#24 Cómo liderar el futuro de los negocios: la innovación autónoma

Gestión empresarial

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Hace unos días se llevó a cabo, por segundo año consecutivo, el Congreso de Innovación Autónoma organizado por Board of Innovation (BoI), una firma de innovación para la creación de nuevos productos.

El evento congregó en dos días a más de 50 expositores, 40 sesiones y 10,000 participantes que se conectaron virtualmente desde diferentes partes del planeta. El objetivo de este año fue explorar cómo la inteligencia artificial está cambiando la forma como las empresas innovan, operan y crecen, además de compartir ideas prácticas para prosperar en un mundo cada vez más autónomo.

En este artículo busco explicar el concepto de la innovación autónoma, alrededor del cual giraron la mayoría de las presentaciones, y que representa una disrupción sobre la manera tradicional con la que aún se viene innovando en la mayoría de las organizaciones.

Contenido

• Qué es la innovación autónoma

• Cómo capturar la oportunidad de la innovación autónoma

  • Estrategia

  • Producto

  • Transformación

• Conclusión

Qué es la innovación autónoma

BoI identifica cuatro grandes etapas en el tratamiento de la información (Fig. 1):

Almacenamiento - empezó hace más de 5,000 años con la aparición de la escritura, que permitió guardar la información para su uso posterior y ya no depender solamente de la memoria.

Distribución - empieza con la invención de la imprenta en el siglo XV, y se potencia enormemente con la llegada del Internet en las postrimerías del siglo XX.

Generación - aparece en 2023 como una nueva fuente generadora de información: la inteligencia artificial generativa (GenAI), que puede producir texto, imagen o video.

Activación - aparece apenas un año después del estadio anterior y permite que la información tome acción autónomamente a partir de ciertas asignaciones.

Fig. 1 Etapas de la evolución de la información

La innovación autónoma es la evolución de la innovación en este estadio llamado Activación en donde aparece el Agente Autónomo de IA que es capaz de autónomamente operar, aprender y tomar decisiones.                               

A diferencia de una aplicación de GenAI como ChatGPT, Midjourney o Sora, que nos entrega una creación nueva de un texto, imagen o video cada vez que se lo pedimos, el Agente de IA es capaz de tomar acción para conseguir un objetivo que previamente le hemos definido.

¿Y existe ya un Agente de IA? Definitivamente que si, y ya hay varios. Muy probablemente ya estés familiarizado con estos agentes de AI llamados Asistentes Virtuales que no solo participan por ti en una reunión virtual, sino que además, te entregan un resumen de la reunión, resaltando los temas más importantes revisados y la asignación de tareas, la grabación de la reunión y los tiempos del video en donde ubicar los puntos críticos. Si aún no los has probado, ¡te recomiendo que empieces ya! Una buena opción es Read.

A diferencia de una aplicación de GenAI como ChatGPT, Midjourney o Sora, que nos entrega una creación nueva de un texto, imagen o video cada vez que se lo pedimos, el Agente de IA es capaz de tomar acción para conseguir un objetivo que previamente le hemos definido.

Y entonces la pregunta es ¿y ya tenemos un Agente Autónomo de IA? En marzo de este año Cognition Labs presentó Devin considerado el primer ingeniero de software IA, que no es otra cosa que un Agente Autónomo de IA capaz de manejar tareas complejas de ingeniería de software de principio a fin, sin intervención humana. Ante un desafío específico Devin es capaz de planificar, ejecutar, depurar e implementar el proyecto de software de forma completamente independiente.

Cómo capturar la oportunidad de la innovación autónoma

Para BoI en la Era de la Autonomía, donde vamos a convivir y trabajar con tecnologías cada vez más inteligentes, la ventaja competitiva va a llegar de la mano de productos de mayor calidad, que llegan más rápido al mercado, de menores costos y, sobre todo, que están continuamente “always-on” actualizándose. Entonces, qué debe de hacer una empresa para aprovechar las grandes oportunidades que ofrece la innovación autónoma. BoI recomienda tres pasos fundamentales:

1. Define tu estrategia

Uno de los principales errores es mirar hacia los desafíos y casos de uso actuales. La propuesta es tratar de visualizar cómo un futuro cada vez más autónomo va a impactar y remodelar tu industria, y qué rol quieres que juegue tu compañía en ese nuevo entorno en los próximos dos a tres años.

En la migración de los modelos analógicos y digitales a autónomos, debes definir entre cuatro estrategias dependiendo de cuánta autonomía le asignas a tus productos y a tu modelo operativo (Fig. 2).

Fig. 2 Opciones estratéticas para la innovación autónoma

• Eficiencia IA - se usa la IA para aumentar la eficiencia en el diseño y elaboración de productos y servicios actuales bajo el mismo modelo operativo. Es la opción más usada por las empresas actualmente. Ejemplo: potenciar soluciones de automatización de RPA (Robotic Process Automation) con capacidades de inteligencia de la IA.

• Sistemas IA - potencia el modelo operativo con IA para mejorar la velocidad de lanzamiento y tasa de éxito de los productos tradicionales. Ejemplo: Notco, que usa la IA para diseñar, probar y lanzar productos tradicionales (leche, hamburguesa, mayonesa, etc) en base solo a plantas.

