Doxa 2035

Los gemelos digitales pueden ayudarle a tomar mejores decisiones estratégicas

Por Graham Kenny y Ganna Pogrebna

Estrategia del cliente

Harvard Business Review

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Resumen. La aplicación tradicional de los gemelos digitales se ha realizado con objetos físicos, como obras en construcción o incluso ciudades, en el caso de Singapur. Esto ha cambiado ahora con la capacidad de combinar herramientas de IA de última generación con tecnología de gemelos digitales para modelar procesos organizativos y cadenas de suministro. Además, esta tecnología ya no es exclusiva de las grandes corporaciones; su coste reducido la hace accesible también a las pequeñas y medianas empresas. Incluso sin grandes recursos o analistas dedicados, las empresas pueden utilizar IA de última generación con gemelos digitales para analizar los datos de clientes existentes y generar modelos virtuales detallados de varios segmentos de clientes. Este artículo detalla dos casos de empresas que ilustran cómo la combinación de IA de última generación con gemelos digitales puede producir resultados espectaculares.

Incluso cuando se gestiona bien, el cambio estratégico puede ser extremadamente perjudicial para las organizaciones. En el peor de los casos, una mala estrategia puede destruir una empresa. Desafortunadamente, con tantos factores en juego, tradicionalmente es algo así como una cuestión de suerte. Pero ¿qué pasaría si existiera una forma precisa y rentable de predecir el impacto de escenarios de cambio complejos? Es posible que haya descartado los sistemas de predicción automatizados en el pasado, pero es hora de volver a analizarlos.

La aplicación tradicional de estos sistemas, también conocidos como gemelos digitales, ha sido con objetos físicos como turbinas eólicas, obras de construcción o incluso ciudades en el caso de Singapur. El gemelo digital puede someterse a diversas simulaciones para predecir cómo el objeto o sistema físico real podría reaccionar a cambios en su entorno externo, datos que pueden impulsar mejoras en su diseño o construcción.

La capacidad de combinar herramientas de inteligencia artificial de última generación con tecnología de gemelos digitales ha permitido recientemente a las empresas crear gemelos digitales de procesos organizativos y cadenas de suministro. Además, esta tecnología ya no es exclusiva de las grandes corporaciones; su costo reducido la hace accesible también a las pequeñas y medianas empresas (PYME). Incluso sin grandes recursos o analistas dedicados, las PYME pueden utilizar inteligencia artificial de última generación con gemelos digitales para analizar los datos de clientes existentes y generar modelos virtuales detallados de varios segmentos de clientes.

A diferencia de las versiones antiguas, costosas y hechas a medida, los gemelos digitales actuales son rápidos, económicos y mucho más avanzados. Implican una réplica virtual de un sistema de objetos real que utiliza datos históricos y en tiempo real, junto con análisis avanzados y modelos de aprendizaje automático. Esto es más que una mera simulación: los gerentes pueden someter gemelos digitales de sistemas reales a múltiples escenarios, luego hacer cambios en sus entradas al sistema real en función de los datos producidos por los escenarios del modelo y luego usar los datos para producir y someter al gemelo digital a escenarios revisados ​​que produzcan más datos para aplicar al sistema real, y así sucesivamente. Como resultado, los gerentes ahora tienen una flexibilidad sin precedentes para experimentar con los cambios antes de implementarlos, reescribiendo fundamentalmente el libro de reglas sobre el diseño de estrategias.

Aquí detallamos dos casos de empresas a las que uno de nosotros ha estado asesorando, que ilustran cómo la unión de la IA de última generación con los gemelos digitales puede producir resultados espectaculares.

Orientación al contenido televisivo

Una importante empresa de televisión británica, a la que llamaremos Eclipse, tiene una audiencia diversa compuesta por varios grupos de edad, ubicaciones geográficas y preferencias de visualización. Como explicó Aaron, director de audiencias, "nuestra investigación muestra que estamos perdiendo la participación de la audiencia. Para recuperar participación de mercado, necesitamos introducir la personalización en tiempo real del contenido y las interacciones en nuestro sitio web, aplicación móvil y canales de redes sociales". Para ello, la empresa necesitaba comprender y atender las preferencias y comportamientos de sus diversos segmentos de audiencia.

El gemelo digital.

Como confirmó Aaron, “primero recopilamos información detallada sobre nuestros segmentos de audiencia, incluidos datos demográficos, hábitos de visualización, métricas de participación y comportamiento, como patrones de navegación”. A continuación, Eclipse diseñó un gemelo digital basado en algoritmos de su audiencia que pudiera predecir el impacto en el comportamiento del consumidor de ajustar las preferencias de contenido en función de los datos de aprendizaje. Este modelo fue impulsado por gen AI, que permitió simulaciones en tiempo real y predicciones precisas.

Luego, los gemelos físicos y digitales comenzaron a interactuar. Aaron explicó cómo funcionaba esto: “[Usamos] las predicciones del gemelo digital para personalizar la experiencia de visualización para la audiencia real. El gemelo digital, a su vez, integra datos nuevos en tiempo real sobre las interacciones de la audiencia con el sitio web, la aplicación móvil y las plataformas de redes sociales en su modelo de predicción”. Esto mejoró los resultados de Eclipse. Aaron lo explicó como “un ciclo de mejora continua”.

