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a IA generativa (Gen AI) ofrece oportunidades transformadoras para el aprendizaje, el trabajo, la creatividad y la toma de decisiones en las organizaciones. Esto marca un cambio de paradigma hacia una colaboración sin precedentes entre humanos y máquinas. Sin embargo, su integración en la forma de trabajar de las organizaciones es compleja. Los riesgos son numerosos, incluidos los problemas de confianza y precisión, las alucinaciones y los sesgos heredados de los modelos subyacentes. Hoy en día, muchas empresas se enfrentan al dilema de aprovechar el poder de la IA generativa sin caer presa de sus posibles desventajas.

El temor a cometer errores críticos con la IA generativa ha llevado a algunas organizaciones a restringir severamente su uso, o incluso a prohibirlo por completo. Este enfoque evasivo es más peligroso de lo que parece, ya que puede generar consecuencias no deseadas (como que los empleados utilicen cuentas personales para eludir las restricciones) e impide que las empresas aprovechen los beneficios de la IA generativa.

Otras empresas más dispuestas a experimentar con la IA generativa han adoptado un nivel básico de estrategias inteligentes de gestión de riesgos. Estas mitigaciones comienzan con políticas de uso, códigos de conducta, restricciones a herramientas aprobadas y límites establecidos. Estas medidas son recomendables y necesarias, pero insuficientes; ya que no abordan muchos escenarios futuros desconocidos y difíciles de definir, especialmente dada la velocidad del cambio tecnológico.

Cada vez es más frecuente un segundo nivel de mitigación de riesgos: Ahora, muchas empresas alientan a su personal a utilizar el pensamiento crítico y el juicio en torno a las herramientas de IA. Este juicio a nivel individual va más allá de simplemente examinar los resultados generados por la IA; implica establecer el modo de colaboración adecuado con la IA, establecer un contexto y límites claros, y proporcionar retroalimentación continua a la máquina.

El ejercicio del juicio individual tiene más ventajas que las políticas por sí solas. Permite a los empleados interpretar las directrices en el contexto de uso, ya que las políticas no pueden cubrir todas las situaciones. El juicio permite a las personas traducir y adaptar reglas abstractas a escenarios del mundo real; por ejemplo, garantizar la confidencialidad al eliminar cuidadosamente los elementos sensibles específicos incluidos en un prompt. Sin embargo, el juicio individual puede no ser suficiente en todas las circunstancias. De hecho, cuando la IA presenta alucinaciones o genera resultados inexactos, las personas podrían caer inadvertidamente en una «trampa de confianza», influenciadas por el tono autoritario de las sugerencias generadas por la inteligencia artificial.

En este sentido, proponemos un nuevo nivel de mitigación de riesgos: el juicio en equipo.

Los tres tipos de juicio a nivel de equipos

La investigación en campos tan diversos (como la atención médica, el control del tráfico aéreo y la generación de energía nuclear) destaca el papel fundamental del trabajo en equipo para mitigar los riesgos operativos.

Un enfoque similar, que combine reglas estrictas con el juicio a nivel de equipos, puede ayudar a las organizaciones a abordar de manera efectiva los desafíos de la IA. Las conversaciones entre colegas pueden aportar perspectivas diversas, cuestionar los resultados y descubrir sesgos ocultos. Recurrir a expertos en la materia puede ayudar a validar datos específicos o revisar áreas en las que existen dudas o inquietudes debido a la falta de conocimientos para juzgar con confianza. El juicio a nivel de equipos tiene tres manifestaciones principales:

1. Juicio colectivo: Los equipos deben participar en debates para garantizar la precisión, identificar riesgos y evaluar los resultados generados por la IA. Por ejemplo, si los miembros no están seguros de un resultado generado por la IA, deben consultarlo con otros colegas o equipos, y revisar el contenido generado antes de aceptarlo y utilizarlo. Estas rutinas de reflexión y debate compartidos permiten una evaluación integral de los posibles impactos, incluidas las implicaciones éticas y legales.

2. Juicio especializado: Cuando se producen imprevistos o se detectan anomalías en los resultados de los sistemas de IA, los equipos deben delegar la autoridad de toma de decisiones a aquellos que son expertos o que están más cerca del trabajo, y no a quienes tienen el rango más alto. Al consultar a los expertos en la materia cuando surgen preguntas o problemas con la IA, sus conocimientos pueden orientar al equipo de manera oportuna y evitar que se extiendan las consecuencias negativas.

