Los tres sistemas que toda marca debe desarrollar —o se quedará atrás—

Por Richard Rolka, Erich Joachimsthaler 18 de marzo de 2024 10 minutos de lectura

Índice

Hay un tipo concreto de empresa que está destacando especialmente en estos momentos

En 1973, la ciudad de Boston instaló un nuevo sistema de información del metro. Era una maravilla para su época: centralizado, exhaustivo, impreso en tarjetas plastificadas y distribuido en todas las estaciones. El problema era que, para cuando se imprimían las tarjetas, la información ya estaba ligeramente desactualizada. Los trenes llegaban con retraso. Las líneas cambiaban. Las tarjetas no podían adaptarse.

Cincuenta años después, la mayoría de las estrategias de marca funcionan exactamente igual. Se encarga un estudio. Se recopilan datos. Se elabora una presentación. Se sacan conclusiones. Se presenta la presentación. Y seis meses después, la organización vuelve a empezar y lo repite todo.

Esta es la tarjeta. Y la tarjeta está a punto de quedar obsoleta.

Según el estudio de BCG para 2025, solo el 5 % de las empresas a nivel mundial cumplen los requisitos para considerarse «preparadas para el futuro» en materia de IA, es decir, que generan un valor sustancial a gran escala. El 95 % restante o bien está experimentando sin resultados o bien se encuentra totalmente estancado. PR Newswire Lo que diferencia al 5 % del resto no es la calidad de sus datos ni la brillantez de su estrategia. Se trata de algo más estructural: han dejado de concebir la estrategia como un hecho puntual y han empezado a desarrollarla como un sistema.

Este artículo trata sobre cómo es ese sistema, así como sobre la arquitectura específica que necesita tu organización para competir en lo que denominamos la «economía de los sistemas de IA».

¿Qué ha cambiado y por qué ahora?

El término «IA» se utiliza en exceso en la mayoría de las conversaciones en las salas de juntas. Los ejecutivos hablan de la IA como si se tratara de una única tecnología, como si fuera un nuevo tipo de hoja de cálculo o un motor de búsqueda más rápido. Pero no es así.

Los arquitectos jefe de IA de IBM lo expresan con claridad: «En 2026, la competencia no se centrará en los modelos de IA, sino en los sistemas». IBM: El modelo es lo mínimo imprescindible. El sistema es la ventaja competitiva.

¿Qué significa un sistema en la práctica? Significa que, en lugar de utilizar la IA para agilizar tareas concretas —redactar un informe más rápido, resumir un informe, limpiar un conjunto de datos—, se rediseña todo el flujo de trabajo en función del resultado que se desea obtener. Se parte de la respuesta que se necesita y se va construyendo hacia atrás.

BCG describe esto como el paso de «Implementar» a «Reestructurar»: rediseñar el trabajo en torno a procesos basados en cero y orientados a resultados, e integrar la inteligencia propia de la empresa en el propio sistema. Una empresa global de bienes de consumo reestructuró por completo su flujo de trabajo de innovación de productos de esta manera, utilizando agentes de inteligencia artificial para coordinar los conocimientos, probar ideas y generar conceptos de forma simultánea. El resultado fue una reducción del 60 % en la duración del ciclo y una mejora significativa en el ajuste entre el producto y el mercado. BCG

Las empresas que adoptan esta estrategia no lo hacen porque les apasione la tecnología. Lo hacen porque las empresas orientadas al futuro están logrando un crecimiento de los ingresos 1,7 veces superior y una rentabilidad total para los accionistas 3,6 veces mayor que la de sus competidores, y esa diferencia se acentúa cada trimestre. PR Newswire

Los tres sistemas que impulsan una marca nativa de IA

En nuestro trabajo con marcas internacionales, hemos identificado tres sistemas interrelacionados que diferencian a las organizaciones que construyen una ventaja competitiva duradera de aquellas que siguen funcionando con tarjetas plastificadas.

Los denominamos «sistema de clientes», «sistema de marca» y «sistema de valor». Cada uno de ellos desempeña una función diferente. Juntos, forman un circuito cerrado que acumula inteligencia con el paso del tiempo.

