Busque nuevas formas de crear valor al implementar la IA generativa

Aunque las empresas invierten grandes recursos en IA generativa, las ganancias de productividad resultantes parecen verse neutralizadas por la competencia, ya que se trasladan a los clientes o proveedores en lugar de quedarse en manos de las empresas (una señal temprana de la mercantilización). Por lo tanto, los datos sugieren que los beneficios de la IA generativa no residirán en utilizar la tecnología simplemente para realizar las actividades existentes de forma más rápida o eficiente.

Más bien, los líderes empresariales que buscan aprovechar la IA generativa para obtener ventaja deberían enfocarse en otro impacto de las nuevas tecnologías: la apertura de nuevas fuentes de valor.

Al reconocer los cambios que la IA generativa impulsará en el mercado en general, los líderes pueden reposicionar a su empresa como un nodo valioso dentro de este ecosistema emergente. Tres estrategias ilustran cómo este desarrollo puede impulsar cambios en las fuentes de valor.

1. EL REDISEÑADOR: REPLANTEAR LAS OFERTAS PARA ADAPTARLAS A LAS DECISIONES IMPULSADAS POR LA IA GENERATIVA

Dado que las decisiones se basan cada vez más en agentes de IA (y es posible que, en un futuro próximo, estos las tomen directamente), las empresas deben rediseñar sus ofertas para que puedan ser procesadas por máquinas. Esto implica revisar la forma en que se proporciona la información, por ejemplo, ofreciendo datos estandarizados sobre las características y la compatibilidad de los productos, y permitiendo que los agentes interactúen directamente con sus ofertas.

Este nuevo enfoque complementará las estrategias de marketing tradicionales centradas en la percepción humana, las cuales pueden perder efectividad a medida que los agentes se basan en datos objetivos y verificables en lugar de la confianza emocional o el reconocimiento de marca.

2. EL SUPERVISOR: VALIDAR LA PRECISIÓN DE LA IA GENERATIVA

A medida que los modelos de IA generativa y los agentes autónomos se multiplican y comienzan a actuar como actores económicos por derecho propio, surge una necesidad creciente de supervisión adecuada para aumentar la credibilidad y garantizar la confiabilidad.

Esta es una nueva fricción que las empresas pueden convertir en oportunidad, por ejemplo, comercializando capacidades que ya utilizan internamente. Mastercard Decision Intelligence ofrece interfaces de programación de aplicaciones para la evaluación del riesgo de fraude que ayudan a los agentes de pago a decidir cuándo aprobar o rechazar una transacción. Este enfoque de "cumplimiento como servicio" convierte la experiencia adquirida en verificación y regulación en una nueva fuente de ingresos. De manera similar, NewsGuard, que evalúa a los medios con base en su confiabilidad, credibilidad y posibles conflictos de interés, ha licenciado su tecnología a proveedores de LLM, quienes la utilizan para permitir que sus modelos puedan seleccionar fuentes adecuadas y autocorregir la información falsa.

En un sentido más amplio, cualquier empresa que disponga de datos propios y verificados (como resultados de ensayos clínicos, análisis financieros o manuales de ingeniería) podría transformar ese conocimiento en un servicio de validación para los modelos de lenguaje de gran tamaño, garantizando así que el contenido generado sea conforme a las normas y preciso.

3. EL PROVEEDOR: SUMINISTRAR INSUMOS PARA LA IA GENERATIVA

Los modelos de IA generativa también necesitan insumos para su entrenamiento (una necesidad creciente, ya que se prevé que los datos de texto creados por humanos disponibles públicamente se agoten para 2028 ), así como acceso a datos que les permitan responder consultas en tiempo real.

La necesidad de contar con fuentes seleccionadas y de alta calidad (en particular conocimientos especializados en ámbitos específicos en los que los desarrolladores de modelos deseen que sus LLM tengan experiencia) está abriendo las puertas a otro posible modelo de negocio para las empresas ya establecidas. Por ejemplo, Thomson Reuters concede licencias para que sus noticias y datos de mercado en tiempo real se incorporen a los flujos de trabajo de los LLM, mientras que LexisNexis proporciona las ontologías legales estructuradas y la jurisprudencia verificada de las que dependen los LLM especializados en el ámbito jurídico.

Las estrategias anteriores no son exhaustivas y no aplicarán a todas las organizaciones. Los líderes pueden identificar las más valiosas para su empresa en la era de la IA generativa haciéndose las siguientes preguntas:

-- ¿Cuáles de nuestros activos o capacidades diferenciadoras actuales corren el riesgo de convertirse en productos básicos debido a la IA generativa?

-- ¿Qué nuevos obstáculos está provocando la tecnología de IA generativa en nuestros mercados o para nuestros clientes? ¿Resolverlos representa una oportunidad de valor?

Al abordar estas cuestiones de forma proactiva, los líderes pueden identificar qué estrategias corren el riesgo de convertirse en productos básicos y cómo conseguir una ventaja competitiva duradera.