Cómo la IA puede hacer que la estrategia sea más humana

El poder de la IA está ahora al alcance de todas las empresas, lo que abre un nuevo mundo de innovación estratégica y permite a las empresas dejar atrás para siempre las limitaciones de la arquitectura heredada.

Cómo la IA puede hacer que la estrategia sea más humana

por H. James Wilson y Paul R. Daugherty

Resumen

Tres nuevas estrategias relacionadas de alto potencial incluyen: Beta para siempre, Idea mínima viable (MVI), y Co-laboratorio. Este artículo explica cada uno en detalle, con ejemplos de empresas que los utilizan actualmente. Aunque sus estrategias específicas son distintas, las empresas comparten tres características importantes.

En primer lugar, su tecnología, estrategia empresarial y ejecución están tan estrechamente entrelazadas que son casi indistinguibles. En segundo lugar, los humanos, no las máquinas, están en el asiento del conductor. En tercer lugar, estas empresas entienden que todas las empresas, independientemente de su sector, son ahora empresas de tecnología.

Pero las estrategias empresariales impulsadas por la tecnología requieren líderes con visión de futuro. Aquellos que sean capaces de ver oportunidades en el nuevo nexo radicalmente humano de personas y tecnología se anticiparán a las interrupciones y se apoderarán del futuro

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Un enfoque radicalmente humano de la interacción hombre-máquina está poniendo patas arriba las suposiciones sobre los componentes básicos de la innovación. Específicamente, la nueva utilidad de los pequeños datos, incluida la capacidad de crear datos «sintéticos» para simular un conjunto de circunstancias, está poniendo el poder de la IA a escala al alcance de entidades que antes no podían permitírselo. En lugar de que las máquinas «aprendan» procesando montañas de datos, los humanos ahora pueden enseñar a las máquinas basándose en la experiencia humana, la percepción y la intuición. Eso significa que más personas de las organizaciones pueden utilizar la IA de nuevas formas, en función de su experiencia individual.

¿El panorama más amplio resultante? La engorrosa arquitectura de IT heredada está dando paso a sistemas vivos que pueden entretejer tecnologías, datos y talento en un mundo hiperdigital de la informática móvil, la IA, el Internet de las cosas (IoT) y miles de millones de dispositivos. Estos desarrollos han abierto enormes posibilidades para la innovación estratégica; sin embargo, solo un pequeño número de empresas ha dado un salto radical hacia las nuevas estrategias que estas tecnologías radicalmente humanas han abierto.

Tres de estas nuevas estrategias de alto potencial incluyen: Beta para siempre, Idea mínima viable (MVI), y Co-laboratorio. Explicaremos cada uno en detalle, con ejemplos de empresas que los emplean actualmente. Aunque sus estrategias específicas son distintas, las empresas que utilizan estas nuevas estrategias comparten tres características importantes. En primer lugar, su tecnología, estrategia empresarial y ejecución están tan estrechamente entrelazadas que son casi indistinguibles. En segundo lugar, los humanos, no las máquinas, están en el asiento del conductor. En tercer lugar, estas empresas entienden que todas las empresas, independientemente de su sector, son ahora empresas de tecnología.

Beta para siempre

Las estrategias Forever Beta ofrecen productos y servicios habilitados por software que evolucionan y mejoran continuamente después de su compra, de modo que los clientes ven cómo aumentan su valor y utilidad con el tiempo, en lugar de desaparecer. Por ejemplo, Tesla, a diferencia de otros fabricantes de automóviles, no ofrece actualizaciones anuales de sus modelos. Eso se debe a que Tesla saca un modelo y luego lo mejora continuamente después del hecho. Los propietarios de Tesla ven cómo sus coches existentes se transforman continuamente mediante actualizaciones que mejoran las capacidades de conducción autónoma del vehículo, mejoran el rendimiento y mejoran las características de seguridad.

A través de la conectividad de la nube/perímetro con los coches, Tesla supervisa el rendimiento y proporciona diagnóstico y reparación remotos. Por ejemplo, un problema en el motor que implicaba un sobrecalentamiento ocasional fue diagnosticado y reparado por unparche de software. Los conductores de Tesla están en un ciclo de retroalimentación constante con la empresa, imparten su experiencia humana a la red neuronal de Tesla y la mejoran con solo conducir.

El resultado es una experiencia de propiedad en la que el coche crece continuamente en valor y utilidad. Esta experiencia está diseñada para ser una parte intrínseca de la utilidad y la diferenciación del producto para los clientes, que son, en efecto, usuarios de la versión beta con muchos privilegios de cada nueva mejora.

Signify, anteriormente Philips Lighting, mantiene la mejor y más reciente tecnología en manos de sus clientes a través de la iluminación circular Signify, una solución empresarial en la que Signify ofrece iluminación en función del tiempo de actividad y las necesidades de energía de sus clientes. La empresa asumió la responsabilidad de la iluminación de todas las centrales eléctricas que suministran toda la electricidad a Dubái, lo que dio lugar a un ahorros del 68% en consumo de energía relacionado con la iluminación para la ciudad.

Al entrelazar tanto la tecnología y la estrategia empresarial, estas empresas están estableciendo relaciones más sólidas con los clientes, basadas en el entendimiento de que las experiencias de servicio que adquieren hoy apreciarán su valor mañana.

