Doxa 2179

Cuando la IA consigue un puesto en la junta directiva

Por Christian Stadler y Martin Reeves

IA generativa

Harvard Business Review

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Resumen. Experimentos de laboratorio demuestran que la IA puede superar a los humanos, pero fuera del laboratorio, al tomar decisiones, los ejecutivos se enfrentan a desafíos cambiantes, a menudo con datos insuficientes o inexactos. Un equipo de consultores de BCG quería comprender: ¿Qué sucede si implementan la IA ¿Del laboratorio a una empresa real? Durante el último año, participaron en una serie de reuniones del equipo ejecutivo de Giesswein, una empresa austriaca con ingresos de 85 millones de dólares que vende zapatillas de lana orgánica y ecológica. La idea era experimentar con diferentes maneras de integrar la IA en sus reuniones ejecutivas para comprender qué funciona y cómo.

En su cuento "El conflicto inevitable", publicado hace 75 años, el escritor de ciencia ficción Isaac Asimov describió cómo las máquinas podrían dirigir industrias enteras. Hoy en día, cada vez hay más pruebas de que la IA puede superar a los humanos en muchas tareas cognitivas individuales. Un experimento realizado por un equipo de la Universidad de Cambridge sugiere que los grandes modelos lingüísticos (LLM) pueden superar a los humanos en la mayoría de las tareas, como el diseño de productos, el control de costes y la inteligencia de mercado.

Por impresionantes que sean estos resultados, todos los estudios que conocemos se han realizado en condiciones artificiales de laboratorio. Extrapolarlos a la realidad no es nada sencillo. Los ejecutivos, en su trabajo activo, se enfrentan a desafíos cambiantes e indefinidos, a menudo con datos insuficientes o inexactos.

Queríamos comprender qué sucede si trasladamos la IA del laboratorio a una empresa real. El año pasado, participamos en una serie de reuniones del equipo ejecutivo de Giesswein, una empresa austriaca con ingresos de 85 millones de dólares que vende zapatillas de lana orgánicas y ecológicas. Nuestra idea era experimentar con diferentes maneras de integrar la IA en sus reuniones ejecutivas para comprender qué funciona y cómo.

La IA en la sala de juntas

Nuestra colaboración con Giesswein comenzó en octubre de 2023. Diseñamos tres tipos de intervenciones y realizamos al menos dos variantes de cada una para comprobar su replicabilidad. Tras cada intervención, realizamos entrevistas de seguimiento con los dos hermanos que dirigen la empresa familiar para conocer su percepción de la eficacia.

Las intervenciones tuvieron lugar durante un período en el que el equipo ejecutivo decidió realizar varios cambios estratégicos importantes, lo que nos permitió ver la IA en acción mientras se forjaba el futuro de la empresa. La empresa había decidido externalizar la producción por completo, cerrando sus antiguas instalaciones de fabricación en Austria y transformándolas en un centro logístico. También decidieron vender una fábrica de costura en Eslovaquia y entrar en el mercado estadounidense.

Nuestra primera intervención consistió en introducir la agenda del equipo ejecutivo en ChatGPT 4.0 durante varias reuniones, solicitando sugerencias sobre preguntas y temas a tratar. El resultado se compartió con el equipo durante la reunión a medida que surgía cada punto de la agenda. También desarrollamos sugerencias para crear recomendaciones más específicas. Por ejemplo, cuando se trató la externalización, solicitamos argumentos a favor y en contra. Sabíamos que la empresa ya estaba externalizando parte de su producción a China, así que le pedimos a ChatGPT que analizara qué debía tener en cuenta la empresa si quería externalizar toda la producción. El resultado se compartió durante la reunión ejecutiva.

En un segundo tipo de intervención, redactamos consignas relacionadas con los puntos discutidos por los ejecutivos durante la reunión y luego compartimos los resultados. Por ejemplo, un posible factor decisivo en la decisión de externalizar fue la subutilización de la línea de producción, lo que agravó los costos fijos. Mientras discutíamos esto en vivo, le pedimos a ChatGPT que generara una lista de productos alternativos que pudieran lanzarse utilizando el mismo material que la empresa ya producía. Entre las sugerencias se encontraban las mantas de lana, una idea que los ejecutivos también habían discutido previamente.

Un tercer tipo de intervención se llevó a cabo tras las reuniones del equipo ejecutivo con ChatGPT, respondiendo a preguntas específicas del equipo directivo, por ejemplo, sobre las opciones de entrada al mercado estadounidense. Probamos dos versiones: en la primera, mantuvimos una conversación prolongada con ChatGPT, utilizando nuestro propio criterio para guiar la herramienta de IA. En la segunda, simplemente planteamos las preguntas de los ejecutivos sin mayor interpretación ni iteración.

Aumento, no sustitución

En general, nuestros experimentos con la junta ejecutiva demostraron que la IA podría ser realmente valiosa para guiar y enriquecer los debates ejecutivos, pero solo con una gestión activamente comprometida.

El uso no supervisado de la IA no funcionó bien, ya que generó resultados poco específicos para que los ejecutivos los encontraran útiles. Las sugerencias que recibimos, basadas simplemente en introducir la agenda o las preguntas de los ejecutivos, se percibieron como triviales, predecibles o clichés.