Sistema 1 – El sistema del cliente: de la segmentación a la información sobre la demanda en tiempo real

He aquí una pregunta que la mayoría de los responsables de marcas no saben responder: ¿qué quiere tu cliente ahora mismo, hoy, en este contexto concreto?

Ni en el último trimestre. Ni en la encuesta anual. Ahora mismo.

La segmentación tradicional te ofrece una instantánea de tu consumidor: tomada en un momento concreto, en un entorno controlado y calculada como media a partir de miles de encuestados. Una instantánea es útil. Pero una marca que compite en tiempo real necesita información en directo.

El «Sistema del cliente» es la arquitectura que convierte la fotografía en una retransmisión en directo. Consta de cuatro capas que deben funcionar de forma conjunta:

Nivel 1: Inteligencia estática (la base)

Esto es lo que tienen la mayoría de las empresas: datos de encuestas, estudios de segmentación, grupos focales y análisis del panorama de la demanda. Es esencial, pero insuficiente. Sin ello, no se dispone de una referencia. Si solo se cuenta con ello, siempre se actúa basándose en conocimientos obsoletos.

Capa 2: Captación de señales de comportamiento (el pulso)

Aquí es donde la mayoría de las empresas dejan de invertir —y donde se abre la brecha—. Las señales de comportamiento en tiempo real incluyen datos de escaneo en el punto de venta, la velocidad de las tendencias de búsqueda por categoría de producto y ocasión, el sentimiento detectado en las redes sociales asignado a segmentos de consumidores y el comportamiento de compra digital por canal. Ninguno de estos datos requiere una nueva encuesta. Están disponibles de forma continua. La cuestión es si tu organización cuenta con la infraestructura necesaria para recopilarlos e interpretarlos.

Capa 3: Modelos dinámicos de consumo (la inteligencia)

Los gemelos digitales no son ciencia ficción. Son representaciones estadísticas de segmentos de consumidores que se actualizan a medida que llegan nuevos datos. Cuando cambia el comportamiento de búsqueda de tequila premium un viernes por la noche, el sistema lo detecta y actualiza los supuestos del modelo, sin esperar al próximo estudio anual. El modelo de consumo se convierte en un documento vivo, en lugar de un informe publicado.

Capa 4: Detección de episodios (el borde)

El nivel más avanzado: el sistema detecta situaciones de compra específicas en tiempo real. No se limita a «este consumidor prefiere las bebidas espirituosas de gama alta», sino que identifica que «este consumidor está buscando bebidas espirituosas de gama alta un jueves por la noche en un código postal de Austin con altos ingresos; se trata de una ocasión para hacer un regalo». La inteligencia a nivel de episodio permite una respuesta a nivel de episodio: precios personalizados, contenido a medida y distribución selectiva.

La revista «MIT Sloan Management Review» describe este cambio con precisión: el valor de la IA pasa de las mejoras en la productividad individual a la inteligencia a nivel empresarial cuando las empresas consideran los datos como una infraestructura estratégica y crean sistemas que mejoran con cada interacción. MIT Sloan Management Review

Lo que esto implica para los responsables de marca: vuestro próximo estudio de segmentación no debería limitarse a la segmentación en sí. Debería diseñar un proceso que mantenga vivos esos segmentos entre un estudio y otro.

Sistema 2 – El sistema de marca: de la visión al sistema operativo

La palabra «marca» siempre ha implicado continuidad: una promesa que se mantiene de forma constante a lo largo del tiempo. Sin embargo, la mayoría de los sistemas de gestión de marcas son puntuales. Se lanza una campaña. Se realiza un estudio. Se actualiza el posicionamiento. El ciclo se repite cada 12 o 18 meses.

Una marca nativa de IA no puede funcionar siguiendo este ciclo. La demanda cambia en cuestión de semanas, no de años. Los competidores actúan sin previo aviso. El margen de tiempo entre la obtención de información y la acción se está reduciendo.

El Sistema de Marca es la respuesta a esta compresión. Convierte la marca en un motor de toma de decisiones continuo, en lugar de un proyecto periódico. Su ritmo de funcionamiento es un ciclo de cuatro fases que denominamos SRAL: Percibir, Razonar, Actuar, Aprender.

