Estrategia, No Tecnología, Es la Clave para Ganar con la IA Generativa
La explosión de startups de inteligencia artificial (IA) en múltiples sectores oculta un hecho crucial: muchas de ellas se basan en tecnologías estandarizadas de unos pocos gigantes de la IA como OpenAI, Google y Meta. Esto pone un énfasis en la estrategia sobre la tecnología propietaria.
1. Modelos de Negocio, No Tecnología Propietaria
El éxito de las empresas dependerá de sus modelos de negocio, no de su tecnología propietaria. Los modelos de plataforma ofrecen acceso común a recursos poderosos, permitiendo que desarrolladores individuales o pequeñas startups compitan con grandes empresas. Un ejemplo es el ecosistema de la App Store de Apple, donde los desarrolladores pueden usar herramientas curadas por Apple en lugar de construir todo desde cero.
El desafío de usar herramientas estandarizadas es que otros también tienen acceso a ellas, facilitando la copia de ideas. La verdadera ventaja competitiva a largo plazo proviene de mejores estrategias, no necesariamente de productos únicos. Rovio Entertainment, por ejemplo, tuvo éxito con Angry Birds no por la singularidad técnica del juego, sino por su enfoque en la marca y los personajes.
2. Homogeneización de Productos
Los productos principales tenderán a ser más homogéneos. En la industria de los videojuegos, motores como Unreal Engine y Unity han reducido los tiempos y costos de producción, permitiendo a los desarrolladores enfocarse en mejorar sus productos en lugar de construir componentes básicos. Sin embargo, esto también ha resultado en productos menos novedosos y más similares entre sí.
En la IA generativa, los productos construidos con modelos de lenguaje grande como ChatGPT pueden parecer similares, llevados al mismo destino por datos y procesos comunes. Al mismo tiempo, la tecnología más accesible permitirá a muchas empresas experimentar con ideas arriesgadas, fomentando la innovación en aplicaciones de nicho.
3. Alta Rotación de Trabajadores
La estandarización de herramientas de IA aumentará la movilidad laboral. Las habilidades específicas de herramientas estándar, como GPT o Bard, serán más valiosas que la capacidad de construir sistemas de IA desde cero. Esto dará a los empleados más agencia en el mercado laboral y cambiará las habilidades demandadas.
Desde una perspectiva de recursos humanos, las empresas deben desarrollar estrategias para retener empleados y prepararse para una mayor rotación entre trabajadores cuyas habilidades complementan la IA. Las herramientas estándar reducen la inversión necesaria para poner al día a un empleado, pero aumentan los recursos dedicados a la contratación y retención.
Conclusión
A medida que los productos de IA se construyen cada vez más sobre un conjunto estandarizado de herramientas, la estrategia se vuelve más crucial que la tecnología propietaria. Las empresas deben pensar en cómo crearán valor más allá de las características técnicas que ofrecen y cómo se destacarán en el mercado. También deben prepararse para una mayor rotación de empleados y cambios en las habilidades demandadas.
El panorama de la IA generativa continuará evolucionando. Los modelos de lenguaje abierto podrían ganar terreno y la burbuja de financiamiento en IA podría estallar. Sin embargo, los recursos extraordinarios necesarios para construir modelos de IA generativa desde cero significan que la mayoría de las empresas dependen de tecnologías estandarizadas. Con tanta incertidumbre, afortunadamente tenemos una idea de cómo la estandarización afectará a las empresas, productos y trabajadores.
Referencias
Miric, M. (2023). Strategy, Not Technology, Is the Key to Winning with GenAI. Harvard Business Review. https://hbr.org/2023/12/strategy-not-technology-is-the-key-to-winning-with-genai
