Doxa 2082

La estrategia en una era de abundante experiencia

Cómo prosperar cuando la IA hace que el conocimiento y el saber hacer sean más baratos y de más fácil acceso

Por Bobby Yerramili-Rao, John Corwin, Yang Li y Karim R. Lakhani

Estrategia

Harvard Business Review

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Resumen. La era de la IA está en sus primeras etapas y la tecnología está evolucionando con gran rapidez. Los proveedores están introduciendo rápidamente “copilotos”, “bots” y “asistentes” de IA en las aplicaciones para aumentar los flujos de trabajo de los empleados. Algunos ejemplos son GitHub Copilot para la codificación, ServiceNow Assist para mejorar la productividad y la eficiencia, y Agentforce de Salesforce para las tareas empresariales cotidianas. Estas herramientas han sido entrenadas en una amplia gama de fuentes de datos y poseen una amplia experiencia en muchos dominios. La calidad de la experiencia incorporada en ellas ya es relativamente alta, pero el nivel de experiencia sigue creciendo rápidamente mientras que el costo de acceder a ella está disminuyendo. En un futuro relativamente cercano, los “agentes de IA” más avanzados, equipados con mayor capacidad y experiencia más amplia, podrán actuar en nombre de los usuarios con su permiso. Las empresas que adopten la IA se beneficiarán de lo que los autores denominan el triple producto: operaciones más eficientes, fuerzas laborales más productivas y crecimiento con una visión y un enfoque más precisos. Deben estar preparadas para hacer de la confianza y la seguridad una de sus principales prioridades y para formar un grupo de empleados que sean los primeros en adoptarla. Los autores ofrecen orientación para el proceso.

La IA está cambiando el costo y la disponibilidad de la experiencia, y eso alterará fundamentalmente la forma en que las empresas se organizan y compiten. En su nivel más básico, una empresa puede considerarse un conjunto diferenciado de experiencia organizada para realizar tareas específicas. La experiencia, que definimos como una combinación de profundos conocimientos teóricos y prácticos en un dominio específico, puede adoptar muchas formas dentro de una empresa. Un consultorio médico requiere no solo el conocimiento médico de un profesional para realizar diagnósticos rápidos y precisos a los pacientes, sino también las capacidades de gestión para administrar una práctica. Una empresa de software requiere experiencia no solo en ingeniería de software, sino también en marketing, ventas, operaciones y finanzas para llevar sus productos al mercado. 

Las empresas crean valor al aplicar su experiencia de manera eficiente a gran escala para resolver los problemas de sus clientes. Por lo general, la poseen en una variedad de áreas, pero la mayoría se diferencian por su competencia única en solo un puñado de actividades que son fundamentales para la forma en que crean ventaja competitiva. La experiencia superior de Toyota en fabricación ajustada la ha ayudado a convertirse en uno de los principales fabricantes de automóviles del mundo. Walmart ha desarrollado una experiencia superior en distribución, Procter & Gamble en marketing de consumo y Nvidia en diseño de unidades de procesamiento gráfico (GPU).

La evolución de la experiencia define la evolución de los negocios. Dada la naturaleza implacable de la competencia, las empresas deben mejorar continuamente la forma en que utilizan la experiencia para seguir siendo relevantes. Hemos visto cómo la ventaja competitiva de muchas empresas establecidas se erosionaba cuando la nueva experiencia se volvía crítica para el éxito en un mercado. En 2007, Nokia era el líder mundial en teléfonos móviles, dominando el 40% del mercado. Su ventaja competitiva provenía de la experiencia en hardware y un proceso de fabricación altamente afinado, que le permitió a la empresa lograr enormes economías de escala y alcance. La era de los teléfonos inteligentes que siguió requirió otros tipos de experiencia, especialmente en software. Incapaz de desarrollar la experiencia para diseñar y fomentar un ecosistema de software cohesivo, Nokia (junto con los fabricantes de teléfonos establecidos Motorola, Sony Ericsson y BlackBerry) perdió rápidamente prácticamente toda su participación a manos de fabricantes de dispositivos como Apple y Samsung, que usaban iOS y Android para hacer funcionar sus teléfonos.

Dos fuerzas fundamentales

Mantenerse a la vanguardia de la experiencia en áreas importantes es fundamental para el éxito de cualquier empresa. El progreso tecnológico crea dos fuerzas fundamentales que complican ese desafío.

