¿Puede la GenAI hacer estrategia?

En el panorama empresarial actual, en rápida evolución, la innovación estratégica no debería limitarse a las salas de juntas o a los líderes corporativos. En esta era de trabajo por turnos y cambios demográficos, todo el mundo, desde los consultores con zapatos blancos hasta los clientes con pies de acero, tiene el potencial de aportar ideas y estrategias significativas, al igual que los ordenadores. Por supuesto, llevamos años utilizando los ordenadores e Internet, pero nuestras aplicaciones se han limitado en gran medida al análisis estadístico y la búsqueda. No los hemos utilizado para generar ideas, al menos no hasta hace muy poco, y desde luego no de forma sistemática. Pero eso está a punto de cambiar. Y, sí, todo se debe a la IA generativa que impulsa ChatGPT. Para mucha gente, la idea de que la IA pueda ser una fuente de nuevas ideas suena contraintuitiva. Al fin y al cabo, ChatGPT se limita esencialmente a cotejar y procesar la suma total de todas las respuestas a una pregunta que ya se le han ocurrido a la gente. Parece casi inevitable que el asesoramiento estratégico de ChatGPT se limite a repetir como un loro las soluciones más comunes a un problema, en una especie de reversión a la media. Bienvenido a su nuevo miembro del equipo de estrategia La razón por la que eso no es inevitable se hizo evidente cuando Wolfram vinculó ChatGPT a su software Mathematica. Cuando la gente intentó utilizar por primera vez ChatGPT para resolver problemas matemáticos, descubrieron rápidamente que no era muy bueno en problemas matemáticos porque se basa principalmente en el reconocimiento del lenguaje. Aunque la IA podría escribir una buena carta de motivación para la universidad, tal vez, seguro que no se le ocurriría una demostración original del teorema de Pitágoras. Pero eso cambió en cuanto la gente conectó GPT con el software de Wolfram, y la IA demostró ser capaz de resolver matemáticas complejas mostrando el progreso paso a paso. Inspirados por ello, nos preguntamos qué ocurriría si conectáramos de forma cruzada ChatGPT a un marco estratégico. Lo que hemos descubierto es que el estratega virtual resulta ser bastante original, y sin duda merece un lugar en el equipo de su empresa. El marco estratégico que elegimos para este fin fue el Marco del Océano Azul desarrollado en los años 90 y principios de los 2000 por W. Chan Kim y Renée Mauborgne, del INSEAD. Se trata de un marco que cuenta con unas dos décadas de investigación a sus espaldas y que ha demostrado tener un éxito duradero. También cuenta con un amplio kit de herramientas heurísticas que ayudan a los estrategas en su toma de decisiones. Al conectar estas herramientas a la IA de ChatGPT, proporcionaríamos un filtro para las ideas y generaríamos un formato para presentarlas. Veamos qué ocurrió cuando asignamos a nuestro estratega mejorado de IA del Océano Azul un reto estratégico específico. ¿Existe un mercado? Como estadounidenses que vivimos en Francia, decidimos pedirle a la IA que creara una panadería de bagels en París, una capital internacional de la alimentación inexplicablemente (pensábamos) desprovista de buenos bagels. ¿Cómo podríamos llevarlos a la Ciudad de las Luces? El concepto básico de Océano Azul de la innovación de valor anima a los estrategas a analizar qué características de la oferta de un producto o servicio podrían estar disuadiendo a las personas que no son clientes de su oferta actual, y cuáles de ellas podrían convertirse en clientes. Cuando preguntamos a nuestra IA del Océano Azul qué podría estar disuadiendo a los consumidores de comprar bagels, respondió rápidamente que los turistas "podrían sentirse decepcionados por la falta de disponibilidad, variedad y autenticidad". Eso nos sonó muy bien como expatriados estadounidenses. Pero la IA también sugirió que los franceses preocupados por su salud y sensibles al gluten -que tampoco solían comprar muchos productos de la panadería tradicional francesa- podrían estar interesados en comprar bagels, observando que "[L]a panadería de bagels de París tiene la oportunidad de acceder a nuevos mercados y crear una demanda incontestable en el espacio del océano azul dentro de su sector." A continuación, pedimos a nuestro asistente virtual ideas sobre qué nuevas características podrían funcionar para atraer a las categorías de no clientes