Doxa 2081

Qué diferencia a las empresas impulsadas por IA

Por David C. Edelman y Marcos Abraham

IA Generativa

Harvard Business Review

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Resumen. Las empresas que funcionan con IA generativa operan de manera diferente en las siguientes tres formas: priorizan el uso de IA para abordar los problemas de los clientes, rompen los silos funcionales e involucran a los empleados en la resolución de problemas, y usan IA para mejorar las experiencias de los clientes en lugar de solo aumentar la eficiencia.

En la era de la IA, las empresas se están dividiendo entre los que “tienen” y los que “no tienen”, siendo la mayoría de estos últimos. Un estudio reciente de BCG descubrió que solo el 10% de las empresas han dominado la escalabilidad de la IA de última generación. Pero esto no es culpa de sus trabajadores. De hecho, una encuesta reciente de BCG sobre la confianza de los consumidores descubrió que el 70% de los trabajadores están entusiasmados con el uso de la IA de última generación en el lugar de trabajo. Los trabajadores aprecian la capacidad de acelerar su aprendizaje, así como de reducir el esfuerzo en sus trabajos diarios. Pero a medida que las empresas pasan de los usos de abajo hacia arriba de la IA de última generación, en los que los trabajadores individuales la aplican a sus propias tareas, a rediseñar procesos completos para la IA, aumentan las ansiedades. En particular, los temores de pérdida de trabajo se vuelven cada vez más preocupantes.

No tiene por qué ser así. Los líderes pueden acelerar el impacto de su IA involucrando a su fuerza laboral y utilizándola para ayudarlos a crecer. En nuestra investigación y libro Personalized : Customer Strategy in the Age of AI, descubrimos que las empresas impulsadas por IA simplemente operan de manera diferente en tres formas específicas: 

1. Incorporan la IA en sus prioridades estratégicas. Las empresas impulsadas por la IA adoptan un enfoque de cartera y priorizan las áreas en las que pueden obtener una ventaja competitiva a partir de apuestas responsables en IA. Analizan los problemas reales de los clientes que pueden resolver y dirigen sus inversiones más importantes a la creación de nuevo valor. 
2. Derriban los silos funcionales y hacen que los empleados participen activamente en la creación de soluciones. Estas empresas se dan cuenta de que los equipos de negocios, finanzas, análisis, operaciones y regulación deben trabajar juntos para escalar la IA. También comprenden que se necesitan equipos pequeños y ágiles para hacer las cosas y eliminar la burocracia. 
3. Utilizan la IA para mejorar la experiencia, en lugar de centrarse únicamente en aumentar la eficiencia. Se dan cuenta de que los trabajadores de todos los niveles estarán mucho más dispuestos a adoptar la IA si esto da como resultado clientes más satisfechos y una mejor experiencia de sus propios empleados. 
4. Priorizar el uso de IA para abordar los problemas de los clientes

Las juntas directivas, los altos ejecutivos y los líderes tienen un papel muy importante que desempeñar en estos esfuerzos. Por ejemplo, una gran empresa de productos de consumo incorporó una perspectiva de IA en cada paso de su proceso de planificación estratégica, lo que obligó a mantener duras discusiones y a hacer concesiones sobre dónde invertir para escalar la IA para la creación de valor para el cliente frente a la eficiencia. Ambas son extremadamente importantes, por lo que decidieron acelerar la eficiencia para financiar las inversiones destinadas a aumentar el valor para el cliente, no solo para trasladar todos sus ahorros al resultado final. Al hacerlo, también ayudaron a los empleados a ver que la IA sería una palanca para el crecimiento, no solo para los recortes. Cuando la urgencia de avanzar se hizo evidente rápidamente, la empresa se dio cuenta de que tenía que apoyarse en sus asociaciones con su proveedor de computación en la nube y otros proveedores de tecnología para impulsar el ritmo de adopción y realizar las inversiones necesarias más rápidamente. 

Los asesores jurídicos generales y los directores de datos y seguridad también están dando forma al destino de las empresas. Pero las empresas con visión de futuro están poniendo en marcha políticas mucho más matizadas, reconociendo la necesidad de mejorar las habilidades de su fuerza laboral, al tiempo que abordan las preocupaciones legítimas sobre la IA responsable. Un director de TI minorista mide activamente el porcentaje de trabajadores que utilizan siete clases diferentes de herramientas de IA de última generación, al tiempo que implementa un marco para toda la empresa para el diseño de IA responsable y detalla tres zonas "prohibidas" en las que la empresa aún no está lista para aplicar la tecnología.  

