Parte 59 - ¿Qué sucede cuando todos usan inteligencia artificial?
Cuando la inteligencia artificial se convierta en conocimiento general, la ventaja competitiva pasará del acceso a la tecnología al conocimiento, las personas y la ejecución.
La inteligencia artificial es todavía lo suficientemente reciente como para que el simple hecho de utilizar esta tecnología pueda percibirse como una ventaja competitiva.
Una empresa utiliza un asistente de IA.
Otro componente automatiza partes del servicio al cliente.
Una tercera empresa utiliza inteligencia artificial para las descripciones de productos.
Un cuarto sistema analiza grandes cantidades de información en cuestión de minutos.
Y una quinta estrategia consiste en crear asesores digitales para clientes.
Pero, ¿qué ocurre cuando todo el mundo lo hace?
¿Qué ocurre cuando el competidor tiene acceso a los mismos modelos de lenguaje?
¿Cuándo utiliza el cliente la inteligencia artificial antes de visitar su sitio web?
¿Cuándo utiliza el proveedor la IA?
¿Cuándo utilizan los empleados la IA?
Cuando las pequeñas empresas obtienen acceso a herramientas que antes requerían
¿Entornos tecnológicos de gran tamaño?
¿Qué sucederá cuando la inteligencia artificial deje de ser algo especial y se convierta simplemente en parte de la infraestructura digital que nos rodea?
Entonces la pregunta cambia.
Resulta menos interesante preguntar:
¿La empresa utiliza inteligencia artificial?
La pregunta más importante es:
¿Qué ventajas puede ofrecer una empresa sobre las demás cuando todo el mundo tiene acceso a la inteligencia artificial?
Y ahí comienza la parte final de nuestro viaje en el mundo de la IA.
La inteligencia artificial se está convirtiendo gradualmente en una tecnología general a la que cada vez más empresas tienen acceso.
El acceso a la IA no es lo mismo que una ventaja competitiva duradera.
A lo largo de la historia de la tecnología, lo hemos visto varias veces.
Cuando llegó internet, tener un sitio web era algo especial.
Más tarde, casi todas las empresas tenían un sitio web.
Ya no era el sitio web en sí lo que distinguía a las empresas.
La diferencia radicó en lo que hicieron con ello.
Cuando el teléfono inteligente se convirtió en parte natural de la vida cotidiana de los clientes, ya no bastaba con decir que el negocio era "móvil".
A medida que los servicios en la nube se hicieron accesibles a un número cada vez mayor de personas, el acceso a la capacidad de procesamiento por sí solo dejó de ser una ventaja competitiva duradera.
Lo mismo puede ocurrir con la inteligencia artificial.
Cuando los mismos modelos básicos y las mismas herramientas de IA, o similares, estén disponibles para millones de personas y empresas, el valor del acceso por sí solo disminuirá .
Un competidor puede comprar el acceso al mismo modelo.
Una pequeña empresa puede utilizar herramientas avanzadas de IA sin necesidad de desarrollarlas por sí misma.
Un emprendedor puede acceder a capacidades de análisis, programación y producción que antes requerían muchos más recursos.
La tecnología puede, por lo tanto, ayudar a democratizar la capacidad.
Pero precisamente por eso se está impulsando la competición.
"La esencia de la estrategia reside en elegir qué no hacer." —Michael E. Porter
Cuando muchas personas tienen acceso a las mismas herramientas, las decisiones estratégicas se vuelven más importantes, no menos importantes.
La mercantilización de la IA hace que los recursos propios de la empresa sean más importantes.
Cuando la tecnología se vuelve accesible para todos, la singularidad de esa tecnología adquiere mayor valor.
En economía y estrategia, el término mercantilización se utiliza para describir el proceso por el cual algo que antes era diferenciador pasa a estar ampliamente disponible y resulta más difícil utilizarlo como una ventaja competitiva única.
Eso no significa que la inteligencia artificial esté perdiendo importancia.
De lo contrario.
La IA puede adquirir gran importancia al mismo tiempo que el acceso a la IA general se vuelve menos exclusivo .
Entonces tenemos que buscar las diferencias en otra parte.
