Como crear un cerebro artificial para las empresas

Por Horacio Krell*

La clave de una implementación exitosa del cerebro artificial corporativo no solo radica en la tecnología, sino en cómo se prepara al capital humano para aprovechar al máximo su potencial.

El conocimiento es el único bien que crece si se lo comparte. La evolución de la humanidad no ha parado desde sus orígenes pero en lo que falla es en la sincronización y en la sintonía. Por eso no se aprovecha la Neuroplasticidad de las neuronas para asociarse productivamente.

Esto se debe a que el sistema educativo no se adaptó bien a los cambios que surgieron a lo largo de la historia. El primer gesto intelectual fue el del cazador agachado en la tierra leyendo las huellas de su presa. En 1997 una computadora (Deep blue) creada por IBM le ganó en la segunda partida al campeón mundial de ajedrez, (Garry Kasparov).

Los hombres pasan y las instituciones quedan. Para que perduren hay que dotarlas de lo que carecen, es decir de un cerebro artificial. Para diseñar un modelo de implementación efectivo, se debe crear una estructura robusta que permita integrar las múltiples fuentes de información, con el apoyo de la inteligencia artificial y de los sistemas de automatización.

Un enfoque por fases es la mejor fórmula para lograrlo:

Fase 1: Diseño del Sistema de Lectura, Análisis y Síntesis de Información

El primer paso es crear una plataforma que automatice la recolección, análisis y síntesis de información relevante sobre la industria y la filosofía general del conocimiento. Este sistema debe incluir:

Data scraping de fuentes confiables (libros, artículos, informes de mercado, regulaciones, tendencias) que permita obtener información de fuentes actualizadas y relevantes, tanto de la industria como de los factores económicos y sociales.
Modelos de IA de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para la lectura automática de grandes volúmenes de texto y la extracción de patrones importantes para la empresa.
Algoritmos de síntesis automática que resuman grandes informes en insights clave, lo que permitirá a los directivos tener una visión clara y concisa de los datos importantes.

Consideraciones:

Integrar este sistema con una base de datos dinámica que se actualice continuamente con la información más reciente.
Añadir filtros específicos para categorizar la información según sectores industriales, tendencias tecnológicas, nuevas normativas y estudios de la competencia.

Fase 2: Adaptación Multilingüe

Dado que la empresa opera en distintos idiomas con clientes, proveedores y asesores, es esencial que el sistema pueda interpretar y traducir información en tiempo real. Esto incluye:

Modelos de traducción automática de última generación (como GPT multilingüe), que puedan procesar el contenido en los idiomas en los cuales opera la empresa, asegurando que toda la información clave esté disponible para todos los usuarios, independientemente del idioma.
Análisis de contexto multilingüe, que permita identificar oportunidades o riesgos en mercados internacionales basados en información local, cultural y contextual.

Consideraciones:

Implementar un repositorio multilingüe de documentos y comunicaciones que registre y almacene todos los datos críticos en los idiomas clave, con la posibilidad de realizar búsquedas avanzadas.
Asegurar que los modelos de traducción entiendan contextos específicos de la industria y puedan traducir terminología técnica de manera precisa.

Fase 3: Registro de Activos Intangibles

Los activos intangibles, como la propiedad intelectual (patentes, marcas, software, know-how), deben ser gestionados y registrados adecuadamente en los países donde la empresa opera. Para esto se debe:

Crear un sistema automatizado de gestión de activos intangibles que permita registrar, monitorear y actualizar estos activos en función de las normativas legales de cada país.
Integrar bases de datos de propiedad intelectual (nacionales e internacionales) para facilitar el seguimiento de solicitudes, renovaciones y protecciones vigentes.
Desarrollar un sistema de alertas y notificaciones automáticas para las fechas clave relacionadas con la gestión de activos, como vencimientos de patentes o renovaciones de marcas registradas.

Consideraciones:

Implementar un sistema que encripte y proteja la información relacionada con activos intangibles, asegurando la confidencialidad y seguridad.
Mantener actualizada la información legal y regulatoria sobre las leyes de propiedad intelectual en cada país en el que opera la empresa.

