Los matices que separan la ‘innovación’ de la mera ‘mejora’ no siempre son evidentes. Sin embargo, en un entorno acelerado y sujeto a desarrollos tecnológicos constantes, es necesario que entendamos las diferencias entre estos dos conceptos.
Deberíamos de saber distinguir entre mejora que no es más que una obligación innata a cualquier ser humano u organización (aunque sólo sea con el objetivo de ser más eficientes en la gestión de los recursos) de la innovación que consiste en el intento de acceder a nuevas posiciones.
La IA no es más que una innovación de enorme potencial que ha despertado una ansiedad particular entre todas las organizaciones tanto del sector público como del privado. La recomendación formulada por el profesor Xavier Fèrras es la de que debemos avanzar en su implementación, pero con prudencia. Pero la recomendación del profesor es ser prudente en su implementación. Durante el evento de Innovation Roundtable que ESADE ha desarrollado el pasado mes de Septiembre es la que plantea de que necesitamos comprender sus tiempos de maduración y prepararse para un despliegue ordenado. Sin embargo no debemos olvidarnos que para comprender lo mejor es experimentar.
El informe publicado por ESADE y que resume las conclusiones del citado evento accesible en https://dobetter.esade.edu/es/organizaciones-apresurar-IA formula una serie de reflexiones que inspiran a las que os propongo a continuación:
¿Qué es la innovación?
Si formulamos a la propia IA ésta pregunta nos responde que “la innovación se refiere al proceso de crear o mejorar significativamente productos, servicios, procesos o modelos de negocio. Implica la aplicación de ideas nuevas o la combinación de elementos existentes de una manera novedosa para generar valor, mejorar la eficiencia o resolver problemas”. Una definición que complementa con dos comentarios: el primero referido a los tipos de innovación (que en este momento no creo que aporten valor) y un segundo que, si me parece relevante, en el sentido de que la innovación tiene que aplicarse. En otras palabras implica la implementación con éxito de estas ideas, conceptos o productos en un determinado contexto real.
El modelo de innovación tradicional gira en torno a los denominados ‘océanos’ rojos y azules. El océano rojo es un mercado saturado de competidores que ofrecen un producto muy similar. Apenas hay barreras de entrada y, para ganar cuota de mercado, la principal vía es la de reducción de costes. Se trata de una zona de bajo riesgo, pero también de bajo retorno. “El reto aquí es aplicar la mejora continua hasta llegar a hacer las cosas en la frontera de la perfección”.
En el océano azul, el riesgo es alto, pero la recompensa es mucho mayor. En estos mercados, el énfasis sobre los precios se traslada al valor aportado. En lugar de buscar cómo avanzar posiciones en sectores ya asentados, la innovación azul ‘crea’ nuevos mercados que escalan rápidamente, generando unas barreras de entrada enormes debido a los monopolios de conocimiento que gozan quienes consiguen conquistar este espacio.
A estos dos océanos clásicos, el modelo del profesor Ferràs incorpora dos nuevas áreas: La primera, denominada innovación dorada donde ideas simples y de bajo riesgo, con un elevado componente disruptivo consiguen escalar muy rápido y generar una gran ventaja competitiva para el primero en llegar. Son los modelos de innovación que han servido de fundamento a organizaciones como Amazone o Uber.
En el otro extremo encontramos la innovación blanca. A priori puede parecer contraintuitivo invertir en un área de alto riesgo y bajo retorno, pero se trata de un área clave. Son modelos que no son financiados por el mercado sino por los sectores públicos. A ello se suma que, a largo plazo, son además las que aportan valor y posibilitan el desarrollo social. En este ámbito podemos destacar sistemas de espacios de datos, telemedicina, soluciones dirigidas a la movilidad y las iniciativas de datos abiertos.
Las organizaciones comprometidas con la innovación deben cuidar y explorar cada uno de estos espacios. “No es una cuestión de dedicar más recursos, sino de escoger el talento adecuado para ello (…) Se trata de construir equipos preparados para entender las oportunidades que se les presentan e identificar las ventajas a su alcance”. De ahí el criterio de que el talento es más importante que la cantidad de recursos para conseguir un impacto positivo de los procesos de innovación.
¿Hemos de tener miedo a la IA?
En los años 60 el filósofo húngaro Michael Polanyi formuló la hipótesis de que “Sabemos mucho más de lo que podemos explicar”. Durante mucho tiempo, está aparente paradoja explicaba las limitaciones que la tecnología nos imponia para el desarrollo de máquinas inteligentes. La programación tradicional se desarrollaba incorporando el conocimiento humano de carácter racional, pero ¿cómo dotarlas de ese ‘conocimiento tácito’ o ‘experiencial’ que no podemos expresar con palabras o fórmulas matemáticas? ¿Cómo explicar a una máquina lo que es una silla o el color azul, por ejemplo?
Con los actuales modelos de Inteligencia Artificial hemos conseguido superar las limitaciones cognitivas. Ya no nos limitamos a programar en la máquina nuestro conocimiento racional, sino que la entrenamos para que ella misma aprenda partiendo de nuestro conocimiento experiencial. Y podemos hacerlo porque disponemos de más datos y más accesibles que nunca, y somos capaces de gestionarla con las nuevas capacidades tecnológicas. El resultado ha sido la irrupción de funcionalidades de reconocimiento y predicción que ya han conseguido superar los límites humanos y que tienen una capacidad de crecimiento de la que no somos capaces de visualizar los límites.
Otra particularidad de la IA es la de que se está convirtiendo en el motor de los propios procesos de innovación. Y esta potencial innovador deriva, no sólo de su utilidad para el análisis, sino que se fundamenta también de su capacidad para generar creatividad. Una anécdota protagonizada por Lee Sedol, campeón mundial de Go lo certifica: En una de las 14 de 15 partidas ganadas por la IA en el transcurso del «combate» entre ésta y un ser humano realizó una jugada tan inusual e imprevista que todos los humanos en la sala la interpretaron, inicialmente, como un error. Solo al acabar la partida fueron conscientes de que esa muestra de creatividad fue la que decidió la victoria.
Soy perfectamente consciente de que probablemente no he he contestado a la pregunta aunque me inclino por superar todas las reticencias y apropiarnos de todo lo que la IA puede aportarnos.
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