Consultoría estratégica sobre IA generativa

La consultoría estratégica en IA generativa consiste en un trabajo de asesoramiento que determina en qué aspectos la capacidad generativa modifica la economía de una empresa, en qué orden y basándose en qué datos. El resultado es un número reducido de iniciativas financiadas vinculadas a la demanda que la empresa pretende controlar, un modelo operativo que establece quién decide qué, una postura sobre la elección del modelo y una relación entre cada inversión y una cifra que el consejo de administración ya supervisa. Vivaldi lleva desde 1999 estableciendo prioridades desde el punto de vista de la demanda. Asesoramos sobre estrategia de IA generativa y somos muy claros respecto a nuestros límites: no creamos, entrenamos ni gestionamos modelos.

• Desde 1999estrategia de demanda, comercial y de clientes
• Más de 200estudios de caso publicados
• 10 oficinasen cuatro continentes
• Sin vínculos con proveedoresnuestros consejos sobre modelos no tienen ningún interés comercial
• El campo de interacciónescrito por nuestro fundador

Cuando las empresas nos contratan

La llamada suele llegar después de que los pilotos hayan terminado su turno. La tecnología no es el problema, y eso es precisamente lo que hace que el próximo presupuesto sea difícil de defender.

• Un programa financiado que comprende veinte o más iniciativas, sin que exista una razón justificada que explique el orden en que aparecen
• Un foro en el que se ha preguntado cuál es la postura de la empresa respecto a la IA generativa, y una respuesta sincera que consiste en una lista de herramientas
• Pilotos que triunfaron por sus propios medios y nunca se graduaron, porque ningún presupuesto operativo estaba dispuesto a contratarlos
• Una pregunta de CFO sobre por qué el segundo año debería costar más que el primero, respondida hasta ahora en términos de índices de adopción y horas ahorradas
• Una arquitectura que se ha estandarizado discretamente en torno a un único proveedor de modelos, sin tener en cuenta lo que ocurre cuando cambia el panorama.

Por qué no funciona el inventario de casos de uso

La versión más sensata del enfoque estándar consiste en elaborar un inventario. Recopilar las ideas de toda la empresa, puntuar cada una de ellas en función de su viabilidad y su valor, y financiar las que ocupen los primeros puestos de la lista. Es un proceso ordenado, cuenta con la participación de las personas adecuadas y da lugar a una cartera a la que nadie puede poner objeciones.

Además, se basa en la oferta. Parte de lo que la tecnología es capaz de hacer y busca un ámbito en el que aplicarla, lo que hace que las oportunidades se clasifiquen en función del entusiasmo y la viabilidad técnica, en lugar de por su repercusión económica. El programa resultante es ajetreado, defendible a nivel individual y está desconectado de las cifras que supervisa el consejo de administración. La mayoría de los ejecutivos nunca ven los resultados que prometía el análisis de viabilidad, y la causa casi nunca es el modelo.

Debajo de todo ello se repiten tres fallos. El valor se mide en términos de actividad, porque los volúmenes de tokens y el tiempo ahorrado son cuantificables, mientras que el beneficio económico no lo mide nadie de los presentes. La gobernanza se define como una norma de aprobación general en lugar de un umbral de escalación, por lo que todas las decisiones quedan en cola detrás de las pocas que son realmente trascendentales. Y cuando los ahorros son reales, son simétricos desde el punto de vista competitivo: la misma capacidad se pone a la venta para tus competidores al mismo precio, por lo que la eficiencia obtenida de esta manera se traslada a los clientes en uno o dos ciclos. La pregunta que sobrevive a una revisión presupuestaria no es qué puede hacer la IA generativa por ti, sino quién acaba quedándose con el valor que crea la IA generativa.

Qué incluyen nuestros servicios de consultoría sobre estrategias de IA generativa

1. Un mapa desde el punto de vista de la demanda que muestra en qué aspectos la IA generativa transforma la economía

Partimos de dónde se concentrará la demanda futura y dónde tienes posibilidades de triunfar; a continuación, nos preguntamos qué decisiones y flujos de trabajo se interponen entre tú y ese objetivo, y cuáles de esas capacidades generativas cambian realmente. Ese orden constituye el argumento central de la página. Un mapa elaborado de esta manera descarta iniciativas, algo que un inventario nunca hace.

