Todo el mundo quiere integrar inteligencia artificial en sus organizaciones, ya sean bancos, agencias de publicidad o un partido político japonés. Pero lo cierto es que solo una fracción logra escalar sus iniciativas.
Manny Maceda es el presidente de Bain & Company, una de las consultoras estratégicas más influyentes del mundo, conocida por asesorar a grandes corporaciones y gobiernos. Con décadas de experiencia en el campo, Maceda es ahora una de las figuras más importantes en la adopción estratégica de IA a nivel corporativo.
En una entrevista con LA NACION, el presidente de Bain analiza por qué apenas una de cada cuatro empresas obtiene valor real tras invertir en IA, qué distingue a las que sí lo logran y cuáles son los errores más frecuentes. También aborda el impacto en las valuaciones del sector, la velocidad inédita del cambio tecnológico y la manera en que la IA está modificando tanto los modelos de negocio como el trabajo en sí mismo.
-Trabajan con algunas organizaciones tradicionales, con estructuras rígidas o modos de hacer más antiguos. ¿Cuál dirías que es el desafío para implementar soluciones de IA en ese tipo de empresas?
-Diría que trabajamos con todo tipo de organizaciones. Qué significa “organizaciones tradicionales” varía muchísimo: de industria en industria, de país en país. Y lo estás planteando como un desafío. Implementar cualquier cambio es un desafío en cualquier organización. A nadie le gusta demasiado el cambio, salvo quizá algunas organizaciones más nuevas. En el caso de la IA, la mayoría de las empresas ya vienen atravesando transformaciones tecnológicas periódicas. Yo llevo casi cuarenta años en Bain, en Silicon Valley, y cada ola tecnológica llega con objetivos: mejorar la productividad, potenciar a la gente, acercarse más a los clientes. Vos y yo vivimos varias: el teléfono móvil, la computadora, llevar el software empresarial a la nube.
Esta ola es potencialmente más significativa que las anteriores, porque no es solo un cambio tecnológico. Las organizaciones maduras suelen tener un CIO con equipos grandes y capacidades tecnológicas construidas sobre el stack anterior, principalmente software empresarial en la nube e interfaces de ecommerce. Muchas de esas transformaciones quedaban puertas adentro del área del CIO: cambiar el paquete de software, cambiar el proveedor de infraestructura, cambiar el hardware. La IA es distinta. Afecta la primera línea y los procesos de negocio. No alcanza con que alguien de la primera línea saque una suscripción a ChatGPT, ni es solo el CIO dando una herramienta nueva. Cambia la forma de trabajar.
Lo que a la mayoría de las organizaciones les cuesta aceptar es que esto es una transformación del negocio. Hay que cambiar procesos, capacidades y, a veces, incluso cómo está organizada la empresa. Eso es difícil. Lleva tiempo. Las compañías vienen en este camino hace unos dos años y medio, y pocas podrían decir que ya capturaron valor real para el negocio. Pero ya empiezan a verse patrones entre las que van a capturar ese valor y las que no. Y ahí es donde ayudamos.
-Hablás de patrones que señalan un potencial éxito en la adopción. ¿Cuáles serían estos patrones o claves?
-Tenemos suficientes casos como para ver qué pasa cuando una empresa no logra escalar la IA después de probar casos de uso. En general, es porque lo tratan como una transformación tecnológica y no como una transformación del negocio y de la organización. Creen que es una agenda del CIO y no del CEO o del área comercial. Reparten recursos en demasiados experimentos sin una intención clara. Y no llevan la IA hasta donde realmente se crea valor. En definitiva, “valor” significa una de tres cosas: mayor productividad y eficiencia interna; relaciones e insights más profundos con los clientes; o productos y servicios nuevos habilitados por IA.
-Hay estudios —uno, del MIT— que descubrieron que solo una de cada veinte empresas obtiene valor tras invertir en IA.
-En nuestra experiencia, a nivel de toda la organización, es más bien una de cada cuatro o una de cada cinco. Y el otro 80% no está fracasando: simplemente todavía no está capturando valor en relación con lo que invierte en dinero y tiempo organizacional. Y eso no es tan raro cuando no solo implementás tecnologías nuevas, sino procesos de negocio nuevos.
-Decías que ya vivimos varios cambios tecnológicos grandes, si bien la IA implica una transformación mayor. ¿Qué otras diferencias hay contra las innovaciones de las últimas décadas y cómo impactan en los negocios?
-La velocidad de adopción es claramente más rápida que en olas tecnológicas anteriores: la curva es empinada. La gente se está metiendo. La pregunta es cuántas necesitan simplemente tiempo. Algunas recién están empezando; otras llevan dos años y tal vez se rindieron; muchas están en el medio. La experiencia importa, y la adopción varía no solo por industria sino por función. Si pensás la IA como software empresarial —y no solo como una herramienta de consumo tipo ChatGPT—, sus beneficios van a llegar a ritmos distintos en diferentes áreas de una empresa. Eso es lo que estamos viendo. Algunas industrias adoptan más rápido, y algunas funciones también.
Y las capacidades de IA están creciendo rapidísimo. ChatGPT 3.5 en 2022 versus 4.0, 4.5, 5… evoluciona muy rápido. Avanza la tecnología, se acelera la experiencia de la gente y, sí, espero que veamos resultados de negocio más rápido. Las valuaciones ya dan por hecho eso.
