Los cambios que ha traído consigo la tecnología artificial intelligence, tanto en velocidad como en escala, superan con creces a los de cualquier tecnología anterior. Se oye decir cosas como: “Las ventajas competitivas que las empresas han tardado años en construir pueden volverse frágiles si se dispone de suficiente potencia de cálculo”, o “La mayoría de los puestos de trabajo de oficina serán sustituidos por la inteligencia artificial”.”

A medida que los medios de comunicación dan mayor repercusión a este tipo de narrativas, El miedo se ha convertido en la emoción predominante. Las empresas se apresuran a adoptar la inteligencia artificial, por miedo a quedarse atrás. Los empleados, por su parte, están adoptando todo tipo de herramientas de inteligencia artificial, dejando a menudo de lado las preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad en busca de una sensación de seguridad laboral.

Como una inyección de adrenalina, El miedo puede llevar a actuar de forma precipitada, pero no es capaz de soportar un viaje largo. Una fuente de motivación más duradera es un sentido claro de propósito y valor que permite a las empresas y a las personas llegar más lejos. ¿Cómo pueden las empresas salir de este clásico dilema del prisionero?

A la hora de implantar la inteligencia artificial, muchas empresas siguen recurriendo al mismo enfoque que utilizaron durante la anterior ola de transformación digital: realizar un análisis comparativo con la competencia e identificar los puntos débiles más importantes que hay que abordar.

Esta metodología orientada al exterior puede resultar eficaz en un entorno empresarial relativamente estable. Las empresas pueden observar lo que hacen los principales actores del sector y, a continuación, adaptar y optimizar esas prácticas a sus propias circunstancias.. Tomemos como ejemplo el comercio electrónico. Alrededor de los años 2009 y 2010, marcas como UNIQLO y Philips abrieron tiendas insignia en Tmall. A medida que el modelo de comercio electrónico fue madurando, cada vez más empresas siguieron el ejemplo de estas pioneras y fueron desarrollando gradualmente sus propias capacidades en materia de comercio electrónico.

Sin embargo, en la era de la inteligencia artificial, buscar respuestas en los demás puede parecer como ver a través de una neblina. Es posible que las empresas no sepan hasta qué punto esos ejemplos se ajustan realmente a su propia situación, ni siquiera si lo que están viendo es realmente cierto.

Lo que las empresas realmente necesitan es una brújula interior más firme.

Empiece por el valor, no por la IA

El entusiasmo actual en torno a la GEO (optimización generativa de motores de búsqueda) constituye un buen ejemplo.

A primera vista, la lógica en la que se basa GEO parece impecable: Dado que los consumidores recurren cada vez más a los asistentes de IA para obtener información, las marcas deberían tratar de obtener una ventaja en las recomendaciones generadas por la IA, al igual que en su día competían por el posicionamiento en los resultados de búsqueda o por la visibilidad en los feeds de recomendaciones.

Sin embargo, existe un fallo fundamental en la premisa: – Una serie de medidas a corto plazo puede influir en la forma en que un modelo percibe una marca, dado que la IA general está al alcance de la mano..

En definitiva, lo que hacen los grandes modelos lingüísticos es sintetizar la percepción colectiva de una marca en una respuesta para el usuario. Por lo tanto, la tarea fundamental de las marcas no consiste en optimizar en función del modelo en primer lugar, sino en definir la esencia de su marca desde dentro, expresando su valor en el lenguaje que los consumidores utilizan realmente y reforzando continuamente esa percepción a través de canales eficaces. Solo entonces tiene sentido garantizar que los grandes modelos lingüísticos puedan comprenderlo y expresarlo con precisión.

Es en este punto donde las empresas deben hacer un examen de conciencia.

El valor fundamental de una empresa o marca es, en esencia, la encarnación de la motivación humana dentro de una organización empresarial:

  • ¿Cuál es la razón de ser de la empresa?
  • ¿Qué desea ofrecer a sus clientes?
  • ¿Qué imagen distintiva desea crear en el mercado?

Solo cuando estas respuestas estén claras podrá una empresa esperar que la inteligencia artificial la comprenda y la represente con precisión.

El mismo principio se aplica al actual revuelo en torno a la eficiencia impulsada por la inteligencia artificial.

Si bien la inteligencia artificial reduce drásticamente el coste de la recopilación y el procesamiento de datos no estructurados data, y acelera la creación de contenidos en todos los ámbitos, El punto de partida para la evaluación empresarial no debería ser “¿Qué puede hacer la IA?”.”. En cambio, las empresas deben volver a su cadena de valor principal y aplicar el razonamiento basado en los principios fundamentales para plantearse las preguntas básicas.

En lo que respecta a la información y la toma de decisiones, La primera pregunta no es “¿Cuánta información puede generar la IA?”, sino más bien “¿Qué información contribuye realmente a tomar mejores decisiones empresariales?”.”. Si el problema en sí no se ha definido con claridad, disponer de más información no supone más que un mayor volumen de información irrelevante.

En cuanto a la eficiencia operativa, En lugar de preguntarse precipitadamente “¿Qué tareas podemos externalizar a los agentes de IA?”, las empresas deberían, en primer lugar, analizar sus flujos de trabajo. Las tareas de alta frecuencia, repetitivas y basadas en reglas rara vez requieren una IA sofisticada: la automatización tradicional es suficiente para llevarlas a cabo. Si una empresa aún no ha automatizado estas tareas básicas, es demasiado pronto para dar el salto a los agentes de IA.

Donde los agentes realmente destacan es en situaciones que exigen un juicio contextual a gran escala, como por ejemplo adaptar las propuestas de venta para los clientes, organizar cursos de formación adaptados a las necesidades locales para los equipos de venta al por menor, o evaluar posibles ubicaciones para las tiendas.

En lo que respecta al conocimiento y la comunicación, antes de utilizar la IA generativa para crear reports, presentaciones de ventas o material de marketing, Los responsables deben identificar la causa fundamental de los roces. ¿Es difícil obtener la información, está desorganizada entre los distintos equipos o simplemente se presenta de forma poco eficaz? Los cuellos de botella internos suelen deberse a los dos primeros problemas, mientras que las deficiencias en la comunicación externa suelen deberse a este último. En última instancia, La estructuración del conocimiento empresarial y la mejora de las competencias de los empleados en materia de colaboración con la inteligencia artificial ofrecen un retorno de la inversión mucho mayor que la mera acumulación de herramientas autónomas..

Arraíguese en su interior y, a continuación, exténdase hacia el exterior

Para las empresas que se enfrentan a procesos de cambio, comprender su valor fundamental es el punto de referencia más importante, ya que constituye la base de todas las transformaciones futuras.

Al aplicar el enfoque basado en los principios fundamentales a toda la cadena de valor, las empresas pueden aprovechar la innovación tecnológica y ampliar su capacidad para crear valor a largo plazo.