2. Una lista de selección priorizada, con los casos de uso rechazados y los motivos correspondientes

Una breve lista de medidas, con su coste y su orden de ejecución, en la que se exponen los motivos y se enumeran junto a ellas las opciones descartadas. Las opciones descartadas son el elemento más útil: son las que evitan que la misma idea se vuelva a presentar en la siguiente ronda de planificación con un nombre diferente.

3. Un modelo operativo que permita la evolución profesional

El «purgatorio de los proyectos piloto» rara vez es un problema técnico. Se trata de una falta de responsabilidad. Determinamos quién es responsable del resultado una vez que el prototipo funciona, qué presupuesto lo financia y cómo pasa la financiación de la fase experimental a la de producción sin necesidad de elaborar un nuevo estudio de viabilidad cada vez. La gobernanza está diseñada para integrarse en el flujo de trabajo con un umbral de escalación explícito, basado en la importancia, la reversibilidad, los precedentes, la exposición y la propia confianza del sistema, en lugar de situarse al margen del flujo de trabajo como una aprobación general que lo ralentiza todo para protegerse frente a un puñado de casos extremos.

4. Una reflexión sobre la elección del modelo y la portabilidad

La selección de modelos es una decisión estratégica, no una cuestión de adquisición. La capacidad, el coste y las condiciones varían cada trimestre, y una arquitectura que parte de la base de un único proveedor supone apostar a que una empresa se mantendrá a la vanguardia en todos los aspectos de forma indefinida. Nadie ha logrado mantener esa ventaja durante más de unos pocos trimestres. Especificamos modelos por carga de trabajo con una elección diseñada para ser reversible, el conocimiento y los datos se mantienen en su propia arquitectura en lugar de en el formato de un proveedor, la evaluación se realiza con sus propias tareas y casos extremos en lugar de con pruebas de rendimiento públicas, y se establece una vía de cambio que realmente se puede llevar a cabo. No mantenemos ninguna asociación con ningún proveedor de modelos, por lo que la recomendación no tiene ningún interés comercial en ningún sentido.

5. Medir en las unidades que ya utiliza la junta directiva

Cada inversión propuesta se analiza hasta llegar al margen entre la rentabilidad del capital invertido y el coste del capital: a qué espacio de demanda se dirige, en qué «derecho a ganar» se basa, su efecto sobre el precio, el volumen o la intensidad de capital, y, por último, el beneficio económico. Si una iniciativa no encaja en esa línea, te lo decimos antes de que la financies. Las tasas de adopción, los volúmenes de tokens y las horas ahorradas son medidas de actividad, y son la razón por la que tantos programas de IA no superan una revisión presupuestaria.

Cómo funciona un proyecto de estrategia de IA generativa

1. Marco. Entrevistas con las personas responsables de las decisiones en cuestión, un inventario de lo que ya se ha financiado y de lo que se prometió entregar, y un análisis de la evolución de la demanda en tu sector.
2. Establecer prioridades. Se ha evaluado a cada candidato en función de la demanda del mercado, las posibilidades de éxito y la vía para obtener beneficios económicos. El resultado es una lista de candidatos preseleccionados, ordenada por prioridad y con su correspondiente presupuesto, además de un documento escrito en el que se detallan los proyectos que no financiaríamos y los motivos para ello.
3. Diseña el modelo operativo. La responsabilidad, la vía de financiación desde la fase piloto hasta la producción, el umbral de escalado, los criterios de asignación del modelo y un enfoque de evaluación basado en tus propias tareas.
4. Instrumento. Una línea de medición que va desde cada medida financiada hasta las cifras actuales del consejo, y la periodicidad de revisión que determina qué se reembolsa, qué se suspende o qué se transfiere al presupuesto de funcionamiento.