Se pueden ubicar en la empresa:
competencia profesional,
datos propios y con garantía de calidad,
información sobre los clientes,
procesos de trabajo,
cultura organizacional,
marca,
relaciones,
capacidad innovadora,
confianza,
distribución,
conocimiento experiencial,
y capacidad para implementar cambios.
Dos empresas pueden utilizar el mismo modelo de IA y obtener resultados completamente diferentes.
¿Por qué?
Porque la tecnología forma parte de dos organizaciones diferentes.
La inteligencia artificial amplifica las diferencias en la organización, la experiencia y los procesos de trabajo.
El mismo modelo de IA puede generar diferente valor en diferentes empresas.
Imaginemos dos empresas competidoras.
Ambos compran acceso a la misma herramienta de IA.
En el primer negocio, los datos del producto están desactualizados.
El conocimiento se encuentra disperso en correos electrónicos y documentos.
Los empleados desconocen qué fuentes son fidedignas.
Los datos de los clientes rara vez se analizan.
Los procesos de trabajo no están claros.
Nadie tiene una responsabilidad clara en materia de control de calidad.
En el otro aspecto del negocio, los datos del producto están bien estructurados.
Los conocimientos profesionales están documentados.
Las preguntas de los clientes se utilizan para el aprendizaje.
Los empleados comparten experiencias.
La IA se utiliza para tareas claramente definidas.
Los resultados han sido comprobados.
Y la empresa aprende sistemáticamente de lo que funciona y de lo que no funciona.
Ambos tienen IA.
Pero no tienen la misma capacidad organizativa para crear valor con la IA .
Esta es una distinción importante.
La inteligencia artificial puede ser poderosa.
Pero la tecnología no funciona en el vacío.
Cumple con los estándares de calidad de la organización en la que se ubica.
La productividad con inteligencia artificial va más allá de producir más rápido.
La productividad de la IA debe medirse en términos de creación de valor, calidad y mejores resultados, no solo en volumen de producción.
La inteligencia artificial puede acelerar significativamente ciertas tareas.
Los textos se pueden producir más rápido.
Los documentos pueden resumirse.
Se puede sugerir código.
Los datos pueden ser procesados.
Las preguntas pueden ser respondidas.
Pero un aumento de la producción no es necesariamente lo mismo que un aumento de la creación de valor.
Si una empresa utiliza IA para producir diez veces más
contenido que los clientes no necesitan, ha aumentado la producción.
Eso no significa necesariamente que haya creado diez veces más valor.
Si el servicio de atención al cliente responde más rápido pero peor, la velocidad por sí sola tampoco es un buen resultado.
Por lo tanto, la pregunta relevante es:
¿Qué es lo que realmente mejoró?
¿La calidad era superior?
¿Tomó el cliente una mejor decisión?
¿El empleado se volvió más productivo?
¿Se redujo el tiempo de espera?
¿Se ha vuelto más accesible el conocimiento?
¿Hubo menos errores?
¿Surgieron nuevos productos o servicios?
¿Tenían los empleados más tiempo para tareas en las que la experiencia humana genera mayor valor?
La IA no debería limitarse a agilizar los negocios.
Debería ayudar a que el negocio mejore .
El aumento de la IA puede hacer que la experiencia humana sea más productiva.
La ventaja competitiva puede residir en la interacción entre el juicio humano y la capacidad de la máquina.
Gran parte del debate sobre la IA se ha centrado en qué tareas puede asumir esta tecnología.
Pero existe otra perspectiva.
¿Qué ocurre cuando la IA aumenta la capacidad humana ?
Un empleado con experiencia puede utilizar la IA para analizar múltiples opciones.
Un representante de atención al cliente puede encontrar la información relevante más rápidamente.
Un desarrollador puede trabajar más rápido con el código.
Un profesional puede dedicar menos tiempo al primer borrador y más tiempo a la evaluación.
Una pequeña empresa puede analizar volúmenes de datos que antes no podía.
tenía la capacidad de procesar.
A menudo se hace referencia a esto como aumento : tecnología que mejora
trabajo humano.
"La clave está en usar la IA para potenciar las capacidades humanas, no para reemplazarlas." — Erik Brynjolfsson
Por lo tanto, la interesante ventaja competitiva puede surgir de la combinación de:
Conocimiento humano + capacidad de IA.
No necesariamente en una u otra opción.
