La inteligencia artificial dejó de ser una conversación exclusivamente tecnológica para convertirse en una cuestión estratégica que interpela directamente a los directorios. Aunque las empresas están destinando importantes recursos a su desarrollo e implementación, todavía existe una brecha entre la experimentación y la generación de resultados concretos.
En este sentido, Ryan McManus, fundador de Techtonic y uno de los speaker de The Board Directors’ Summit, apunta a un cambio de enfoque: dejar de evaluar la inteligencia artificial por la cantidad de herramientas implementadas o proyectos piloto desarrollados y comenzar a medir su impacto en los resultados del negocio, la relación con los clientes y las ventajas competitivas de cada organización.
1.-Desde su experiencia trabajando con empresas de distintos mercados, ¿qué deberían estar haciendo hoy los directorios de las empresas chilenas para aprovechar la inteligencia artificial y fortalecer su competitividad, especialmente frente a organizaciones que cuentan con mayores recursos tecnológicos y financieros?
Las empresas no necesitan gastar más que sus competidores para ganar. La fortaleza competitiva en inteligencia artificial proviene de la capacidad de enfocarse y actuar con rapidez, y una empresa más pequeña puede tener ambas ventajas.
El primer paso es concentrarse en aquellas áreas donde la compañía cuenta con ventajas reales, como datos propios, relaciones profundas con sus clientes o conocimientos operacionales especializados, e invertir decididamente en ellas. Distribuir pequeñas cantidades de recursos entre numerosos proyectos piloto suele generar pocos resultados. En cambio, unas pocas apuestas bien seleccionadas pueden producir resultados concretos y medibles.
El segundo paso es aprovechar la tecnología que ya ofrecen los grandes proveedores, en lugar de desarrollar internamente soluciones que pueden adquirirse en el mercado. Las plataformas en la nube y los modelos comerciales permiten que una empresa más pequeña acceda a capacidades que antes requerían grandes presupuestos. Eso sí, la compañía debe mantener el control de sus propios datos y evitar depender de un único proveedor.
El tercer paso es fortalecer el conocimiento de los directorios en estas materias. Los directores necesitan instancias periódicas de formación, un espacio claramente definido dentro de la estructura de gobierno corporativo para revisar los temas tecnológicos y una comprensión permanente de cómo evoluciona la competencia. Esto les permitirá formular mejores preguntas y tomar decisiones con mayor rapidez.
Las empresas más pequeñas también suelen tener menos estructuras heredadas que las grandes compañías establecidas, por lo que pueden rediseñar sus formas de trabajo con mayor rapidez. Los directorios que reconozcan esta ventaja y actúen tempranamente para aprovecharla estarán en condiciones de competir eficazmente frente a organizaciones de mayor tamaño.
2.- Muchas empresas están invirtiendo en inteligencia artificial, pero no todas logran traducir esa inversión en resultados concretos. ¿Cómo pueden los directorios distinguir entre iniciativas tecnológicas que generan valor real y aquellas que simplemente siguen una tendencia?
Los directorios deben preguntarse dónde se refleja ese valor en los estados financieros y en qué plazo. Una iniciativa impulsada por una tendencia suele describirse en términos de capacidades: un modelo implementado, un copiloto desplegado o la cantidad de proyectos piloto realizados. En cambio, una iniciativa que genera valor se expresa en resultados concretos: costo por transacción, tiempos de ciclo, ingresos por cliente, reducción de pérdidas o desarrollo de nuevos productos y soluciones.
Toda inversión en inteligencia artificial debería identificar qué indicador busca mejorar, quién será responsable de ese resultado y en qué plazo se espera que sea visible. Asimismo, los directorios deben exigir que la administración monitoree tanto a los competidores actuales como a los nuevos actores que puedan surgir a medida que avanza el desarrollo de esta tecnología.
Una segunda prueba consiste en determinar si la iniciativa está transformando la manera en que opera la organización. En concreto, si la empresa está rediseñando activamente sus flujos de trabajo o simplemente incorporando herramientas de inteligencia artificial a procesos que ya existen.
3.- La inteligencia artificial está cambiando la forma en que las empresas producen, compiten y generan ingresos. ¿Qué señales deberían observar los directorios para identificar cuándo su modelo de negocios requiere una transformación fundamental y no solo mejoras operacionales?
Identificaría cinco señales que los directores deberían observar. La primera es un cambio en la unidad de valor; por ejemplo, pasar de vender licencias de software por usuario a comercializar resultados concretos.
La segunda aparece cuando un nuevo competidor comienza a atender a los clientes con una estructura de costos que la empresa no puede igualar sin reconstruir su propio modelo. La tercera ocurre cuando una ventaja competitiva —como la información, la escala o el conocimiento de los procesos— comienza a ser replicada por un modelo de inteligencia artificial de propósito general.