-Sobre el tema de las valuaciones: Jeff Bezos dijo hace poco que hay una burbuja de IA. O sea: mucha plata entrando por el potencial, pero todavía sin ver las ganancias de productividad. ¿Hay burbuja o no?
-Siempre soy cauto con la palabra “burbuja”. Siempre hay desajustes temporales entre valuación y performance. Hace dos años ya se decía que esto era una burbuja. Mirá la valuación de NVIDIA hoy versus entonces, o la de OpenAI después de la inversión de Microsoft. Podés argumentar para los dos lados.
Hoy, las valuaciones implican una captura de valor enorme. La respuesta a tu pregunta anterior es sí: las compañías van a invertir y va a haber retornos. Pero también hay que preguntar de dónde viene la valuación. El mundo construyó un stack tecnológico basado en la nube en la última década, y sabemos cómo se valoró ese stack. Ahora estamos construyendo uno nuevo para la IA.
La capa de abajo ahora es la energía, porque el cómputo de IA necesita energía abundante y confiable. Eso impacta las valuaciones de empresas de energía. Después viene la capa de semiconductores —una de esas empresas es hoy la más valiosa del mundo—. Luego hardware, infraestructura, la capa de modelos y la capa de aplicaciones. Todas las empresas se preguntan: ¿cómo evoluciono hacia este stack nuevo? ¿Puedo participar? ¿Puedo redirigir gasto del stack viejo al nuevo? Algunas pueden, otras no. Y algunas industrias quizá hagan un salto directo, como países que se saltaron las líneas fijas y fueron directo al móvil.
-Entonces, cuando analizás a una empresa que quiere implementar IA, ¿qué mirás?
-Como consultora estratégica, solemos partir de la agenda estratégica de la empresa. Este es un momento inusual porque, a diferencia de la mayor parte de mis 30 años en la industria, ahora las llamadas son entrantes: “¿Nos pueden ayudar? El directorio dice que tenemos que hacer IA.” Así que tuvimos que ser más cuidadosos y selectivos en dónde podemos sumar valor.
Miramos si ven la IA como una inversión tecnológica o como una transformación del negocio. Ese es un gran filtro. Después vemos si la industria tiene problemas estratégicos importantes donde la IA pueda mover la aguja: industrias con muchos datos, muchos procesos mejorables o relaciones profundas con clientes. Y vemos si es una prioridad del CEO o simplemente alguien más abajo queriendo experimentar.
Con clientes de largo plazo, somos proactivos. Si sabemos que un banco o una farmacéutica tiene buenos datos y oportunidades reales de procesos de negocio, no esperamos el llamado.
-¿Ustedes también están cambiando la manera en que trabajan?
-Sí, esto está cambiando nuestro negocio también. En el corto plazo, es uno de los mayores vientos a favor que vi en consultoría, porque todos quieren una estrategia de IA. Y podemos ayudar porque no es solo consultoría tecnológica: es consultoría de negocio. Como empresa operativa, somos adoptantes masivos. Me gusta pensar que estamos en “el uno de cada cuatro”, no en los otros tres. Somos usuarios intensivos de LLM. Eso fue así durante décadas: siempre usando la última tecnología para potenciar a nuestra gente.
-Hay preocupación también por los trabajos para recién graduados. En EE.UU. hay investigaciones que indican que los “trabajos de entrada” son por ahora los más afectados. En este contexto, la IA podría reemplazar tareas repetitivas o básicas, pero útiles para entrenar a los más jóvenes—. ¿Es un problema?
-Cualquier cambio puede plantearse como un problema, pero la realidad es que la tecnología siempre reemplazó o potenció el trabajo humano. En la revolución industrial, en las fábricas, con la calculadora HP 12C, después la PC, después las planillas de cálculo, después Tableau y ahora la IA. Cada paso hizo más simple el trabajo manual.
Entiendo la necesidad de trabajos iniciales donde la gente pueda aprender y formarse. Pero a medida que la tecnología avanza, el punto de partida de esos roles cambia. Hay un beneficio de productividad, y la productividad es necesaria en un mundo con crecimiento poblacional negativo.
No lo veo tanto como un problema sino como una realidad: la IA va a reducir el tiempo de trabajo necesario para ciertas tareas. Capturar esa productividad es justamente lo que diferencia a las empresas que están logrando resultados con IA de las que no. En el mejor de los casos, la productividad impulsa crecimiento. Pero crecimiento o significa que se crea un mercado nuevo o que alguien en tu industria se achica. Por eso es tan importante el liderazgo: construir negocios nuevos, ganar participación.
Podemos debatir esto filosóficamente mucho tiempo. Incluso la definición de “trabajo” varía. Yo pienso en trabajo como personas. Pero en algunos países, “trabajo” incluye al bot, al agente, al robot. Un modelo muy distinto.
Mientras tanto, el mundo sigue automatizando trabajo. Un ejemplo claro es San Francisco. Hace tres años, los autos autónomos parecían raros y daban miedo. Ahora Waymo básicamente tomó el mercado de taxis/Uber. Acaban de autorizarlos a ir por autopista hasta San José. ¿La IA redujo trabajos de conducción? Sí. Eso es parte de la productividad.
Lo nuevo es que la productividad ahora también sube en trabajos como los tuyos y los míos, no solo en labores manuales. Espero que no lleguemos al punto en que una versión agente de mí responda tus preguntas —pero esas versiones existen. Tengo colegas que las usan. Yo mismo las uso. Es un momento interesante. Todos los roles están cambiando.