvard Business Review

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Resumen. La IA generativa está transformando la forma en que los líderes utilizan texto no estructurado y regulado para generar información útil. Para ilustrar esto, los investigadores perfeccionaron una GPT para analizar las descripciones empresariales del formulario 10-K de empresas que cotizan en bolsa en EE. UU. La GPT fue explícitamenteBuscando lenguaje sobre las soluciones climáticas de las empresas. Los investigadores compararon estos hallazgos con los resultados empresariales que preocupan a los ejecutivos, incluyendo los ingresos y la valoración de las empresas. Sus hallazgos revelan cómo el texto corporativo puede generar señales precisas sobre cómo están cambiando los panoramas competitivos y dónde está surgiendo el crecimiento. El enfoque es generalizable: con las fuentes textuales, las definiciones y la validación adecuadas, los ejecutivos pueden extraer sistemáticamente una gran cantidad de información textual para fundamentar la estrategia, la asignación de capital y el riesgo.
La información siempre ha sido crucial para una buena toma de decisiones. Sin embargo, parte de la información más valiosa, tanto dentro de las organizaciones como en los mercados, ha permanecido atrapada durante mucho tiempo en texto denso y sin estructura: informes anuales, contratos, comentarios de clientes, manuales técnicos y memorandos internos. El reto no era que la información no existiera, sino que extraerla sistemáticamente, a través de numerosos documentos, empresas y años, era lento, costoso y difícil de realizar de forma consistente.

La IA generativa moderna cambia esa restricción. Con los modelos actuales, los líderes pueden convertir información valiosa en información estructurada y lista para tomar decisiones: una señal consistente que puede rastrearse a lo largo del tiempo, compararse con colegas y vincularse con resultados.

Para concretar esto, estudiamos uno de los campos de oportunidad más relevantes en la actualidad: lo que llamamos soluciones climáticas, es decir, productos y servicios que facilitan la descarbonización. Algunos ejemplos son las baterías, los vehículos eléctricos, el almacenamiento de energía, la energía solar y eólica renovable, los materiales reciclados, las proteínas vegetales, las soluciones de eficiencia energética y los biocombustibles. Muchos líderes que consideran nuevas inversiones para impulsar el crecimiento en estas áreas son conscientes de estas transiciones, pero aún se enfrentan a una pregunta fundamental: ¿Quién está desarrollando y vendiendo realmente soluciones climáticas, y dónde surge la oportunidad? Los estados financieros no desglosan los ingresos por soluciones climáticas de forma estandarizada.

En nuestra investigación reciente, demostramos cómo la IA gen puede ayudar a responder a esta pregunta al tratar el texto regulado como datos. En concreto, aplicamos un modelo GPT perfeccionado al Punto 1 ("Descripción de la Empresa") de los formularios 10-K de las empresas para generar una medida anual específica para cada empresa que indique si están desarrollando o implementando productos y servicios para la solución climática. Nos centramos en el Punto 1 porque proporciona una descripción completa de los productos y servicios de una empresa y está disponible anualmente para todas las empresas que cotizan en bolsa en EE. UU. Además, presenta tres características deseables para el análisis sistemático mediante IA que todo responsable de la toma de decisiones debe tener en cuenta:
  • Es comparativamente confiable porque los formularios 10-K son presentaciones estandarizadas y reguladas, sujetas al escrutinio y a la certificación ejecutiva.
  • Esto evita un problema central de “selección” porque casi todas las empresas que cotizan en bolsa deben presentar una declaración, por lo que es menos probable que la no divulgación refleje un silencio estratégico en comparación con los datos que se comparten voluntariamente.
  • Está lo suficientemente estandarizado entre empresas y años como para ser procesado a escala por un sistema de IA, lo que permite una medición repetible a lo largo del tiempo.
Posteriormente, ajustamos un modelo GPT para detectar frases relacionadas con soluciones climáticas, pero no frases genéricas relacionadas con el clima. Esta distinción significa que la venta de vehículos eléctricos cuenta; el simple uso de vehículos eléctricos en una flota corporativa, no. Para captar esta diferencia, ajustamos el modelo GPT con un conjunto etiquetado de aproximadamente 3500 frases del Ítem 1, muestreadas en diferentes sectores. Posteriormente, utilizamos este modelo para clasificar todas las frases del Ítem 1 de 39 710 presentaciones 10-K de 4483 empresas estadounidenses entre 2005 y 2022. En total, procesamos cerca de 10 millones de frases.

Compartimos nuestra metodología, datos y hallazgos en un artículo publicado recientemente en Nature Communications. Al reflexionar sobre este proceso, identificamos tres conclusiones generalizables sobre cómo la IA general podría mejorar la información utilizada en la toma de decisiones ejecutivas, incluso fuera del contexto de las soluciones climáticas. Nuestros hallazgos destacan la capacidad de la IA para generar información práctica en entornos donde la competencia, los proveedores y los clientes se describen mediante datos abundantes, regulados y públicamente disponibles. Esta información puede ayudar a los líderes a detectar cambios en la dinámica competitiva con mayor antelación y a tomar decisiones estratégicas más rigurosas y basadas en la evidencia.