En cambio, las solicitudes supervisadas, complementadas con las habilidades de un asesor humano sin conocimientos específicos de la empresa, pero con experiencia en el desarrollo de estrategias, fueron percibidas como altamente beneficiosas por los ejecutivos. Observamos tres implicaciones específicas:

1. Ventaja de torpeza

Parece contradictorio, pero la mayor ventaja de ChatGPT fue interrumpir el flujo natural de las reuniones. Esperábamos que la torpeza, la incomodidad y los retrasos que generaba fueran una gran molestia, pero los ejecutivos apreciaron que les hiciera reflexionar.

El equipo era consciente de que, tras décadas de trabajo conjunto, coincidían plenamente en muchos temas y casi podían completar las frases del otro. También eran conscientes de que su experiencia compartida y sus rutinas bien ensayadas creaban puntos ciegos de forma natural. Como nos comentó el director ejecutivo, Markus Giesswein, aceptó este experimento porque esperaba «un apoyo equilibrado y estructurado, ya que muchas decisiones en nuestro grupo de tamaño se toman con base en la intuición y las emociones».

La tendencia de ChatGPT a proporcionar listas completas impulsó al equipo a considerar opciones que tal vez no hubieran considerado, pero el valor real residía en romper y ralentizar los patrones existentes de pensamiento e interacción, lo que permitía la discusión de nuevos elementos.

Esto se hizo más evidente durante el debate sobre el cierre de sus plantas de fabricación. Esta fue una consideración muy emotiva para ellos, sus empleados y sus grupos de interés externos, ya que la planta estuvo ubicada en la sede de la empresa durante más de 50 años. La IA les ayudó a mantener un debate más completo, basado en hechos y con mayor precisión.

2. Ilusión de completitud

La amplitud de las sugerencias de LLM también tuvo una desventaja. A medida que el equipo se acostumbró a la herramienta, que les indicaba problemas que de otro modo pasarían por alto, observamos una creciente dependencia de ella para no pasar por alto nada importante.

Por ejemplo, en una de las reuniones se debatió un próximo anuncio. ChatGPT ofreció una amplia gama de factores que debían abordarse antes del anuncio, pero omitió las posibles implicaciones legales que debían considerarse. En circunstancias normales, los ejecutivos podrían haber planteado las cuestiones legales, pero la IA había creado la ilusión de una integridad infalible, en la que habían empezado a confiar. En este caso, se encontró una solución a posteriori, pero el problema podría haberse evitado fácilmente con más cuestionamiento y reflexión.

Esto no es lo mismo que el problema más común de las alucinaciones. La IA introdujo una bienvenida ampliación de la agenda de la reunión, pero no fue completa y requirió pensamiento crítico y desafío para no pasar por alto temas importantes.

3. Ventaja de velocidad y costo

Una última ventaja de incorporar la IA a estas reuniones fue la velocidad y la reducción de costes. Las discusiones en la sala de juntas suelen generar preguntas que requieren mayor investigación. ChatGPT permitió al equipo recopilar datos y formular recomendaciones inmediatas, lo que permitió actuar con mayor rapidez.

Por ejemplo, cuando Giesswein consideró el futuro de las instalaciones en Eslovaquia, una pregunta importante que surgió fue el posible coste de la renovación de la planta si decidían conservarla. ChatGPT pudo proporcionar estimaciones rápidas y precisas que permitieron a los ejecutivos avanzar en esta cuestión.

En algunos casos, el uso de IA también puede reducir los costos de una mayor exploración. Por ejemplo, una de las decisiones que tomó el equipo requirió emitir un comunicado de prensa. Anteriormente, habrían contratado a una agencia para redactarlo y emitirlo, pero ChatGPT elaboró ​​un comunicado que se ajustaba a sus objetivos. Este beneficio también se hizo evidente cuando contratamos a ChatGPT para el análisis posterior a la reunión. Por ejemplo, Giesswein solicitó información sobre su futura cartera de productos. ChatGPT generó ideas y consultó ejemplos de otras empresas, una tarea que, de otro modo, requeriría un consultor o una considerable inversión de tiempo de gestión.

Un nuevo tipo de interacción para los equipos ejecutivos

Hasta ahora, gran parte del debate sobre el valor de la IA generativa se ha centrado en la precisión de la información que proporciona. Nuestro compromiso de un año con Giesswein sugiere que el valor reside en otra parte, concretamente en el propio proceso de interacción. Los ejecutivos son conscientes de que la herramienta a veces generará alucinaciones; también están acostumbrados a trabajar con información incompleta o errónea.

Lo que hace de la IA un miembro valioso del equipo ejecutivo es que es diferente a los humanos. Esto altera y, por lo tanto, amplía las consideraciones; en algunos casos, proporciona información rápidamente para avanzar. Pero para que esto funcione, se necesita un humano (un pensador crítico, pero no necesariamente un experto en el sector) que opere la herramienta. La inteligencia colectiva de la combinación de humanos y herramientas ofrece algo nuevo y emocionante.

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Christian Stadler es profesor de gestión estratégica en la Escuela de Negocios de la Universidad de Warwick en el Reino Unido y coautor de Open Strategy ( MIT Press, 2021 ).

Martin Reeves es presidente del Instituto BCG Henderson de Boston Consulting Group. Es coautor, junto con Jack Fuller, de The Imagination Machine (Harvard Business Review Press, 2021) y, junto con Bob Goodson, de Like: The Button That Changed the World (Harvard Business Review Press, abril de 2025).