Fase 4: Identificación de Oportunidades de Negocio

La IA también puede ser utilizada para detectar oportunidades de negocio en los países donde la empresa tiene operaciones. El sistema debe:

Utilizar algoritmos de machine learning para analizar tendencias de mercado, datos económicos y comportamientos de los consumidores en diferentes geografías.
Crear un sistema de alertas predictivas que informe a los directivos sobre nuevas oportunidades basadas en cambios regulatorios, avances tecnológicos o nuevas demandas en el mercado.
Integrar plataformas de vigilancia de la competencia y análisis de mercado, para estar al tanto de los movimientos estratégicos de otros actores relevantes.

Consideraciones:

Establecer informes automatizados que indiquen la viabilidad de expansión en mercados clave, identificando tanto riesgos como oportunidades de manera proactiva.
Implementar un sistema de visualización de datos que facilite la comparación de oportunidades de negocio entre diferentes países.

Fase 5: Evaluación del Impacto Político y Regulatorio

Para operar de manera efectiva a nivel internacional, es fundamental entender cómo los factores políticos y los sistemas de gobierno influyen en las operaciones y oportunidades de negocio de la empresa. El sistema debe:

Contar con un módulo de análisis geopolítico que recopile y analice datos sobre factores políticos, económicos y sociales en cada país de interés.
Utilizar herramientas de predicción política basadas en datos históricos y actuales, capaces de proyectar cómo las decisiones gubernamentales, elecciones o cambios de legislación afectarán el mercado.
Proveer un análisis de riesgos regulativos que evalúe el impacto de leyes, restricciones comerciales o aranceles en las operaciones de la empresa.

Consideraciones:

Desarrollar un sistema de alertas tempranas que informe a los directivos sobre cambios en el entorno político que puedan afectar los negocios, como cambios en las regulaciones laborales, fiscales o comerciales.
Incluir un sistema de benchmarking para comparar la influencia política y regulatoria en los diferentes países donde opera la empresa, proporcionando una visión clara de las estrategias de mitigación de riesgos.

Fase 6: Creación de Ideas y Relaciones Productivas

Una empresa que busca construir un cerebro artificial corporativo también debe incorporar mecanismos para la generación de ideas y la creación de relaciones productivas y alianzas estratégicas múltiples. Este proceso puede ser potenciado por la inteligencia artificial, permitiendo a la organización identificar nuevas áreas de innovación y colaboraración con actores clave en su sector, de manera similar a empresas globales que han liderado la transformación en mercados internacionales.

Generación de Ideas con IA

El sistema de IA puede actuar como un facilitador de creatividad e innovación mediante:

Algoritmos de innovación abierta: Utilizando datos internos y externos para identificar patrones de éxito en lanzamientos de nuevos productos o servicios, analizando el rendimiento de iniciativas similares en otros mercados. Por ejemplo, Amazon ha utilizado IA para analizar datos de consumidores y generar ideas de productos o servicios altamente personalizados.
Sistemas de brainstorming automatizado: Herramientas de IA que generan automáticamente múltiples propuestas o ideas creativas basadas en problemas específicos de la empresa. Estos sistemas pueden ser alimentados con datos históricos de la organización, así como con información externa sobre tendencias de mercado, avances tecnológicos y necesidades de los consumidores.

Ejemplo: Procter & Gamble ha utilizado plataformas de IA para capturar insights y colaborar con consumidores y empleados en todo el mundo, generando ideas disruptivas para el desarrollo de nuevos productos.

Creación de Alianzas Estratégicas

El cerebro artificial también debe facilitar la identificación de socios estratégicos en los diferentes mercados donde opera la empresa. La IA puede ayudar en esta tarea mediante:

Mapeo de redes de colaboración: Algoritmos que analizan las relaciones entre actores clave en la industria (proveedores, clientes, competidores) y sugieren posibles alianzas estratégicas basadas en intereses comunes, compatibilidad tecnológica y objetivos compartidos.
Modelos predictivos de alianzas: IA que evalúa el éxito potencial de alianzas estratégicas basadas en ejemplos de colaboraciones previas en la industria o en sectores relacionados. Se pueden integrar datos de organizaciones exitosas, como Microsoft o Google, que han utilizado alianzas estratégicas para ampliar su influencia y acceso a mercados globales.