3. Juicio reflexivo: Los equipos deben reunirse periódicamente para compartir y reflexionar sobre sus experiencias y las de otros al usar IA, mejorando así su comprensión y capacidad para navegar por los sistemas de IA. Este aprendizaje continuo es fundamental para seguir el ritmo de la rápida evolución de la tecnología, permitiendo a los equipos aprender de los errores y éxitos para optimizar el uso seguro y eficaz. Un ejemplo de juicio reflexivo es la realización periódica de retrospectivas en equipo para analizar las lecciones aprendidas.

La incorporación de estas formas de juicio a nivel de equipos aborda elementos críticos de riesgo que las políticas o el juicio individual por sí solos podrían pasar por alto. Este enfoque colaborativo ayuda a descubrir puntos ciegos y sesgos, ofreciendo salvaguardas más completas.

Desarrollar el juicio a nivel de equipos

El juicio basado en equipos debe cultivarse antes de que pueda ser efectivo. Requiere práctica y refuerzo constantes para convertirse en un mecanismo sólido para gestionar los riesgos y garantizar resultados de alta calidad. A continuación, se presentan algunas recomendaciones prácticas para ayudar a los líderes a desarrollar esta capacidad dentro de sus equipos:

Cómo reforzar el juicio colectivo

Cree rutinas para la reflexión y debate dentro de los plazos del proyecto. Esto puede incluir reuniones breves o puntos de control diseñados específicamente para la toma de conciencia colectiva. Por ejemplo, después de una interacción uno a uno con la máquina, tomarse un momento para revisar y evaluar los resultados generados por la IA con sus compañeros puede brindar información valiosa y asegurar que los resultados no se acepten acríticamente, sino que se examinen para comprobar su precisión y relevancia. Algunas posibles preguntas para este tipo de sesiones incluyen: ¿Esto es plausible? ¿Se citan correctamente las fuentes? ¿Esta recomendación es propensa a posibles riesgos o sesgos? Hacer este juicio crítico en un grupo es más poderoso, ya que se tienen diferentes perspectivas y experiencia, y es menos probable que se caiga en la trampa de la confianza.

Cómo reforzar el juicio especializado

Establezca mecanismos para identificar y activar a los expertos en la materia a lo largo del proyecto. En primer lugar, asegurarse de que las personas comprendan la necesidad de involucrar a otros expertos durante el proceso de colaboración entre humanos e IA. A continuación, facilite la identificación de los expertos adecuados (disponiendo de mapas de expertos o una lista de especialistas) y el contacto con ellos (por ejemplo, formulando preguntas en comunidades internas de práctica, a menudo a través de sistemas de chat virtual o foros de discusión). Introduzca incentivos para los expertos que apoyen a los equipos y orienten la toma de decisiones cuando surjan problemas.

Cómo reforzar el juicio reflexivo

Dedique tiempo a actividades de aprendizaje continuo y fomente el intercambio de experiencias mediante sesiones y repositorios dedicados. Las sesiones retrospectivas deben incorporarse a los planes de los proyectos para facilitar el aprendizaje dentro y entre los equipos. Algunas preguntas útiles para explorar incluyen: ¿Qué aprendimos este mes al utilizar esta nueva tecnología? ¿Cuáles son los errores más comunes? ¿Cómo están lidiando nuestros colegas con desafíos similares? ¿Cómo podemos integrar mejor la IA generativa en nuestros flujos de trabajo para evitar estos errores? Además, el aprendizaje puede consolidarse y conservarse en un repositorio de conocimientos o como parte de academias de IA generativa.

El juicio basado en equipos es un activo estratégico para navegar en un futuro impulsado por la IA. Al cultivar esta capacidad a gran escala, las empresas están mejor equipadas para adaptarse rápidamente al cambiante panorama de la IA, incluidos los riesgos que aún no son generalizados o conocidos. Esta sabiduría colectiva permite a las organizaciones adoptar con confianza la integración de la IA, adaptarse a los flujos de trabajo cambiantes y gestionar las complejidades de la colaboración entre humanos e IA, acelerando la obtención de beneficios y mitigando de forma proactiva los riesgos existentes y emergentes.

