A finales de 2022 OpenAI lanzó ChatGPT, un chatbot impulsado por inteligencia artificial generativa capaz de producir contenidos originales de alta calidad de forma autónoma. En pocos días, ChatGPT se convirtió en la aplicación de más rápido crecimiento en la historia, alcanzando los 100 millones de usuarios activos en tan solo dos meses. Más allá del ruido mediático, este hito sin precedentes obligó a los CEO y consejos de administración de empresas en todo el mundo a plantearse cómo esta nueva tecnología iba a afectar a sus negocios y qué debían hacer al respecto.

La IA generativa, representada por modelos como ChatGPT, DALL-E, Midjourney o Stable Diffusion, marca un punto de inflexión tecnológico. A diferencia de la IA tradicional, que se enfoca en analizar datos existentes, la IA generativa tiene la capacidad de crear contenido nuevo y original, desde textos y código hasta imágenes y música. Esta capacidad creativa y transformadora tiene el potencial de revolucionar industrias enteras, redefiniendo los límites de lo posible en sectores tan diversos como el desarrollo de software, las finanzas, el ámbito legal o la educación.

En esencia, este tipo de IA utiliza algoritmos avanzados para aprender patrones a partir de grandes conjuntos de datos y luego generar contenido nuevo basado en los datos de los que ha aprendido durante su entrenamiento. Esta capacidad abre la puerta para que las empresas puedan automatizar tareas que antes requerían creatividad humana, ya sea la producción audiovisual y de contenidos, la generación de informes financieros o incluso el diseño de productos y la creación de obras de arte. Al ser capaz de producir resultados originales y creativos, las empresas pueden aprovecharla para generar ideas innovadoras, optimizar procesos y mejorar la experiencia del cliente de formas que antes eran inimaginables.

Además, la IA generativa tiene el potencial de democratizar la creatividad, haciendo que herramientas con un increíble potencial estén disponibles para un público masivo. Esto nos puede permitir impulsar la innovación y el crecimiento económico, al tiempo que plantea nuevos desafíos y oportunidades para las empresas y la sociedad en general. El potencial es enorme. De hecho, un informe reciente de McKinsey estima que la IA generativa podría agregar hasta 4,4 billones de dólares en productividad global anual1.

Aquellos directores generales que comprendan y aprovechen el poder de esta tecnología estarán mejor posicionados para liderar sus empresas hacia el futuro. Como señala un informe reciente de Accenture, las compañías que adopten la reinvención como estrategia y utilicen la IA generativa como catalizador estarán mejor preparadas para superar a sus competidores2.

Preguntas en busca de respuesta

Sin embargo, la oportunidad transformadora que supone la adopción de la IA generativa no está exenta de desafíos. Con el poder, viene la responsabilidad. Los CEO deben ser capaces de responder una serie preguntas estratégicas para asegurar una implementación exitosa y ética de la IA que impulse la ventaja competitiva y el crecimiento sostenible. Solo así conseguirán aprovechar al máximo la IA generativa y no quedarse atrás.

1. ¿Cómo puede mi empresa aprovechar la IA generativa para obtener una ventaja competitiva?

Esta primera pregunta está orientada tanto a buscar mejoras en la eficiencia, la productividad como a generar innovación, lo cual implica identificar casos de uso específicos y relevantes para la industria y la estrategia de la empresa.

Para lograr este objetivo, en primer lugar, es crucial llevar a cabo un análisis exhaustivo sobre cuáles son las áreas del negocio donde la IA generativa puede tener un impacto más significativo y priorizar dónde se va a trabajar. Por ejemplo, en el ámbito del marketing digital, Coca-Cola la ha utilizado para generar campañas publicitarias más efectivas mediante la personalización masiva de anuncios. En el servicio al cliente, vemos cada vez con más frecuencia cómo los chatbots impulsados por IA pueden manejar consultas rutinarias, permitiendo a los agentes humanos centrarse en la resolución de problemas más complejos. En el desarrollo de productos, la IA generativa puede ayudar a diseñar nuevos productos o, también, mejorar los existentes.