En primer lugar, el conjunto de conocimientos especializados del mundo está en constante expansión, lo que dificulta mantenerse a la vanguardia en todas las áreas relevantes. Por ejemplo, las empresas de biotecnología aprovechan cada vez más la IA para el descubrimiento de fármacos: la utilizan para analizar posibles dianas biológicas para nuevos fármacos, diseñar nuevas moléculas y predecir nuevas interacciones entre fármacos y dianas. El campo avanza rápidamente y la cantidad de artículos académicos que hacen referencia al papel de la IA y su aplicación en el descubrimiento de fármacos y otras áreas de la investigación farmacéutica está creciendo exponencialmente. En 2001, se publicaron menos de 200 artículos de este tipo. Veinte años después, más de 45.000 artículos académicos de biología hacían referencia a la IA. Mantenerse al día de los avances y los conocimientos ya no es posible para ningún científico o empresa de biotecnología que busque utilizar la IA para acelerar el descubrimiento.

En segundo lugar, el costo de acceder a la experiencia está disminuyendo constantemente. Si bien eso puede beneficiar a las empresas existentes, también puede reducir las barreras para los nuevos participantes. Pensemos en cómo las herramientas para creadores han transformado el panorama de los medios al reducir el costo de acceder a la experiencia para crear y compartir contenido de alta calidad. Instagram y TikTok, por ejemplo, ofrecen herramientas de edición de video y fotografía, integración de audio y música y herramientas de análisis que permiten a los aficionados producir contenido profesional de manera rápida y económica. Las grandes marcas han adoptado esas plataformas para llegar a sus audiencias, y los artistas e influencers individuales han adoptado esas herramientas para lanzar nuevos negocios.

Creemos que la interacción entre estos dos factores (la cantidad cada vez mayor de conocimientos técnicos necesarios para crear valor y el costo decreciente de acceder a esos conocimientos técnicos) moldea a las empresas y afecta el alcance de sus operaciones. El economista Ronald Coase, en su artículo de 1937 “La naturaleza de la empresa”, sostuvo que el tamaño y el alcance de una empresa están determinados por la relación entre los costos internos y externos. Si los costos internos caen, las empresas pueden expandir sus operaciones internas. Si los costos externos caen, les resultará más eficiente obtener servicios de proveedores.

Durante la mayor parte de la historia industrial, la teoría de Coase predijo la evolución de las empresas a medida que caía el coste de acceso a la experiencia. Durante la Revolución Industrial, la mecanización condujo a la estandarización de los procesos y la especialización de la mano de obra, lo que redujo drásticamente los costes de producción. La experiencia especializada en áreas como las operaciones y el mantenimiento de maquinaria se hizo más abundante y accesible, lo que permitió a las empresas expandirse. Para seguir el ritmo de la competencia, invirtieron mucho en aumentar su experiencia interna en la fabricación de productos, las finanzas, las ventas y otras funciones, desarrollando estructuras complejas para gestionar operaciones en expansión. En los últimos años, sin embargo, la tendencia hacia un alcance operativo cada vez mayor se ha revertido a medida que la amplitud y el nivel de experiencia necesarios para seguir siendo competitivos han seguido creciendo.

Friedrich Hayek, contemporáneo de Coase, creía que los mercados y los sistemas de precios serían más eficaces que las empresas para acceder y gestionar el conocimiento disperso en la sociedad. Desde la década de 1980, varias innovaciones tecnológicas han llevado a las empresas a depender cada vez más de los mercados para acceder a conocimientos mucho más amplios y profundos que los que prácticamente podrían existir dentro de una sola entidad. Las que utilizan servicios de plataformas tecnológicas y empresariales de terceros han podido limitar el alcance de su experiencia interna, lo que permite que los recursos internos se concentren en las áreas que impulsan su diferenciación competitiva.

Los avances en la tecnología de las comunicaciones han desempeñado un papel importante en esta transición. A medida que el coste de las interacciones a larga distancia disminuyó, las empresas descubrieron que era cada vez más viable externalizar el servicio de atención al cliente y otros procesos a especialistas en regiones de bajo coste. Durante la revolución de Internet surgieron empresas de plataformas tecnológicas que ofrecían a las empresas acceso a la experiencia de amplios ecosistemas de socios. Hoy en día, las empresas de plataformas en la nube como Microsoft, Google, Amazon y Alibaba ofrecen infraestructuras rentables y escalables y soluciones de software avanzadas a sus clientes, que ya no tienen que crear aplicaciones personalizadas ni mantener grandes plantillas para ejecutarlas.