Cuando todos pueden generar contenido, el conocimiento creíble se convierte en un recurso más escaso.
La IA generativa aumenta la cantidad de información y otorga mayor importancia a la crítica de las fuentes, el profesionalismo y la confianza.
La IA generativa abarata la producción.
Se refiere a un texto.
Fotos.
Video.
Presentaciones.
Código.
Analizar.
Resúmenes.
Esto permite que el mundo acceda a enormes cantidades de contenido nuevo.
Pero más información no significa automáticamente más conocimiento.
Cuando el costo de producir una respuesta convincente disminuye
De manera drástica, se vuelve aún más importante poder preguntar:
¿De dónde proviene la información?
¿Es correcto?
¿Está actualizado?
¿Quién está detrás de esto?
¿Cuál es la base de la competencia?
¿Se puede documentar la reclamación?
¿Qué sabemos realmente?
¿Qué es incierto?
Paradójicamente, un mundo con más generado artificialmente
El contenido hace que el conocimiento humano e institucional creíble sea más valioso .
Empresas que pueden documentar lo que saben y por qué lo saben.
y de dónde proviene la información, puede obtener una ventaja importante.
Los datos propios y el conocimiento empírico de la empresa pueden convertirse en recursos estratégicos de IA.
Los modelos generales de IA pueden estar al alcance de todos, mientras que el conocimiento propio de la empresa no lo está.
Un modelo de lenguaje general puede saber mucho sobre el mundo.
Pero no necesariamente conoce la empresa:
clientes,
historia,
productos,
procesos,
error,
experiencias,
decisiones internas,
consultas de servicio,
o las mil pequeñas lecciones que han aprendido los empleados
durante muchos años.
Aquí hay una diferencia importante.
El modelo general puede ser común. La base de conocimientos no tiene por qué serlo.
Los propios datos y la experiencia documentada de la empresa pueden hacer que la IA general sea mucho más relevante para tareas específicas.
Pero solo si el conocimiento está disponible, es legalmente aplicable, comprensible, está actualizado y es de calidad suficiente.
Esto conecta directamente la IA con la gestión del conocimiento.
El conocimiento tácito se vuelve más valioso cuando la empresa logra hacerlo accesible.
La experiencia del empleado forma parte del capital invisible de la empresa.
Aquí la serie KI se encuentra con la esencia de El Capital Invisible .
Las empresas no se componen únicamente de edificios, tecnología, dinero y productos.
También consisten en lo que los seres humanos pueden hacer.
El empleado que conoce al cliente.
El ingeniero que comprende por qué el producto falla bajo ciertas condiciones.
El representante de atención al cliente que conoce los malentendidos más comunes.
El vendedor que sabe qué preguntas hay que hacer antes de recomendar un producto.
El líder que conoce la historia de la organización.
El profesional que, a lo largo de veinte años, ha aprendido a distinguir entre una respuesta estándar y la situación que requiere criterio.
Gran parte de este conocimiento es conocimiento tácito .
No necesariamente está en la base de datos.
La IA puede hacer que documentar partes de este conocimiento sea más valioso y que esté disponible cuando sea apropiado.
Pero la IA no crea automáticamente la experiencia en la que se basa el conocimiento.
Todavía proviene de la gente.
El aprendizaje organizacional se convierte en una ventaja competitiva en la economía de la IA.
Las empresas que aprenden más rápido pueden obtener más valor de la misma inteligencia artificial.
Si la tecnología de IA se desarrolla rápidamente, puede resultar difícil para la empresa considerar la implementación de la IA como un proyecto único.
No basta con instalar una herramienta y declarar que la transformación ha finalizado.
Los empleados deben aprender.
Los procesos de trabajo deben ajustarse.
Los errores deben detectarse.
Es necesario mejorar la base de conocimientos.
Deben considerarse nuevas oportunidades.
Es necesario cuestionar las viejas formas de trabajar.
Y algunos experimentos de IA deben descartarse porque no generan valor.
Esto hace que el aprendizaje organizacional sea importante.
La empresa que aprende más rápido de la tecnología puede desarrollarse mejor.
procesos de trabajo que la competencia, aunque ambos utilizan los mismos
AI.