Cómo convertir el texto regulado en señales prácticas
Muchas preguntas estratégicas comparten las mismas características: los datos estructurados son incompletos o están desfasados, pero el texto es abundante e informativo. Considere estas cinco áreas estratégicas:
  • Datos de clientes: Divulgaciones en hallazgos regulados sobre clientes importantes, como aquellos que representan más del 10% de las ventas de una empresa
  • Capacidades de la competencia: descripciones de productos, documentación técnica, solicitudes de patentes
  • Fragilidad de la cadena de suministro: Divulgaciones de riesgos de proveedores, registros de seguridad o requisitos de adquisición de la propia empresa
  • Exposición regulatoria y postura de cumplimiento: divulgación de factores de riesgo, lenguaje de cumplimiento, consultas sobre políticas
  • Restricciones de la fuerza laboral: Publicaciones de empleo, inventarios de habilidades internas, retroalimentación de los empleados
En cada caso, se puede hacer referencia a la siguiente secuencia: elegir una fuente de texto que sea relevante y repetible; definir el constructo con precisión (lo que se intenta detectar); ajustar o calibrar el modelo para ese constructo; validar contra cualquier punto de referencia existente; y luego utilizar las medidas resultantes para monitorear el cambio y respaldar las decisiones.

A continuación, le mostraremos cómo aplicar este marco mediante nuestro estudio sobre soluciones climáticas. Si bien analizamos un tema y un tipo de texto (regulado), nuestros hallazgos ofrecen tres conclusiones generalizables para las empresas que buscan convertir sus datos en información:

1. Identificación de áreas de oportunidad
Un escepticismo natural es que el texto corporativo pueda ser solo palabrería. Una razón por la que el Punto 1 es útil es que se acerca más a lo que las empresas afirman vender que a lo que afirman creer. Cuando utilizamos la IA general para cuantificar la intensidad de las soluciones climáticas de una empresa a partir del Punto 1, la medida se comporta como una señal económica real, en lugar de un indicador narrativo vago.

Al identificar áreas de oportunidad, las empresas deben primero encontrar una medida que se compare con indicadores externos. En nuestro estudio, observamos que la medida de intensidad climática derivada de nuestro análisis aumenta con parámetros externos de ingresos e innovación ecológica, y aumenta de forma coherente con una verdadera interacción entre el producto y el mercado, en lugar de con un discurso climático generalizado.

En segundo lugar, las empresas deberían vincular sus medidas con los resultados empresariales que preocupan a los ejecutivos. Observamos que las empresas con mayor intensidad en soluciones climáticas mostraron un mayor crecimiento de los ingresos. Esta relación fue más sólida en entornos donde se esperaría que la demanda y la ventaja competitiva fueran más duraderas: donde la innovación es protegible (por ejemplo, patentes) y para categorías de soluciones con mayor potencial de reducción de carbono. En resumen, la medida derivada del texto no solo reflejó la actividad, sino que también se correlacionó con el crecimiento.

En evidencia complementaria de investigaciones relacionadas, descubrimos que la medida que calculamos también se reflejó en el valor de mercado y el rendimiento prospectivo. Las empresas con soluciones climáticas de alto impacto mostraron una mayor valoración de mercado y experimentaron una reacción positiva del mercado a corto plazo ante eventos que intensificaron la preocupación por el clima, como la firma del Acuerdo de París y el anuncio de la Ley de Reducción de la Inflación. Descubrimos que estas empresas también obtuvieron una mayor rentabilidad futura en las regiones donde surgieron políticas de apoyo. Para los líderes, esta es otra razón para tomar en serio estas señales: los inversores parecen estar incorporándolas en la valoración de las acciones, y las empresas que obtienen buenos resultados en esta medida tienden a obtener mejores resultados financieros a medida que se acelera la transición debido a las políticas de apoyo y la demanda del mercado.

La conclusión es que la IA gen puede convertir una fuente de texto regulada y ampliamente disponible en una señal disciplinada y repetible sobre dónde se encuentra la oportunidad, especialmente cuando los informes financieros tradicionales no identifican por separado esa línea de negocio. De igual manera, los líderes pueden buscar señales relacionadas con el crecimiento en otros textos regulados, como la divulgación obligatoria de contratos importantes de la cadena de suministro por parte de otras empresas.

2. Aprender sobre los factores externos cambiantes
La IA de última generación ofrece una capa escalable de "detección externa". En lugar de depender únicamente de los ciclos de noticias, la actividad en conferencias o una lista seleccionada de competidores, los líderes pueden monitorear sistemáticamente cómo las empresas de la economía describen su actividad y detectar señales tempranas de convergencia que pueden transformar las cadenas de valor. Dependiendo de la fuente de datos utilizada por la IA, esto podría proporcionar una visión anual (en la mayoría de los casos, como en el nuestro), trimestral o incluso más frecuente del panorama cambiante.