Por ejemplo, un gran minorista que vende directamente al consumidor ahora puede confiar en Shopify para crear su sitio web de comercio electrónico, en Google para publicitar y conectarse con los consumidores, en Stripe para procesar los pagos, en Amazon para gestionar la logística y el cumplimiento, en Salesforce y Workday para gestionar las aplicaciones administrativas y en Microsoft para proporcionar plataformas seguras de computación en la nube e inteligencia artificial. Esta moderna pila de tecnología de comercio es, en esencia, una plataforma empresarial completa. Permite a los minoristas centrar sus equipos, la atención de la dirección y el capital en la experiencia que realmente importa para sus marcas: comprender a sus clientes y desarrollar productos innovadores que se adapten a sus necesidades. La misma pila de tecnología de los mismos proveedores también permite a las pequeñas y medianas empresas competir con actores más grandes.

Qué significará la IA para las empresas

Nos encontramos en una etapa temprana de la era de la IA y la tecnología está evolucionando con gran rapidez. Los proveedores están introduciendo rápidamente "copilotos", "bots" y "asistentes" de IA en las aplicaciones para mejorar los flujos de trabajo de los empleados. Algunos ejemplos son GitHub Copilot para la codificación, ServiceNow Now Assist para mejorar la productividad y la eficiencia, y Agentforce de Salesforce para las tareas empresariales cotidianas. Estas herramientas han sido entrenadas en una amplia gama de fuentes de datos y poseen experiencia en muchos dominios.

Aunque la calidad de la experiencia incorporada en estas herramientas ya es relativamente alta, su cantidad sigue creciendo rápidamente mientras que el costo de acceso a ella disminuye (por ejemplo, el precio para que los desarrolladores accedan al modelo GPT-4 de OpenAI desde sus propias aplicaciones ha caído más del 99% en los últimos 18 meses). En un futuro relativamente cercano, agentes de IA más avanzados, equipados con mayor capacidad y experiencia más amplia, podrán actuar en nombre de los usuarios con su permiso.

Las empresas que aprovechen la IA se beneficiarán de lo que llamamos el triple producto: operaciones más eficientes, fuerzas laborales más productivas y crecimiento con una visión y un enfoque más nítidos.

Ahorro de costes y tiempo. Las empresas pueden transformar muchos de sus procesos comerciales y alcanzar nuevos niveles de eficiencia al capacitar a los empleados para aprovechar la IA para tareas discretas.

Históricamente, las empresas han recurrido a la externalización para reducir costos. Sin embargo, solo les resultó rentable si externalizaban un proceso completo. Ahora, con los asistentes de IA, las personas pueden acceder a la experiencia para tareas individuales o pasos dentro de ellas, lo que les permite realizar mejoras sin tener que trasladar todo el proceso. La facilidad y el bajo costo de las transferencias a la IA significan que ahora muchos procesos se pueden ejecutar de manera mucho más eficiente. En el futuro, los trabajadores de todos los niveles de una empresa pueden asumir roles más supervisores, aprobando acciones y administrando excepciones a medida que los agentes de IA manejan cada vez más la ejecución de extremo a extremo.

La codificación es un ejemplo temprano de un proceso en proceso de transformación. Las herramientas de IA como GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Replit y Cursor permiten a los desarrolladores externalizar tareas manuales de menor valor, como generar código básico, completar artículos de referencia y sugerir pruebas unitarias para ejecutar. Los desarrolladores pueden entonces centrarse en tareas de mayor valor que requieren criterio y creatividad, como escribir código matizado, solucionar problemas y realizar análisis de seguridad, todo lo cual conduce a una mayor eficiencia y a un mejor producto final. Muchos estudios han demostrado que los desarrolladores que utilizan diversas herramientas de codificación de IA pueden completar tareas entre un 20 % y un 55 % más rápido. La mayoría de los desarrolladores también informaron que podían centrarse en tareas más importantes y se sentían más realizados en sus trabajos.

Ya vemos un patrón en las primeras implementaciones de asistentes de IA: llevan a los de bajo rendimiento a niveles que antes se consideraban promedio y aumentan las capacidades de los de alto rendimiento.

Los asistentes de IA también están permitiendo mejoras de procesos en otros ámbitos. Un estudio a gran escala en el mundo real descubrió que los asistentes de IA generativos ayudaron a los representantes de servicio al cliente en un centro de llamadas a resolver un 14 % más de problemas por hora. Un experimento demostró que los profesionales de seguridad que utilizan un asistente de IA completaron tareas con un 7 % más de precisión y un 23 % más de rapidez. Los asistentes de IA están catalizando la transformación en muchos otros procesos, incluidos los específicos de la empresa.

