Estrategia de IA en los negocios: una guía para ejecutivos

¿Pueden las máquinas automatizar ¿desarrollo de estrategias? La respuesta corta es no. Sin embargo, hay numerosos aspectos del trabajo de los estrategas en los que la IA y las herramientas de análisis avanzado ya pueden aportar un enorme valor. Yuval Atsmon es un socio principal que dirige el nuevo Centro McKinsey para la Innovación Estratégica, que estudia las formas en que las nuevas tecnologías pueden aumentar los principios atemporales de la estrategia. En este episodio del podcast Inside the Strategy Room, explica cómo la inteligencia artificial ya está transformando la estrategia y lo que se avecina. Esta es una transcripción editada de la discusión. Para obtener más conversaciones sobre los problemas de estrategia que importan, siga la serie en su plataforma de podcast preferida.

Juana Pachner:¿Qué significa la inteligencia artificial en el contexto de la estrategia?

Yuval Atsmon: Cuando las personas hablan de inteligencia artificial, incluyen todo lo relacionado con análisis, automatización y análisis de datos. Marvin Minsky, el pionero de la investigación de inteligencia artificial en la década de 1960, habló de la IA como una "palabra de maleta", un término en el que puedes meter lo que quieras, y ese parece ser el caso. Nos sentimos cómodos con eso porque creemos que las empresas deberían usar todas las capacidades del análisis más tradicional mientras aumentan la automatización en la estrategia que puede liberar tiempo de la gerencia o del analista y, gradualmente, introducir herramientas que pueden aumentar el pensamiento humano.

Juana Pachner: La IA ha sido adoptada por muchas funciones comerciales, pero la estrategia parece ser en gran medida inmune a sus encantos. ¿Por qué crees que es?

Yuval Atsmon: Tienes razón sobre la adopción limitada. Solo el 7 por ciento de los que respondieron a nuestra encuesta sobre el uso de la IA dicen que la usan en la estrategia o incluso en la planificación financiera, mientras que en áreas como marketing, cadena de suministro y operaciones de servicios, es el 25 o el 30 por ciento. Una de las razones por las que la adopción se está retrasando es que la estrategia es una de las prácticas conceptuales más integradoras. Cuando los ejecutivos piensan en la automatización de la estrategia, muchos miran demasiado lejos, hacia las capacidades de IA que decidirían, en lugar del líder empresarial, cuál es la estrategia correcta. Están perdiendo oportunidades de utilizar la IA en los componentes básicos de la estrategia que podría mejorar significativamente los resultados.

Me gusta usar la analogía con los asistentes virtuales. Muchos de nosotros usamos Alexa o Siri, pero muy pocas personas usan estas herramientas para hacer algo más que dictar un mensaje de texto o apagar las luces. No nos sentimos cómodos con la capacidad de la tecnología para comprender el contexto en aplicaciones más sofisticadas. La IA en la estrategia es similar: es difícil para la IA saber todo lo que sabe un ejecutivo, pero puede ayudar a los ejecutivos con ciertas tareas.

Cuando los ejecutivos piensan en la automatización de la estrategia, muchos miran demasiado lejos: la IA decide la estrategia correcta. Están perdiendo oportunidades de utilizar la IA en los componentes básicos de la estrategia.

Juana Pachner:¿Qué tipo de tareas puede la IA ayudar a los estrategas a ejecutar hoy?

Yuval Atsmon: Hablamos de seis etapas del desarrollo de la IA. El primero es el análisis simple, al que nos referimos como inteligencia descriptiva. Las empresas utilizan cuadros de mando para el análisis de la competencia o para estudiar el rendimiento en diferentes partes del negocio que se actualizan automáticamente. Algunos tienen capacidades interactivas para refinamiento y pruebas.

El segundo nivel es la inteligencia de diagnóstico, que es la capacidad de mirar hacia atrás en el negocio y comprender las causas fundamentales y los impulsores del rendimiento. El nivel posterior es la inteligencia predictiva: ser capaz de anticipar ciertos escenarios u opciones y el valor de las cosas en el futuro en función del impulso del pasado, así como de las señales recogidas en el mercado. Tanto el diagnóstico como la predicción son áreas que la IA puede mejorar mucho en la actualidad. Las herramientas pueden aumentar el análisis de los ejecutivos y convertirse en áreas donde desarrolle capacidades. Por ejemplo, en inteligencia de diagnóstico, puede organizar su cartera en segmentos para comprender granularmente de dónde proviene el rendimiento y hacerlo de una manera mucho más continua que los analistas. Puede probar 20 formas diferentes en una hora en lugar de desplegar cien analistas para abordar el problema.

