La mayoría está aprendiendo a usar herramientas de Inteligencia Artificial.
Muy pocos están entendiendo cómo usar la IA para ganar ventaja competitiva.
En este resumen de 20 minutos de la clase completa de Scalabl®, vas a descubrir por qué la IA no es un tema técnico, sino un tema estratégico. No se trata de prompts, de definir que hacer con IA, ni de automatizaciones aisladas. Se trata de transformar el modelo de negocio (y el operativo).
En este video aprenderás:
Por qué la IA impacta todos los cuadrantes del modelo de negocio
Cómo decidir qué proyecto de IA realmente vale la pena
La diferencia entre pensar con IA y hacer negocios con IA
Cómo usar la IA para aumentar diferenciación o eficiencia
Las 3 palancas estratégicas que deben guiar cualquier iniciativa
Por qué hacer 10 proyectos a la vez es el error más común
La Inteligencia Artificial puede bajar costos, aumentar ventas, generar diferenciación o crear una propuesta de valor completamente nueva. Pero solo si sabes dónde apalancarla, y logras incorporar y priorizar los proyectos y acciones dentro de tu empresa.
Lo que hace la diferencia es elegir estratégicamente cómo integrarla. Y poder llevar adelante la transformación empresarial, que es muy necesaria.
Si eres fundador, directivo, emprendedor o líder de innovación, este enfoque puede cambiar la forma en que estás pensando tu empresa.
¿Te gustaría contar con mi acompañamiento estratégico? Podemos encarar juntos la estrategia de IA más efectiva para tu organización.
Preguntas que responde esta clase
¿Cuál es la verdadera dificultad para aplicar IA en una empresa?
Saber qué hacer con ella y para qué. La parte técnica dejó de ser el obstáculo: se le puede pedir casi cualquier cosa en lenguaje natural y el acceso está democratizado, al punto de que ya no hace falta saber programar. Lo difícil es entender cómo agregar valor con estas herramientas y en cuál enfocarse. Teniendo acceso a un poder enorme como individuos y como empresas, la mayoría está perdida en qué hacer.
¿Qué diferencia hay entre usar la IA para pensar y ponerla dentro del negocio?
Son dos usos distintos que conviene no mezclar. Por un lado está la IA ayudando a pensar: analizar el negocio, diseñar el modelo, evaluar alternativas, tomar decisiones. Por otro, la IA funcionando dentro de un casillero del modelo de negocio, como actividad, recurso o parte de la propuesta de valor. Primero se piensa con ella; después se decide si además vive adentro del modelo, cosa que puede ocurrir o no.
¿Por dónde conviene empezar a aplicar IA en una empresa?
Por el modelo de negocio antes que por las herramientas. La IA impacta a nivel proyecto en todos los casilleros del modelo, y ahí está la trampa: querer tocarlos todos a la vez dispersa el esfuerzo. La clave está en elegir qué hacer y qué no hacer, priorizando transformaciones que toquen la eficiencia, la diferenciación o ambas, y que permitan capturar valor.
¿Qué es la fábrica de IA?
Un circuito que se retroalimenta: los datos de los actores del negocio refinan el algoritmo, el algoritmo devuelve más valor a esos mismos actores, ese valor atrae más actores y más consumo, y eso genera más datos. De ahí salen los efectos de red que sostienen la diferencia competitiva. Conviene entender «datos» en sentido amplio: una foto, una planilla, lo que la cámara ve en el local, el registro de lo que hacen los usuarios.
¿Cómo se elige qué proyecto de IA hacer?
Con una pregunta de apalancamiento: cuál es la jugada que en un solo movimiento cambia la posición competitiva. El value stick ayuda a responderla. Una acción estratégica califica si aumenta la disposición a pagar de los clientes, si reduce la disposición a vender de proveedores o empleados, o si baja el costo marginal u operativo. Lo que no mueve ninguna de esas tres puede delegarse a los equipos como mejora incremental.
¿La IA cambia los procesos o cambia el negocio entero?
Cambia la base sobre la que se compite. La conversación habitual sobre simplificar, automatizar y optimizar es útil y se queda corta: lo que se transforma es la empresa entera, el modelo de negocio, el modelo operativo y las reglas de la competencia. Por eso hay que volver a las herramientas de estrategia, innovación y emprendimiento antes que a las herramientas de software.
¿Por qué las grandes empresas avanzan más lento con la IA?
Por gobernanza. No quieren exponer sus datos, necesitan usar sus propios sistemas y no quieren que agentes tomen decisiones por su cuenta o asuman riesgos. Redefinir esa gobernanza es lo que va a permitir redefinir la empresa nueva, y es trabajo de dirección antes que de tecnología.
¿Se puede ser más eficiente y más flexible al mismo tiempo?
Con un modelo operativo basado en IA, sí. Antes había que elegir: hacer el modelo de negocio más virtuoso solía costar eficiencia, y tercerizar bajaba los márgenes. Un modelo operativo con IA permite ser continuamente más eficiente y a la vez más adaptable, porque se recalibra rápido sobre la misma información. Deja de ser un «o» y pasa a ser un «y».
¿Qué otras tecnologías se ven afectadas por la IA?
La IA funciona como orquestadora de las demás tecnologías exponenciales: permite combinar el metaverso con blockchain, nanotecnología o computación cuántica, y cada una retroalimenta a las otras. A eso se suma que, con individuos que acceden a cocrear estas tecnologías, los shocks se multiplican y el fenómeno de disrupción de empresas se acelera.
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