Asesoramiento estratégico sobre el ecosistema de la IA

La estrategia del ecosistema de IA consiste en determinar qué cambios supone la inteligencia artificial para una empresa cuyo valor depende de terceros que no son de su propiedad: proveedores, distribuidores, operadores de plataformas, socios y los clientes cuyos datos se encuentran en varios lugares a la vez. Determina qué datos se utilizan para entrenar el modelo, qué parte se beneficia del valor que este genera y quién lo gestiona una vez que traspasa los límites de la organización. Se trata de una cuestión comercial y de gobernanza antes que técnica, y el trabajo de integración se centra en aplicar esas decisiones, más que en tomarlas.

• Desde 1999Estrategia para empresas conectadas y los sistemas que las rodean
• Más de 200estudios de caso publicados
• 10 oficinasen cuatro continentes
• 5x«Best of Consulting, Strategy and Innovation» de WirtschaftsWoche
• El campo de interacciónescrito por nuestro fundador

Cuando las empresas nos contratan

Este servicio suele ser contratado por un director de estrategia, un director de datos o un responsable de unidad de negocio que cuenta con un programa de IA que, aunque técnicamente funciona bien, se encuentra estancado desde el punto de vista comercial. El motivo suele ser casi siempre un problema de límites, más que un problema del modelo.

• Los datos que necesita el modelo pertenecen a otra persona. El caso de uso está claro, los aspectos económicos son plausibles y los registros están en manos de un distribuidor, un minorista, un socio logístico o una plataforma que no tiene motivos para cederlos en las condiciones actuales.
• Se está pidiendo a los socios que alimenten un modelo en el que no participan. La solicitud se ha presentado como una solicitud de integración. Se trata de una solicitud comercial y está fallando de forma silenciosa.
• La empresa cuenta con pilotos en todas las funciones, pero no hay puestos fijos. Cada uno trabaja dentro de su propio ámbito. Ninguno de ellos modifica el valor que la empresa tiene para los demás participantes en su sistema.
• Un operador del sistema ha empezado a utilizar la inteligencia artificial con los datos propios de la empresa. La cuestión ya no es si participar o no, sino en qué condiciones, y qué se está sacrificando al seguir como hasta ahora.
• Los agentes están a punto de actuar más allá de las fronteras. El software va a realizar transacciones, negociar o asignar recursos en nombre de varias partes, y nadie ha definido aún las responsabilidades, la auditoría ni quién debe rendir cuentas en caso de que se produzca un error.

Por qué la mayoría de las estrategias de IA se quedan en los límites de la empresa

La mayor parte del trabajo estratégico en materia de IA se limita a una sola entidad jurídica, ya que es ahí donde se encuentran el presupuesto y el almacén de datos. Su alcance es más administrativo que analítico, lo que descarta de forma tácita los casos en los que la IA supone un cambio más significativo.

• Optimiza un flujo de trabajo en lugar de cambiar un sistema. Un proceso interno más rápido tiene el mismo valor que tenía el proceso anterior. Nuestra tesis en «De los flujos de trabajo a los sistemas: competir en la economía de los sistemas de IA» es que los beneficios se sitúan a nivel del sistema, donde varias partes actúan basándose en la misma inteligencia.
• Considera el acceso a los datos como una adquisición. Los datos de los socios se incluyen en el plan como un insumo que hay que obtener. En la práctica, cada registro que comparte un socio constituye una concesión comercial, y el modelo tiene que pagarlo con algo que el socio desee.
• Se parte de la base de que quien crea el modelo se queda con el valor. En un sistema interconectado, el valor suele recaer en quien gestiona la relación con el cliente o el estándar, que puede que no sea la parte que haya financiado su creación.
• No ofrece ninguna solución para la gobernanza transfronteriza. La gobernanza interna de la IA es una cuestión de políticas. La gobernanza entre organizaciones es un contrato, un registro de auditoría y una vía de escalación, y debe existir antes de que se automatice la primera decisión conjunta.
• Confunde un mercado conectado con un mercado potencial más amplio. Tal y como argumentamos en «La IA no solo está cambiando el descubrimiento. Está cambiando la lógica del mercado», cuando los intermediarios se convierten en máquinas, cambian las reglas sobre quién es visible y quién es elegido, y eso es una decisión de posicionamiento más que una decisión de canal.

La prueba es breve. Indica en tu plan qué inversión en IA depende de que otra organización actúe de forma diferente. Si no hay ninguna, el plan es un plan de automatización interna, lo cual es un trabajo legítimo y supone una adquisición diferente.

Qué incluyen nuestros servicios de estrategia para el ecosistema de IA

Cinco líneas de trabajo. Cada una de ellas puede abordarse por separado, y la mayoría de las empresas necesitan dos o tres de ellas.