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o hay frase más peligrosa en el mundo de los negocios que “la nueva normalidad”. Implica algún tipo de balance, la idea de que podemos encontrar y mantenernos en un lugar seguro y equilibrado, donde el terreno no se moverá repentinamente bajo nuestros pies, haciendo que nuestras premisas y planes colapsen. Eso es lo que muchas personas creen que está sucediendo con las cadenas de suministro, y es un error.

Después de la turbulencia causada por el COVID-19, las formas más evidentes de problemas en las cadenas de suministro empezaron a desvanecerse. El índice de presión de la cadena de suministro de la Reserva Federal de Nueva York, que alcanzó máximos nunca antes vistos entre 2020 y 2023, ha vuelto a niveles previos. El verano pasado, el 52% de los ejecutivos norteamericanos encuestados como parte del Índice de Disrupción de AlixPartners informó que esperaba que los desafíos en la cadena de suministro disminuyeran durante el próximo año, mientras que solo el 24% predijo que empeorarían. En particular, los CEOs parecen haberse relajado: descubrimos que eran menos propensos que otros ejecutivos a preocuparse de que las disrupciones pudieran afectar sus cadenas de suministro en los próximos meses.

Sin embargo, bajo la superficie, el riesgo en la cadena de suministro se ha vuelto grave, sistémico y estratégico. Abordar este riesgo no puede dejarse exclusivamente en manos de los equipos de compras y operaciones, por más inteligentes y hábiles que sean. Las juntas directivas y los CEOs deben colocar las cadenas de suministro en el primer lugar de sus agendas.

He aquí el panorama actual y cómo los líderes pueden abordar los desafíos actuales de la cadena de suministro.

Riesgos actuales de las cadenas de suministro

Tres tendencias han hecho que la cadena de suministro sea fundamentalmente menos estable de lo que fue durante las dos décadas previas al COVID. No se trata simplemente de disrupciones pasajeras, sino de cambios profundos que ponen en peligro las operaciones, las ventas, los márgenes y, en última instancia, el valor empresarial.

(1) Conflictos constantes

“Está ocurriendo otra vez”, declaró un jefe de logística a The New York Times cuando el Canal de Suez fue cerrado en junio de este año. Los CEOs y las juntas directivas deben acostumbrarse a esto. La inestabilidad persiste en Medio Oriente; la relación entre Estados Unidos y Rusia es más tensa que desde la Guerra Fría; hay una guerra activa en la puerta de la Unión Europea; y en medio de las crecientes tensiones entre Estados Unidos y China, observamos un comportamiento cada vez más belicoso en Asia Oriental.

(2) Desglobalización y restricciones comerciales

El comercio mundial se ha vuelto menos abierto. Según el Banco Mundial, en 2023 se impusieron casi 3,000 nuevas restricciones comerciales, un aumento cinco veces mayor desde 2015. El número de acuerdos comerciales regionales se ha reducido a la mitad desde la primera década del siglo. Muchos aranceles y restricciones (y, en el lado opuesto, los subsidios gubernamentales a industrias nacionales favorecidas) están dirigidos a industrias emergentes de alto crecimiento, como aquellas asociadas con la transición energética y la digitalización, lo que hace que su importancia estratégica sea mayor.

Para las empresas multinacionales, como han advertido los economistas del FMI, las restricciones comerciales implican mayores costos o un menor acceso al mercado. A principios de este año, un estudio de Citigroup reveló que más de un tercio de los proveedores se están centrando en estrategias regionales, incluyendo el nearshoring y el onshoring. Los cambios en la huella de carbono representan uno de los mayores gastos de capital para muchas empresas, y tienen implicaciones para toda la empresa en términos de producción, diseño de productos e incluso propuesta de valor. Si esto no es un problema para los CEOs y la junta directiva, entonces, ¿qué es?

(3) Sostenibilidad

Reducir los costos ambientales y sociales de las cadenas de suministro se ha convertido en una prioridad impulsada por inversionistas, empleados, reguladores, clientes y, por supuesto, las propias empresas. Los problemas relacionados con la sostenibilidad pueden afectar la cadena de suministro, y la sostenibilidad es una cuestión que se extiende a todas las funciones y unidades de negocio de una organización, sin mencionar su impacto en la reputación corporativa y las relaciones gubernamentales.