Un estudio de Boston Consulting Group nos invita a distinguir entre casos de uso “principales”, o “dorados”, que son aquellos que impulsan la ventaja competitiva, y casos de uso “no principales”, que son importantes, pero no lo suficiente como para ofrecer una diferenciación significativa3. La identificación de oportunidades de IA no es un proceso único. A medida que la tecnología evoluciona y surgen nuevos casos de uso, las empresas deben tener la capacidad de reevaluar continuamente sus estrategias de IA para garantizar que sigan siendo relevantes y efectivas.

La generación de proyectos piloto permite probar la viabilidad y efectividad de las soluciones de IA en un entorno controlado antes de escalarlas a toda la organización. Muchas empresas han optado por instaurar programas destinados a mejorar la eficiencia a través de la aplicación de la IA generativa. Por ejemplo, algunos minoristas la están utilizando en la gestión de inventarios, lo cual les ha permitido reducir sus costes de almacenamiento en un 15% y obtener un ROI de hasta el 20% en el primer año.

2. ¿Qué habilidades y conocimientos necesitamos desarrollar en nuestra fuerza laboral para trabajar eficazmente con la IA generativa?

Para llevar a cabo una implementación exitosa, es fundamental contar con un equipo humano preparado. Esto implica evaluar las habilidades existentes e identificar las áreas que necesitan fortalecerse. Aquí es fundamental plantearse si nuestros empleados disponen de las capacidades técnicas necesarias para trabajar y aprovechar la potencialidad de la IA, y si comprenden los fundamentos del aprendizaje automático y la ciencia de datos.

Una vez detectadas las carencias existentes, es crucial diseñar e implementar programas de formación y desarrollo específicos. Estos deben abarcar tanto habilidades técnicas como habilidades blandas, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la adaptabilidad4. Además, la formación debe ser continua para mantenerse al día con los rápidos avances en la IA.

Un ejemplo inspirador es el de la multinacional IBM, que ha lanzado un programa de recapacitación (reskilling) para formar a 30.000 empleados en tecnologías de IA. Esta iniciativa garantiza que su fuerza laboral esté preparada para los retos del futuro5.

3. ¿Cuáles son los riesgos y desafíos éticos asociados con la IA generativa, y cómo podemos abordarlos de manera responsable?

Uno de los principales riesgos es la desinformación. La IA puede crear noticias falsas y contenido engañoso (deepfakes), que puede llegar a afectar negativamente a la reputación de la empresa. Para mitigarlo, los directores generales deben establecer políticas claras sobre la verificación de la información y el uso responsable de la IA, promoviendo la transparencia y la ética en todas las aplicaciones de esta tecnología.

Además, la IA generativa puede perpetuar sesgos existentes. Sus modelos aprenden de los datos con los que los entrenamos. Por ello, si los datos contienen sesgos, es de esperar que dicho modelo genere contenido que los refleje6. Los CEO deben asegurarse de que sus equipos de desarrollo de IA trabajen con expertos en ética y diversidad para identificar y corregir estos sesgos. La implementación de auditorías y la diversificación de los datos utilizados para entrenar estos modelos son elementos esenciales para abordar el problema.

Por otra parte, los CEO deben entender y abordar el impacto de la IA generativa en el empleo. Automatizar tareas –tanto rutinarias como creativas– puede llevar a la pérdida de empleos. Por ello es fundamental invertir en la capacitación y el reciclaje de los empleados, preparándolos para roles que complementen la IA y añadan valor. Fomentar una cultura de aprendizaje continuo y adaptación ayudará a los empleados a mantenerse relevantes en un entorno tecnológico en constante evolución.

Para guiar el uso responsable de la IA generativa, hay que establecer principios éticos claros. Estos deberían incluir la transparencia en el uso de la IA; la implementación de mecanismos de supervisión para detectar y mitigar contenidos dañinos o sesgados; el uso de datos de entrenamiento diversos y representativos para evitar sesgos y discriminaciones, y la responsabilidad por los resultados y el impacto de la IA generativa. Además, será muy importante colaborar con los reguladores y la sociedad en general para establecer normas y estándares éticos para el uso de la IA.