En nuestro estudio, descubrimos que, a medida que las tecnologías de descarbonización escalan, trascienden cada vez más las líneas sectoriales tradicionales. Por ejemplo, los biocombustibles están siendo impulsados ​​tanto por compañías petroleras y gasíferas como por actores agrícolas a través de vías basadas en residuos. El almacenamiento de energía es fundamental tanto para los fabricantes de automóviles que construyen vehículos eléctricos como para las empresas de servicios públicos que integran energías renovables en la red. Además, otras áreas de solución, como las tecnologías de reciclaje y los materiales bajos en carbono, están surgiendo en múltiples industrias simultáneamente. En la práctica, esto significa que el ecosistema relevante para cualquier solución suele ser más amplio que una sola clasificación industrial, y el conjunto de competidores, socios y cuellos de botella importantes puede cambiar más rápido de lo que prevén los líderes.

El análisis de texto permite observar esto con mayor antelación. Al examinar la distribución de los temas de soluciones climáticas divulgados en las distintas industrias, podemos cuantificar cuándo dos grupos industriales comienzan a solaparse en las áreas de solución que priorizan. En nuestro estudio, vinculamos esta convergencia con las actividades del mercado de capitales: los pares de industrias con perfiles de temas de soluciones climáticas más similares mostraron una mayor comovimiento en la rentabilidad de sus acciones, en consonancia con la creciente convergencia de sus fundamentos.

Para los líderes, este hallazgo refleja que cuando industrias adyacentes empiezan a parecerse en su enfoque de soluciones, es probable que el panorama competitivo esté cambiando, ya sea por nuevos participantes, nuevos sustitutos o nuevas dependencias de proveedores y plataformas compartidas. Esto puede generar amenazas (competencia por clientes, talento e insumos) y oportunidades (alianzas, objetivos de fusiones y adquisiciones, nuevos canales). Pero es difícil responder si no se ve el cambio de límites.

3. Pruebas de presión a priori utilizando evidencia de toda la economía
Los ejecutivos operan con preconceptos: creencias sobre qué limitará la adopción, de dónde provendrá la demanda y qué barreras son estructurales y cuáles temporales. Sin embargo, en mercados inciertos, los preconceptos pueden convertirse en pilares, especialmente cuando los ejecutivos carecen de visibilidad directa de lo que ocurre en el mercado en general.

Una característica útil de la medición basada en IA gen es que permite cuestionar las hipótesis previas al agregar evidencia a gran escala. Nuestros resultados ilustran esto con una creencia común sobre la transición climática: que la política segmentará drásticamente las oportunidades y la adopción.

Observamos que la política sí importa, pero en menor medida de lo que se podría suponer: las empresas con mayor exposición a estados con tendencia republicana presentan un menor índice de soluciones climáticas en nuestro estudio que aquellas con mayor exposición a estados con tendencia demócrata. Sin embargo, el patrón no es uniforme en todas las tecnologías. La diferencia política desaparece en el caso de las tecnologías de bajo coste. Este matiz es importante estratégicamente porque replantea la restricción: la política puede ralentizar o condicionar la adopción en algunos segmentos, pero a medida que los costes bajan y las soluciones se vuelven económicamente atractivas, la restricción se debilita.

Este tipo de perspectiva puede ayudar a actualizar las creencias de los ejecutivos. En lugar de debatir anécdotas —"esa región nunca adoptará" o "este entorno político lo hace imposible"—, los líderes pueden usar evidencia sistemática de datos textuales para distinguir dónde las restricciones políticas son limitantes y dónde predomina la economía. Esto, a su vez, puede orientar la asignación de capital, las zonas geográficas priorizar y cómo organizar la entrada en las distintas categorías de soluciones.
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El texto, especialmente el texto regulado y estandarizado, puede tratarse como datos. La inteligencia artificial (IA) de última generación es lo que lo hace práctico a gran escala. Las soluciones climáticas son un ejemplo oportuno, pero el flujo de trabajo más amplio se generaliza. El factor limitante siempre será el mismo: la disponibilidad de datos de alta calidad para el caso de uso específico. Analizar datos de empresas privadas será más difícil, ya que podrían no estar sujetos al escrutinio de entidades que mejoran la calidad de la información, como auditores y reguladores. De igual manera, cuanto mayor sea la confianza depositada en la información divulgada voluntariamente, como la retroalimentación de los empleados, mayor será la probabilidad de obtener información confusa.

Este proceso está ampliando la base de información para el juicio ejecutivo. Cuando los mercados cambian, las oportunidades surgen primero en señales dispersas: nuevas descripciones de productos, nuevo lenguaje de capacidades y nuevos patrones en la forma en que las empresas describen su actividad. La IA de Generación permite convertir estas señales en información estructurada y comparable. Y una vez que esa información es medible, los líderes pueden utilizarla como cualquier otro insumo estratégico: para establecer parámetros de referencia, rastrear tendencias, identificar puntos de inflexión y revisar suposiciones.

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Shirley Lu es profesora adjunta de administración de empresas en la Harvard Business School.

George Serafeim es profesor Charles M. Williams de Administración de Empresas en la Harvard Business School.