#211 Inteligencia Artificial y estrategia de negocio
Viene al podcast Irene Aranda, experta en transformación digital, con 25 años de experiencia en grandes consultoras y socia de Strategy AI Enterprises.
Irene viene a contarnos de una contradicción que está sucediendo ahora mismo en las empresas donde hay una inversión récord en IA pero sin gobernanza, sin claridad estratégica y sin modelos operativos bien diseñados.
Si lo deseas puedes escuchar el episodio o seguir leyendo.
Aquí puedes ver la grabación de la entrevista del podcast.
Gracias a Celia Jiménez de KA Studio por cedernos us espacio para grabar este episodio.
¿Viste ya el webinar gratuito?
Hemos creado este curso para que puedas a aprender paso a paso (Ir al webinar gratuito).
Confundir estrategia de negocio y estrategia de IA
Irene cuenta algo que muchas empresas no saben y es que la estrategia de IA no existe, lo que existe es estrategia de negocio.
Una estrategia de IA es una estrategia de negocio. Siempre. Es una transformación del modelo, de cómo haces las cosas, de cómo te adaptas a lo que ahora es posible y antes no lo era.
Como cuando llegó el boom de las punto com en el año 2000. Las empresas que se adaptaron, sobrevivieron. Las que no, ya sabes.
Con la IA pasa exactamente lo mismo. El mayor error que está cometiendo la mayoría de las compañías es contratar corriendo un Chief AI Officer que viene de tecnología y entonces toda la estrategia se convierte en una estrategia tecnológica.
Es un error, la tecnología posibilita pero el problema es de negocio.
La pregunta que hay que hacerse es: ¿qué te está fallando? ¿Qué no estás resolviendo para tu cliente? ¿Qué respuesta no estás dando, mientras miras para otro lado?
Esas preguntas no se responden desde la tecnología.
El miedo que paraliza (y el miedo que activa)
Hay dos tipos de miedo ante la IA en las organizaciones.
El que paraliza y el que activa.
El primero es el más peligroso. No porque asuste, sino porque lleva a atrincherarse. A funcionar como «yo soy el dueño de esto, no comparto», a construir silos y a que cada departamento proteja su trozo de tarta en lugar de pensar en qué podemos hacer juntas como compañía.
Irene lo explica muy claro desde la experiencia que tuvimos juntas cuando trabajamos en la transformación de uno de los grandes bancos españoles. La cohesión del equipo era lo que hacía que la cosa funcionara. Sin eso, sin entender por qué y para qué, es muy difícil que salga bien.
Y el segundo miedo, el que activa, también tiene su trampa. Porque una frase como «o aprendéis a trabajar con agentes de Claude o os vamos a echar» no es liderazgo. Es miedo disfrazado de urgencia.
No se puede transformar una empresa desde ahí. Hay que liderar desde el «vamos a crecer, vamos a hacer esta transformación, y vamos a ayudar a la gente a crecer en ella.»
El error de automatizar lo que ya hacías mal
Aquí Irene dijo algo que me parece clave y que veo constantemente en las empresas con las que trabajo. Muchas compañías están usando la IA para hacer lo mismo que antes, pero más rápido.
Eso tiene un problema enorme: si automatizas un proceso malo, tienes un proceso malo que va más rápido. Y con eso no construyes nada.
La IA no es para hacer más eficiente lo que ya tenías. Es para preguntarte qué puedes hacer ahora que antes era imposible. Qué ramas de negocio nuevas se abren. Qué servicios dejan de tener sentido. Qué usuarios están ya usando la IA por su cuenta mientras tú sigues vendiéndoles el mismo producto de siempre.
Cuando antes entiendas eso, antes dejarás de tener miedo. Porque pasarás de «no sé lo que me viene» a «yo sé construirlo, sé hacerlo, me junto con el equipo y hacemos que funcione.»
La fauna post-normal: cisne negro, elefante negro y medusa negra
Me encanta este marco que ella explica y que proponen los futuristas Sardar y Unay para pensar cómo reaccionan las organizaciones ante lo inesperado. Lo llaman fauna post-normal. Y desde que me lo explicó no puedo dejar de verlo en todo.
El cisne negro es lo que no pudiste prever. El 11S. El lanzamiento de ChatGPT en 2022. Nadie lo veía venir con ese volumen, aunque los indicios llevaban años ahí. Una empresa no puede controlarlo. Pero sí puede prepararse para reaccionar.
El elefante negro es lo que ves perfectamente pero decides no mirar. Tienes una estructura que no funciona, un servicio con quejas por todas partes, y sigues hacia adelante como si no pasara nada. Hasta que explota. Y cuando explota, explota del todo.