"La capacidad de aprender más rápido que la competencia puede ser la única ventaja competitiva sostenible." — Arie de Geus
La cuestión no es que el aprendizaje por sí solo garantice una ventaja competitiva.
La cuestión es que, a medida que la tecnología cambia rápidamente, la capacidad de la organización para aprender, adaptarse y poner en práctica lo aprendido se vuelve cada vez más importante.
La democratización de la IA puede brindar a las pequeñas y medianas empresas nuevas oportunidades competitivas.
Las pymes pueden acceder a análisis, trabajo del conocimiento y capacidades digitales que antes requerían organizaciones más grandes.
Uno de los aspectos más interesantes de la IA generativa es que las capacidades digitales avanzadas pueden estar al alcance de mucha más gente.
Una pequeña empresa puede utilizar la IA para:
procesar comentarios de los clientes,
analizar documentos,
preparar contenido de marketing,
estructuración de datos de productos,
desarrollar software,
construir una base de conocimientos,
crear un primer borrador,
o brindar soporte al servicio al cliente.
Tareas que antes requerían departamentos especializados ahora pueden ser realizadas, en algunos casos, por equipos mucho más pequeños.
Esto no significa que el tamaño deje de importar.
Las grandes empresas aún pueden tener ventajas significativas gracias al capital, la distribución, los datos, la marca y la experiencia.
Pero la IA puede reducir el coste de ciertas tareas que requieren conocimiento.
Esto permite a las pequeñas empresas competir en áreas donde anteriormente existían mayores diferencias de recursos.
Cuando todos usan IA, la mediocridad también puede escalar.
Las herramientas de IA estandarizadas pueden conducir a contenidos, servicios y experiencias de cliente más consistentes.
También existe una consecuencia menos comentada.
Si mil empresas:
utilizando los mismos modelos,
con instrucciones similares,
en datos similares,
para producir contenido similar...
Los resultados también podrían empezar a parecerse entre sí.
Las mismas formulaciones.
Las mismas fotos.
Las mismas recomendaciones.
Los mismos correos electrónicos "personales".
La misma comunicación fluida.
La IA puede, por tanto, democratizar la capacidad creativa como generar riesgos.
para homogeneización digital .
Entonces, la singularidad cobra mayor importancia.
La profesionalidad de la propia empresa.
Experiencias propias.
Voz propia.
Ideas propias.
Cultura propia.
Y la comprensión humana de lo que realmente es un negocio.
quiere ser.
La confianza se convierte en una ventaja competitiva estratégica a medida que el contenido artificial se vuelve más difícil de distinguir del contenido creado por humanos.
El cliente debe poder confiar tanto en la información como en la empresa y en la forma en que se utiliza la IA.
Cuando la inteligencia artificial puede producir contenido cada vez más atractivo, surge una cuestión de confianza.
¿Puede el cliente confiar en la información del producto?
¿La recomendación se basa en las necesidades del cliente o en el margen de beneficio de la empresa?
¿Sabe la clienta cuándo se está comunicando con una IA?
¿Se puede documentar la información?
¿Qué ocurre con los datos que comparte el cliente?
¿Quién es el responsable cuando el sistema falla?
Las empresas que se toman en serio estas cuestiones pueden construir algo que la tecnología por sí sola no puede comprar:
Confianza con el tiempo.
Y la confianza es más difícil de copiar que un modelo lingüístico.
La gobernanza responsable de la IA y la KI pasa del control técnico a la gestión empresarial.
La dirección debe comprender dónde se utiliza la IA, qué decisiones afectan y quién es el responsable.
Cuando la IA es utilizada por unos pocos entusiastas, la tecnología puede ser percibida como una herramienta.
Cuando la IA se utiliza en toda la organización, también se convierte en un problema de gobernanza.
¿Qué datos se pueden utilizar?
¿Qué sistemas están aprobados?
¿Qué aspectos deben estar siempre sujetos a control de calidad?
¿Cuándo es necesaria la intervención humana?
¿Cómo se gestiona la privacidad?
¿Cómo se documentan las decisiones importantes?
¿Quién es el responsable cuando algo sale mal?
A esto se le suele llamar gobernanza de la IA .
A medida que aumenta el uso, la empresa debe desarrollar tanto aspectos técnicos como legales,
Competencia organizativa y ética.