Ejemplo: Starbucks ha logrado éxito en mercados internacionales a través de alianzas con proveedores locales y asociaciones con cadenas minoristas, lo que ha permitido su expansión eficiente en países con normativas comerciales y gustos diferentes.

Estrategias Internacionales Basadas en Copias de Procedimientos Exitosos

El sistema de IA puede incluir un módulo que recopile casos de estudio y ejemplos prácticos de éxito en mercados internacionales. Estas copias de procedimientos pueden servir como guías para replicar estrategias que han funcionado en otros contextos y adaptarlas a las particularidades locales. Algunas organizaciones han sido pioneras en compartir modelos que son fácilmente adaptables:

Tesla, por ejemplo, ha implementado procedimientos estándar de producción y distribución globales, pero ajustadas localmente según las condiciones del mercado y las regulaciones de cada país.
Toyota es conocida por su enfoque en la mejora continua a través del sistema Kaizen, que ha sido exportado y adaptado en plantas de producción de todo el mundo.

Fase 7: Exploración del Espacio y Turismo Espacial

El cerebro artificial corporativo también debe estar preparado para explorar oportunidades emergentes, como la entrada de empresas en nuevos mercados, incluyendo sectores disruptivos como la exploración espacial. Aquí es donde se destaca el ejemplo de Amazon con su inversión en Blue Origin y la visión a largo plazo de Jeff Bezos de expandir las oportunidades humanas más allá del planeta. Esta iniciativa muestra cómo una empresa puede aprovechar las nuevas tecnologías y los avances científicos para crear una visión que vaya más allá de los mercados actuales.

Lecciones de Amazon en el Turismo Espacial

Amazon ha mostrado que las empresas líderes no solo se adaptan al presente, sino que también están preparadas para el futuro:

Blue Origin, fundada por Bezos, tiene como misión “permitir que millones de personas vivan y trabajen en el espacio”. Este tipo de visión a largo plazo se basa en la idea de que la inteligencia es una adaptación continua a los cambios, y las empresas deben estar actualizadas en los conocimientos de las tecnologías presentes y futuras para mantenerse competitivas.
Al explorar nuevos mercados, Amazon ha sido capaz de anticipar cambios en las preferencias del consumidor y las tendencias tecnológicas, lo que les ha permitido no solo mantener su liderazgo en e-commerce, sino también convertirse en un referente en sectores tan diversos como la inteligencia artificial, la computación en la nube y el turismo espacial.

Aplicación para tu Empresa:

La exploración de mercados futuros, como el turismo espacial, no debe considerarse ciencia ficción. La misma mentalidad exploratoria puede aplicarse a cualquier mercado emergente. Implementar IA que no solo analice la tecnología actual, sino que también anticipe las tendencias futuras, permite a las empresas estar siempre un paso adelante.
Crear un sistema de vigilancia tecnológica dentro del cerebro artificial corporativo que identifique áreas de alto crecimiento futuro, como energías renovables, tecnologías espaciales o biotecnología, puede posicionar a tu empresa para aprovechar nuevas oportunidades antes que la competencia.

Fase 8: Adaptación Continua y Actualización Tecnológica

La base del cerebro artificial corporativo debe ser su capacidad para adaptarse continuamente a los cambios tecnológicos y de mercado. Esto implica:

Monitoreo continuo de tendencias tecnológicas: Usar IA para mantenerse informado sobre los avances más recientes en IA, blockchain, robótica, y otros sectores que podrían tener un impacto directo en las operaciones empresariales.
Capacitación constante del equipo: Asegurarse de que los colaboradores estén siempre al día con los últimos desarrollos tecnológicos a través de programas de formación y capacitación continua. Estos deben incluir tanto las herramientas que ya se están utilizando como las que podrían ser adoptadas en el futuro cercano.

Ejemplo: General Electric implementa regularmente programas de actualización tecnológica para sus empleados, asegurando que estén al tanto de los avances en su campo, lo que les permite adaptarse más rápidamente a los cambios en la industria.

