Cómo utilizan los CEOs la IA generativa
L
a comunidad empresarial está entusiasmada ante la posibilidad de que la inteligencia artificial generativa revolucione la toma de decisiones en las empresas.
Sin embargo, ¿existe la posibilidad de que estemos sobrestimando las capacidades de la IA generativa? ¿Cómo podemos identificar las áreas (si es que las hay) en las que la inteligencia artificial generativa puede mejorar la planificación estratégica?
Para responder a estas preguntas, detallamos dos casos de negocios que involucran actividades clave para la planificación estratégica. (Nota: Los nombres han sido cambiados).
- Superar los puntos ciegos y predecir el futuro
Keith es el CEO de Trident, una organización de investigación agrícola comercial con 120 empleados. Sus clientes contratan a la empresa para realizar pruebas que mejoren el cultivo de cereales, hortalizas y frutas.
Keith reunió a su equipo ejecutivo de cinco personas para su retiro estratégico anual. Como explicó Keith: «Esto nos da la oportunidad de tomarnos un respiro y evaluar las cosas. Por lo general, estamos corriendo para mantenernos al día con las pruebas, y reportando sus resultados. Es incesante».
Un paso en el proceso consistió en enumerar los «problemas estratégicos clave» que enfrentaba Trident.
Esta es la lista de Keith:
— Competencia
— Número y ubicación de sucursales
— Recursos humanos
— Precios de los productos
— Rentabilidad
— Clima
Si bien Keith y su equipo estaban satisfechos con su lista, reconocieron que tenían una perspectiva limitada. Keith reflexionó: “Somos científicos agrícolas. Conocemos nuestro campo, pero no otros. Me pregunto si la IA generativa podría ayudarnos con eso”.
Keith también se preguntó sobre el futuro. “¿Puede la inteligencia artificial generativa ayudarnos a prever la demanda futura de nuestros servicios?”
Cómo la IA generativa puede (y no puede) ayudar.
Keith planteó dos preguntas muy relevantes que a menudo escuchamos de los equipos de planificación estratégica.
La primera de estas preguntas se refiere al sesgo, es decir, tener una visión limitada basada en la formación profesional y la experiencia en la industria de un equipo. Keith quiere aprovechar una perspectiva ajena a la ciencia agrícola para obtener una nueva visión. Lo ayudamos con la siguiente indicación:
Somos una organización de investigación agrícola comercial, con 120 empleados. Somos una empresa líder en nuestro campo de contratistas independientes. Nuestros clientes nos contratan para realizar una amplia gama de pruebas de campo de cereales, hortalizas y frutas. ¿Cuáles son los problemas estratégicos clave que probablemente enfrentaremos en el futuro?
La respuesta contenía nueve encabezados. Bajo cada uno, había dos puntos de acción. ¿Había algo nuevo? Sí. Pero también hubo omisiones.
La herramienta de inteligencia artificial generativa no incluyó dos elementos de la lista del equipo de Keith: “número y ubicación de sucursales” y “rentabilidad”. La ubicación de sucursales es una cuestión muy específica de Trident, y no se puede esperar que la IA generativa lo sepa. En nuestra opinión, no mencionar la “rentabilidad” es un gran error. Además, si bien la inteligencia artificial generativa mencionó la “competencia” como uno de sus nueve temas, no mencionó el “precio del producto”, que es fundamental. Se trata de una cuestión crítica en esta industria, ya que el trabajo se adjudica mediante licitaciones.
En el lado positivo, la inteligencia artificial generativa presentó cuatro áreas importantes que el equipo de Keith pasó por alto: “avances tecnológicos”, “cambios regulatorios”, “demanda y expectativas de los clientes” y “financiamiento e inversión”. Todos estos elementos son relevantes para la estrategia comercial de Trident. Entonces, respecto a la primera pregunta de Keith (¿puede la inteligencia artificial ofrecer una perspectiva no agrícola?), decidimos que la IA generativa había tenido éxito. Ayudó al equipo de Keith con el pensamiento divergente, una habilidad clave en cualquier equipo transformador exitoso.
La segunda pregunta de Keith, “¿Puede la inteligencia artificial predecir la demanda futura de nuestros servicios?”, resultó ser más desafiante para la IA generativa. Si bien es una tecnología sofisticada, no puede predecir el futuro. Esto se debe a que las herramientas de inteligencia artificial generativa se cargan y entrenan con datos históricos. La pregunta requiere mirar hacia adelante, no hacia atrás, para hacer proyecciones sobre el resultado final, como las cifras de ventas futuras o el crecimiento alcanzable. En este caso, la experiencia del equipo de Keith proporciona las mejores predicciones, y esto requiere que cada miembro de su equipo esté alerta.