La responsabilidad no puede delegarse al algoritmo.
La ventaja competitiva se traslada de la inteligencia artificial a las capacidades generales de la empresa.
La estrategia en la era de la IA se trata de cómo se combinan la tecnología, las personas, el conocimiento y la organización.
Aquí empezamos a ver la respuesta a la pregunta con la que comenzamos.
¿Qué sucede cuando todo el mundo utiliza inteligencia artificial?
La IA no va a desaparecer como factor competitivo.
Pero puede convertirse en una capacidad básica que se espera que muchos dominen.
Entonces, la ventaja competitiva surge en mayor medida a través de la combinación de recursos.
Tecnología.
Datos.
Conocimiento.
Gente.
Cultura.
Procesos.
Información sobre los clientes.
Innovación.
Confianza.
Gestión.
Y la implementación.
Esto se acerca a un punto estratégico fundamental: es raro.
Un recurso aislado que explica una ventaja competitiva duradera.
Es más difícil copiar un sistema que funcione completamente que uno
herramienta sencilla.
"La estrategia competitiva consiste en ser diferente." —Michael E. Porter
Cuando todo el mundo puede comprar el martillo, la diferencia radica en quién puede construir la casa.
La perspectiva de Magne: cada cambio tecnológico hace que la aplicación humana sea más importante.
Desde internet y el comercio electrónico hasta la digitalización y la inteligencia artificial.
Magne ya ha visto esta historia antes.
No es la misma tecnología.
Pero la misma emoción.
Internet iba a cambiarlo todo.
El comercio electrónico iba a cambiarlo todo.
El teléfono móvil iba a cambiarlo todo.
Las redes sociales iban a cambiarlo todo.
La digitalización iba a cambiarlo todo.
Y ahora la inteligencia artificial lo va a cambiar todo.
En muchos ámbitos, las tecnologías hicieron precisamente eso.
Pero una cosa permanecía.
La tecnología no creó los valores por sí sola.
Algunas empresas utilizaron internet de forma brillante.
Otros crearon un sitio web.
Algunos entendieron el comercio electrónico como una nueva forma de crear experiencias para el cliente.
Otros publicaron el catálogo de productos en línea.
Algunos utilizaron la digitalización para mejorar los procesos de trabajo.
Otros digitalizaron el antiguo proceso sin preguntar al respecto.
Debería hacerse de otra manera.
La misma distinción puede darse con la IA.
Existe una diferencia entre usar inteligencia artificial y mejorar con la ayuda de la inteligencia artificial .
La perspectiva del amigo: la IA puede aumentar la capacidad, pero no determinar qué es valioso.
La inteligencia artificial necesita objetivos humanos, contexto profesional y conocimiento de calidad garantizada.
La perspectiva del amigo es diferente.
La inteligencia artificial puede hacer cosas que antes les llevaban mucho tiempo a los humanos.
Puede analizar.
Comparar.
Resumir.
Generar.
Clasificar.
Encontrar patrones.
Procesar enormes cantidades de información.
Y hacer que el conocimiento esté disponible de nuevas maneras.
Pero el desafío fundamental persiste.
¿Qué queremos lograr?
¿Qué problema merece la pena resolver?
¿Qué se considera un buen resultado?
¿Qué es verdad?
¿Qué es justo?
¿Qué necesita el cliente?
¿Qué nivel de riesgo es aceptable?
¿Qué debería automatizarse?
¿Qué debería decidir una persona?
La tecnología puede aportar capacidad.
Los seres humanos aún tienen que definir gran parte de la dirección, el contexto y la responsabilidad .
La verdadera transformación de la IA se produce cuando se rediseñan los procesos de trabajo.
Las empresas no deberían limitarse a añadir IA a los procesos antiguos, sino investigar cómo se puede organizar mejor el trabajo.
La forma más sencilla de introducir la IA es integrar la tecnología en los procesos de trabajo existentes.
Escribíamos diez descripciones de productos al día.
Ahora usamos IA y escribimos cincuenta.
Pero la transformación más interesante comienza con otra pregunta:
¿Por qué hacemos esto de esta manera?
¿Necesitamos cincuenta descripciones de productos?
¿Se pueden estructurar los datos del producto de forma diferente?