Conclusión: Creación de un Futuro Inteligente Un cerebro artificial corporativo debe ser capaz de adaptarse continuamente, generar ideas innovadoras, crear alianzas estratégicas y estar preparado para las oportunidades futuras. La clave del éxito radica en la capacidad de fusionar el conocimiento actual con la tecnología emergente, manteniéndose a la vanguardia tanto en su sector como en nuevos mercados en expansión. Esto no solo incrementará la productividad organizacional, sino que también posicionará a la empresa como líder innovador en un mundo en constante cambio.

Fase 9: Programa de Referidos Incorporado en el Sistema

Un componente clave que debe añadirse al cerebro artificial corporativo es la implementación de un programa de referidos que no solo incentive a los clientes actuales, sino que también permita utilizar las relaciones de los clientes para generar una red de futuros clientes potenciales.

Creación de un Programa de Referidos Inteligente

El uso de inteligencia artificial puede potenciar este sistema de referidos mediante:

Análisis de redes y relaciones: La IA puede analizar la red de contactos de los clientes actuales a través de información pública, como sus interacciones en redes sociales, su sector de negocio, y sus conexiones profesionales. Con estos datos, el sistema puede identificar clientes potenciales que estén directamente relacionados con los clientes actuales, anticipando nuevas oportunidades de negocio.

Ejemplo: LinkedIn ha implementado IA para sugerir conexiones basadas en la red de contactos de cada usuario, facilitando el crecimiento profesional y el networking.

Incentivos personalizados: Con la IA, se pueden diseñar incentivos personalizados para los clientes que refieran a otros, basados en su historial de interacciones con la empresa. Esto puede ir desde descuentos en productos o servicios hasta acceso exclusivo a capacitación premium o consultorías especializadas.

Ejemplo: Dropbox fue uno de los pioneros en utilizar un programa de referidos basado en IA, lo que les permitió duplicar su base de usuarios en pocos meses. El programa ofrecía espacio de almacenamiento extra tanto para los clientes actuales como para los referidos.

Automatización del seguimiento: El sistema puede hacer seguimiento automático de los referidos, utilizando recordatorios y sugerencias inteligentes para que los clientes actuales recuerden referir a sus contactos, o incluso sugiriendo momentos ideales para hacerlo, como luego de haber tenido una experiencia positiva con el producto o servicio.

Crecimiento Exponencial con el Poder de la Red de Clientes

Al integrar este programa de referidos con la base de datos del cerebro artificial corporativo, el sistema puede:

Identificar y priorizar los clientes con mayor influencia en sus redes y ofrecerles incentivos especiales para que recomienden los productos o servicios a más personas.
Mapear conexiones clave que podrían generar un mayor valor, identificando sectores o mercados nuevos donde los referidos podrían tener un impacto significativo.
Simular el crecimiento de la red de clientes basada en las tasas de éxito de referidos previos, permitiendo a la empresa ajustar las estrategias de marketing y expansión.

Ejemplos de Programas de Referidos Exitosos

Empresas que han implementado programas de referidos exitosos incluyen:

Uber, que ofrece créditos de viaje tanto para el cliente que refiere como para el cliente referido, incrementando su base de usuarios rápidamente.
Airbnb, que ha usado un programa de referidos global para expandir su alcance en mercados internacionales, utilizando incentivos como descuentos en estancias para ambas partes.

Sugerencias de Aplicación para el Cerebro Artificial Corporativo

Relaciones como futuros clientes: El sistema debe captar las relaciones de los clientes actuales, monitorear su actividad y sugerir referidos estratégicos. Esto permite crear una base de datos de clientes potenciales con alta probabilidad de conversión, basándose en el historial de compra y el perfil profesional.
Recompensas inteligentes: Utilizar IA para optimizar las recompensas ofrecidas en el programa de referidos, ajustándolas a los gustos y preferencias de cada cliente, para maximizar la efectividad de las recomendaciones.
Medición de éxito: Implementar un dashboard de monitoreo que permita visualizar en tiempo real el impacto del programa de referidos, midiendo el número de nuevos clientes generados, su valor a largo plazo, y la efectividad de los incentivos.
Escalabilidad del programa: La IA puede ayudar a escalar el programa de referidos a nuevos mercados de forma automática, adaptando los incentivos y las estrategias según las preferencias culturales y regulaciones locales de cada país.