que había identificado. Se le ocurrieron ideas concretas, como ofrecer rellenos de crema de queso o frambuesa infusionados con trufa. ¿Quizá "los transeúntes nocturnos tienen antojo de munchies?", sugirió. Nuestra interfaz permite que una persona pida a la IA que profundice. Nosotros preguntamos: "¿Hay realmente muchos transeúntes nocturnos en París con antojo de munchies?". ¿La respuesta? "... un sistema de ventanilla exprés "grab-and-go" en torno a los centros de marcha de los Campos Elíseos podría maximizar eficazmente los sectores sin explotar". La IA también propuso diferentes enfoques para llegar a los clientes: "Ofrezca no sólo bagels, sino una experiencia", sugirió, y "piense en grandes conferencias o reuniones de negocios". La IA propuso además añadir otros productos de panadería estadounidenses y abastecerse de ingredientes locales. Entonces, ¿cómo deberíamos ofrecer exactamente bagels en París? Construir la propuesta de valor Para desarrollar una nueva propuesta de valor, sea cual sea su proceso estratégico, primero tiene que identificar la lista de factores esenciales que tradicionalmente se encuentran en la oferta de productos/servicios que utiliza su mercado objetivo. Normalmente se trata de una tarea larga y tediosa. Pero la IA creó una lista de factores para que la revisáramos y editáramos en menos de un minuto, aprovechando la potencia de búsqueda y análisis del programa básico ChatGPT. En el siguiente paso, la IA aprovechó, a través de una interfaz programada a medida, el marco de Océano Azul conectado a su programación básica para identificar cuáles de los factores del conjunto editado debían eliminarse, reducirse, aumentarse o crearse para producir una propuesta de valor que atrajera a los no clientes objetivo, presentándola como una curva de valor 2D en la parte inferior de la pantalla que nosotros mismos podíamos ajustar manualmente. Una vez ajustados, la IA exportó los datos para que produjéramos un conjunto clásico listo para la presentación de curvas de valor del Océano Azul que presentaban proposiciones que podrían atraer a los no clientes. Cartografiar el ecosistema De cara a la ejecución, entrenamos a la IA para que cartografiara los ecosistemas ampliados en los que tendríamos que operar. La IA fue capaz de presentar rápidamente a los principales actores de la industria panadera en general y los productos y servicios que ofrecían, junto con los proveedores de productos no panaderos a los que los clientes de productos panaderos podrían recurrir en su lugar. Los actores identificados comprendían un conjunto muy diversificado de negocios, incluidos vendedores ambulantes de comida, tiendas de comestibles étnicos, bares de sushi, tiendas de dulces, heladerías y mercados gourmet que ofrecían desde cruasanes, sándwiches, rollitos de hojaldre rellenos de crema de queso y quiche. A continuación, la IA creó listas ordenables y editables de proveedores potenciales, canales de distribución y segmentos de clientes potenciales. Los proveedores incluían una amasadora, productores de extracto de malta (ingrediente clave de los buenos bagels) y cortadores de bagels. Los posibles canales de distribución incluían panaderías y cafeterías minoristas, pero también quioscos de aeropuertos. Entre los posibles clientes se encontraban hoteles, empresas de catering y turistas. Por último, identificó a las personas influyentes, entre las que se encontraban blogueros de viajes y críticos gastronómicos, pero también personas influyentes del mundo de la moda, una idea contraintuitiva pero muy meditada. Al igual que las demás herramientas, los elementos del ecosistema son clasificados a continuación, modificados y cambiados fácilmente por los humanos a través de una interfaz informática intuitiva personalizada. Al terminar, los humanos seleccionan los resultados que desean haciendo clic y el sistema crea inmediatamente una diapositiva de PowerPoint con los bloques y flechas tradicionales de una cadena de valor de la industria, trazando claramente los actores del ecosistema y cómo se relacionan entre sí en el proceso de creación de valor. ¿Cómo se comparó la IA? En total, el proceso de ideación con IA duró unos 60 minutos, la mayor parte de los cuales fueron ocupados por la actividad humana de introducir las preguntas y luego editar las respuestas. Al final, teníamos una presentación lista