1. Cuando la IA modifica la economía de tu sistema

Antes de desarrollar nada, determinamos en qué casos la inteligencia influye realmente en el resultado de alguien y si esa persona eres tú.

• Un mapa de los participantes en tu sistema, qué aporta cada uno, qué recibe cada uno y cuáles de esos intercambios un modelo podría valorar, predecir o emparejar mejor de lo que se gestiona actualmente
• Las decisiones concretas que cambiarían, especificadas, para que el caso pueda ponerse a prueba con opciones reales en lugar de con una lista de capacidades
• Dónde recae el valor de una mejor decisión, que a menudo es en un socio y no en la empresa que paga por el modelo

2. El ecosistema de datos empresariales y su valor

La mayor parte de los datos que harían que un modelo resultara útil ya se están generando. Estos datos están en manos de varias entidades, sujetos a condiciones establecidas antes de que nadie los necesitara.

• Lo que tú tienes y que los demás necesitan, lo que los demás tienen y que tú necesitas, y lo que ninguna de las dos partes puede ver sin la otra
• El intercambio que hace que compartir resulte razonable para la parte a la que se le solicita, ya sea en forma de acceso, información, demanda, normas o dinero.
• El consentimiento, la residencia y la sensibilidad competitiva se tratan como restricciones de diseño desde el principio, en lugar de como una revisión jurídica al final.

3. Modelo operativo y gobernanza en las organizaciones

Un modelo que sirva de base para la toma de decisiones en más de una empresa debe estar gestionado por más de una empresa, y ahí es donde la mayoría de los programas se dan cuenta de que carecen de un mecanismo para ello.

• ¿Quién decide para qué se optimiza el sistema y cómo se revisa esa decisión cuando las partes no se ponen de acuerdo?
• Auditoría, explicabilidad y escalado diseñados para una contraparte, en lugar de para un comité interno
• La cuestión de la responsabilidad que los agentes sacan a la luz: ¿qué software está autorizado a asumir compromisos en nombre de cada parte, y quién asume la responsabilidad cuando el compromiso es erróneo?

4. Interacción activa y automatizada entre los participantes

Cuando los participantes de un sistema comienzan a actuar mediante software, las interfaces entre ellos se convierten en estrategia. Nuestra visión del aspecto práctico se recoge en «Herramientas de IA agentiva para la orquestación de datos: una guía».

• ¿Qué interacciones entre los participantes deberían automatizarse, cuáles deberían seguir realizándose de forma humana y qué cambios se producen desde el punto de vista comercial cuando la contraparte es una máquina?
• Cómo se representa a una empresa cuando la búsqueda y la selección en su mercado las realizan sistemas en lugar de personas
• El orden de secuenciación, de modo que las interacciones que aportan mayor valor no sean las primeras en pasarse al software

5. El argumento de inversión y cómo se defiende

Un programa de inteligencia artificial cuyo coste no se puede cuantificar se financia gracias al entusiasmo, y el entusiasmo es lo primero que se recorta en un año difícil.

• El caso se expone en términos que un « CFO » aceptaría, un tema que desarrollamos en «AI ROI in 2027»: Por qué los directores financieros y los directores de marketing deben hablar un mismo idioma en materia de asignación de capital.
• ¿Qué se financia y en qué orden, y a qué deja de destinar fondos la empresa para poder sufragarlo?
• Las condiciones que implicarían que la tesis fuera errónea, establecidas de antemano, para que el programa pueda suspenderse en lugar de defenderse.

Cómo funciona un proyecto de estrategia de ecosistema de IA

1. Mapa. Los participantes en tu sistema, las interacciones entre ellos y los datos que cada uno posee. Las entrevistas se realizan a ambos lados de la frontera, independientemente de los socios que participen, ya que un mapa elaborado desde el punto de vista de una sola empresa es un mapa basado en las suposiciones de dicha empresa.
2. Decide. Qué decisiones debe modificar la IA, dónde recae el valor de modificarlas y qué condiciones deben cumplirse para que cada participante pueda formar parte del proceso. El resultado es una posición en la que se recogen las exclusiones, no una recopilación de casos de uso.
3. Diseño. El intercambio de datos, la gobernanza entre organizaciones, el modelo operativo y el análisis de viabilidad. Cuando sea necesario desarrollar o integrar software, especificamos qué debe hacer y se lo entregamos a vuestros equipos o a vuestro socio de implementación.
4. Incorporar: la evaluación, los factores desencadenantes de la revisión y el foro de gobernanza, de modo que el acuerdo se mantenga incluso si se produce un cambio de patrocinador a ambos lados de la frontera.

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

Hay tres razones que se repiten constantemente en los escritos con los que ganamos.