Conclusión: Expansión a Través del Networking Inteligente
Integrar un programa de referidos en el cerebro artificial corporativo permite a la empresa aprovechar las relaciones de sus clientes para expandir su base de usuarios de forma exponencial. Con la IA gestionando el análisis de las redes de contactos, la automatización de incentivos personalizados, y el seguimiento estratégico, el programa se convierte en una poderosa herramienta de crecimiento. Esto no solo aumenta la productividad organizacional, sino que también crea una red de clientes leales que impulsan el crecimiento de manera continua.

Fase 10: Capacitación del Personal en el Uso del Cerebro Artificial Corporativo

Para maximizar el potencial del cerebro artificial corporativo y asegurar su integración exitosa dentro de la empresa, es fundamental diseñar un programa de capacitación que se ajuste a las capacidades cognitivas humanas. Esto implica reconocer los límites de la mente en cuanto a recepción, procesamiento, comunicación y manejo de la información. La inteligencia artificial debe trabajar en sinergia con la inteligencia humana, potenciando su capacidad sin sobrecargarla.

1. Capacitación Gradual y Modular

Es crucial implementar un sistema de capacitación que se imparta de manera gradual y modular, permitiendo a los empleados asimilar la información a su propio ritmo. Esto evita la sobrecarga cognitiva y maximiza la retención de conocimientos.

Módulos cortos y enfocados: Cada módulo debe centrarse en una función específica del cerebro artificial corporativo, como la gestión de referidos, el análisis de datos o la creación de ideas. Cada sesión debe estar diseñada para ser asimilada en periodos de 30 a 45 minutos, que es el tiempo óptimo en que la mente humana puede mantener su atención plena antes de necesitar un descanso.
Refuerzos periódicos: La mente humana mejora su retención mediante la repetición y el refuerzo. Implementar revisiones periódicas y ejercicios prácticos permitirá a los empleados consolidar los conocimientos adquiridos.

2. Apoyo Visual y Herramientas de Memoria

Los humanos procesan la información mucho mejor a través de estímulos visuales y ejemplos prácticos que a través de texto o instrucciones abstractas. La IA puede ayudar a transformar la información compleja en gráficos, tablas y simulaciones visuales.

Herramientas de visualización de datos: Utilizar infografías y dashboards interactivos que presenten información de manera clara y concisa.
Técnicas de memoria activa: Implementar ejercicios de memoria como mapas mentales y resúmenes visuales, que permitan a los empleados recordar y aplicar lo aprendido en situaciones reales.

3. Capacitación Personalizada Basada en IA

La capacitación debe ajustarse a las diferentes capacidades de procesamiento de información de cada individuo. A través del uso de IA, se puede personalizar el programa de entrenamiento para que los empleados reciban contenidos y retos adaptados a su nivel de comprensión y velocidad de aprendizaje.

Test de diagnóstico inicial: Evaluar el nivel de familiaridad de cada empleado con la tecnología y la IA para ajustar el nivel de complejidad de la capacitación.
Inteligencia emocional y coaching: Incorporar sesiones de coaching para ayudar a los empleados a superar bloqueos cognitivos y mejorar su confianza en el manejo de la tecnología.

4. Reducción del Estrés Cognitivo

El uso de inteligencia artificial debe complementar las habilidades humanas, no sobrecargarlas. La IA puede asumir las tareas más repetitivas y demandantes en términos de procesamiento de información, dejando que los empleados se enfoquen en actividades estratégicas y toma de decisiones creativas.

Automatización inteligente: Enseñar a los empleados a delegar tareas como la organización de datos, la creación de reportes o el análisis de grandes volúmenes de información a las herramientas de IA. Esto libera la carga mental y permite que se concentren en aspectos más creativos y estratégicos.
Breaks cognitivos programados: Incluir pausas planificadas durante la capacitación para evitar la fatiga mental. La mente humana necesita períodos de descanso después de procesar grandes cantidades de información.

5. Comunicación Eficiente y Clara

La mente humana tiene límites en la cantidad de información que puede procesar simultáneamente. Por ello, la comunicación debe ser lo más clara y concisa posible.

