Lo que los ejecutivos no entienden sobre la IA

El noventa y cinco por ciento de los proyectos de IA fracasan. El Proyecto NANDA del MIT ha dado a conocer esta cifra, que ahora abre innumerables sesiones estratégicas y discursos de apertura. Los líderes se preguntan naturalmente cómo pueden formar parte del 5 % que tiene éxito. Pero esa pregunta ignora el verdadero problema, que es que si se define el alcance del proyecto con objetivos erróneos, es posible que se creen las herramientas «adecuadas» y se alcancen los hitos «adecuados», pero aun así se esté abocado al fracaso. Eso es lo que está sucediendo hoy en día con la IA: las empresas se apresuran a adoptarla, pero no la consideran una herramienta para la reinvención. Compran lo último y lo incorporan al modelo de negocio del pasado. La ven simplemente como un accesorio, no como una nueva y poderosa palanca para rediseñar todo su sistema de creación de valor. Actuar de esa manera es una receta para el fracaso. Si está pensando en experimentar con la IA, es hora de dejar de obsesionarse con su adopción y empezar a pensar seriamente en la reinvención. En este artículo, analizaremos ejemplos históricos de cómo han funcionado estos dos enfoques tan diferentes de la nueva tecnología, y mostraremos cómo trazan el camino a seguir para los líderes que se preguntan cuál es la mejor manera de abordar la IA. Captura de imagen Consideremos la famosa historia de Kodak, que suele contarse así: en 1975, la empresa inventó la primera cámara digital, pero no reconoció el potencial transformador de la tecnología y, por lo tanto, solo la adoptó tarde, después de que otras empresas más previsoras ya se hubieran hecho con el mercado. Pero la adopción no fue realmente el problema de Kodak. De hecho, en 2005, la empresa era líder en ventas de cámaras digitales en Estados Unidos y uno de los principales proveedores de servicios de impresión digital. Sin embargo, solo siete años después, se declaró en quiebra. Para comprender lo que sucedió, hay que recordar que la fotografía analógica se basaba en la escasez de imágenes capturadas, cuya producción requería mucho trabajo y era costosa. Como resultado, la película y la impresión tenían márgenes de entre el 60 % y el 70 %. La fotografía digital eliminó esa escasez. En un mundo en el que se podían producir imágenes sin límites y las cámaras digitales eran un negocio de hardware con bajos márgenes, el valor pasó de la acción de tomar fotos a los sistemas que las organizaban, compartían y almacenaban. Kodak no se adaptó a esa nueva realidad. Tras adoptar las cámaras digitales, la empresa las trató como una simple sustitución de las cámaras analógicas, y al hacerlo desmanteló el motor de altos beneficios que la había sostenido durante décadas. Y lo que es más importante, no invirtió en los complementos generadores de valor que definirían el nuevo ecosistema: plataformas para compartir fotos, herramientas de edición, servicios de almacenamiento. Kodak adquirió Ofoto, una de las primeras start-up de intercambio de fotos en línea, pero la reconvirtió en un servicio de impresión, en lugar de una plataforma social o de intercambio. Todo ello supuso un doble golpe: la mentalidad de sustitución erosionó los beneficios y la ausencia de complementos dejó a la empresa sin nuevas fuentes de ingresos a las que migrar. Al adoptar una nueva tecnología con objetivos erróneos, la empresa aceleró su propio declive. Fujifilm, competidor de Kodak, respondió de manera muy diferente al mismo desafío. Al reconocer que los días en que se utilizaba la película como motor de ganancias habían terminado, la empresa aprovechó su amplia experiencia en productos químicos, imágenes y ciencia de los materiales y se expandió rápidamente a ámbitos adyacentes, utilizando antioxidantes que había desarrollado para la conservación de películas para crear cosméticos y productos para el cuidado de la piel, aplicando sus capacidades de imagen al diagnóstico médico y aprovechando su experiencia en ciencia de los materiales para desarrollar productos farmacéuticos y componentes de pantallas LCD. Al mismo tiempo, la empresa redujo agresivamente su dependencia del negocio tradicional de la película fotográfica. En 2012, cuando Kodak se declaró en quiebra, Fujifilm había logrado reinventarse con éxito: era rentable y estaba en crecimiento, con ingresos que superaban los 25 000 millones de dólares y fuertes ganancias procedentes de la asistencia sanitaria, las soluciones documentales y los materiales electrónicos. La lección que nos enseñan estas historias es clara: el simple hecho de adoptar una nueva tecnología no garantiza ninguna ventaja. La clave está en determinar dónde reside el nuevo valor, cómo reasignar sus capacidades distintivas para capturar ese valor y cómo invertir en los complementos adecuados. Balance Hoy en día, la IA generativa y sus modelos de imagen suponen una amenaza para las fotografías de archivo tan existencial como la que supieron las cámaras digitales para la película fotográfica. La mayoría de las plataformas de fotografías de archivo que conceden licencias para uso comercial se basan en la suposición de la escasez de imágenes de alta calidad, pero esa escasez ya no se da, porque cualquiera que utilice un modelo de IA generativa puede generar las imágenes que desee con simples prompts y prácticamente