La IA predictiva es más difícil y más arriesgada. Los ejecutivos no deberían confiar completamente en la IA predictiva, pero proporciona otro punto de vista sistemático en la sala. Debido a que las decisiones estratégicas tienen consecuencias significativas, una consideración clave es usar la IA de manera transparente en el sentido de comprender por qué está haciendo una determinada predicción y qué extrapolaciones está haciendo a partir de qué información. Luego puede evaluar si confía o no en la predicción. Incluso puede usar IA para rastrear la evolución de los supuestos para esa predicción.

Esos son los niveles disponibles hoy. Los siguientes tres niveles tomarán tiempo para desarrollarse. Hay algunos ejemplos tempranos de acciones de asesoramiento de IA para la consideración de los ejecutivos que crearían valor según el análisis. A partir de ahí, pasa a delegar cierta autoridad de decisión a la IA, con restricciones y supervisión. Eventualmente, llega el punto en el que la IA totalmente autónoma analiza y decide sin interacción humana.

Debido a que las decisiones estratégicas tienen consecuencias significativas, debe comprender por qué la IA está haciendo una predicción determinada y qué extrapolaciones está haciendo a partir de qué información.

Juana Pachner:¿Qué tipo de empresas o industrias podrían obtener los mayores beneficios al adoptar la IA en su nivel actual de sofisticación?

Yuval Atsmon: Es probable que todas las empresas tengan alguna oportunidad de usar la IA más de lo que lo hacen hoy. Lo primero que hay que mirar es la disponibilidad de los datos. ¿Tiene datos de rendimiento que se pueden organizar de manera sistemática? Las empresas que tienen datos profundos en sus carteras hasta la línea de negocios, SKU, inventario e ingredientes crudos tienen las mayores oportunidades de usar máquinas para obtener información granular que los humanos no pueden.

Las empresas cuyas estrategias se basan en unas pocas decisiones importantes con datos limitados obtendrán menos de la IA. Asimismo, aquellas que enfrentan mucha volatilidad y vulnerabilidad a eventos externos se beneficiarían menos que las empresas con carteras controladas y sistemáticas, aunque podrían implementar IA para predecir mejor esos eventos externos e identificar lo que pueden y no pueden controlar.

En tercer lugar, la velocidad de las decisiones importa. La mayoría de las empresas desarrollan estrategias cada tres a cinco años, que luego se convierten en presupuestos anuales. Si piensa en la estrategia de esa manera, el papel de la IA es relativamente limitado, aparte de la aceleración potencial de los análisis que son entradas en la estrategia. Sin embargo, algunas empresas revisan regularmente las decisiones importantes que tomaron en función de suposiciones sobre el mundo que pueden haber cambiado desde entonces, lo que afecta el ROI proyectado de las iniciativas. Dichos cambios afectarían la forma en que implementa el talento y el tiempo de los ejecutivos, cómo gasta el dinero y enfoca los esfuerzos de ventas, y la IA puede ser valiosa para guiar eso. El valor de la IA es aún mayor cuando puede tomar decisiones cerca del momento de implementar los recursos, porque la IA puede indicar que sus suposiciones anteriores han cambiado desde que hizo su plan.

Juana Pachner:¿Puede proporcionar algún ejemplo de empresas que empleen IA para abordar desafíos estratégicos específicos?

Yuval Atsmon: Algunos de los usuarios más innovadores de IA, no por casualidad, son empresas nativas digitales y de IA. Algunas de estas empresas han visto enormes beneficios de la IA y han aumentado su uso en otras áreas del negocio. Un jugador de movilidad ajusta su planificación financiera en función de los patrones de precios que observa en el mercado. Su negocio tiene una flexibilidad relativamente alta para la demanda, pero menos para la oferta, por lo que la empresa utiliza IA para señalar continuamente cuando la dinámica de precios tiene una tendencia que afectaría la rentabilidad o donde la demanda está aumentando. Esto permite que la empresa reaccione rápidamente para crear más capacidad porque su rentabilidad es muy sensible a mantener la oferta y la demanda en equilibrio.

Juana Pachner:Dada la rapidez con la que cambian las cosas hoy en día, ¿no parece que la IA es más una herramienta táctica que estratégica, que proporciona información sensible al tiempo sobre elementos aislados de la estrategia?