Significado:

El sistema supervisa continuamente el panorama de la demanda —qué necesidades están creciendo, qué competidores están ganando cuota de mercado, qué niveles de precios se están ampliando—. Recoge señales del mercado, datos sobre los precios de la competencia y la opinión de los consumidores sin esperar a que se complete un ciclo de investigación programado. No se trata de un panel de control que alguien revisa mensualmente, sino de una capa de inteligencia siempre activa que detecta las anomalías en cuanto surgen.

Motivo:

El sistema transforma la señal bruta en una interpretación estratégica. ¿Qué marcas son más vulnerables a los cambios en la demanda? ¿En qué ámbitos se está invirtiendo el capital de forma subóptima? ¿Qué implicaciones tiene cada posible medida en el beneficio económico? Aquí es donde los marcos analíticos —panorama de la demanda, arquitectura de la cartera, posicionamiento de marca y beneficio económico— funcionan conjuntamente como un modelo integrado, en lugar de como análisis independientes.

Ley:

Aquí es donde la mayoría de las organizaciones se detienen. Generan información. Elaboran la recomendación. A continuación, la recomendación queda relegada a una presentación mientras los ciclos presupuestarios, las aprobaciones organizativas y la política interna ralentizan el camino hacia la ejecución. La capa «Act» acorta este ciclo drásticamente: cuando el motor de razonamiento identifica una oportunidad, genera automáticamente un resumen de activación estructurado —en el que se especifican el canal, el mensaje, el precio y la inversión necesaria en marketing —. La decisión humana consiste en aprobarlo o no, no en cómo elaborarlo.

Aprende:

El ciclo se cierra cuando el sistema mide lo que ha ocurrido realmente. ¿Ha influido el reposicionamiento en la cuota de mercado? ¿Ha generado el cambio de precio el aumento previsto del beneficio económico? ¿Ha respondido el segmento al que nos dirigíamos tal y como predijo el modelo? Los datos de medición se incorporan al modelo y lo hacen más preciso. Con el tiempo, la inteligencia estratégica de la organización se va consolidando.

El análisis de BCG sobre las empresas líderes confirma esta arquitectura: las empresas más avanzadas integran el contexto empresarial propio directamente en sus sistemas de IA y miden el éxito en función de procesos orientados a los resultados, y no de métricas de actividad. Rediseñan las funciones de las personas centrándolas en la supervisión, la coordinación y la mejora continua, en lugar de en la ejecución manual. BCG

La idea clave: la mayoría de las organizaciones han desarrollado las capacidades de «Percepción» y «Razonamiento». Casi ninguna ha desarrollado las de «Acción» y «Aprendizaje». Esa brecha es precisamente donde reside la ventaja competitiva.

Sistema 3 – El sistema de valores: más allá del beneficio económico

Este es el error que cometen la mayoría de las organizaciones con mayor experiencia financiera: elaboran un excelente modelo de beneficio económico y lo denominan «sistema de valores». El beneficio económico es una de las dimensiones del valor. No lo abarca todo.

Una marca que este año obtiene un ROIC del 28 % mientras destruye sus relaciones con los consumidores, erosiona su prima de precio y no consigue generar valor de marca en segmentos de mercado en crecimiento no está creando valor sostenible. El modelo de beneficio económico no te lo indicará hasta que sea demasiado tarde.

Un verdadero sistema de valores integra cuatro dimensiones de forma simultánea:

Valor financiero

Beneficio económico, ROIC frente al WACC, intensidad de capital por marca y zona geográfica. Esta es la base. Sin ella, se avanza a ciegas en lo que respecta a la eficiencia del capital. Cada dólar de la marca invertido debe poder vincularse a una rentabilidad que supere el coste del capital.

Valor del capital de marca

Una marca con una sólida adecuación a las necesidades de alto crecimiento, un claro consentimiento de los consumidores respecto a un precio superior y una profunda credibilidad en su categoría tiene un menor coste de mantenimiento de la cuota de mercado y un techo de precios sostenible más alto. Se trata de ventajas económicamente reales. Un índice de valor de marca vinculado al modelo financiero debería mostrar que, a medida que aumenta el valor de marca, disminuye la inversión e marketing e necesaria para mantener la cuota de mercado y aumenta la prima de precio sostenible. La mayoría de las organizaciones modelan estos aspectos por separado. El Sistema de Valor los conecta.