Moderna ejemplifica cómo los asistentes de IA pueden transformar las operaciones de toda una organización. Al integrar herramientas de IA avanzadas en toda su empresa, la empresa ha permitido a sus 6000 empleados crear más de 900 asistentes de IA especializados que realizan diversas tareas. Esos asistentes están revolucionando los procesos en toda la organización, desde la optimización de las dosis de medicamentos para ensayos clínicos hasta la redacción de respuestas a las consultas regulatorias. Las tareas que antes llevaban semanas se pueden realizar en minutos y los empleados de Moderna pueden centrarse en actividades de mayor valor.

Mayor productividad de la fuerza laboral. Sostenemos que hoy en día la experiencia sigue un patrón de distribución normal dentro de cualquier población de empleados: algunos de ellos son simplemente más conocedores o hábiles que otros debido a su experiencia o capacidades inherentes. A medida que las empresas adopten asistentes de IA, estos pondrán efectivamente al menos una cantidad básica de experiencia en manos de cada empleado que los use, lo que le permitirá a esa persona desempeñarse mejor. Ya vemos un patrón en las primeras implementaciones de asistentes de IA: llevan a los de bajo rendimiento a niveles que antes se consideraban promedio y potencian las capacidades de los de alto rendimiento (aunque en menor medida).

Un reciente ensayo controlado aleatorio realizado por BCG e investigadores del Instituto de Diseño de Datos Digitales de Harvard (del que Karim es cofundador y presidente) proporciona evidencia de este patrón. Se encontró que un grupo de consultores de BCG que utilizó IA mostró una mayor productividad que un grupo de control. Los consultores potenciados con IA completaron un 12% más de tareas, en promedio, y lo hicieron un 25% más rápido. Cuando BCG calificó la calidad del trabajo de cada consultor, descubrió que el uso de IA condujo a mejoras en todos los ámbitos, pero especialmente en el caso de los consultores menos calificados, cuyas calificaciones aumentaron un 43%, mientras que las calificaciones de los empleados más calificados aumentaron un 17%.

El uso de la IA para aumentar la experiencia y, por lo tanto, las capacidades de los empleados tiene múltiples implicaciones. Puede reducir el tiempo y el costo de incorporar nuevos empleados, ampliar el grupo de personas que pueden realizar procesos específicos y brindar más flexibilidad en la forma en que se asignan los empleados para lograr resultados. También tiene implicaciones para la estructura organizacional si se pueden lograr niveles de desempeño promedio con menos supervisión por parte de un gerente y si cualquier empleado puede eventualmente comandar una variedad de agentes de IA para realizar trabajos. Algunas empresas pueden adoptar rangos gerenciales más amplios, mientras que otras pueden optar por operar con equipos de alcance más reducido, en los que cada miembro del equipo administre una flota de agentes de IA.

Más inversión en actividades que importan. A medida que los agentes de inteligencia artificial y los robots transforman los procesos de negocios y empoderan a las fuerzas de trabajo, las empresas podrán repensar fundamentalmente la forma en que utilizan sus recursos. Las empresas inteligentes identificarán el puñado de procesos en los que pueden proporcionar conocimientos y capacidades de primer nivel y reasignarán recursos para profundizar las ventajas competitivas en torno a esos procesos. Al mismo tiempo, reducirán el enfoque de los empleados en procesos no esenciales aprovechando plataformas habilitadas con inteligencia artificial proporcionadas por terceros.

Un ejemplo temprano de este cambio se puede ver en FocusFuel, un proveedor de gomitas con cafeína. Fundada en 2023 por un trío de empresarios y especialistas en marketing en asociación con un colectivo de jugadores, atletas y creadores de contenido, la empresa ha utilizado tecnologías de inteligencia artificial de última generación en toda su cadena de valor. Los fundadores identificaron sus competencias principales como la comprensión de las necesidades de su mercado objetivo y el desarrollo de productos innovadores. Luego, implementaron estratégicamente asistentes de inteligencia artificial para manejar actividades no esenciales como el análisis de mercado, la identificación de proveedores, el diseño de envases y la estrategia de marketing. Al aprovechar sus plataformas habilitadas para inteligencia artificial, FocusFuel pudo configurar toda su operación en solo unos meses, subcontratando de manera eficiente la fabricación y la distribución a expertos externos. Ese enfoque permitió a los fundadores concentrar su tiempo y recursos en refinar su estrategia de producto y construir relaciones con su base de clientes, áreas en las que su experiencia única proporciona una ventaja competitiva sostenible. El rápido lanzamiento de FocusFuel, su modelo operativo ágil y su crecimiento inicial (la compañía afirma que los ingresos “alcanzaron siete cifras” en sus primeros ocho meses) sugieren que las empresas pueden prosperar aprovechando estratégicamente las plataformas de IA para funciones no esenciales mientras concentran sus esfuerzos en actividades diferenciadas que crean valor.