Yuval Atsmon: Es interesante que hagas la distinción entre estratégico y táctico. Por supuesto, cada decisión se puede dividir en otras más pequeñas, y donde la IA se puede usar de manera asequible en la estrategia actual es para construir los componentes de la estrategia. Puede parecer táctico, pero puede marcar una gran diferencia. Una de las firmas de inversión líderes en el mundo, por ejemplo, comenzó a usar IA para buscar ciertos patrones en lugar de escanear empresas individuales directamente. La IA busca el uso móvil del consumidor que sugiera que la tecnología de una empresa se está imponiendo rápidamente, lo que le brinda a la empresa la oportunidad de invertir en esa empresa antes que otros. Eso creó una ventaja estratégica significativa para ellos, aunque la herramienta en sí misma puede ser relativamente táctica.

Juana Pachner: McKinsey ha escrito mucho sobre los sesgos cognitivos y las dinámicas sociales que pueden sesgar la toma de decisiones. ¿Puede la IA ayudar con estos desafíos?

Yuval Atsmon: Cuando hablamos con los ejecutivos sobre el uso de la IA en el desarrollo de estrategias, la primera reacción que recibimos es: "Esas son decisiones realmente importantes, ¿y si la IA se equivoca?". La primera respuesta es que los humanos también se equivocan, mucho. [Amos] Tversky, [Daniel] Kahneman y otros han demostrado que algunos de esos errores son sistémicos, observables y predecibles. Lo primero que puede hacer la IA es detectar situaciones que puedan dar lugar a sesgos. Por ejemplo, imagine que AI está escuchando una sesión de estrategia en la que el director ejecutivo propone algo y todos dicen "Sí" sin debate ni discusión. AI podría informar a la sala: "Podríamos tener un sesgo de girasol aquí", lo que podría desencadenar más conversación y recordarle al director ejecutivo que es de su propio interés alentar la defensa del diablo.

También vemos a menudo un sesgo de confirmación, donde las personas enfocan su análisis en probar la sabiduría de lo que ya quieren hacer, en lugar de buscar una realidad basada en hechos. El simple hecho de que AI realice un análisis predeterminado que no tiene como objetivo satisfacer al jefe es útil, y el equipo puede tratar de comprender por qué eso es diferente a la hipótesis de gestión, lo que desencadena un debate mucho más rico.

En términos de dinámica social, los problemas de agencia pueden generar conflictos de intereses. Cada líder de unidad de negocios [BU] piensa que su BU debe obtener la mayor cantidad de recursos y brindará el mayor valor, o al menos siente que debe defender su negocio. AI proporciona una forma neutral basada en datos sistemáticos para gestionar esos debates. También es útil para ejecutivos con autoridad de decisión, ya que todos sabemos que las presiones de corto plazo y la necesidad de hacer los números trimestrales y anuales llevan a las personas a tomar decisiones diferentes el 31 de diciembre que el 1 de enero o el 1 de octubre. Al igual que la historia de Ulises y las sirenas, puedes usar la IA para recordarte que querías algo diferente tres meses antes. El CEO todavía decide; La IA solo puede proporcionar ese empujón adicional.

Juana Pachner:Es como si tuvieras a Spock a tu lado, que es desapasionado y puramente analítico.

Yuval Atsmon:Esa no es una mala analogía, para los fanáticos de Star Trek de todos modos.

Juana Pachner:¿Tiene una aplicación favorita de IA en la estrategia?

Yuval Atsmon: He trabajado mucho en la asignación de recursos y uno de los desafíos, que llamamos el fenómeno del palo de hockey, es que los ejecutivos siempre son demasiado optimistas sobre lo que sucederá. Saben que la asignación de recursos se definirá inevitablemente por lo que usted crea sobre el futuro, no necesariamente por el desempeño pasado. La IA puede proporcionar una predicción objetiva del rendimiento a partir de un caso de impulso predeterminado: en función de todo lo que sucedió en el pasado y algunos indicadores sobre el futuro, ¿cuál es el pronóstico del rendimiento si no hacemos nada? Esto es antes de que digamos: "Pero contrataré a estas personas, desarrollaré este nuevo producto y mejoraré mi marketing", cosas que todos los ejecutivos piensan que los ayudarán a cumplir más que en el pasado. El caso de impulso neutral, que AI puede calcular de una manera fría, como Spock, puede cambiar la dinámica de la discusión sobre la asignación de recursos. Es una forma de inteligencia predictiva accesible hoy y, aunque no pretende ser definitiva, proporciona una base para tomar mejores decisiones.

