¿Cuál es su caso de uso de negocio para IA?

En 2020, O'Reilly publicó un informe que resumía varias encuestas sobre la adopción de inteligencia artificial en la empresa. Entre los principales frenos aparecían siempre los mismos: cultura, datos, talento, casos de uso e infraestructura. En artículos anteriores ya hablé de los problemas de cultura y de datos. En este texto quiero centrarme en otro punto igual de importante: el caso de uso de negocio.

1. La cultura de la empresa aún no reconoce la necesidad de la IA: 23 %
2. Falta de datos o problemas de calidad de datos: 19 %
3. Dificultad para contratar perfiles cualificados: 18 %
4. Dificultad para identificar los casos de uso adecuados: 17 %
5. Retos de infraestructura técnica: 8 %

El problema es que la IA puede desempeñar dos papeles muy distintos. Puede convertirse en el núcleo de su ventaja competitiva, pero también puede quedarse en una simple herramienta de productividad o en una funcionalidad más. A los vendedores de software y de infraestructura les interesa, lógicamente, venderle lo segundo. Por eso gran parte de la información que circula sobre «casos de uso de IA» empuja a las empresas hacia decisiones estratégicamente débiles.

Lo veo todas las semanas: mensajes en LinkedIn que prometen resultados «como los de Google» gracias a otro chatbot, otra plataforma analítica o otra herramienta de etiquetado de datos. Conviene recordar una idea muy sencilla: si una supuesta ventaja competitiva está a la venta para todos sus competidores, no es una ventaja competitiva.

El espejismo de los casos de uso de IA

Haga la prueba y busque en Google «AI business use cases». Encontrará listas del tipo «10 usos sorprendentes de la IA en los negocios». Suelen recorrer ventas, marketing, atención al cliente, salud o finanzas. El patrón es casi siempre el mismo: hablan de eficiencia, de automatización y de rendimiento, pero no dicen nada sobre competencia. Y ahí está la clave.

La IA puede mejorar su eficacia operativa. También puede convertirse en el corazón de su posición estratégica. No es lo mismo. Los responsables de producto, tecnología y negocio necesitan distinguir con claridad entre ambas cosas. Las herramientas disponibles para cualquiera en el mercado generan valor para el cliente y para el proveedor, pero rara vez fortalecen la posición competitiva de quien las compra.

La lección japonesa sobre la eficacia operativa

Para entenderlo conviene mirar a la historia. En los años noventa se impuso una corriente de pensamiento que elevó la eficacia operativa a la categoría de dogma. La idea era seductora: en un mundo cambiante, cualquier ventaja competitiva sería temporal, así que lo importante era ejecutar mejor, externalizar más, comparar la empresa con los rivales y adoptar sin descanso las mejores prácticas.

Durante un tiempo ese enfoque pareció imbatible. Las compañías japonesas habían demostrado en los setenta y ochenta que podían ofrecer más calidad y menores costes al mismo tiempo. De ahí nacieron prácticas hoy totalmente normales, como la calidad total o la fabricación lean. Pero, como explicó Michael Porter en su célebre ensayo What Is Strategy?, la eficacia operativa por sí sola no basta para sostener una ventaja duradera.

En Can Japan Compete?, Porter, Hirotaka Takeuchi y Mikio Sakakibara argumentaban que muchas empresas japonesas habían perfeccionado la ejecución, pero no habían construido una estrategia diferenciada. Cuando sus competidores copiaron sus prácticas operativas, quedó al descubierto que había muy poco más que defender. La consecuencia fue una erosión progresiva de sus posiciones.

La estrategia sigue mandando

La prueba la vemos a diario. Buena parte de las compañías con mayor capitalización del mundo son empresas tecnológicas apoyadas en fuertes efectos de red y en ventajas difíciles de imitar. La publicidad digital mueve cientos de miles de millones, el cloud ha abaratado el desarrollo y, aun así, nadie compite realmente de igual a igual con Google o Meta. ¿Por qué? Porque la ventaja no reside solo en el software, sino en la combinación de producto, distribución y datos propietarios acumulados durante años.

Si hoy copiara línea por línea el código de Google y lo desplegara en su propia infraestructura, seguiría sin poder competir. Le faltarían el historial de búsquedas, los clics, los datos de Gmail, la señal de Chrome, el contexto de Android y todo el aprendizaje que surge de esa base de datos acumulada. Ahí está la diferencia entre una mejora operativa y una ventaja estructural.

La productividad es necesaria, pero rara vez suficiente. Cuando mejora una operación con algo que todos pueden comprar o copiar, el valor creado termina repartiéndose entre clientes y proveedores. Usted mejora, sí, pero sus rivales también. El resultado es una carrera armamentística que consume recursos sin alterar demasiado la estructura competitiva del mercado.

La trampa del caso de negocio de la IA

Suponga que implanta un chatbot de atención al cliente basado en IA y con ello mejora mucho la experiencia del usuario. Al principio puede parecer una ventaja. Pero si sus competidores pueden comprar exactamente la misma solución al mismo proveedor, esa mejora dejará de ser diferencial muy deprisa. Los clientes se quedarán con un mejor servicio; el proveedor del chatbot capturará buena parte del excedente; y usted volverá a competir en condiciones parecidas a las de antes.

Bien diseñada, la IA puede convertir datos propietarios en una ventaja competitiva tan difícil de imitar como la de los grandes actores digitales. Mal diseñada, solo aportará un impulso temporal a la productividad y acabará beneficiando más a sus proveedores y a sus clientes que a su propia empresa.

Por qué se vende tanta mala estrategia

La respuesta es bastante simple: ese mal diseño también genera negocio. Si usted construye sobre herramientas fácilmente replicables, los proveedores de tecnología se aseguran un mercado más amplio. Por eso tanta información sobre «casos de uso de IA» se parece más a una pieza de marketing que a una guía estratégica.

A primera vista, dos iniciativas pueden parecer iguales porque ambas «usan IA». Pero una puede reforzar una posición defensible y la otra limitarse a añadir eficiencia táctica. Distinguir entre ambas exige una combinación poco común de criterio técnico y criterio de negocio. De ahí que resulte tan fácil perderse entre mensajes comerciales y tan difícil identificar un caso de uso realmente valioso.

La mayoría de las funcionalidades arbitrarias de IA y la mayor parte de los productos de terceros no construyen una ventaja competitiva real. Para conseguirla hace falta identificar el punto exacto donde la IA refuerza su posición, coordinar esfuerzos entre negocio, producto e ingeniería y mantener una alineación estrecha entre estrategia comercial y estrategia técnica.

Si quiere profundizar, puede leer también nuestros artículos sobre el efecto de red, cómo la IA lo potencia y qué cultura ayuda a construir los productos de IA adecuados.

Y si necesita ayuda para convertir la IA en una ventaja competitiva defendible para su empresa, nuestro equipo puede acompañarle desde la estrategia de datos hasta el diseño del producto y la implantación técnica.