A estas alturas de la saga sobre “cómo aplicar la IA generativa en tu empresa o estás extinto”; donde somos bombardeados con cientos de charlas, formaciones, videos, tutoriales y artículos. E incluso donde los cuñados nos dan lecciones como expertos tecnólogos. Me preocupa y mucho que, sin embargo, la realidad empresarial es completamente diferente. Cuando hablamos con empresarios, la tónica sigue siendo generalizada. “No tenemos clara cuál debe ser la hoja de ruta a seguir para la IA”. Y esto es un grave impedimento cuando nos enfrentamos a cambios tan importantes y acelerados como los que estamos viviendo.

¿Es realmente imprescindible empezar inmediatamente a aplicar IA?; o es mejor esperar que la competencia y otras empresas lo hagan para nosotros ir detrás.

Los datos hablan por sí solos. Un reciente estudio elaborado por el Massachusetts Institute of Technology y la Stanford University (realizado por Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond), afirman que la aplicación de la IA generativa mejora la productividad empresarial hasta un 35%, y contribuye a aumentar el nivel de calidad del trabajo realizado por el equipo hasta un 20%. Datos aplastantes.

¿Y qué significa exactamente esto? Pues que tenemos la primera etapa de la hoja de ruta.

¿Estamos o no preparados para ello?, tenemos que estarlo o nuestra propuesta de valor se irá depreciando progresivamente.

Pero antes de iniciar la hoja de ruta, lo que nos recomiendan los expertos es conseguir que nuestro equipo empiece a relacionarse con plataformas como Chat GPT (de Open IA), Gemini (de Google) y Copilot (de Microsoft) entre otras. El objetivo principal es que ambos se vayan conociendo cada día. Profesional y asistente. Hay que aprender a entablar una relación profesional colaborativa y ahí radica la principal complejidad. En esta fase inicial el aprendizaje se centra en saber realizar las preguntas correctas o prompts a la plataforma. En este sentido la metodología CIDI nos puede ayudar a mejorar. Os explicamos, el prompt o consulta al chatbot debe cumplir estas condiciones:

Contexto: dile de qué forma tiene que actuar, es decir qué rol tiene que interpretar para cada consulta. Suma toda la información relacional necesaria para ello (informes, email, base de datos, presentaciones…). Por ejemplo: “actúa como un periodista especializado en nuevas tecnologías de un medio de comunicación como Harvard Business Review basándote en estos artículos”.

Instrucciones: describe muy explícitamente qué es lo que quieres extraer con la consulta. Por ejemplo: “escribe un email comercial para nuestro tipo de potencial comprador (definimos como es) para presentarle nuestro nuevo producto o servicio (definimos de manera clara y concisa el producto o servicio). El objetivo es cerrar una primera reunión donde poder presentarle el producto o servicio”.

Detalle: describe en qué formato quieres que te proporcione la información (informe, un check list, un resumen..) y matiza además el tono, el idioma, el tipo de lenguaje…

Input: toda la información complementaria que puedas añadir para que interprete mejor las instrucciones (tenga más contexto) y nos devuelva resultados más fiables y fidedignos.

Este trabajo solamente se consigue con la prueba y el error diario. Podemos ponerlo a prueba para: sintetizar un volumen de información, generar un informe automático, analizar los datos de un dashboard para extraer insights o romper la hoja en blanco con ideas aterrizadas sobre las que trabajar para redactar un artículo.

Ahora estamos listos para dar el primer paso de la hoja de ruta de la IA: integrar la inteligencia artificial para mejorar la productividad de nuestros negocios y aumentar el nivel de calidad del trabajo de nuestro equipo. Esto se va a traducir en integrar automatizaciones y elaborar chatbots avanzados especializados en áreas concretas (comercial y ventas, personas, marketing, atención al cliente…).

Para ello debemos:

  1. Describir los procesos críticos del negocio. ¿Cuáles son y cómo podemos mejorarlos?

  1. Identificar las tareas repetitivas y de bajo valor dentro de tu organización. Aquí la involucración del equipo es fundamental. Vamos a automatizarla. Por ejemplo la elaboración de facturas o nóminas.

  1. Preguntar todos los posibles casos de usos que pueda tener el equipo. ¿Cómo nos podría ayudar la inteligencia artificial a ser mejores en el desarrollo diario profesional?

Esta información la podemos recopilar y trabajar en sesiones grupales y en reuniones periódicas, designando un equipo de trabajo encargado de ello. Este listado (procesos, tareas y mejoras) hay que ordenarlo en función del grado de criticidad e impacto en la organización, puntuando y baremando todas las respuestas. La clasificamos por áreas de impacto y decidimos cuales vamos a implementar primero. Ahora definimos la plataforma y tecnología a utilizar para definir la metodología, establecer los objetivos y KPIS, y poner fecha de inicio y fin de cada implementación.