Juana Pachner:¿Ve el acceso al talento tecnológico como uno de los obstáculos para la adopción de la IA en la estrategia, especialmente en las grandes empresas?

Yuval Atsmon: Yo haría una distinción. Si te refieres a talentos de aprendizaje automático y ciencia de datos o ingenieros de software que construyen las herramientas digitales, definitivamente no son fáciles de conseguir. Sin embargo, las empresas pueden utilizar cada vez más plataformas que brindan acceso a herramientas de IA y requieren menos de las empresas individuales. Además, este dominio de la estrategia es emocionante: es de vanguardia, por lo que probablemente sea más fácil obtener talento tecnológico para eso que para el trabajo de fabricación.

El mayor desafío, irónicamente, es encontrar estrategas o personas con experiencia empresarial para contribuir al esfuerzo. No resolverá problemas de estrategia con IA sin la participación de personas que entiendan la experiencia del cliente y lo que está tratando de lograr. Los que saben más, como los altos ejecutivos, no tienen tiempo para ser gerentes de producto del equipo de IA. Una limitación aún mayor es que, en algunos casos, le está pidiendo a la gente que se involucre en una iniciativa que puede hacer que sus trabajos sean menos importantes. Podría haber muchas oportunidades para incorporar la IA en los trabajos existentes, pero es algo sobre lo que las empresas deben reflexionar. El mejor enfoque puede ser crear una fábrica digital donde un equipo diferente pruebe y cree aplicaciones de IA, con la supervisión de las partes interesadas de alto nivel.

El gran desafío es encontrar estrategas que contribuyan al esfuerzo de IA. Le está pidiendo a la gente que se involucre en una iniciativa que puede hacer que sus trabajos sean menos importantes.

Juana Pachner:¿Cree que esta preocupación por la seguridad laboral y el potencial de que la IA automatice la estrategia es realista?

Yuval Atsmon:La cuestión de si la IA reemplazará el juicio humano y dejará a la humanidad fuera de su trabajo es una gran pregunta que dejaría para otros expertos.

La pregunta pertinente es la automatización a corto plazo. Debido a su complejidad, la estrategia sería uno de los últimos dominios en verse afectado por la automatización, pero lo estamos viendo en muchos otros dominios. Sin embargo, la tendencia durante más de doscientos años ha sido que la automatización crea nuevos puestos de trabajo, aunque requieren habilidades diferentes. Eso no quita el temor que algunas personas tienen de que una máquina exponga sus errores o haga su trabajo mejor que ellos.

Juana Pachner: Recientemente publicamos un artículo sobre el coraje estratégico en una era de volatilidad que hablaba sobre tres tipos de líderes empresariales de vanguardia que deben desarrollar. Uno de ellos es una ventaja en las percepciones. ¿Cree que la IA tiene un papel que desempeñar en el suministro de una ventaja de conocimiento patentada?

Yuval Atsmon: Uno de los desafíos que enfrentan la mayoría de los estrategas es la abrumadora complejidad del mundo en el que operamos: la cantidad de incógnitas, la sobrecarga de información. En un nivel, puede parecer que la IA proporcionará otra capa de complejidad. En realidad, puede ser un cuchillo afilado que corta parte del desorden. La pregunta que debemos hacernos es: ¿Puede la IA simplificar mi vida brindándome información más nítida y oportuna con mayor facilidad?

Juana Pachner: Llevas mucho tiempo trabajando en estrategia. ¿Qué despertó su interés en explorar esta intersección de estrategia y nueva tecnología?

Yuval Atsmon: Siempre me han intrigado las cosas en los límites de lo que parece posible. La segunda ley del escritor de ciencia ficción Arthur C. Clarke es que para descubrir los límites de lo posible, hay que aventurarse un poco más allá de ellos hacia lo imposible, y eso me parece especialmente atractivo en este campo.

La IA en la estrategia se encuentra en etapas muy incipientes, pero podría ser muy importante para las empresas y para la profesión. Para un alto ejecutivo, las decisiones estratégicas son la forma más importante de influir en el negocio, además de quizás formar el equipo superior, y es sorprendente la poca tecnología que se aprovecha en ese proceso hoy en día. Es concebible que la ventaja competitiva resida cada vez más en tener ejecutivos que sepan cómo aplicar bien la IA. En algunos dominios, como la inversión, eso ya está sucediendo, y la diferencia en los rendimientos puede ser asombrosa. Me parece muy emocionante ayudar a las empresas a ser parte de esa evolución.