Una forma diferente de trabajar

En definitiva, se necesitan equipos de trabajo multifuncionales para ofrecer IA a gran escala. No es casualidad que nuestra encuesta a directores de marketing y la investigación del índice de personalización hayan demostrado que el 10 % de las empresas que son líderes de la generación de IA son también las que están más avanzadas en la ampliación de las soluciones de IA predictiva. Ya tienen la base operativa establecida y están más avanzadas en la madurez de sus datos y tecnología. Lo más importante es que han descubierto cómo reunir equipos ágiles de “dos pizzas” para hacer las cosas. Estos grupos de responsables de negocios, análisis, tecnología y operaciones se reúnen en torno a objetivos bien definidos, iteran rápidamente mediante la ejecución de pruebas rápidas y miden su progreso en relación con indicadores clave de rendimiento bien definidos, aprendiendo cómo hacer que las capacidades de IA sean efectivas y al mismo tiempo generen impacto. A menudo, como hizo uno de nuestros grandes clientes de aerolíneas con su personalización impulsada por IA, sacan a un grupo de clientes de las actividades habituales para poder rediseñar rápidamente los procesos y mostrar valor, al tiempo que tienen un plan claro para ampliar estos aprendizajes al resto de la organización en un plazo de seis meses o menos. 

En lugar de tratar las formas ágiles de trabajo como algo que debe ser gestionado por un equipo corporativo central, los empleados de todas las funciones de estas empresas las están aprendiendo sobre la marcha. La profunda participación de los empleados de línea es fundamental para reformular el funcionamiento de una empresa mediante la IA. Los empleados comprenden muchos de los matices que necesita una empresa para tener éxito, cómo deben gestionarse sus datos y qué exigen los clientes, etc., todo ello como información clave para establecer una operación impulsada por la IA. Los empleados de alto potencial están entusiasmados con participar en grupos ágiles, porque ven que es la forma de generar un impacto rápido y desarrollar nuevas habilidades, al mismo tiempo que demuestran sus capacidades y, finalmente, asumen funciones con mayor responsabilidad. De esta manera, los equipos de RR.HH. están pensando en los grupos multifuncionales como dinamizadores de la transformación de la IA, al mismo tiempo que son un campo de entrenamiento para los mejores talentos a la hora de considerar la planificación de la sucesión y la progresión profesional. 

Transformar experiencias en lugar de solo aumentar la eficiencia

Los equipos de primera línea adoptarán soluciones de IA de las que se beneficien directamente más allá del simple ahorro de costes. Por ejemplo, un gran minorista de conveniencia está implementando una solución de programación de IA que no solo mejora la productividad, sino que también aumenta la satisfacción de los empleados y reduce la rotación al ofrecer a los asociados de la tienda turnos y horas que se ajusten mejor a sus preferencias. Dado el entusiasmo de los gerentes de tienda por adoptar las nuevas herramientas, el minorista está implementando la solución a nivel nacional en seis meses, cuando las implementaciones anteriores de herramientas de programación han llevado más de dos años, lo que ha impulsado la complejidad de la gestión de cambios. 

Además, el entusiasmo de los trabajadores crece con el uso de la IA, mientras que la IA mejora gracias a las pruebas y la adopción generalizadas. El mismo estudio de sentimiento del consumidor citado anteriormente también descubrió que más del 90% de los trabajadores que han utilizado la IA gen en cinco o más casos de uso están entusiasmados con su potencial. Es por eso que empresas como L'Oreal están aplicando la IA gen en casos de uso de cara al cliente (por ejemplo, Beauty Genius, un asistente personal de belleza con IA gen y Modiface, una herramienta de diagnóstico de la piel impulsada por IA), así como para ayudar a los agentes de atención al cliente e innovar en la generación de contenido (laboratorio de contenido GenAI de L'Oreal).

Al final, las empresas inteligentes se están dando cuenta de que la priorización estratégica, las nuevas formas de trabajo multifuncional y el uso de la IA para mejorar la experiencia de los empleados y los clientes son fundamentales para convertirse en líderes en IA. En el camino, están aprovechando el capital intelectual de su fuerza laboral y al mismo tiempo preparándola para seguir siendo relevante en la era de la IA, a medida que los empleados desarrollan nuevas habilidades y superan la brecha de capacidad que la mayoría de los ejecutivos citan como su mayor obstáculo para una adopción más amplia de las tecnologías de IA.  

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David C. Edelman es asesor ejecutivo, director de la junta directiva y miembro de la Harvard Business School.

Mark Abraham es director general y socio principal de Boston Consulting Group.