Cómo evitar una crisis en las cadenas de suministro

Estas tres tendencias, por separado y en conjunto, significan que cualquier empresa se enfrenta a un riesgo intenso (y a menudo impredecible) de sufrir graves alteraciones estructurales en su logística de entrada y salida. Por muy bien que funcione una cadena de suministro en este momento, está construida sobre una base menos estable de lo que los CEOs están acostumbrados.

Existen cinco maneras en las que los CEOs y las juntas directivas pueden ejercer el liderazgo en la gestión de las cadenas de suministros sin estancarse en cuestiones tácticas:

(1) Comprender que no hay vuelta atrás

El modelo de cadena de suministro justo a tiempo (previo a la pandemia) es cosa del pasado. El COVID no rompió ese modelo, sino que reveló dónde y cómo estaba roto. Las empresas no pueden responder a la inestabilidad simplemente con un inventario de reserva o tiempo adicional. Cuando la competencia es tan intensa, las empresas no deben limitarse. Al rechazar ese enfoque, el liderazgo ejecutivo puede crear el espacio necesario para que los expertos en operaciones y compras piensen en grande y estén preparados para responder con audacia.

(2) Mejorar la flexibilidad financiera

La alta dirección puede crear un amortiguador contra las disrupciones mejorando la flexibilidad financiera. Medidas como fortalecer el balance general, revisar las líneas de crédito y reforzar la gestión de riesgos y las capacidades defensivas (como la ciberseguridad), reducen el riesgo o el impacto de las crisis de suministro o de otro tipo.

La flexibilidad financiera también puede mejorarse mediante una iniciativa liderada por el CEO para reducir el capital de trabajo y ampliar los márgenes a través de la eficiencia, la fijación de precios y la eficacia de la fuerza de ventas, junto con una mejor planificación de ventas y operaciones.

(3) Crear flexibilidad operativa

Los CEOs y las juntas directivas pueden impulsar y supervisar la flexibilidad operativa. Deben insistir en que las soluciones de automatización y fábricas inteligentes incluyan la flexibilidad como objetivo, de modo que sea posible cambiar rápidamente la producción de un producto o planta a otro. Pueden impulsar una menor complejidad y una mayor modularidad en las carteras de productos. Pueden garantizar que existan fuentes de reserva para componentes costosos o críticos. También pueden solicitar que las inversiones en el desarrollo de proveedores se destinen a mejorar su calidad en las áreas con mayor potencial de inestabilidad.

(4) Mejorar la flexibilidad organizacional

La flexibilidad organizacional puede ser una poderosa defensa contra las interrupciones en el suministro, las operaciones y la distribución. La flexibilidad organizacional es más que el conjunto de herramientas y capacidades que se denominan «ágiles». Debe ser capaz de adaptarse en respuesta a los cambios en la oferta o la demanda. Necesita una organización que aprenda, así como un equipo de recursos humanos cuyos planes de contratación y desarrollo encajen con su estrategia de crecimiento. Necesita un diseño organizacional que despliegue fácilmente equipos multifuncionales y que no dependa de jerarquías rígidas. Necesita una gestión del desempeño y una compensación que recompensen la iniciativa «intraemprendedora».

(5) Utilizar tecnología transformadora

La tecnología puede dar a los líderes de alto nivel mucha más visibilidad (y responsabilidad) sobre lo que ocurre en sus cadenas de suministro. Desde hace algunos años es posible monitorear y gestionar las cadenas de suministro en tiempo real. Diversas compañías de asesoría disponen de capacidades que permiten a las empresas hacer un seguimiento del riesgo de los proveedores, relacionar los datos de la cadena de suministro con su propia planificación de ventas y operaciones, así como obtener información de precios en tiempo real de decenas de miles de materias primas y componentes.

La tecnología está avanzando hasta tal punto que puede transformar las cadenas de suministro, no solo optimizarlas. La IA generativa está teniendo un impacto radical en los elementos estratégicos de la gestión de la cadena de suministro, como la identificación y evaluación de posibles socios y respaldos. También está adquiriendo la capacidad de predecir el riesgo, no solo de identificarlo, y de proponer estrategias de mitigación de riesgos basadas en escenarios. Estas capacidades avanzadas van más allá de la optimización; tienen el potencial de alterar la economía de las empresas en cada eslabón de la cadena de suministro, de principio a fin.