Por qué las empresas eligen « Vivaldi » para su estrategia de IA generativa

Hay tres razones, y todas ellas son de carácter estructural, más que relacionadas con el esfuerzo.

Somos una consultora estratégica, por lo que la pregunta para la que estamos capacitados para responder es qué medidas merece la pena tomar, no cómo llevarlas a cabo. No tenemos ninguna asociación con un proveedor de modelos ni con ninguna plataforma, por lo que ninguna de nuestras recomendaciones tiene carácter comercial. Y el método de priorización no es nuevo para nosotros: decidir en qué ámbitos una empresa tiene permiso para triunfar y financiar las pocas medidas que se derivan de ello es el trabajo que llevamos realizando desde 1999, a lo largo de más de 200 casos de estudio publicados. La IA generativa cambia los datos que alimentan esa pregunta. No cambia la pregunta en sí.

Cómo evaluar a un consultor especializado en estrategias de IA generativa

Merece la pena preguntárselo a todas las empresas de tu lista de finalistas, incluida la nuestra.

• ¿Con quién colaboráis? Una empresa que mantenga una relación comercial con un proveedor de modelos o una plataforma no es un asesor imparcial a la hora de decidir cuál deberías utilizar. Se trata de una cuestión de estructura, no de falta de honestidad. Pregunta y sopesa la respuesta.
• Describe un caso en el que hayas desaconsejado una inversión a un cliente. Una empresa que nunca haya disuadido a un cliente de realizar una inversión en IA o bien ha tenido mucha suerte o bien no ha estado asesorando.
• ¿Cómo se traduce esto en beneficios económicos? Pídeles que establezcan una relación entre una iniciativa propuesta y el diferencial entre la rentabilidad del capital y el coste del capital. Si la respuesta se expresa únicamente en términos de eficiencia, lo que estás comprando es una reducción de costes que tus competidores también pueden conseguir.
• ¿Qué ocurre cuando cambia el modelo? Pregúntate qué fallará en la próxima versión y cómo te enterarías. Si no hay evaluación ni ruta de regresión, significa que es algo que no puedes mantener.
• ¿Quién será el responsable de esto dentro de doce meses? Nombra a la persona de tu organización. Si la respuesta sincera es «nadie», significa que el proyecto se está vendiendo como un servicio de ejecución en lugar de como una capacidad.

¿Consultoría estratégica, socio para la implementación de IA o proveedor de modelos?

Donde termina nuestro trabajo y empieza el de la construcción

Somos una consultora estratégica. No creamos, entrenamos ni ajustamos modelos; no desarrollamos sistemas de recuperación ni indicaciones de producción, y no gestionamos implementaciones. Ninguno de nuestros más de 200 casos de estudio publicados corresponde a un desarrollo de IA generativa, y no vamos a presentar trabajos relacionados como si lo fueran. Lo que aportamos es la decisión previa al desarrollo: qué pasos merece la pena dar, en qué orden, quién es el responsable de cada uno, cómo se garantiza que la elección del modelo sea reversible y cómo cada uno de ellos alcanza una cifra que el consejo de administración ya tiene en cuenta. Los socios de implementación y los proveedores de modelos se encargan del resto, y nuestra recomendación sobre cuáles de ellos utilizar no tiene ningún interés comercial.

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Este proyecto forma parte de nuestro grupo de Estrategia Competitiva, que a su vez pertenece al área de Estrategia Empresarial y Transformación de Vivaldi, la consultora estratégica responsable de los conceptos «Demand Landscape» e «Interaction Field».

Asesoramiento estratégico sobre IA generativa en EE. UU. y en todo el mundo

Nuestro trabajo en materia de estrategia de IA se lleva a cabo desde diez oficinas repartidas por cuatro continentes, y el equipo de EE. UU. tiene su sede en Nueva York. La priorización no se traslada de forma directa de un mercado a otro: una misma capacidad se enfrenta a una estructura competitiva diferente, a una postura regulatoria distinta respecto a las decisiones automatizadas y a un conjunto diferente de alternativas a disposición del cliente. Definimos el alcance por mercados y reutilizamos el método, en lugar de la lista de candidatos preseleccionados.