Los verdaderos ganadores de la IA generativa serán los consumidores
Hace poco leí un artículo fantástico sobre el impacto de la IA generativa en las empresas y los consumidores, en el que tres economistas asociados a BCG argumentaban que los beneficiarios reales de la IA generativa no serán, en general, las empresas, salvo unas pocas que cosecharán los beneficios puramente económicos de unos costes más bajos.
El título lo dice todo: "Por qué debemos ser realistas sobre el impacto económico de la IA generativa". Es un punto de vista bienvenido, una voz de la razón muy necesaria para contrarrestar la enorme exageración en torno a la IA generativa, y para la industria tecnológica que no puede evitar promocionar sin descanso la nueva cosa brillante de la manzana.
Desafiando el bombo publicitario
Los economistas sostienen que, para comprender el impacto de la tecnología en las empresas y los consumidores, es importante entender primero el efecto tecnología-coste-precio; la tecnología sólo tiene un impacto significativo si sustituye a la mano de obra, porque lo que hace la tecnología es abaratar costes, lo que a su vez permite a una empresa o marca ofrecer precios más bajos y arrebatar cuota de mercado a competidores con costes más altos;
La realidad es que la tecnología a menudo no ha dado resultados. En su lugar, las nuevas tecnologías se presentan a menudo como productos y servicios innovadores, nuevos o mejores. A menudo hablamos de empresas o marcas como Uber, Lyft y Grab como disruptores con una aplicación o con un nuevo modelo de negocio, como un modelo de negocio de plataforma. Pero, en realidad, estas empresas y su aplicación de las tecnologías no han sustituido a la mano de obra (no todavía, al menos), y no han cambiado mucho en absoluto, ya que los precios de los viajes tampoco han bajado.
Dado que se ha exagerado sistemáticamente el impacto de la tecnología en el crecimiento de la productividad, ¿qué podría conseguir entonces de forma realista la IA generativa?
El impacto real de la IA generativa
La IA generativa se anuncia como la tecnología que realmente logrará el efecto tecnología-coste-precio, según los economistas. ¿Cómo? Eliminando los costes asociados a puestos de trabajo que van desde los centros de llamadas a marketing, pasando por la publicidad, la investigación y el diseño.
Esto se traduce en precios más bajos de marcas, productos y servicios para los consumidores, lo que aumenta sus ingresos discrecionales, llenando sus bolsillos de dinero que pueden utilizar en otras cosas, como ir de compras o de viaje. Como todo estudiante de primer curso de economía sabe, esto tiene un efecto multiplicador en la economía.
Sin embargo, mi opinión es que la visión de los economistas es miope. Hay al menos tres oportunidades de creación de valor:
- Aumentar la productividad, esta es la historia del efecto tecnología-coste-precio.
- Mejorar procesos enteros que crean valor dentro o fuera de una empresa.
- Generar modelos empresariales totalmente nuevos (como un modelo de campo de interacción) para crear valor en un sistema mucho mayor, lo que yo llamo un campo de interacción en el que el valor se crea totalmente fuera de la empresa. Geoffrey Parker y Marshall van Alstyne lo llaman la empresa invertida.
El poder colaborativo de la IA
Ya estamos viendo cómo la IA generativa repercute en la mejora de la productividad básica, la prensa informa de ellos hasta la saciedad, pero los efectos no acaban ahí. El escenario que describen estos economistas, si bien es cierto, no capta la segunda y tercera capa de creación de valor que se deriva de los efectos de red, los efectos de aprendizaje y la viralidad. Lo que se les escapa es que la IA generativa tiene un impacto mucho mayor que la reducción de los costes laborales.
Como detallé en mi libro de 2020, The Interaction Field: The Revolutionary New Way to Create Shared Value for Businesses, Customers, and Society, la empresa del campo de interacción se organiza intencionadamente para generar, facilitar y beneficiarse de las interacciones en lugar de las transacciones. Estas interacciones generan efectos de red, efectos virales y efectos de aprendizaje.
A través de la comunicación, el compromiso y el intercambio de información entre múltiples personas y grupos -desde socios, proveedores, desarrolladores y analistas hasta reguladores, investigadores e incluso competidores- se amplifican las interacciones entre la empresa y sus clientes, lo que genera velocidad para mejorar todo un sector o incluso resolver problemas sociales de mayor envergadura. Estas interacciones difieren de las transacciones que no siempre se centran en un único resultado (es decir, alguien que compra lo que otro vende). Aquí es donde la IA generativa realmente crea valor.
La revolución de la IA generativa
Tomemos, por ejemplo, el caso de John Deere, que está revolucionando el sector agrícola estadounidense con tractores que incluyen módems, Wi-Fi y Bluetooth no sólo para recopilar datos de la explotación desde las condiciones del suelo o la salud de las plantas en el campo hasta la nube, sino también para enviar instrucciones e información de Deere, los distribuidores y los proveedores de software a la explotación para optimizar la productividad general de la explotación e incluso la rentabilidad.
Minuciosos aspectos de la gestión agrícola ya se han transformado, empezando por la siembra. Los agricultores de hoy pueden controlar la profundidad de la semilla en el suelo para que logre la mejor "emergencia" (el momento en que sale del suelo); también pueden utilizar la tecnología existente para lograr la cantidad óptima de contacto de cada semilla con el suelo circundante calculando el número ideal de gotas de "insumo" (agua, nutrientes, fertilizantes o herbicidas) por semilla.
Actualmente, esta es la eficiencia que puede lograr el aprovechamiento de los datos en bruto, que potencia la IA y que se traduce en el efecto del que hablan los economistas, menos mano de obra necesaria para atender el campo. Pero la IA generativa puede permitir a los agricultores ir más allá; puede permitirles identificar qué datos son más relevantes, o menos relevantes, haciendo así que las interacciones no solo sean más eficientes, sino también más inteligentes.
Luego están los efectos de red y de aprendizaje: Los agricultores pueden trabajar juntos para analizar los datos con IA generativa y desarrollar soluciones para optimizar otros procesos agrícolas que no estén orientados a sustituir mano de obra. Porque no es sólo la sustitución de mano de obra lo que crea valor; es el aprovechamiento del conocido fenómeno de un producto o servicio que gana valor adicional a medida que más personas lo utilizan. Imagínese la magnitud del impacto de millones de agricultores de todo el mundo aprendiendo unos de otros y contribuyendo mutuamente a sus comunidades y economías. Es mucho mejor que media docena de agricultores de la misma ciudad hablando entre ellos.
Navegar por el futuro del impacto económico
Lo que quiero decir es que la IA generativa influye en las propias interacciones.
En lo que coincido con los economistas es en que los verdaderos ganadores de la IA generativa serán los consumidores. Pero cuando los consumidores ganan, las marcas y las empresas también lo hacen. En este sentido, es probable que la IA generativa sea beneficiosa para todos.