Aaron puso un ejemplo: “Queríamos promocionar una nueva serie de ciencia ficción. Normalmente, las nuevas series se promocionan ampliamente, como una especie de técnica de escopeta, sin tener en cuenta el momento o los canales específicos. Pero esta vez decidimos ver qué recomendaría el gemelo digital. El gemelo digital simuló opciones estratégicas para una variedad de publicidad, incluidas las redes sociales, la publicidad en podcasts y la emisión gratuita en diferentes momentos del día”.

Utilizando el gemelo digital, Aaron estableció que había un segmento clave de espectadores en el grupo de edad de 18 a 24 años que con frecuencia ve programas de ciencia ficción, programas de superhéroes y dibujos animados a altas horas de la noche, un público objetivo perfecto para nuestra nueva serie. Puede que esto no parezca sorprendente en sí mismo, pero el gemelo también estableció que este grupo tenía una baja interacción con el contenido promocional de estilo shotgun para la nueva serie. Por lo tanto, Aaron probó múltiples escenarios hipotéticos en el gemelo digital y descubrió que emitir avances promocionales en plataformas de redes sociales, como Instagram, donde este grupo de edad es más activo, podría aumentar la audiencia. El gemelo también predijo que ajustar el horario del contenido promocional a las horas de la noche, adaptar el contenido para que sea más relevante para los adultos jóvenes y crear notificaciones específicas atraería a más espectadores.

Resultados.

Aaron señaló que “nuestra investigación muestra un aumento significativo en la participación y satisfacción de los usuarios, así como en la participación de mercado”. La entrega de contenido personalizado resultó en un aumento del 30% en las tasas de clics desde el sitio web de Eclipse para contenido de ciencia ficción y un aumento del 21% en el tiempo invertido en el sitio web de Eclipse. Aaron observó: “Encontramos una mayor participación de los usuarios y un aumento notable en la cantidad de espectadores de la nueva serie cuando se promocionó a través de tráilers y notificaciones personalizados”.

Personalización de la comunicación con el consumidor

Una empresa a la que llamaremos Dalkeith opera un grupo de negocios minoristas de alimentos en Estados Unidos. Christine, la directora de marketing, explicó el problema de la empresa: “Nos cuesta crear una experiencia de cliente consistente en nuestros tres canales de marketing: anuncios en línea, publicaciones en redes sociales y promociones en tiendas”. La mala integración entre estos canales llevó a que Dalkeith tuviera mensajes inconsistentes y una menor efectividad de las campañas. Christine quería crear un mensaje unificado. En resumen, como ella lo expresó, “queremos producir más por nuestro dinero de marketing”.

El gemelo digital.

Dalkeith utilizó datos de sus tres canales para, como dijo Christine, “construir un gemelo digital basado en algoritmos que simula diferentes reacciones de los clientes a las campañas en todos nuestros canales”. Aprovechando la inteligencia artificial gen, el gemelo digital pudo simular el comportamiento y las interacciones complejas de los clientes antes de la implementación a gran escala.

Antes de implementar el gemelo digital, los anuncios eran genéricos y se utilizaban los mismos durante todo el año. Christine explicó: “Usando el gemelo, simulamos múltiples escenarios. El gemelo digital predijo que los clientes más jóvenes responderían mejor a los mensajes ecológicos. También predijo buenos resultados al sincronizar los anuncios en línea con las promociones en las tiendas”. Christine pudo entonces invertir su presupuesto de marketing en estos escenarios probados previamente, lo que redujo el riesgo de un error de cálculo. Dalkeith adaptó sus mensajes promocionales para los clientes más jóvenes para enfatizar los beneficios ambientales de sus productos orgánicos. “También invertimos en anuncios en línea sobre promociones en las tiendas. Por ejemplo, creamos publicaciones en las redes sociales específicas sobre eventos de degustación”.

Resultados.

Dalkeith observó un aumento del 20 % en la efectividad general de la campaña, medida según las tasas de participación de los clientes, las métricas de conversión, la frecuencia de repetición de compras y las puntuaciones de satisfacción del cliente. Christine destacó un resultado adicional: "Hemos visto un aumento del 15 % en las tasas de retención de clientes" (la tasa en la que los clientes permanecieron con Dalkeith durante un período determinado).

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Los directores ejecutivos y los altos ejecutivos llevan mucho tiempo soñando con poner a prueba su proceso de toma de decisiones estratégicas antes de ejecutarlo. Hasta ahora, los métodos no han sido muy fiables. Esto ha cambiado con la aplicación de la IA de última generación y los avances en la tecnología de gemelos digitales. Independientemente de que su organización sea grande o pequeña, vale la pena echar un nuevo vistazo a los gemelos digitales mejorados con IA de última generación para potenciar el éxito de su toma de decisiones estratégicas.

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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 desempeño 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 directora ejecutiva del AI and Cyber ​​Futures Institute, líder de ciencia de datos conductuales en el Alan Turing Institute y profesora honoraria de análisis empresarial conductual y ciencia de datos en la Universidad de Sídney.