Valor del ciclo de vida del cliente por segmento

No todos los consumidores son iguales. Un consumidor que se inicia en una marca en un nivel de precios estándar y pasa a la gama premium a lo largo de cinco años genera un valor de vida útil (CLV) considerablemente mayor que un consumidor que realiza una sola compra y luego abandona la marca. Comprender el CLV por segmentos cambia la forma de asignar el gasto en captación, de secuenciar las comunicaciones de marca y de plantearse la arquitectura de la cartera. Los segmentos con el CLV más alto deben recibir la mayor atención estratégica, independientemente del volumen actual.

Potenciar el valor de la inteligencia

Esta es la dimensión más infravalorada. Cada vez que tu sistema de marca analiza un escenario, evalúa un resultado y recalibra su modelo, se vuelve más inteligente. Esa inteligencia acumulada es un activo propio que un nuevo competidor no puede replicar rápidamente. Es el equivalente estratégico de un foso de datos: cuanto más tiempo lo construyes, más ancho es el foso.

El análisis de WWT sobre la dinámica del «flywheel» de la IA refleja esto con precisión: las organizaciones que consideran la gobernanza de datos como una infraestructura estratégica generan datos propios de alta calidad que mejoran continuamente sus modelos, creando así un ciclo virtuoso en el que la inversión inicial se traduce en una ventaja estructural. World Wide Technology

La conclusión es la siguiente: si tu organización solo mide la rentabilidad financiera de la inversión en IA, estás midiendo lo que no debes. La pregunta no es «¿qué ha generado el gasto en IA de este trimestre?», sino «¿cuánto más inteligente se ha vuelto nuestro sistema y cuánto vale esa inteligencia acumulada a lo largo de tres años?».

La incómoda verdad sobre la situación actual de la mayoría de las organizaciones

McKinsey y BCG coinciden en el diagnóstico: el 88 % de las empresas utilizan la IA en al menos una función, pero solo el 39 % observa un impacto cuantificable en el EBIT, y solo el 5 % está generando un valor sustancial a gran escala. La razón no es la IA. La razón es que no se han rediseñado los flujos de trabajo. Duperrin

Reflexionemos sobre ello un momento. La tecnología está disponible. Se puede contar con el talento necesario. Los datos, en su mayor parte, ya existen. La brecha es de carácter organizativo: la incapacidad o la falta de voluntad para rediseñar la forma en que se lleva a cabo el trabajo en función de cuál debería ser el resultado.

Las previsiones de PwC sobre la IA para 2026 señalan el mismo motivo de fracaso: las empresas que recurren a la colaboración colectiva para sus iniciativas de IA sin una dirección estratégica de arriba abajo obtienen cifras de adopción impresionantes, pero rara vez logran resultados empresariales significativos. Las organizaciones que obtienen éxito con la IA la abordan como una transformación de arriba abajo a nivel empresarial, y no como un experimento departamento por departamento. PwC

Esta es la verdadera ventaja competitiva que se está forjando en estos momentos: no se trata de qué modelo de IA utilice una empresa, sino de si dicha empresa ha rediseñado sus procesos de toma de decisiones en torno a un sistema que detecte la demanda, razone sobre la estrategia, actúe con disciplina y aprenda de cada resultado.

Las cinco preguntas que todo responsable de marca debería plantearse

Tras años de colaboración con marcas internacionales en materia de estrategia y arquitectura de sistemas de inteligencia artificial, hemos constatado que son las preguntas adecuadas las que marcan la diferencia entre las organizaciones que serán competitivas y las que no lo serán. A continuación, te presentamos cinco de ellas:

1. ¿Tu información sobre los consumidores es una fotografía o una retransmisión en directo?

Si no puedes decirme qué es lo que quiere hoy tu segmento de consumidores de mayor valor —no según el último estudio, sino hoy mismo—, estás actuando basándote en una imagen del pasado. La cuestión no es si hay que actualizar esto, sino con qué rapidez.

2. ¿Tienen tus equipos la capa de activación o solo la capa de análisis?

La mayoría de las organizaciones estratégicas destacan en «Percepción y Razón». Elaboran análisis brillantes. ¿Qué ocurre después de la presentación? Si la respuesta es «otra reunión», es que no has desarrollado la capa de «Acción».