Empezando

Es evidente que las empresas que mejor sepan aumentar continuamente el rendimiento de sus productos triples tendrán mayores posibilidades de alcanzar el éxito competitivo. Pero lograrlo es difícil. Implica cumplir con los requisitos de transformación digital, alinear a los equipos en torno a un nuevo curso de acción, ayudar a las personas de toda la empresa a cambiar su comportamiento para maximizar los beneficios de trabajar con IA y reasignar presupuestos. Entonces, ¿cómo deberían proceder las empresas?

Empecemos por la suposición de que las organizaciones deberían estar bastante avanzadas en el proceso de transformación digital, especialmente en lo que respecta a la digitalización de datos, la adopción de la computación en la nube y el establecimiento de protocolos de seguridad y gobernanza. La transformación digital puede ser un proceso largo; esperar completarlo antes de intentar obtener beneficios de la IA no es realista. Es mejor comenzar con una pequeña cantidad de procesos de negocios, tal vez incluso solo uno, en los que la IA se pueda implementar fácilmente y donde ya haya demostrado ser valiosa para otras empresas. La codificación, el servicio al cliente, el marketing y las tareas de productividad general son algunos ejemplos destacados. Esos procesos suelen tener datos digitalizados y flujos de trabajo centrados en software que facilitan la consecución de mejoras basadas en la IA.

La seguridad y la gobernanza de la IA también son fundamentales para el éxito. Dados los riesgos de sesgo, desinformación, falsificaciones profundas y ciberataques, las empresas tienen que establecer pautas y principios claros para salvaguardar sus esfuerzos en materia de IA. Una vez más, estos son difíciles de crear en abstracto y mucho más fáciles cuando se centran en un proceso empresarial específico. La confianza y la seguridad deben estar entre las principales prioridades de cualquier organización que explore la inteligencia artificial.

Como en cualquier transformación, persuadir a la gente y lograr un cambio organizacional puede ser incluso más difícil que la implementación técnica. Además de los principios probados y verdaderos de la gestión del cambio, una forma eficaz de impulsar el cambio en este caso es cultivar un grupo de empleados que sean los primeros en adoptar la IA en procesos seleccionados y empoderarlos para que se conviertan en campeones de la IA dentro de la organización. Pueden servir como modelos a seguir y mentores de pares, acelerando la adopción en todos los niveles de la empresa.

Sin embargo, no se puede exagerar la importancia de que todos los empleados aprendan IA. El éxito de Moderna en la rápida implementación de la IA de última generación en toda su empresa fue posible gracias a la creación de una “academia de IA”, un curso interno obligatorio que incluía 20 horas de capacitación sobre IA y su impacto en el negocio. Las investigaciones muestran que la IA puede fallar en las primeras líneas, y la capacitación de los empleados es una forma importante de evitar ese resultado.

Por último, se debe asignar un presupuesto incluso para las actividades iniciales. A medida que las empresas obtengan un mayor rendimiento de triple producto, el costo de usar IA se verá más que compensado por las ganancias de productividad. Las organizaciones comenzarán a considerar a la IA como un elemento central en los presupuestos de todas las divisiones, ya sean líneas de negocios, funciones o el centro corporativo.