• Llevamos trabajando en sistemas conectados desde mucho antes de que la inteligencia artificial los convirtiera en una necesidad urgente. La cuestión de qué es lo que mantiene unidas a varias partes en torno a un interés común es la que abordó nuestro fundador en su obra *The Interaction Field*, y es la pregunta que debe responder un ecosistema de inteligencia artificial antes de que la arquitectura cobre importancia.
• No somos los encargados de la implementación. Vivaldi no crea los flujos de trabajo ni integra los sistemas, por lo que nuestra recomendación no se ve condicionada por lo que se nos pagaría por llevar a cabo el proyecto posteriormente. Cuando la respuesta sincera es que no existe ningún caso de ecosistema, lo decimos claramente y el alcance del proyecto es menor.
• La cuestión comercial se considera la más complicada. Quién alimenta el modelo, quién se queda con el valor y quién lo gestiona son las cuestiones que frenan estos programas, y son precisamente las que abordamos desde el principio, en lugar de dejarlas para el final.

Cómo evaluar a un consultor especializado en estrategias de ecosistemas de IA

Vale la pena preguntárselo a cualquiera de los candidatos que tengas en tu lista, incluidos nosotros.

• Pregúntate a quién beneficia realmente una mejor decisión. Si una empresa no es capaz de decirte quién se beneficia de ella, lo que ha hecho es definir el alcance de un proyecto tecnológico y llamarlo «estrategia».
• Pregunta qué obtiene el socio. Cualquier plan que requiera datos de otra organización necesita una respuesta a esta pregunta antes incluso de definir su arquitectura.
• Pregunta quién gestiona el modelo más allá de los límites de la empresa. Una política interna sobre IA no es un mecanismo entre dos empresas. Pregunta cuál es el procedimiento de escalación cuando un socio cuestiona un resultado.
• Pregunta qué es lo que te dirán que no hagas. Una empresa que aborda cada caso de automatización interna como una oportunidad para el ecosistema está vendiendo un alcance.
• Pregunta si se encargan de la implementación. Una empresa que también se encarga de la construcción tiene interés en la respuesta. Eso no es motivo para descartarla, pero conviene saberlo antes de que llegue la recomendación.

¿Una empresa de estrategia, un integrador de sistemas o una gran consultora especializada en IA?

Trabajos relacionados

Esta pregunta rara vez surge por sí sola. Se trata de cuatro partes relacionadas entre sí, y los límites entre ellas son intencionados:

• Diseño del ecosistema digital Si la pregunta anterior se refiere a quién participa, qué aporta cada parte y quién resuelve los conflictos, esa página trata sobre el diseño de la composición y la gobernanza; esta página aborda los cambios que introduce la IA una vez que se conocen los participantes.
• Estrategia de datos si la limitación radica en lo que posee tu propia organización, cómo se gestiona y cuál es su valor, antes de plantearse siquiera la posibilidad de compartirlo más allá de los límites de la organización.
• Integración de sistemas mediante API y arquitectura técnica y de DevOps si las decisiones ya están tomadas y las cuestiones pendientes se refieren a las opciones de integración y entrega subyacentes.
• Estrategia de crecimiento del ecosistema de un mercado si el sistema en cuestión es un mercado del que no eres propietario, como Amazon o una tienda de aplicaciones, y la cuestión es cómo competir y crecer dentro de él.

Si la cuestión se refiere a la IA en general, y no a la IA en un ámbito concreto, empieza por la consultoría en tecnología de IA, que implica la decisión sobre la secuencia de pasos, y sus capacidades: transformación estratégica de la IA para el programa a nivel de toda la empresa, aprendizaje automático y análisis predictivo para el trabajo de modelización, y estrategia de IA generativa para aplicaciones generativas en concreto.

Este trabajo forma parte de nuestra área de Productos y Plataformas Digitales en Vivaldi, la consultora estratégica responsable de los conceptos «Demand Landscape» e «Interaction Field», según los cuales se sostiene que una empresa compite como parte de un sistema y no como una entidad aislada.

Estrategia del ecosistema de la IA en EE. UU. y en el resto del mundo

Nuestro trabajo en sistemas conectados se lleva a cabo desde diez oficinas repartidas por cuatro continentes, y el equipo de EE. UU. tiene su sede en Nueva York. Los proyectos suelen abarcar varios mercados desde el principio, y en este ámbito eso es un requisito más que una simple conveniencia: es raro que todos los participantes en un sistema se encuentren en una misma jurisdicción, y las normas que regulan lo que se puede compartir entre ellos no son las mismas en EE. UU., la UE y Asia. La residencia de los datos, el consentimiento y la legislación en materia de competencia determinan qué intercambios están disponibles en cada mercado, lo que significa que un mismo acuerdo puede ser la respuesta obvia en una región y no estar disponible en otra. Se trata de un aspecto fundamental del diseño, y debe formar parte de la estrategia, más que de un anexo jurídico.