para los inversores. Para hacernos una idea de la calidad de los resultados, hicimos el mismo ejercicio a la antigua usanza. Conseguimos que un grupo de MBA elaborara una propuesta de estrategia de Océano Azul en el transcurso de una semana, utilizando herramientas tradicionales en papel, como rotafolios, y software estándar (Google, PowerPoint). Investigaron individualmente y aportaron sus conclusiones a las reuniones de intercambio de ideas. Dibujaron y debatieron colectivamente curvas de valor -pasando hasta tres horas poniéndose de acuerdo sobre una sola- y dedicaron unos dos días a cartografiar sus ecosistemas. Al final, elaboraron manualmente su presentación en PowerPoint, que requirió múltiples iteraciones, dependiendo del equipo. Al final de este ejercicio, comparamos los resultados con lo que se le había ocurrido a la IA. Los resultados fueron, de hecho, bastante similares. La IA, por tanto, era claramente competitiva. Sin embargo, las pocas diferencias que encontramos fueron reveladoras. Por ejemplo, la IA había sugerido que la tienda de bagels podría ofrecer artículos limitados durante cortos periodos de tiempo, más bien como hace la cadena de moda Zara. Eso parecía poco realista a valor nominal, pero cuando reflexionamos sobre ello, llegamos a la conclusión de que era una vía prometedora a explorar. Sospechamos que la razón por la que al equipo del MBA no se le había ocurrido la idea era un sesgo inconsciente en el trabajo, como indicaba el simple hecho de que la idea nos hubiera parecido sorprendente en primer lugar. La conclusión es bastante aleccionadora. Una IA fue capaz de producir en sólo 60 minutos una estrategia muy similar, y en algunos aspectos más original, que la que un equipo de estudiantes del MBA de INSEAD tardó una semana en elaborar. Los estudiantes -muchos de los cuales estaban considerando la posibilidad de hacer carrera como consultores de estrategia- estaban comprensiblemente desconcertados ante la idea de que una tarea de alto nivel como la elaboración de estrategias pudiera, efectivamente, automatizarse. Pero aunque quizá fuera la primera vez que muchos de ellos se enfrentaban personalmente a esta idea, ésta no es tan nueva. Cada vez más hemos descubierto que las tareas que requieren habilidades analíticas y experiencia pueden, de hecho, automatizarse. Es un fenómeno al que se enfrentan cada vez más los contables, los banqueros y, últimamente, los médicos, todos ellos considerados tradicionalmente trabajos de gran prestigio. Y es una tendencia que no hará más que continuar. ¿Significa esto que los humanos se quedarán sin trabajo? Por supuesto, si las personas imitan a un robot, es probable que un robot real haga un trabajo mejor, y esas personas corren el riesgo de quedarse sin empleo. Pero también hay muchas pruebas que sugieren que la elaboración de estrategias seguirá requiriendo un toque humano, y que la mejor manera de avanzar es emparejar máquinas inteligentes con humanos inteligentes. De hecho, la tecnología ha aumentado en casi todos los campos el valor de los humanos que la utilizan. Al liberar a los estrategas de las tareas rutinarias, la IA les permite imaginar y experimentar más. Los analistas financieros se volvieron más eficientes con las hojas de cálculo, los escritores más competentes con los procesadores de texto. Las herramientas digitales bien construidas acaban por mejorar la productividad humana, y también suelen crear nuevos puestos de trabajo, aunque la transformación puede resultar difícil. . . . Nuestra esperanza es que los estrategas virtuales hagan que sus homólogos humanos sean mejores en su trabajo, permitiendo a las empresas crear propuestas de valor inclusivas que ofrezcan caminos sostenibles hacia la rentabilidad y mucho más. Y las nuevas e impactantes estrategias resultantes generarán más valor y los puestos de trabajo que ello conlleva. Nuestra IA de ideación estratégica centrada en el Océano Azul es un software bastante básico en su fase inicial, pero el trabajo continúa a buen ritmo. Los futuros estrategas de la IA dominarán múltiples marcos además del Océano Azul, lo que les hará aún más valiosos. No podemos predecir todos los giros, pero no nos sorprendería que, dentro de unos años, todos los equipos de estrategia de las empresas incluyan a un miembro virtual.

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