Establecer protocolos de comunicación: Capacitar a los empleados en protocolos de comunicación estructurada para garantizar que los mensajes sean claros y eficaces. Esto incluye el uso de herramientas de IA para resumir información compleja en puntos clave y entregar solo lo esencial para la toma de decisiones.
Fomento de la escucha activa: La capacitación también debe incluir habilidades de escucha activa y retroalimentación efectiva, para que los empleados no solo reciban información, sino que sepan cómo interpretarla y aplicarla correctamente.

6. Manejo Inteligente de la Información

Uno de los grandes desafíos es enseñar al personal a manejar de manera inteligente y selectiva la información que poseen, especialmente en entornos donde hay sobrecarga de datos.

Filtros de relevancia: Entrenar a los empleados para utilizar las herramientas de IA que filtran la información más relevante para su tarea, dejando de lado lo que no es esencial.
Síntesis de información: Enseñar a los empleados a sintetizar datos complejos en conceptos clave, asegurando que puedan comunicarlos de manera efectiva tanto dentro como fuera de la organización.

7. Capacitación Continua y Actualización Constante

Dado que la inteligencia es una adaptación continua a los cambios, la capacitación en IA no puede ser estática. La tecnología evoluciona constantemente, y las empresas deben mantenerse al día para seguir siendo competitivas.

Capacitación continua: Implementar un programa de actualización continua, donde los empleados reciban microcapacitaciones cada vez que se introduzca una nueva herramienta o actualización del cerebro artificial corporativo.
Desarrollo de habilidades futuras: Fomentar el aprendizaje de nuevas tecnologías emergentes para estar preparados frente a los futuros cambios en la industria, como la exploración del espacio y el turismo espacial, alineado con la visión de expansión de empresas como Amazon.

8. Ejemplos de Organizaciones Exitosas en la Implementación de IA

Diversas empresas han integrado exitosamente la inteligencia artificial en sus procesos y capacitación.

Amazon ha utilizado IA para manejar inventarios, optimizar envíos y ahora se proyecta hacia el turismo espacial con su programa Blue Origin, ejemplificando cómo las organizaciones exitosas están utilizando la tecnología no solo para adaptarse, sino para liderar nuevas industrias.
Google ha implementado IA para mejorar la productividad de su equipo, utilizando sistemas de análisis de datos para ayudar a sus empleados a tomar decisiones más rápidas y precisas.

Integración Final: Creación de la Memoria Colectiva Empresarial

Finalmente, todos estos sistemas deben integrarse en una plataforma centralizada de memoria corporativa, que permita acceder de manera rápida y eficiente a toda la información clave. Esta memoria colectiva debe ser accesible por los distintos departamentos y colaboradores, fomentando una cultura de toma de decisiones basada en datos y mejorando la comunicación y colaboración entre las diferentes áreas de la empresa.
El cerebro artificial corporativo se construirá sobre esta base, ayudando a la empresa a capitalizar su conocimiento interno, maximizar su eficiencia y aprovechar oportunidades globales con una visión clara y anticipada.
Es necesario sumar la función de creación de ideas y relaciones productivas y alianzas estratégicas múltiples con ejemplos y copias de procedimiento de organizaciones exitosas en los mercados internacionales. Sumar también la exploración del espacio como ha hecho Amazon en relación al turismo espacial. Partiendo de la idea de que la inteligencia es una adaptación continua a los cambios y depende de estar actualizados en los conocimientos de la tecnología presente y futura.

Conclusión: IA como Aliado del Desempeño Humano

La clave de una implementación exitosa del cerebro artificial corporativo no solo radica en la tecnología, sino en cómo se prepara al capital humano para aprovechar al máximo su potencial. A través de una capacitación modular, personalizada y continua, es posible lograr que los empleados no solo se adapten a la IA, sino que la utilicen como un aliado para aumentar su productividad y eficiencia en la organización, permitiendo que la inteligencia artificial y la inteligencia humana coexistan en armonía para alcanzar los objetivos empresariales.

Hasta ahora las empresas no tienen cerebro por eso no aprovechan su poder de vivir para toda la vida si van sumando las inteligencias individuales que se relacionan con ella y mantienen vivo el recuerdo de los que las precedieron.

De más está decir que el concepto de crear cerebros para entes no biológicos se aplica también a todo tipo de instituciones como familia, ciudades, países, universidades, grupos y todo lo que implique la asociación de dos o más personas.