4. ¿Cómo podemos medir el retorno de la inversión (ROI) de nuestras iniciativas de IA generativa?

Aunque medir el ROI de la IA generativa es complicado, ya que su impacto y beneficios a menudo son difíciles de cuantificar, es esencial establecer métricas claras. Algunas que se pueden utilizar incluyen la eficiencia operativa, la productividad de los empleados, la satisfacción de los clientes y el crecimiento de los ingresos7. Los CEO también deben considerar el impacto a largo plazo de la IA generativa en la ventaja competitiva de su empresa.

Es importante tener en cuenta que el ROI de la IA generativa no generará beneficios de inmediato. Requiere una inversión sostenida no solo en tecnología, sino también en talento y cultura. Sin embargo, las empresas que adopten esta tecnología de manera estratégica y responsable estarán mejor posicionadas para crecer y tener éxito en la economía digital del futuro.

En resumen, medir el ROI de la IA generativa implica:

• Establecer métricas claras y específicas.

• Realizar un análisis detallado de riesgos y beneficios.

• Implementar proyectos piloto para probar y ajustar las soluciones.

• Evaluar tanto los beneficios tangibles como los intangibles a corto y largo plazo.

Una estrategia de IA generativa exitosa

Desarrollar e implementar una estrategia de IA generativa exitosa requiere un enfoque integral que abarque la tecnología, el talento, la cultura y la ética. Pero ¿cuáles son los pasos clave que se deben seguir en todo momento?

• Comenzar con un proyecto piloto. En lugar de intentar implementar la IA generativa en toda la empresa a la vez, es recomendable comenzar con proyectos piloto en áreas específicas que nos permitan medir su impacto de manera controlada y obtener resultados tangibles a corto plazo. Esto permitirá probar la tecnología en un entorno de menor riesgo, identificar posibles desafíos técnicos y operativos, ajustar la estrategia según sea necesario y, al mismo tiempo, aprender antes de escalar
la implementación a toda la organización.

• Invertir en talento. La IA generativa requiere habilidades especializadas en ciencia de datos, temas de aprendizaje automático e ingeniería de software. Para aprovechar al máximo esta tecnología, las empresas deben invertir en atraer y desarrollar talento en estas áreas para garantizar las capacidades que permitan aprovechar la IA para impulsar la automatización, la innovación y el crecimiento del negocio.

• Fomentar una cultura de experimentación. La IA generativa es un campo en rápida evolución, y las empresas deben estar dispuestas a experimentar con nuevas ideas y enfoques. Esto implica crear un entorno donde los empleados se sientan cómodos probando cosas nuevas y aprendiendo de sus errores. Las organizaciones que fomentan una cultura de innovación y experimentación están mejor posicionadas para adaptarse rápidamente a los cambios tecnológicos y aprovechar las nuevas oportunidades.

• Establecer principios éticos claros. Una vez definidos, la empresa debe asegurarse de que estos principios se integran en todos los aspectos de su estrategia de IA. Esto incluye la transparencia en el uso de la IA, la equidad en los algoritmos y la protección de los datos.

• Evaluar el impacto. Es esencial que las empresas midan y evalúen el impacto de sus iniciativas de IA generativa de manera periódica. Esto les permitirá identificar qué está funcionando y realizar los ajustes necesarios para optimizar su estrategia de IA. Además, los CEO deben evaluar tanto los beneficios tangibles como los intangibles a corto y largo plazo.

• Alinear la IA con la estrategia de negocio. Es fundamental recordar en todo momento que la estrategia de IA generativa debe estar alineada con la estrategia general del negocio. Debemos asegurar que las iniciativas de IA no sean proyectos aislados, sino que estén vinculadas de manera directa con los objetivos estratégicos de la empresa, ya sea mejorando la eficiencia operativa, impulsando la innovación, optimizando la toma de decisiones o mejorando la experiencia del cliente. Al integrar la IA generativa en nuestra estrategia, maximizaremos su impacto positivo.