3. ¿Está relacionado tu modelo de beneficio económico con tu modelo de valor de marca?

Si tu director de CFO y tu director de marketing (CMO) están analizando modelos diferentes sin que haya integración entre ellos, tu organización está tomando decisiones sobre la asignación de capital con solo la mitad de la información que necesita.

4. ¿Tu sistema se vuelve más inteligente tras cada decisión?

Si cada proyecto, cada campaña, cada iniciativa de reposicionamiento no genera ningún aprendizaje institucional —si los conocimientos se pierden cuando se marcha el consultor—, no estás creando un sistema. Lo único que estás haciendo es contratar asesoramiento de forma recurrente.

5. ¿Cuál es tu tasa de capitalización?

Las organizaciones que liderarán el sector dentro de cinco años no son aquellas que hoy cuentan con la mejor estrategia. Son aquellas cuya inteligencia estratégica crece a un ritmo más rápido. ¿Cuál es la tuya?

Qué construir primero

Los tres sistemas están interconectados, pero no se desarrollan simultáneamente. Según nuestra experiencia en distintos sectores, el orden en que se llevan a cabo es importante.

Empieza por la base de datos.

Antes de poder detectar la demanda de forma dinámica, los datos de mercado deben estar estructurados, versionados y ser auditables. Se trata de un trabajo poco glamuroso: crear canales de captación de datos, establecer la gobernanza de los datos y conectar el modelo financiero con la inteligencia de mercado. Pero es el requisito previo para todo lo demás. La investigación de BCG confirma que las empresas preparadas para el futuro tienen tres veces más probabilidades de operar plataformas de IA centralizadas con acceso regulado a datos empresariales fiables, y que esa ventaja en materia de infraestructura se potencia con cada nuevo caso de uso. Boston Consulting Group

Desarrolla el sentido común y la razón antes de actuar y aprender.

No se puede poner en marcha lo que aún no se ha comprendido, ni se pueden comparar los resultados con predicciones que aún no se han formulado. La base analítica —el panorama de la demanda, la arquitectura de la cartera y el beneficio económico— debe estar operativa e integrada antes de añadir las capas de puesta en marcha y medición.

Diseña, actúa y aprende antes de que creas que los necesitas.

El mayor error que cometen las organizaciones es dar por sentado que incorporarán los sistemas de medición y retroalimentación más adelante. Ese «más adelante» nunca llega. El generador de informes de activación y el panel de medición de resultados deben integrarse en el sistema desde el principio, aunque aún no se hayan rellenado. Las tablas deben existir. El esquema debe estar listo. El flujo de trabajo debe estar definido.

Considera cada interacción como una oportunidad para aprender.

Lo más potente de un sistema de inteligencia artificial no es lo que sabe hoy. Es lo que sabe tras 100 decisiones, 1.000 mediciones y 10.000 actualizaciones de señales. Cada decisión de marca es un punto de datos. Crea el sistema para capturarlo.

El punto de vista de « Vivaldi »

No estamos describiendo una situación futura. Estamos describiendo lo que estamos construyendo, ahora mismo, junto con nuestros clientes.

La plataforma FifthSeason es la materialización operativa de esta arquitectura. Se trata de un sistema operativo de marca basado en tres décadas de capital intelectual propio —modelización del espacio de demanda, arquitectura de cartera, dinámica de la disposición a pagar, ciclos de beneficio económico— que ahora se ha puesto en práctica como un sistema de inteligencia artificial en continuo aprendizaje.

Cuando finaliza un proyecto, el conocimiento no se va con el consultor. Se queda con el cliente, integrado en un sistema que sigue percibiendo, razonando, actuando y aprendiendo mucho después de la presentación final. La estrategia se convierte en infraestructura. La infraestructura se convierte en ventaja. La ventaja se multiplica.

Dentro de cinco años, las organizaciones que hayan considerado la estrategia como un simple documento se verán obligadas a ir a la zaga. Las organizaciones que hayan considerado la estrategia como un sistema se distanciarán del resto.

La cuestión no es si hay que construirlo. La cuestión es cuándo —y si lo construirás antes o después que tus competidores.