La medusa negra es lo pequeño que parece una tontería y se convierte en catástrofe. Un fallo técnico el viernes por la tarde, sin nadie de guardia, con un sistema agéntico trabajando solo. En cuestión de horas, una reputación destruida.
Lo que diferencia a las empresas no es lo que les pasa. Es cómo reaccionan. Qué tenían diseñado para cuando pasara. Quién era responsable. Qué cortafuegos había.
Y todo eso hay que pensarlo antes. Hay que diseñarlo.
Diseño de futuros: no se predice, se construye
Esto fue lo que más me gustó de la conversación con Irene.
El diseño de futuros, una disciplina que ella lleva años aplicando, parte de una idea sencilla: el futuro no se predice. Se construye. Se diseña.
Hay tres versiones que puedes manejar:
El futuro probable es el que esperan que pase. Lo que manejan la mayoría de las compañías. «Es probable que Claude coja más fuerza, así que trabajo con Claude ahora.»
El futuro posible amplía el espectro. ¿Qué podría pasar si ocurre esto o aquello? Es más incómodo, pero más útil.
El futuro deseable es el más poderoso. ¿Qué quiero yo que pase? ¿Para qué lo estoy diseñando? ¿Qué quiero dejar a las siguientes generaciones?
Y aquí Irene introdujo un término que no conocía: la hiperstición. No lo inventó ella. El término viene de Nick Land, filósofo, y de la prospectiva más avanzada. Y lo que dice es: si diseñas el futuro que quieres de verdad, con convicción y desde el optimismo, todo tiende a construirlo.
Vas a buscar a los mejores para que lo construyan. Vas a construir los datos bien desde el principio, no corriendo y sucio como está pasando ahora en muchas compañías. Vas a hacer la meta al revés: primero defines a dónde quieres llegar, y luego trazas el camino hacia atrás.
Eso es lo contrario de lo que hace la mayoría. Y por eso la mayoría se va a lamentar.
IA asistencial vs. IA agéntica: la diferencia que necesitas entender
Cerramos el episodio con algo muy concreto porque sé que hay mucho lío con esto.
La IA asistencial es el modelo en el que tú participas activamente. Preguntas a ChatGPT, te responde. Usas los skills de Claude, añades capacidades, potencias tu trabajo en áreas donde no eras experta. Pero siempre tienes la última palabra. Siempre hay una persona controlando. El coste es predecible porque las llamadas están controladas.
La IA agéntica es otra cosa. Dejas el poder a una serie de agentes que tienen sus propias cadenas de trabajo y autonomía total para ejecutar. Puede haber alguien supervisando, pero el sistema funciona solo.
Y ahí está el riesgo que Irene explicó con un ejemplo muy gráfico: imagina que un agente se queda clavado buscando un artículo que no encuentra. Empieza a hacer llamadas. Sus subagentes hacen más llamadas. Y tú estás el fin de semana sin mirar. El lunes te encuentras con que has gastado una parte importante de tu presupuesto en un bucle que nadie paró.
Porque no habías diseñado el cortafuego. Ni el plan B. Ni habías puesto a nadie responsable del control.
La diferencia clave entre los dos modelos es la opacidad. En la IA asistencial sabes exactamente qué ha pasado. En la IA agéntica, no. Es una caja negra.
Eso no significa que la IA agéntica sea mala. Significa que hay que diseñarla bien. Con personas en medio cuando la decisión afecta a personas. Con gobernanza. Con estrategia.
Como diseñamos cualquier servicio. Con todos los puntos cubiertos.
Lo que de verdad está en juego
Antes de cerrar, le pregunté a Irene algo que me ronda mucho: ¿qué hay que exigir como sociedad a las empresas que están sustituyendo personas por IA?
Su respuesta fue honesta. La legislación existe y se está fortaleciendo. Pero el problema no es si una empresa prescinde de personas o no. El problema es cuando lo hace corriendo, mirando solo la herramienta, sin pensar en el negocio.
«Necesito eficiencia» no es una estrategia. Es un síntoma de no haber pensado bien qué quieres ser.
Las contrataciones van a cambiar. Los perfiles van a cambiar. Y la empleabilidad de cada persona depende cada vez menos de las herramientas que sabe usar, y cada vez más de si ha sabido transformar su forma de trabajar.
Como ya sabes las herramientas cambian pero el criterio no.
Recursos relacionados
La empresa de Irene Aranda: Strategyaienterprises.com/es
Un episodio del podcast relacionado «Qué es el diseño de futuros».
El webinar «Pasos para crear un producto digital con Claude Code» de Christian Albelo.