Cómo aprovechar al máximo la IA Generativa, según BCG

Por un lado, están las compañías tecnológicas más grandes del mundo apresuradas por lanzar actualizaciones de sus modelos de inteligencia artificial generativa, en la carrera del que tenga mejor desempeño. Y por el otro, empresas ansiosas por aprovechar el potencial de esta tecnología, al tiempo que surgen preocupaciones.

BCG, la firma de consultoría que compite con, entre otras, McKinsey y Bain, ha venido observando el aumento de consultas de sus clientes relacionadas con inteligencia artificial generativa (GenAI).

Dan Martines, director general de BCG X -un brazo que combina la destreza en consultoría empresarial con capacidades técnicas-, percibe que las compañías están abordando esta tecnología desde la implementación, la gestión de riesgos y la maximización del valor.

“Los clientes a menudo preguntan, ‘¿Cómo obtengo valor de GenAI?’”, dice Martines en una entrevista con Forbes. Esta pregunta subyace en muchas de las preocupaciones iniciales que tienen las empresas al considerar la integración de GenAI. Por ello, la firma desarrolló un marco integral que incluye el despliegue de herramientas de IA, la reestructuración de las funciones empresariales y la innovación de los modelos de negocio.

El primer paso en el marco de BCG es desplegar herramientas de IA en toda la organización. Martines explica, “Desplegar significa integrar herramientas como ChatGPT Enterprise, Microsoft Copilot o GitHub Copilot para todos los empleados”.

Esta fase inicial se centra en familiarizar a la fuerza laboral con las capacidades de GenAI, reflejando los propios esfuerzos de BCG. “Realizamos un estudio con Harvard para entender el impacto, y este es nuestro primer arquetipo de implementación”, agrega.

La reestructuración de las funciones empresariales es la siguiente fase.

“Esto implica dar un paso atrás para observar las funciones empresariales, las cadenas de valor, los procesos y las tareas para ver cómo pueden ser reinventados con GenAI en su núcleo”, comenta Martines.

Los clientes de varios sectores, como el servicio al cliente, el marketing, las finanzas y los recursos humanos, están explorando cómo GenAI puede optimizar y mejorar sus operaciones. Durante esta fase, las empresas también deben considerar las asociaciones estratégicas.

“¿Hago esto con grandes plataformas de software empresarial como SAP, Workday y Salesforce, o con Microsoft?”, menciona Martines, que es una de las preguntas más comunes. Identificar a los socios adecuados es crucial para una integración de GenAI sin problemas y efectiva.

La fase final, Innovar, se centra en los modelos de negocio.

“Se trata de pensar en cómo innovar los modelos de negocio, lanzar nuevos tipos de servicios, productos y explorar nuevos canales de distribución”, anota Martines.

Esta fase impulsa a las empresas a pensar más allá de los modelos tradicionales y considerar nuevas vías de crecimiento impulsadas por GenAI.

Martines reconoce que el camino hacia la adopción de GenAI está lleno de inquietuds. Las empresas se preocupan por los costos, el proceso de integración y la posible interrupción de los flujos de trabajo existentes.

“Es laborioso reimaginar funciones y asegurar que todo se alinee con los nuevos procesos impulsados por la IA,”, complementa.

Otra preocupación significativa es asegurar que la tecnología agregue valor sin convertirse en una distracción.

“Existe un universo de casos de uso, pero no todos son valiosos. Las empresas necesitan enfocarse en áreas de alto valor para beneficiarse verdaderamente de GenAI”, puntualiza.

Los clientes aún están aprendiendo qué es GenAI y cómo pedir ayuda, según Martines.

BCG ha desarrollado un marco para guiar a los clientes: Desplegar, Reestructurar e Innovar.

La fase de Desplegar implica integrar herramientas de GenAI, como ChatGPT Enterprise, Microsoft Copilot o GitHub Copilot, en las operaciones diarias.

La fase de Reestructurar requiere una transformación más profunda. Las empresas examinan sus funciones, cadenas de valor y procesos, reinventándolos con GenAI en el núcleo.

“Los clientes están pensando en innovar modelos de negocio, lanzar nuevos servicios, productos y canales de distribución”, expresa Martines. “Estas tres fases forman la columna vertebral de la estrategia de BCG para ayudar a los clientes a aprovechar el potencial de GenAI”.

Con los nuevos modelos que surgen casi que cada mes, los clientes se enfrentan a la decisión de seleccionar el apropiado.

“Pasamos mucho tiempo discutiendo el modelo adecuado para el caso de uso correcto,” dice Martines.

Muchos clientes optan por modelos de código cerrado como GPT de OpenAI y Google Gemini debido a sus capacidades robustas de IA responsable, mejor protección de derechos de autor y menores riesgos de litigio.

Sin embargo, los modelos de código abierto como Llama 3 están ganando interés por su rentabilidad y flexibilidad. De acuerdo con Martines, también se discute las compensaciones entre modelos grandes y pequeños.

“Los modelos grandes pueden manejar problemas complejos pero son costosos y tienen alta latencia, inadecuados para entornos de alto tráfico como los centros de llamadas. Los modelos más pequeños, aunque más eficientes, pueden no manejar la complejidad tan bien”, anota.

Encontrar un equilibrio entre las recomendaciones de la IA y el juicio humano es crucial. Refiriéndose a un estudio de BCG con Harvard y MIT, Martines revela que, aunque GenAI aumenta la productividad en tareas como la generación de contenido, puede reducir la eficiencia en la toma de decisiones críticas.

“Los modelos pueden pasar por alto puntos de datos importantes que son relevantes para el ojo humano. La intuición y el juicio humano siguen siendo vitales”, asegura Martines.

Además, el estudio encontró que GenAI homogeniza las respuestas, potencialmente sofocando la creatividad. “Esta trampa de la creatividad significa que, aunque GenAI es excelente para borradores iniciales, la supervisión humana es esencial para mantener la diversidad de pensamiento y la innovación”, puntualiza.

El uso efectivo de GenAI requiere una capacitación y actualización exhaustiva. Martines cita la iniciativa de Moderna de capacitar al 100% de sus empleados en IA y GenAI como un referente.

BCG ha establecido la Universidad BCG (BGU) para educar a los clientes a través de un programa de ocho semanas que cubre varios aspectos de la IA, incluyendo ética, IA responsable y planificación de programas.

La firma de consultoría también ofrece clases magistrales, cumbres tecnológicas y compromisos con startups y proveedores para mantener a los clientes actualizados sobre los últimos avances.

“La gestión del cambio y la educación son partes cruciales del trabajo que hacemos”, enfatiza Martines.

Abordando las preocupaciones sobre los riesgos de GenAI, como las alucinaciones y la ciberseguridad, Martines cita la experiencia de Air Canada con la mala comunicación de la IA, con un chatbot que le respondió a un cliente con una política de reembolsos inexistente.

“Es un riesgo reputacional cuando los modelos alucinan”, apunta Martines. “Técnicas como la curación de datos, la ingeniería de prompts, el ajuste fino y la generación aumentada por recuperación están evolucionando para mitigar estos riesgos.”

Martines cree que la IA aumentará en lugar de reemplazar los trabajos de consultoría.

“Decimos que no serás reemplazado por la IA, sino por alguien que use la IA. BCG está comprometido a equipar a todos sus empleados con herramientas de IA, aprender del proceso y repensar el futuro de la consultoría”, recalca.

El CEO de BCG, Christoph Schweizer, anticipó recientemente que el 20% de los ingresos globales de BCG en 2024 estarán relacionados con la inteligencia artificial.

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