sin coste alguno. Las plataformas de fotos de archivo han respondido principalmente de dos maneras: adoptando la IA como herramienta para etiquetar y categorizar de forma más eficiente las fotos de sus archivos, o rechazando por completo esta tecnología. Ambas respuestas se basan en la antigua economía de la escasez y no reconocen que el verdadero reto al que se enfrentan las agencias de fotos de archivo no es la competencia de las imágenes sintéticas baratas, sino la forma en que estas provocan un colapso de la confianza, la autoría y los derechos, que son fundamentales para que el contenido pueda ser objeto de licencias comerciales. Shutterstock, enfrentada al mismo cambio, no trató la IA generativa como una herramienta que debía adoptarse o una amenaza que debía evitarse. En lugar de defender su negocio tradicional en una era de contenido sintético, la empresa cambió su enfoque hacia la gestión de la confianza, la autoría y los derechos. A continuación, aplicó sus puntos fuertes en materia de metadatos y gestión de derechos, junto con sus relaciones con colaboradores y empresas, para crear un sistema que hiciera que el contenido generado por IA fuera seguro para su uso empresarial. A continuación, creó los complementos necesarios para que ese sistema funcionara: estableció asociaciones de licencia de datos con OpenAI y NVIDIA y, lo que es más importante, estableció modelos de compensación que garantizan un pago justo a los colaboradores y marcos de indemnización que protegen a los clientes del riesgo de derechos de autor. Gracias a esa combinación de replanteamiento, redistribución y creación de complementos, Shutterstock ha pasado de ser un agregador de fotos a convertirse en un motor de gobernanza. En un mundo con infinitas fotos, establece las reglas de participación tanto para los desarrolladores de modelos de IA como para los usuarios de contenidos. Los desarrolladores de modelos, entre ellos OpenAI, dependen ahora de Shutterstock para acceder con los derechos debidamente autorizados a su biblioteca de fotos como conjunto de entrenamiento. Los compradores empresariales dependen de Shutterstock para obtener protección legal, mientras que los colaboradores confían en él para obtener una compensación justa y visibilidad. Una redistribución del poder En cada cambio tecnológico, la ventaja real no solo se manifiesta en mayores beneficios o nuevas líneas de negocio, sino también en una reasignación del poder dentro de la cadena de valor. Eso es lo que ocurrió en el caso de los minoristas estadounidenses Walmart y Kmart. Cuando se adoptó la tecnología de códigos de barras en el comercio minorista a mediados de la década de 1970, ambas empresas la incorporaron rápidamente, pero con resultados muy diferentes. Kmart utilizó la tecnología para agilizar las cajas, pero no se dio cuenta de que también podía hacer posible un nuevo modelo organizativo. La toma de decisiones se descentralizó, y los gerentes de las tiendas se hicieron responsables de las compras y el inventario, y la empresa mantuvo ese sistema. Walmart, por el contrario, consideró los códigos de barras no solo como una herramienta de eficiencia, sino también como una capacidad a nivel de sistema que podía reconfigurar la información y la coordinación en toda su red minorista. Invirtió en infraestructura complementaria, incluida una red de comunicaciones por satélite, un intercambio electrónico de datos con los proveedores y una logística centralizada. Esta nueva arquitectura permitió a la empresa reponer existencias de forma proactiva y prever la demanda con precisión, lo que le dio el poder de estandarizar las prácticas de los proveedores. Los proveedores ahora tenían que operar según las condiciones de Walmart, ajustándose a sus estándares de entrega y expectativas de precios. . . . La mayoría de las empresas actuales no han aprendido la lección que estas historias enseñan sobre las nuevas tecnologías, que es que, a menos que se plantee correctamente, la simple adopción puede acelerar su declive. Cada cambio tecnológico redistribuye el poder, como hemos señalado en los ejemplos anteriores, pero los ganadores rara vez surgen simplemente por ser los primeros en adoptar la tecnología. Los ganadores, con demasiada frecuencia, son aquellos que utilizan la tecnología para reimaginar la arquitectura de su negocio: cómo se toman las decisiones, cómo se despliegan las capacidades y cómo se redistribuyen el valor y el control a lo largo de la cadena de valor. Kodak y Kmart adoptaron las tecnologías adecuadas, pero las dirigieron a los problemas equivocados. Fujifilm, Shutterstock y Walmart, por el contrario, reimaginaron su juego a la luz de lo que la nueva tecnología hacía posible. Con unos objetivos equivocados, una empresa puede llevar a cabo programas piloto y de adopción exitosos, pero no conseguir crear una ventaja competitiva. Con la IA, al igual que con otras tecnologías nuevas anteriores, su objetivo debe ser la reinvención, no la adopción. Lo más importante es si sus experimentos con la tecnología le ayudarán a replantearse el trabajo, redistribuir capacidades distintivas y reunir los complementos que crean una ventaja duradera. A menos que lo haga, la IA acelerará el cambio, pero no necesariamente a su favor.

Lo que los ejecutivos no entienden sobre la IA

Resumen.

Partner Center