Sin embargo, con los planteamientos adecuados, las herramientas de IA generativa pueden proporcionar ideas útiles.
- Abordar las tendencias y desarrollar escenarios
Angeline es la CEO del Fitzroy Cemetery and Crematorium. El ejercicio de planificación estratégica que organizó implicó que ella y su equipo ejecutivo de siete personas se reunieran durante dos días para desarrollar el plan estratégico quinquenal de la organización.
Un paso importante en el proceso fue identificar los “cambios y tendencias de la industria”. Para ampliar las ideas, Angeline invitó a los seis miembros de la junta directiva del Fitzroy Cemetery and Crematorium a unirse a su equipo ejecutivo. El grupo elaboró esta lista de cambios y tendencias de la industria:
— Pasar de los entierros a las cremaciones
— Mayor demanda de centros de eventos de primera clase y servicios de catering en el lugar
— Un competidor que compra otras funerarias y cementerios
— Escasez de terrenos adecuados para futuras expansiones
— Familias y funerarias que requieren una gama más amplia de instalaciones de video y audio
— Aumento de diferentes formas de cremación y entierro que sean más ecológicas
Aunque Angeline estaba satisfecha con el resultado, se preguntaba cómo la inteligencia artificial podría ayudar a abordar estos cambios y tendencias. Tenía dos preguntas: 1. ¿La lista de su equipo reflejaba las tendencias actuales de la industria? 2. Y, ¿cuál era el futuro probable de la industria, dada la escasez de terrenos y el creciente interés en las prácticas ambientales?
Cómo la IA generativa puede (y no puede) ayudar.
Para ayudar a Fitzroy, le proporcionamos a una herramienta de inteligencia artificial generativa la lista desarrollada por el equipo de Angeline, y le pedimos: “Actúa como un consultor de gestión estratégica. Con base en los desafíos de la industria, proporciona recomendaciones sobre lo que falta en la lista que sea relevante para nuestra estrategia comercial”.
Si bien la herramienta ofreció algunas recomendaciones sobre tendencias que cubrían lo que el equipo de Angeline había considerado, también planteó cuatro ideas que eran más “sugerentes” y dignas de consideración por parte del equipo:
— Envejecimiento de la población y cambios demográficos
— Salud mental y apoyo en el duelo
— Sensibilidad a los precios y transparencia
— Cambios regulatorios y cumplimiento de la legislación
Angeline señaló: “Las sugerencias adicionales nos ayudarán a diseñar nuestra estrategia para el futuro”.
Si bien la IA generativa ofrece ventajas significativas, es fundamental que reconozca sus limitaciones para la planificación estratégica. Estas provienen de la forma en que funciona. Analiza grandes cantidades de datos y completa las frases sobre la marcha con la palabra más probable. Aunque esto es impresionante, en esencia, es un retroceso.
Sin embargo, conocer las debilidades de la inteligencia artificial generativa le permite aprovechar sus fortalezas. Puede mejorar su capacidad para identificar oportunidades, mitigar riesgos y desarrollar una estrategia más sólida al incorporar algunas sugerencias innovadoras que tal vez no se le habían ocurrido. Estas siempre deben filtrarse con discernimiento humano, pero dado que la herramienta es tan rápida y barata, ¿por qué no probarla?
© 2022 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org | Distribuido por: The New York Times Syndicate.
Artículo en inglés
The business community is all atwitter at the prospect that generative artificial intelligence will revolutionize business decision making.
But is there a chance we’re overestimating gen A.I.’s capabilities? How do we identify the areas, if any, where gen A.I. can boost strategic planning?
To answer these questions, we detail two business cases involving activities central to strategic planning. (Note: The names have been changed.)
OVERCOMING BLIND SPOTS AND PREDICTING THE FUTURE
Keith is C.E.O. of Trident, a commercial agricultural research organization with 120 staff. Its clients engage the company to conduct trials to improve cereal, vegetable and fruit cultivation.
Keith called together his executive team of five for their annual strategy retreat. As Keith explained, “this gives us a chance to sit back and evaluate things. Usually, we’re on the hop keeping up with trials and reporting their results. It’s relentless.”
One step in the process involved listing the “key strategic issues” that Trident faced.
