Transformación y Sinergia Humano-Tecnológica

Las organizaciones líderes están redefiniendo sus operaciones mediante la integración estratégica de la inteligencia artificial (IA) generativa, adoptando un enfoque de mejora continua denominado kaizen 2.0. Esta “nueva organización de la IA” no busca reemplazar a los humanos, sino potenciar sus capacidades, democratizando la transformación empresarial y colocando a los empleados en el centro de los procesos asistidos por máquinas.

Impulso a la Productividad en la Producción

La IA generativa está revolucionando los procesos productivos al permitir mejoras incrementales y eficientes. Empresas como Mercedes-Benz utilizan plataformas como MO360 para conectar sus plantas a la nube, democratizando el acceso a datos en tiempo real y permitiendo a los empleados de planta obtener información detallada sobre cuellos de botella mediante lenguaje cotidiano. Esto amplifica la capacidad de los trabajadores para generar mejoras. De forma similar, Mahindra & Mahindra emplea asistentes virtuales con IA para guiar reparaciones de robots industriales, reduciendo el tiempo de inactividad y elevando la moral.

El que ensambló su carro, seguro se apoyó en una IA para hacerlo.

La IA también está transformando la interacción con sistemas físicos complejos. Sereact (una de las empresas, líderes a nivel mundial en robóticaindustrial) ha desarrollado PickGPT, que permite a los robots de almacén entender el lenguaje natural para tareas de “pick and pack”, facilitando la dirección del sistema por operadores no técnicos. Además, la convergencia de la IA generativa y los “gemelos digitales” que funcionan como avatares de expertos humanos, prometen una mejora continua más democrática, al permitir simular sistemas complejos como fábricas para crear soluciones remotas y optimizar la producción y la cadena de suministro. La versión profesional y de 2025 de Los SIMS.

¿Y si le preguntamos a tu gemelo digital?

Aceleración de la Investigación y la Innovación

En la investigación, la IA generativa abre nuevas fronteras. En farmacéutica, Merck utiliza IA generativa para crear datos de imágenes de defectos sintéticos, reduciendo los falsos rechazos en más del 50%. Absci está revolucionando el descubrimiento de fármacos al crear y validar anticuerpos terapéuticos de novo con IA generativa “zero-shot”, lo que podría reducir el tiempo de desarrollo de nuevos biológicos de hasta seis años a 18 meses, aumentando la probabilidad de éxito.

¿Medicina digital?

En el diseño, la IA acelera la creación de modelos 3D, la sugerencia de modificaciones y la optimización de costos. Un ingeniero de la NASA, Ryan McClelland, reinventó el diseño de piezas especializadas con software de IA, logrando estructuras complejas en horas, que son dos tercios más ligeras y diez veces menos sujetas a estrés que las creadas tradicionalmente en meses.

En la investigación de mercado, la IA generativa ofrece cuatro oportunidades clave:

Apoyo a prácticas actuales: agiliza la síntesis de transcripciones, el análisis de datos y la redacción de informes. Es decir optimiza procesos repetitivos.

Reemplazo de prácticas: genera “datos sintéticos” que imitan el comportamiento y las preferencias de personas reales. Evidenza, una compañía que corre estudios de mercado, sobre “clientes digitales”, ha demostrado resultados hasta un 95% similares a la investigación tradicional.

Llenado de brechas: actúa como un motor inteligente “siempre activo” para obtener información del mercado. Miren nada más los modulos R1 de DeepSeek o los Deep Research de Gemini, a los que dicho sea de paso me he vuelto adicto.

Creación de nuevos tipos de datos: permite el desarrollo de “gemelos digitales” de clientes, réplicas virtuales para probar y refinar materiales de marketing antes de interactuar con personas reales. Más del 40% de las empresas ya experimentan con gemelos digitales.

Redefinición de la Dirección y la Gestión Estratégica

La IA está transformando fundamentalmente la organización y la competencia empresarial al alterar la disponibilidad y el costo de la experiencia. Los proveedores están integrando rápidamente “copilotos” y “asistentes” de IA en las aplicaciones para aumentar la productividad de los empleados. Estudios demuestran que estos asistentes elevan el rendimiento de los empleados de bajo rendimiento a niveles promedio y potencian a los de alto rendimiento.

Hasta la NASA lo está haciendo.

Esto tiene implicaciones para la estructura organizacional, permitiendo mayores alcances de gestión o equipos más enfocados. Las empresas inteligentes identifican sus competencias centrales y reasignan recursos para profundizar en ellas, mientras aprovechan plataformas de IA de terceros para procesos no esenciales. Por ejemplo, FocusFuel utilizó la IA generativa en su cadena de valor para manejar actividades no centrales, lo que les permitió concentrarse en la comprensión del cliente y el desarrollo de productos innovadores.

La IA también está dando paso a los agentes autónomos, que no solo ofrecen consejos, sino que toman decisiones, actúan y mejoran los procesos por sí mismos. DoNotPay ha integrado modelos avanzados de IA para realizar tareas complejas de forma autónoma, como cancelar suscripciones. Para tareas más complejas, las empresas pueden construir sistemas personalizados de agentes, cada uno experto en una tarea específica, permitiendo la gestión autónoma de procesos de principio a fin. Estos agentes exhiben comportamiento orientado a objetivos, razonamiento lógico, planificación, memoria a largo plazo y reflexión.

Desafíos y la Importancia de la Colaboración Humana

A pesar del inmenso potencial, la “nueva organización de la IA” debe ser consciente de sus limitaciones. Existen preocupaciones sobre el sesgo en los resultados, los riesgos de seguridad y privacidad, y la creación de brechas de habilidades. La IA también puede tener dificultades para predecir cambios dramáticos en el comportamiento del consumidor o reacciones emocionales multisensoriales.

El éxito con la inteligencia artificial dependerá tanto de las personas como de la tecnología. Los humanos siguen siendo el eje central para el éxito de la IA y su capacidad para mejorar los procesos empresariales. Es crucial que las empresas inviertan en la capacitación de los empleados, como el programa Turn2Learn de Mercedes-Benz o la “AI academy” obligatoria de Moderna (a qué no se acordaban de ese laboratorio y su vacuna COVID). La colaboración entre humanos y agentes de IA es un enfoque más prometedor que la automatización robótica de procesos (RPA), ya que los agentes de IA pueden mejorar continuamente con la experiencia y los humanos supervisan y refinan su diseño y rendimiento, o bueno esperemos ese sea el caso.

La investigación corporativa ha cambiado mucho.

En esta nueva era, las organizaciones deben reevaluar su estrategia: determinar qué problemas resolverá la IA, cómo debe evolucionar su experiencia única para mantenerse a la vanguardia, y qué activos pueden construir o aumentar para mejorar su competitividad. Las empresas que exploten plenamente la IA para adaptar rápidamente sus operaciones y su estrategia serán las que prosperen, construyendo una relación simbiótica entre la inteligencia humana y artificial para una mejora continua sin precedentes.

Hablemos en Twitter (Me niego a llamar eso X)

Andrés Felipe Sánchez

@andresfesac