Idea mínima viable

Las estrategias de Mínimo Idea Viable utilizan tecnologías inteligentes para apuntar con precisión a los puntos débiles de un sector tradicional y proporcionar una experiencia de cliente superior que se puede escalar rápidamente para hacer avances rápidos en el mercado. Lemonade, una compañía de seguros con sede en Nueva York cofundada por Daniel Schreiber y Shai Wininger, ofrece cobertura a inquilinos, propietarios de condominios, propietarios de viviendas y dueños de mascotas. Su aplicación con inteligencia artificial agiliza la obtención de cotizaciones y la liquidación de reclamaciones, a veces en segundos. Pero, dice Wininger, «Lemonade es una empresa de tecnología que se dedica a seguros, no una aseguradora que opera una aplicación».

Lemonade ha combinado chatbots de IA, aprendizaje automático y la nube para centrarse con precisión láser en las características de los seguros tradicionales que hacen que la industria no le guste mucho a los consumidores. Y, por el elemento de experiencia, encontraron una forma increíblemente creativa de poner a un humano al tanto.

Considere el proceso de reclamaciones de la empresa. Los usuarios tocan el botón «Reclamar» de la aplicación y simplemente le dicen al chatbot, llamado Maya, lo que ha sucedido. No hay formularios que rellenar, no hay esperas en la cola telefónica, no hay que pasar de un departamento a otro. La IA de la empresa ejecuta sus algoritmos antifraude y si la reclamación se aprueba al instante (como lo hacen alrededor del 30%), la IA la paga inmediatamente. Si no, la reclamación se eleva a una persona que se pone en contacto con el asegurado lo antes posible.

El proceso es muy sencillo gracias en parte a un modelo financiero que resuelve lo que los fundadores de Lemonade consideraban un conflicto de intereses inherente a las compañías de seguros: cada dólar de la reclamación de un cliente que una empresa niega es otro dólar de beneficio para la empresa. Esto incentiva a la aseguradora a hacer todo lo posible para denegar o reducir el importe de una reclamación y motiva al cliente a exagerar las reclamaciones.

La limonada simplemente se queda con un porcentaje fijo de cada prima. Devuelve el resto no reclamado en un «Día de devolución» anual, cuando el dinero se dona a causas dignas que preocupan a los asegurados. Los asegurados que eligen la misma causa se agrupan en un grupo virtual de pares. El dinero de las primas recaudado de cada grupo de pares se utiliza para pagar las reclamaciones del grupo. El dinero que quede va a la causa de ese grupo. El Día de la devolución en 2020, la empresa donó más de 1,1 millones de dólares a 34 organizaciones sin fines de lucro, incluidas UNICEF, Direct Covid Relief Response, Malala Fund, Born This Way y otras.

Los humanos que participan en el proceso de reclamación son los propios clientes. Cuando presentan una reclamación, saben que Lemonade no tiene incentivos para negarla o reducirla injustificadamente. Igual de importante, saben que cada dólar con el que inflan una reclamación significa menos dinero para una causa que les importa mucho. Esta dinámica no solo pone a un humano al corriente, sino que pone lo que es única y radicalmente humano en el centro: la conciencia moral.

Co-laboratorio

Las estrategias de laboratorio conjunto producen resultados superiores en las ciencias u otros entornos con un uso intensivo de conocimientos mediante descubrimiento guiados por humanos e impulsados por máquinas. Liberarse mediante la automatización y el aprendizaje automático para aprovechar el conocimiento humano al más alto nivel, los especialistas y los trabajadores del conocimiento, que impulsan estas potentes plataformas tecnológicas, aumentan exponencialmente la productividad, multiplican el valor y levantan grandes barreras de entrada.

Exscientia, una start-up con sede en el Reino Unido, ha desarrollado una plataforma de descubrimiento de fármacos basada en la IA que se llama Centaur Chemist. Para identificar una enfermedad a la que dirigirse, Exscientia aplica inicialmente algoritmos de aprendizaje profundo para reducir el número casi ilimitado de posibles candidatos a enfermedades. Luego, los expertos de la empresa diseñan una estrategia que lleva a cabo la Farmacia Centaur» aprendizaje activo » que «aprende» su camino en un conjunto de datos de descubrimiento de fármacos con puntos de datos limitados, basándose en algoritmos de alta eficiencia de datos. Normalmente, en el descubrimiento de fármacos, se sabe poco sobre los nuevos objetivos de las terapias y hay pocos datos que puedan utilizarse en los enfoques del aprendizaje automático de big data. En 2020, Exscientia se convirtió en la primera empresa farmacéutica en crear una molécula diseñada por IA para participar en ensayos clínicos en humanos, seguida de otra en 2021. Se pueden encontrar ejemplos igualmente impresionantes del poder de la estrategia de Co-Lab en el desarrollo de vacunas contra la Covid por parte de Moderna y Pfizer/BioNTech en un tiempo récord.

¿Pequeños pasos o un gran salto?

Forever Beta, Minimum Viable Idea y Colab no agotan las audaces estrategias empresariales que están surgiendo del giro radicalmente humano de las tecnologías inteligentes. Pero las estrategias empresariales impulsadas por la tecnología no se autogeneran. Requieren líderes previsores. Aquellos que sean capaces de ver oportunidades en el nuevo nexo radicalmente humano de personas y tecnología se anticiparán a las interrupciones y se apoderarán del futuro. Aquellos que continúen por el camino de la automatización incremental sufrirán. También lo harán los trabajadores. En rompedorinvestigación sobre el desplazamiento de trabajadores por la automatización, los economistas Daron Acemoglu, del MIT, y Pascual Restrepo, de la Universidad de Boston, concluyeron que «no son las ‘brillantes’ tecnologías de automatización las que amenazan el empleo y los salarios, sino las ‘tecnologías regulares’ las que generan pequeñas mejoras de productividad». Lo mismo puede decirse de las estrategias regulares.

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