Coursera es un gran ejemplo de una empresa que comenzó con un proceso específico (en este caso, la codificación) y ahora innova rápidamente y de manera amplia con IA en una variedad de actividades. Cuando se presentó ChatGPT, el director ejecutivo de Coursera, Jeff Maggioncalda, reconoció rápidamente el potencial de la IA de última generación y comenzó a incorporarla a su empresa. Creía que los ingenieros de software de Coursera necesitaban comprender mejor las capacidades emergentes de la IA de última generación para crear realmente valor. Su empresa contrató a una firma especializada en técnicas de codificación de IA de última generación para que impartiera formación a sus desarrolladores de software. También introdujo un asistente de IA que ayudaba a sus ingenieros a codificar de manera más eficiente. Equipados con conocimientos y herramientas, los equipos de Coursera pudieron, en tan solo un año, incorporar capacidades de IA en varios productos, como la traducción, el aprendizaje personalizado y la creación automatizada de cursos. Al aprender y hacer, los empleados de Coursera se han posicionado para seguir innovando y mantenerse por delante de la competencia a medida que se disponga de nuevas capacidades de IA.

Implicaciones para la estrategia

Si las empresas obtienen valor de ofrecer un conjunto diferenciado de conocimientos, ¿cómo pueden seguir siendo relevantes cuando las mejoras en las capacidades básicas de la IA hacen que parte o la totalidad de esos conocimientos estén más fácilmente disponibles para los competidores y los clientes? ¿Cuál es la base para la captura de valor en una era de abundante conocimiento?

Creemos que cada empresa necesitará reevaluar su estrategia en esta era cambiante y tendrá que plantearse tres preguntas.

1. ¿Qué aspectos de los problemas que ahora resolvemos para los clientes serán resueltos por los propios clientes con la ayuda de la IA? Pensemos en el trabajo de los agentes de viajes. Durante muchos años, los clientes han podido buscar información sobre destinos de viaje y reservar viajes en línea. Ahora pueden simplemente consultar aplicaciones de IA para crear itinerarios de viaje personalizados en función de sus preferencias particulares. A medida que mejore la capacidad de la IA para actuar, también podrá hacer reservas. Los agentes de viajes tendrán que reinventarse, tal vez organizando eventos y experiencias únicas para sus clientes.
2. ¿Qué tipos de conocimientos que poseemos actualmente tendrán que evolucionar más si queremos seguir estando a la vanguardia de las capacidades de la IA? Las empresas deben seguir desarrollando sus conocimientos únicos para aportar un valor que vaya más allá del que ofrece la IA. Por ejemplo, en el ámbito médico, la IA puede, en algunos casos, realizar diagnósticos basados ​​en imágenes con mayor precisión que los médicos. A medida que los consultorios médicos entren en esta nueva era, tendrán que adquirir capacidades no técnicas, como la empatía, la atención y el trabajo en colaboración con un equipo de profesionales sanitarios para diseñar el tratamiento adecuado para un paciente.
3. ¿Qué activos podemos construir o aumentar para mejorar nuestra capacidad de mantenernos competitivos a medida que avanza la IA? A medida que la IA ofrezca una gama más amplia de conocimientos, las empresas deberán buscar otras fuentes de ventaja duradera. Entre las que actualmente es poco probable que la IA afecte se encuentran las marcas, las relaciones con los clientes, la propiedad de activos físicos escasos y los efectos de red. Por ejemplo, un diseñador de productos de consumo ahora puede utilizar la IA para crear nuevos diseños de prototipos que cumplan ciertas especificaciones. Los diseños se basan en la calidad y los matices de las especificaciones, que habrán sido moldeadas por una investigación de clientes más profunda y diseñada con mayor perspicacia. La capacidad de recopilar esa investigación puede llegar a ser más diferenciadora que la capacidad pura de crear diseños. Una relación profunda y de confianza con los clientes podría ser la mejor manera de apuntalar y sostener esa capacidad.

Sin duda, las empresas seguirán utilizando conjuntos de conocimientos especializados diferenciados y otros activos difíciles de replicar para crear y capturar valor. Pero los conocimientos y los activos que demostraron ser valiosos en el pasado deberán reexaminarse a medida que la IA mejore. Con el tiempo, las organizaciones que aprovechen al máximo la IA para adaptar rápidamente sus operaciones y estrategias serán las que prosperarán.

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Una versión de este artículo apareció en la  próxima  edición de marzo-abril de 2025 de Harvard Business Review.

Bobby Yerramilli-Rao es el director de estrategia de Microsoft.

John Corwin es el director general de estrategia corporativa y desarrollo de Microsoft.

Yang Li es el director de estrategia corporativa de Microsoft.

Karim R. Lakhani es profesor de Administración de Empresas Dorothy y Michael Hintze en la Escuela de Negocios de Harvard y presidente y cofundador del Instituto de Diseño de Datos Digitales de la Universidad de Harvard. Es coautor de Competing in the Age of AI (Harvard Business Review Press, 2020).