Los 4 desafíos de la inteligencia artificial para las empresas del futuro

En menos de una década, las empresas se verán marcadamente distintas a las actuales y muchas no van a sobrevivir a la transición.

El verdadero diferencial ya no va a estar en la ejecución, sino en la correcta interpretación del mar de datos que les va a ofrecer la inteligencia artificial.

“Tenemos la tendencia a sobreestimar el efecto de una tecnología en el corto plazo y subestimarlo en el largo plazo”. Roy Amara

En la década de 1950, en medio de la explosión de innovación de la posguerra, se les pidió a pensadores futuristas, escritores de ciencia ficción y visionarios que imaginaran cómo sería un hogar estadounidense en el año 2000.

El trabajo es muy interesante y en muchas cosas le acertaron bastante. Sus visiones eran muy parecidas a lo que luego vimos en la serie Los Supersónicos: electrodomésticos automatizados, diseño modernista, comidas completas en forma de píldora y ayudantes robóticos.

Pero en algo le erraron por completo: en el futuro que imaginaban, la “esposa” seguía siendo la jefa de la cocina. Era fácil predecir nuevos dispositivos, pero les resultó imposible proyectar que los roles de género cambiarían junto con la enorme transformación tecnológica.

Algo parecido puede pasar con la Inteligencia Artificial en pocos años. La tecnología ya está, pero no sabemos qué cambios culturales va a generar.

En menos de una década, las empresas se verán marcadamente distintas a las actuales y muchas no van a sobrevivir a la transición.

Aquellas que quieran sobrevivir necesitan tener una visión más clara del futuro -lleno de incertidumbre-, que les permita distinguir los ruidos que generan las modas pasajeras de las verdaderas oportunidades. Y además deben anticiparse a los choques, tensiones o dificultades que seguramente aparecerán a partir de la adopción de las nuevas tecnologías.

¿Pero en qué va a cambiar realmente la incorporación de las IA en las empresas? Identificamos 4 variables de cambio.

Transformación del talento:

La gran mayoría de los roles de ejecución van a ser reemplazados por IA. Pero van a surgir nuevos puestos. Las organizaciones se reestructurarán hacia la toma de decisiones tácticas (cambiando su forma de pirámides a romboides).

Recursos Humanos debería ser el líder en la transformación por la necesidad de reconversión masiva, reducción de personal, nuevas contrataciones y gestión cultural.

Transformación tecnológica:

La IA va a permitir de manera casi automática el mantenimiento de aplicaciones y pequeñas mejoras de los sistemas.

Los costos de desarrollar nuevo software serán marginales. Los viejos sistemas van a ser reemplazados por programas nuevos, mucho más flexibles y dinámicos.

Las áreas de IT se van a transformar por completo: los roles y las funciones dentro de los sectores de tecnología van a ampliarse y redefinirse radicalmente.

Eso va a permitir que los equipos puedan generar nuevas capacidades y convertirse en un motor de innovación muy rápido y con funciones mucho más amplias. Las grandes empresas deben adaptarse a eso.

Propuesta de valor y competencia:

Es la parte más difícil de predecir en toda esta transformación, pero lo más probable es que se avance hacia una personalización total para cada cliente.

La escala y el capital van a dejar de ser factores diferenciales en las industrias: ya no va a importar tanto tener fábricas gigantes o mucha plata invertida. Esto puede generar mucha concentración por un lado y, por el otro, muchísimas pequeñas empresas que aprovechen la personalización y la flexibilidad que no tienen las grandes.

Transformación en la toma de decisiones:

A medida que la IA amplíe su capacidad de ejecutar tareas simples o complejas, el trabajo humano se va a enfocar más en decisiones estratégicas y tácticas. Los empleados deberían empezar a operar como consultores: enmarcar problemas, ponderar opciones y alinear actores. La IA jugará un papel crucial, no como reemplazo de asesores externos, sino como habilitador de una toma de decisiones internas de mayor calidad.

Los líderes (dueños, directores, gerentes) deben entender dónde estarán los puntos neurálgicos que moldearán su empresa en el futuro y qué capacidades diferenciarán a ganadores de perdedores.

Pero para poder tomar decisiones correctas, no pueden actuar en el vacío. Necesitan datos que los ayuden a visualizar hacia dónde va el negocio, el sector y la compañía.

Porque el verdadero diferencial ya no va a estar en la ejecución, sino en la correcta interpretación del mar de datos que les va a ofrecer la inteligencia artificial.

Y ahí aparece una pregunta de fondo: cómo van a hacer los líderes de los próximos años para capturar datos de sus propias compañías, de sus ventas, clientes y procesos internos.

Y una vez que los tengan: ¿cómo van a hacer para interpretarlos? Un desafío cuya respuesta está en construcción.

Especialista en inteligencia artificial