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Inteligencia artificial en el diseño de la estrategia

February 03, 20245 min read

Hay una pregunta que he escuchado en más de una ocasión en el 2023. ¿Es posible que la inteligencia artificial sustituya el papel de los asesores de estrategia o analistas de negocio?

En el ámbito de la consultoría estratégica, algunas herramientas y modelos de inteligencia artificial están dejando su impronta. Modelos de lenguaje de aprendizaje profundo (LLM) como GPT y BERT ofrecen capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural, lo que facilita el análisis de tendencias de mercado y la generación de informes estratégicos. Y esto es una gran ventaja

No obstante, y aunque el futuro es difícil de predecir, sí se puede afirmar que, en la actualidad, la IA se encuentra todavía en una fase muy incipiente para acometer esta tarea con un mínimo de rigor.

Fases

De momento, es un gran aliado que amplía las capacidades de la estrategia empresarial. Actualmente, en el desarrollo de IA se habla de varias fases (aunque varías según las fuentes consultadas), entre las que se encuentra:

1. Inteligencia Descriptiva: Utiliza cuadros de mando para análisis competitivos y el rendimiento en diferentes áreas del negocio, actualizados automáticamente. Estos cuadros de mando no solo presentan métricas clave de rendimiento, sino que también ayudan a mostrar combinaciones de datos relevantes en tiempo real, permitiendo un análisis competitivo más dinámico y una comprensión más profunda de las tendencias del mercado y del comportamiento del consumidor.

2. Inteligencia de Diagnóstico:. Facilitan el análisis retrospectivo, identificando las causas raíz de los éxitos o fracasos empresariales. La integración de la IA permite una exploración más profunda de los patrones históricos y las correlaciones ocultas, proporcionando una buena base para su comprensión y mejora continua. Y, esto también es mucho más rápido que la mente humana, sobre todo, ante gran volumen de datos.

3. Inteligencia Predictiva: Aquí, como dicen en México, es donde la puerca tuerce el rabo. Si bien anticipa escenarios futuros y valora opciones basadas en tendencias del mercado, los resultados no son muy finos. Es más, son bastante burdos, en algunas ocasiones.

Las siguientes fases (inteligencia prescriptiva y autonomía cognitiva) están todavía muy verdes y requerirán tiempo e investigación.

A tener en cuenta.

En mi opinión, la IA en estrategia  y en muchos campos, es similar a pilotar un avión. Se requiere habilidad y conocimiento. Saber leer planes de vuelo, aerodinámica, la jerga aeronáutica, etc., pero también habilidades como inteligencia espacial, capacidad resolutiva y gestión adecuada del riesgo.

No le puedo pedir a la IA que me realice un plan de marketing si no tengo idea de marketing. Y si se lo pido, me terminaré creyendo todos sus errores.

En la generación de informes, es necesario madurar la información. Todavía sufre desvaríos, inventa lo que le parece y presenta serias carencias en sus razonamientos.

Y no podemos olvidar que la estrategia es una combinación de análisis y creatividad.  Es analizar patrones e información y buscar una nueva situación que ayude a crecer a mi empresa. Esto conlleva tres tipos de pensamiento: deductivo, inductivo y abductivo.

Tipos de pensamiento

El pensamiento deductivo implica partir de premisas generales para llegar a conclusiones específicas. Es un proceso lógico y estructurado que sigue un camino claro de razonamiento. Las herramientas de IA que utilizan lógica formal (algoritmos) y estructurada son eficientes en este tipo de pensamiento.

Ejemplo básico: Los seres humanos son mortales (premisa general). Pablo es humano (información) Pablo es mortal (conclusión específica).

Por otro lado, el pensamiento inductivo implica observar patrones específicos de datos y generalizarlos en una teoría o conclusión más amplia.

La IA también muestra fortalezas, especialmente, en áreas como el aprendizaje automático. Al analizar grandes volúmenes de datos, la IA puede identificar tendencias y patrones, y formular generalizaciones o modelos predictivos basados en estos datos.

Ejemplo: Hemos entrevistado a 1000 clientes y prefieren la certeza en la entrega a la calidad del empaquetado (dato específico). Por tanto, la certeza en la entrega es la variable más importante para los clientes (principio general).

Pero como señaló el Charles Sanders Peirce, no se puede utilizar la lógica inductiva o deductiva para llegar a una nueva idea. No obstante, el mundo está lleno de ideas nuevas, así que debe existir una tercera forma de lógica, que él denominó lógica abductiva, cuyo uso es una característica esencial del pensamiento estratégico.

El pensamiento abductivo es el proceso de formular una explicación plausible para un conjunto de observaciones y es, muchas veces, utilizado en situaciones donde la información es incompleta o hay muchas explicaciones posibles.

Tenemos como ejemplo: Mi cita lleva mirando su móvil durante toda la cena (datos disponibles). Todo apunta a que no va a terminar bien (mejor explicación)

Retos

Aquí es donde la IA encuentra su mayor desafío, dado que se requiere una especie de salto creativo y la capacidad de considerar muchas variables y posibilidades, algunas de las cuales pueden estar fuera del conjunto de datos proporcionado. Este tipo de pensamiento es intrínsecamente humano y se relaciona con la intuición y la experiencia contextual.

Analizar el pasado y estrujar los datos existentes para simular el futuro no es más que extrapolar el futuro a partir del pasado. Pero, si nos limitamos a medir solo lo que ya puede medir, no podemos crear un futuro diferente del pasado.

Y, por tanto, si una empresa solo está preparada para un futuro que se parece al pasado y el futuro cambia radicalmente, la empresa se convertirá en un anacronismo, como Motorola, General Motors, Blockbuster, Blackberry y muchas más que han sucumbido a este mal hábito.

Conclusiones

  • Sin una base conocimientos,  la IA tiene una utilidad limitada. Hay  sinergias, no sustitución.

  • La verdadera fortaleza de una estrategia efectiva no reside en la complejidad de las herramientas, sino en la sabiduría con la que se utilizan.

  • Innovar no es solo adoptar nuevas tecnologías, sino comprender cómo estas pueden transformar nuestra forma de pensar y actuar en el negocio.

  • La inteligencia artificial puede predecir tendencias, pero la intuición humana es la que detecta las oportunidades aún no escritas en los datos.

  • Integrar la inteligencia artificial en la estrategia empresarial no es un final en sí mismo, sino un medio para alcanzar un entendimiento más profundo y generar decisiones más efectivas.

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