Here’s Keith’s list:
Competition
Branch number and location
Human resources
Product pricing
Profitability
Climate
While Keith and his team were happy with their list, they recognized they had a limited perspective. Keith reflected. “We’re agricultural scientists. We know our game, but we don’t know any others. I’m wondering if gen A.I. might be able to help with that.”
Keith also wondered about the future. “Can gen A.I. help us forecast future demand for our services?”
HOW GEN AI CAN — AND CAN’T — HELP.
Keith raised two highly relevant questions that we often hear from strategic planning teams.
The first of these concerns bias, i.e., having a blinkered view based on a team’s professional training and industry experience. Keith wants to tap into a viewpoint outside agricultural science to produce a fresh perspective. We assisted him with the following prompt:
We’re a commercial agricultural research organization. With 120 staff, we are the dominant player in our field of independent contractors. Our clients engage us to conduct a wide range of field trials of cereals, vegetables and fruit. What are the key strategic issues we’re likely to face in the future?
The response contained nine headings. Under each were two action points. Was there anything new? Yes. But there were also omissions.
The gen A.I. tool didn’t pick up two items on Keith’s team’s list. These were “branch number and location” and “profitability.” Branch location is a very specific issue to Trident and gen A.I. can hardly be expected to know about that. Not mentioning “profitability” is, we think, a big miss. Also, while gen A.I. picked “competition” as one of its nine issues it didn’t mention the critical issue of “product pricing.” It is a critical issue in this industry as work is won on a tender basis.
On the positive side, gen A.I. presented four important areas that Keith’s team missed: “technological advancements,” “regulatory changes,” “client demand and expectations” and “funding and investment.” All of these are pertinent to Trident’s business strategy. So, on Keith’s first question (can A.I. provide a nonagricultural perspective?), we decided that gen A.I. had succeeded. It helped Keith’s team with divergent thinking, a key skill in any successful transformative team.
Keith’s second question, “Can A.I. forecast future demand for our services?” proved more challenging for gen A.I. While gen A.I. is a sophisticated technology, it cannot predict the future. This is because gen A.I. tools are loaded and trained on historical data. The question requires looking forward, not backward, for making projections about the bottom line, such as future sales figures or achievable growth. Here the experience of Keith’s team provides the best predictions, and this requires each member of his team to have their antennae out.
However, with clever prompting, gen A.I. tools can provide the team with food for thought.
ADDRESSING TRENDS AND DEVELOPING SCENARIOS
Angeline is the C.E.O. of Fitzroy Cemetery and Crematorium. The strategic planning exercise she organized involved her and her executive team of seven coming together over two days to develop the organization’s five-year strategic plan.
One important step in the process was to identify “industry changes and trends.” To broaden ideas Angeline invited Fitzroy Cemetery and Crematorium’s board of six to join her executive team. The group came up with this list of industry changes and trends:
Shift from burials to cremations
Increased demand for first-class function centers and catering on site
A competitor buying other funeral directors and cemeteries
Shortage of suitable land for future expansion
Families and funeral directors requiring a wider range of video and audio facilities
Growth in different forms of cremation and burial that are more environmentally friendly
While Angeline was satisfied with the outcome, she wondered how gen AI might assist in addressing these changes and trends. She had two questions: 1. Did her team’s list reflect the current trends in the industry? And 2. what was the likely future for the industry, given the shortage of land and the increased interest in environmental practices?
HOW GEN AI CAN — AND CAN’T — HELP.
To help Fitzroy, we gave a gen AI tool the list developed by Angeline’s team and asked: “Act as a strategic management consultant. Based on industry challenges, provide recommendations on what is missing from the list relevant to our business strategy?”
While the tool offered a few recommendations of trends that covered what Angeline’s team had considered, it also posed four that were more “thought-provoking” and worthy of consideration by the team:
Aging population and changing demographics
Mental health and grief support
Price sensitivity and transparency
Regulatory changes and compliance
Angeline noted that “the additional suggestions will help us design our strategy for the future.”
While gen A.I. offers significant advantages, it’s crucial that you recognize its limitations for strategic planning. These come from the way gen A.I. works. It sifts through vast amounts of data and sentence completes as it goes with the most probable next word. While this is remarkable, in essence it’s backward looking.
However, knowing gen A.I.’s weaknesses allows you to take advantage of its strengths. It can enhance your ability to identify opportunities, mitigate risks and develop more robust strategy by dropping in some outside-the-box suggestions that may not have come immediately to mind. These must always be filtered with human discernment, but since the tool is so fast and cheap, why not give it a run?
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