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Como decía Peter Drücker, liderar es generar y dirigir las energías humanas. En nuestros más de 20 años de investigación en Xn (¡y más del doble de experiencia!), hemos complementado esa cita de Drucker para hacer una definición más precisa: Liderar es generar y dirigir las energías humanas, generando compromiso, para lograr los resultados deseados.
En los últimos meses, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una amenaza teórica para los humanos a convertirse en una infinidad de aplicaciones reales que las empresas pueden implementar de inmediato. Sin embargo, también debemos ser prácticos. Establecer expectativas poco realistas sobre la tecnología puede ser peligroso, porque los usuarios se desilusionan, lo que ralentiza su adopción. Este es un momento oportuno para reevaluar el estado actual de la IA.
Sabemos que debemos implementar la IA o competir con ella. Pero dado nuestro escaso entendimiento del tema, todos necesitamos empezar con una evaluación realista de nuestra tolerancia al riesgo. Los equipos de gestión deberían abordar este problema complejo evaluándolo por etapas, considerando los impactos a corto, mediano y largo plazo, y luego analizar qué inversiones están dispuestos a hacer.
Uso a corto plazo de los LLMs
Si bien los modelos de lenguaje grande (LLMs) tienen la adopción más rápida de cualquier tecnología en la historia (excepto TikTok), nuestra aceptación aún es bastante lenta. Hoy, la mayoría de las empresas solo están haciendo pruebas. Por ejemplo: solo el 5% de los usuarios de ChatGPT están pagando por la suscripción 4.0, a pesar de que eso desbloquea todo su potencial, incluyendo los GPT personalizados (imaginá los GPTs personalizados como una herramienta que convierte a cualquier persona en tu organización en un programador capaz de crear automatizaciones y utilidades en minutos).
Los GPTs ya son parte de lo básico. Otros LLMs gratuitos han ganado popularidad recientemente, como:
Perplexity: Ideal para búsquedas en internet, se siente más como un navegador que como ChatGPT. Usalo para generar contenido, papers o investigación y desarrollo.
NotebookLM: Útil para investigar, analizar y resumir documentos. Sirve para redactar procedimientos operativos estándar (SOPs), manuales de empleados e instructivos de trabajo.
El punto medio: 2025 será el año de los agentes
La mayoría de los líderes de pequeñas y medianas empresas buscan más de la IA, y las innovaciones que están surgiendo ahora son conocidas como “agentes”. A diferencia de las tecnologías algorítmicas anteriores, los agentes son flujos de trabajo de extremo a extremo que completan múltiples pasos sin supervisión humana. Por ejemplo, la IA podría gestionar todo el proceso de incorporación de un nuevo empleado, desde llenar la solicitud laboral hasta realizar verificaciones de antecedentes y asignar contraseñas.
Si bien hoy existen sistemas similares, generalmente requieren que un humano (como un generalista de RR.HH.) supervise cada tarea por separado. En cambio, los agentes pueden comunicarse entre sí, liberando una ola de automatizaciones. Aunque el profesional de RR.HH. sigue siendo necesario para monitorear, el proceso de contratación puede acelerarse enormemente. Hoy las empresas deberían identificar procesos completos que puedan automatizarse de punta a punta con agentes de IA.
La gallina de los huevos de oro: transformación del negocio
Aprovechar el potencial transformador de la IA requiere pensar en grande e invertir más. La IA representa quizás la mayor oportunidad de negocio en la historia de nuestra economía — incluso más grande que la fiebre del oro o el boom de internet. Ofrece la posibilidad de construir modelos de negocio completamente nuevos que generen valor único para los clientes. ¿Cómo?
Las empresas que ya están aprovechando la IA funcionan con un “núcleo digital”. No hay empleados operativos en el camino crítico de sus actividades. Por ejemplo, imaginá crear una cuenta nueva en QuickBooks (un software de contabilidad): el usuario inicia sesión, agrega una tarjeta de crédito y sube información sin ninguna intervención humana. Todo esto sin necesidad de hablar con un vendedor, un representante o un técnico. El sistema está diseñado para guiar y ejecutar todo automáticamente.Esto reduce costos, acelera procesos y permite escalar el negocio fácilmente.
Sin embargo, alcanzar este nivel lleva tiempo. Muchos líderes en IA han escalado gracias a efectos de red. Pero para lograr masa crítica se necesita dinero e inversión, ya que automatizar suele ser más costoso que hacer una tarea manualmente, hasta que se alcanza un volumen suficiente que justifique la automatización.
Usaremos la IA de formas que aún no imaginamos, incluyendo la creación de estrategias de negocio y la medición de resultados. La ventaja competitiva definitiva será usar IA para predecir el futuro: eso es el modelado predictivo. Hoy, nuestra firma dedica todo su tiempo a desarrollar estas herramientas para que las pymes y sus líderes puedan usarlas.
