Según un estudio del MIT, existía un gap enorme entre la ambición acerca de la Inteligencia Artificial y su ejecución. Quédate con estos datos, creo que son bastante reveladores:

⇧ El 75% de las empresas pensaba que la IA les ayudaría a desarrollar nuevos negocios

⇧ El 85% de las empresas pensaba que la IA les ayudaría a obtener o mantener una ventaja competitiva

⇩ PERO sólo 1 de cada 5 había incorporado IA en sus procesos u ofertas y 1 de cada 20 de forma intensa

⇩ Menos del 40% tenían una estrategia sobre IA

Según mis observaciones (para nada científicas, cuidado) el último dato no obedece a la realidad, creo que está muy inflado. Una cosa es tener implantado

IA para alguna tarea y otra muy diferente es disponer de una estrategia.

Con el resto de datos puedo estar más o menos de acuerdo.

Y digo que son datos muy reveladores ya que se observa un gran abismo entre intención y acción y justo esto último es lo que convierte la IA en una grandísima oportunidad por varios motivos. Hoy te comento 4 de ellos:

1. El momento

Los motivos de esta falta de ejecución pueden ser por falta de presupuesto, por falta de visión o por perfil de empresa.

Me quiero centrar en esta última.

Existen 3 tipos de empresas fundamentalmente:

1. Las empresas que se meten en su cueva y piensan que su sector es especial y la IA no les toca. Lo niegan todo. Hasta que el meteorito les impacte.

2. El segundo tipo es el que quiere empezar a experimentar con la IA. Quiere ver qué casos de uso y qué procesos pueden ser los más afectados por la IA. Quieren contar con algún experto que les ayude en este proceso y formar a su equipo para que estén preparados cuando suba la marea.

3. Y el tercer tipo de empresa es el que dedica tiempo a pensar en cómo puede afectar la IA a su empresa y a su sector en su conjunto para anticiparse. Está dispuesto a transformar su modelo de negocio y lidera a su equipo en este camino. No es fácil, pero es el enfoque más visionario, qué duda cabe.

Bien, como te imaginarás, según el tipo de empresa la adopción tecnológica también varía con el tiempo y este aspecto es muy relevante y tiene un impacto directo en los negocios:

Inicialmente siempre son las empresas de tipo 3 las que invierten en tecnología puntera (curva azul) y las que se llevan el trozo más gordo del pastel (curva roja).

Con la IA ya se lo han empezado a llevar.

Actualmente nos encontramos entre el punto 2 y 3 y todavía hay cierto margen para incorporarse a esta tecnología y conseguir alguna ventaja competitiva.

Por lo tanto, no es lo mismo invertir en IA hoy que mañana. No lo es.

2. ¿Qué valor aporta?

Mira, no tengo la bola de cristal, pero si me suelo hacer una pregunta que me sirve bastante para medir el grado de improvisación e incertidumbre que existe detrás de una tecnología para valorar si invertir en ella o no.

A mí me sirve y es algo tan sencillo como preguntarme a mí mismo qué valor aporta al mercado esa tecnología:

1. Mejora de la eficiencia operativa

2. Incremento de la productividad

3. Mejora de la toma de decisiones

4. …

5. Innovación y desarrollo de nuevos productos

 Si encontrar una respuesta a tan sencilla pregunta me cuesta, lo dejo. Lo paso por alto.

Todavía me acuerdo de los NFT-s ¿y tú?

Te recomiendo que ahora te hagas esta misma pregunta con la IA y obtendrás la respuesta que necesitabas, si es que a estas alturas la necesitas.

3. Mira al mercado

En el Top 10 por capitalización bursátil, casi todas tienen IA en el centro de sus negocios y nos guste o no estos son los que mueven parte importante de la economía.

Claro, esta gente se piensa mucho donde invertir antes de dar el paso.

Incluso así, y con todos los medios a su alcance, a veces la cagan.

¿Os acordáis de Meta (la empresa de Zuckerberg) y su inversión de 13.000 millones en el metaverso?

Probablemente, la gran cagada no residió en todo el dinero que quemaron en esta tecnología, sino en todo el tiempo que dejaron pasar sin invertir en IA mientras sus competidores más directos iban a por ello.

¿Os acordáis del gráfico sobre el ciclo de adopción de la tecnología? Gran oportunidad perdida por Meta.

Fíjate si está claro que el mercado ya ha decidido ir a por la IA que incluso Meta rectificó públicamente que su estrategia de invertir en el Metaverso había sido un error y decidieron trasladar sus inversiones al campo del desarrollo de la IA.

4. Tendencia exponencial

Siempre me he fijado mucho en la evolución tecnológica del pasado para predecir la del futuro pero con la IA tengo un problema.

Me explico.

La IA no es una tecnología con una evolución lineal. Quizás lo ha sido hasta hace poco, pero ha llegado a un punto de inflexión dónde su evolución empieza a seguir una tendencia exponencial.

Este aspecto es importante ya que nos encontramos en un momento nuevo, desconocido y crucial a la vez.

La tecnología está evolucionando muy rápido y el mercado no está consiguiendo absorber tanto avance en tan poco tiempo. Los efectos en el comportamiento de los mercados ante una tecnología capaz de (r)evolucionar tan rápido son imprevisibles, pero a la vez esto mismo obliga a las empresas a ponerse al día con esta tecnología para no quedarse demasiado atrás.

También me gustaría que supieses que…

… el 85% de los proyectos de IA fracasan según Gartner y muchas de las causas de estos fracasos caen a menudo fuera del ámbito de la tecnología. Desde mi punto de vista existen 3 causas fundamentalmente:

1. La falta de experiencia.

2. La ausencia/falta de calidad de los datos.

3. La falta de liderazgo.

 Pero sobre esto hablaré otro día.

Claro, sabiendo esto, creo que lo inteligente es ayudarse de gente que sabe captar el momento en el que se encuentran las pequeñas y medianas empresas para que nos ayuden a relacionarlo adecuadamente con el momento tecnológico y que la adopción de la IA no sea traumática sino organizada y natural.