• Productos IA - genera mejores productos y/o servicios manteniendo el mismo modelo operativo. Ejemplo: Adobe Firefly que permite hacer diseños creativos a través del uso de la IA Generativa.

• Disrupción IA - nuevos productos, servicios y negocios que cambia los paradigmas y genera disrupción en los mercados. Ejemplo: HelloFresh, que está generando disrupción en el mercado de los alimentos, cambiando el modelo tradicional de compras en el súpermercado, por otro que promueve el cocinar en casa.

2. Construye el producto

Los porcentajes de uso de la IA Generativa son aún muy bajos en todo el mundo: 1% en Japón, 2% en el Reino Unido y 7% en los Estados Unidos. Esto revela que estamos aún al principio de una nueva etapa, sin embargo, los resultados ya son impresionantes, por lo que hay que empezar cuanto antes a construir ese motor de innovación basado en IA para generar no solo nuevos productos, sino también nuevos modelos de negocio y de operación que acompañen y potencien estos productos.

Veamos un ejemplo de cómo se construye un producto nuevo con innovación autónoma en la industria de la moda.

Sintetizando el ciclo de vida de una colección de alta costura se tiene cuatro etapas: identificación de tendencias, diseño de las prendas, envío a producción y puesta a la venta (Fig. 3). Todo este proceso, que demora entre 3 a 6 meses, muchas veces termina con numerosas prendas en los escaparates que no terminan de venderse.

Fig. 3 Ciclo de vida de una colección de alta costura

BoI asegura que a través del uso de la innovación autónoma han construido un “motor autónomo de la moda” que logra no solo rebajar ese tiempo de meses a apenas unos minutos, sino, sobre todo, producir la cantidad de prendas justa para satisfacer la tendencia de consumo en tiempo real.

Todo esto se consigue a través del uso de doce agentes autónomos de IA que corren sobre seis diferentes LLM (Large Language Models - modelos de IA Generativa) y desempeñan múltiples funciones como director creativo, diseñador, comprador, etc, pero que además operan coordinamente interactuando entre ellos para finalmente tener la colección lista para ser enviada a la venta.

Una parte crítica en este proceso es el llamado “lanzamiento sintético” que valida el potencial de éxito de ventas de una colección. Para ello se prueba las prendas de la colección frente a un panel de “consumidores sintéticos” que no son otra cosa que agentes autónomos de IA que han sido predefinidos con ciertos gustos y preferencias de acuerdo a los perfiles que otro agente autónomo de IA ha recogido y consolidado de diversas fuentes como redes sociales, reportes de tendencias, reportes de ventas, etc.

En este caso la compañía ha decidido dar el salto hacia una estrategia tipo Sistemas IA, donde a través del uso de la IA cambia completamente su modelo operativo para producir productos tradicionales como son las prendas de vestir. Un paso evolutivo en su planteamiento estratégico sería moverse verticalmente hacia un modelo Disrupción IA, donde podría, por ejemplo, producir colecciones virtuales para usarse en el Metaverso.

3. Lidera la transformación

Para terminar de aprovechar al máximo la innovación autónoma es necesario transformar holísticamente el modelo operativo de la compañía aprovechando lo mejor que ofrecen tanto el ser humano como los sistemas inteligentes. Esto pasa por invertir no solo en tecnología, sino también en las personas y el proceso de cambio.

Para BoI la transformación con innovación autónoma no debería apuntar solo a los casos de uso o algunas funciones buscando ser más rápidos o más baratos, sino mas bien, ver a la compañía como un sistema completo que puede generar negocios disruptivos a través del cambio en su modelo operativo (Fig. 4).

Fig. 4 Transformación del sistema de la empresa

Se plantea cuatro grandes cambios. Las organizaciones deben de pasar de:

1. La mentalidad digital a la mentalidad autónoma: debemos acostumbrarnos a no solo convivir, sino sobre todo, los nuevos sistemas inteligentes autónomos.

2. Los humanos como creadores a los humanos como editores: dejaremos de crear cosas para mas bien garantizar que las cosas que cree la IA sean las correctas.

3. Los modelos operativos basados en procesos a los modelos operativos basados en productos: las funciones como las conocemos hoy pasarán a ser automatizadas por la IA, por lo tanto, las nuevas organizaciones se organizarán alrededor de sus productos.

4. Una organización con silos (áreas independientes) a una organización totalmente integrada. No hay forma de reducir el tiempo de ciclo de vida de un producto de 6 meses a unos cuantos minutos, si la organización no está totalmente integrada.

Conclusión

El modelo de la innovación autónoma dibuja un escenario futuro fascinante, pero que en el presente plantea grandes desafíos para cualquier compañía. Reducir los costos, llegar más rápido al mercado, aumentar la calidad, reducir los desperdicios, aumentar las ventas, son objetivos que todas las empresas están continuamente buscando. Y para llegar a ellos no queda otra alternativa que recorrer el camino que las tecnologías emergentes imponen, especialmente la IA.

Después de haber leído este artículo ¿qué tan preparada crees que está tu organización para embarcarse en la aún incierta ruta hacia la innovación autónoma? A la velocidad a la que se están produciendo hoy los cambios, no deberían de pasar más de 12 meses para que muchas organizaciones decidan pasar del modelo actual Eficiencia IA a otro má avanzado, y comiencen a aprovechar todos los beneficios que otorga la innovación autónoma.

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Alex Nomberto