¿Se puede utilizar el mismo conocimiento, cuya calidad está garantizada, en múltiples lugares?
¿Puede el cliente encontrar la respuesta por sí mismo?
¿Puede el empleado recibir un mejor apoyo en la toma de decisiones?
¿Es posible que la información fluya entre sistemas de una manera más inteligente?
¿Se puede rediseñar la tarea por completo?
Entonces el negocio pasa de la IA como herramienta a la IA como
oportunidad para la innovación organizacional .
El futuro de la competencia digital radica en la complementariedad de los recursos en torno a la inteligencia artificial.
Los datos, la experiencia, los conocimientos sobre los clientes, las marcas y las personas pueden ser más difíciles de copiar que el propio modelo de IA.
Cuando la tecnología está ampliamente disponible, los recursos que la rodean se vuelven cruciales.
Esto es lo que los economistas y los investigadores de estrategia suelen describir como recursos complementarios o capacidades complementarias .
La IA adquiere mayor valor cuando se combina con otra cosa.
Un modelo de lenguaje + buenos datos de producto.
Un modelo lingüístico + competencia en la materia.
Un modelo de lenguaje + información sobre los clientes.
Un modelo de lenguaje + buenos procesos de trabajo.
Un modelo lingüístico + una marca sólida.
Un modelo lingüístico + confianza.
Un modelo lingüístico + personas que comprendan el problema.
Por lo tanto, la pregunta no se convierte en:
¿Qué tan buena es nuestra IA?
Pero:
¿Qué tan bien funciona todo el sistema que lo rodea?
De líder de IA a líder de aprendizaje
La diferencia más importante puede ser la rapidez con la que la empresa aprenda a combinar personas, conocimiento e inteligencia artificial.
La primera ventaja de la IA puede provenir de ser temprana.
El siguiente paso podría consistir en utilizar mejores modelos.
Pero con el tiempo, otro tipo de ventaja puede volverse más importante:
la ventaja del aprendizaje.
La empresa aprende qué tareas resuelve bien la IA.
Aprende dónde falla la tecnología.
Los empleados están desarrollando nuevas formas de trabajar.
Los clientes demuestran qué servicios realmente generan valor.
Los datos están mejorando.
La base de conocimientos está creciendo.
Se rediseñan los procesos de trabajo.
Y las lecciones aprendidas de una mejora se utilizan para la siguiente.
Entonces, la ventaja competitiva no es solo la tecnología, sino el negocio.
han comprado.
La clave está en lo que la empresa ha aprendido a hacer con ello .
Términos técnicos para ventaja competitiva, estrategia de IA y aprendizaje organizacional.
Los conceptos que cobrarán importancia cuando la inteligencia artificial esté al alcance de todos.
Democratización de la IA: Esta capacidad avanzada de inteligencia artificial se vuelve accesible a un número cada vez mayor de personas y empresas, incluso sin grandes entornos tecnológicos internos.
Mercantilización: Un fenómeno en el que la tecnología o la capacidad se vuelven tan accesibles que el acceso en sí mismo ofrece menos diferenciación.
Ventaja competitiva: Condiciones que permiten a una empresa crear un valor mayor o más duradero que sus competidores.
Activos complementarios: recursos que aumentan el valor de una tecnología, como datos, distribución, experiencia, marca o conocimiento del cliente.
Capacidades organizativas – Capacidad organizativa La capacidad general de la empresa para coordinar recursos, personas y procesos para lograr resultados.
Capacidades: La capacidad general de la organización para coordinar recursos, personas y procesos para lograr resultados.
Capacidades dinámicas: La capacidad de una empresa para detectar cambios, aprovechar oportunidades y transformar los recursos y los métodos de trabajo cuando el entorno cambia.
Aumento mediante IA: Utilizar la inteligencia artificial para aumentar la capacidad humana en lugar de simplemente automatizar o reemplazar tareas.
Aprendizaje organizacional: Procesos mediante los cuales la empresa desarrolla y aplica conocimientos basados en la experiencia.
Conocimiento tácito: conocimiento basado en la experiencia que a menudo se encuentra en las personas sin estar completamente documentado.
Datos de propiedad exclusiva: Datos que la propia empresa controla o a los que tiene acceso exclusivo, dentro de los marcos legales y éticos pertinentes.