La cuarta señal surge cuando los clientes o socios empiezan a relacionarse con la empresa a través de sus propios agentes de inteligencia artificial, en lugar de utilizar los canales tradicionales. Finalmente, la quinta se presenta cuando los mejores resultados operacionales provienen de automatizar tareas alrededor de la estructura actual, en vez de transformar esa misma estructura.
La historia de los ciclos tecnológicos demuestra la importancia de reconocer estas señales tempranamente. Las disrupciones suelen manifestarse varios años después de la aparición de una nueva tecnología, y las empresas establecidas muchas veces interpretan ese desfase como una señal de seguridad. Kodak inventó la cámara digital y Nokia lideró el mercado de teléfonos móviles, antes de que ambas perdieran su posición. En los dos casos, las señales de alerta ya eran visibles en los indicadores económicos mucho antes de reflejarse en los ingresos.
4.- Con recursos limitados y múltiples tecnologías emergentes, los directorios deben decidir dónde invertir, qué desarrollar internamente y qué capacidades adquirir mediante alianzas o adquisiciones. ¿Qué criterios deberían priorizar para evitar quedarse atrás frente a sus competidores?
Propongo cuatro criterios, en orden de prioridad.
El primero es determinar si la capacidad forma parte de la fuente de ventaja competitiva de la empresa. Si la inteligencia artificial interviene directamente en aquello por lo que los clientes están dispuestos a pagar —como los datos propios o las decisiones que definen el producto—, la compañía debería desarrollar y mantener esa capacidad internamente, o al menos conservar el control de los datos y del ciclo de aprendizaje. Si, por el contrario, se trata de una función estandarizada cuya construcción es compleja o costosa, probablemente sea mejor adquirirla de un proveedor externo.
El segundo criterio es el costo de cambiar de proveedor y el riesgo de quedar sujeto a una dependencia tecnológica. La arquitectura de inteligencia artificial empresarial comprende distintas capas: aplicaciones, herramientas de integración y ejecución, infraestructura y datos. Los directorios deberían exigir que la empresa tenga la capacidad de sustituir modelos y proveedores en las capas de integración e infraestructura, manteniendo siempre el control sobre los datos. La velocidad con que evolucionan los modelos hace que comprometerse con un único proveedor pueda convertirse en una apuesta limitante, condicionada por su hoja de ruta tecnológica.
El tercer criterio es encontrar un equilibrio entre velocidad y control. Avanzar demasiado rápido genera riesgos de seguridad, costos y obsolescencia tecnológica; hacerlo demasiado lento implica ceder terreno frente a los competidores.
El cuarto es el talento. Una empresa que no puede atraer o retener a las personas necesarias para operar y mejorar continuamente una determinada capacidad, así como desarrollar a sus propios colaboradores para asumir nuevos roles, no debería intentar construirla internamente.
5.- En muchas organizaciones, las iniciativas de transformación se ven frenadas por estructuras rígidas, procesos de aprobación y dificultades para coordinar equipos. ¿Qué cambios organizacionales y en la toma de decisiones pueden ayudar a acelerar la transformación sin comprometer el control ni la calidad de la gestión?
En un proceso de transformación, una empresa tiene dos tareas que debe desarrollar simultáneamente. La primera es gestionar adecuadamente el negocio actual, asegurando resultados predecibles y controles rigurosos. La segunda es desarrollar nuevas capacidades, productos, servicios y modelos económicos que todavía no existen.
Las estructuras y los procesos de aprobación adecuados para la primera tarea no necesariamente sirven para la segunda. Aplicar los mismos criterios a ambas ralentiza el trabajo de innovación y puede descartar ideas antes de que tengan la oportunidad de demostrar su potencial.
Ambos ámbitos también requieren indicadores diferentes. El negocio actual se mide en función de sus ingresos, márgenes y costos respecto de lo presupuestado. En cambio, las nuevas iniciativas de crecimiento deberían evaluarse según lo que la empresa está aprendiendo: si los clientes quieren el producto, si vuelven a utilizarlo y si su modelo económico mejora en cada etapa. Evaluar una nueva iniciativa según su rentabilidad durante el primer año garantiza que parezca un fracaso.
Los líderes deben aceptar que cada ámbito implica distintos tipos de riesgo. En el negocio principal, incumplir una proyección es un problema. En las nuevas iniciativas de crecimiento, en cambio, que un pequeño experimento no resulte es un costo normal del proceso de descubrir qué funciona.
Los directorios pueden respaldar este enfoque comprendiendo que las iniciativas de crecimiento necesitan financiamiento propio, facultades específicas para tomar decisiones, indicadores de desempeño y mecanismos de revisión independientes del negocio principal. En algunos casos, incluso se ha optado por crear nuevos comités de Ciencia, Tecnología e Innovación, con el propósito de ejercer una supervisión diferenciada sobre estas materias.