Estructuras de gobernanza de la IA : funciones y principios para la gestión, el control y el uso responsables de la inteligencia artificial.
Homogeneización digital: un posible fenómeno en el que el uso generalizado de las mismas herramientas digitales contribuye a que los contenidos, los servicios o las expresiones se vuelvan más similares.
Cuando todo el mundo disponga de inteligencia artificial, la pregunta será: ¿qué tiene la empresa que la IA no pueda comprar?
La tecnología se puede compartir; el conocimiento, la cultura, las relaciones y las habilidades de ejecución no tienen por qué ser compartidas.
Comenzamos este artículo con una pregunta:
¿Qué sucede cuando todo el mundo utiliza inteligencia artificial?
La respuesta no es que todos serán igual de buenos.
Más bien, podría quedar más claro qué empresas han desarrollado realmente algo en torno a esta tecnología.
Conocimiento.
Competencia.
Cultura.
Información sobre los clientes.
Buenos datos.
Relaciones de confianza.
Capacidad de aprendizaje.
Capacidad de innovación.
Y personas que sepan usar la tecnología con criterio.
La inteligencia artificial puede hacer que el conocimiento sea más accesible.
Pero la empresa debe poseer conocimientos que merezca la pena compartir.
La IA puede acelerar la producción.
Pero alguien tiene que saber qué merece la pena producir.
La IA puede analizar las acciones de los clientes.
Pero alguien tiene que entender qué va a hacer la empresa con esos datos.
La IA puede generar alternativas.
Pero alguien tiene que elegir.
La IA puede ayudarnos a responder.
Pero alguien todavía tiene que hacer las preguntas importantes.
Magne y Kompsisen miran hacia la parte final de su viaje en el campo de la IA.
Cuando la tecnología se generaliza, la atención vuelve a centrarse en las personas que crearán valor con ella.
Magne inició este viaje movido por la curiosidad sobre la inteligencia artificial.
¿Cómo funciona?
¿Qué puede hacer?
¿Cómo encuentra la información?
¿Cómo aprende?
¿Cómo afecta esto a los sitios web?
¿Qué implica esto para el contenido?
¿Qué significa esto para el comercio electrónico?
Con el tiempo, Kompisen ha perdido interés como fenómeno tecnológico y ha aumentado su interés como herramienta de trabajo .
Porque ahora sabemos algo que no sabíamos cuando comenzó el viaje.
Es probable que las empresas del futuro no compitan entre quienes usan IA y quienes no la usan de la misma manera que en las primeras etapas de esta tecnología.
Cada vez más gente lo utilizará.
De este modo, la verdadera cuestión empieza a cambiar.
Desde la tecnología...
al cliente.
Porque el cliente también obtiene inteligencia artificial.
El cliente puede aplicar de forma diferente.
Compara más rápido.
Investiga más.
Espere respuestas más relevantes.
Y tal vez abordar el negocio con mucho más conocimiento que
anterior.
Por lo tanto, la siguiente pregunta en nuestra etapa final es inevitable:
¿Cómo están cambiando las expectativas de los clientes?
Porque cuando la inteligencia artificial esté al alcance de todos, no solo cambiará el mundo empresarial .
El cliente también.
Antecedentes académicos y lecturas complementarias
Esta serie también se basa en mi propia trayectoria profesional a través de los estudios de Diseño Web , Marketing Digital , Innovación y Comercialización , y seminarios profesionales en San Francisco y Oxford . Aquí encontrarás los antecedentes, los entornos profesionales y las experiencias que han acompañado el desarrollo desde los inicios de la web hasta la digitalización actual.
Literatura recomendada
Los avances en inteligencia artificial progresan más rápido que en cualquier otro campo de estudio actual. Ningún libro puede ofrecer todas las respuestas, pero los buenos libros proporcionan una base sólida para comprender la tecnología, las oportunidades y los desafíos.
En la serie KI-Kompis, recomendamos una selección de libros que abordan la inteligencia artificial desde diferentes perspectivas: tecnología, estrategia, gestión, innovación, ética, digitalización y aplicaciones prácticas. En conjunto, ofrecen una comprensión más amplia de cómo la inteligencia artificial afecta a las personas, las empresas y la sociedad.
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