Durante mucho tiempo, disponer de más información supuso una ventaja competitiva. Las organizaciones que tenían acceso a los mejores estudios, a las bases de datos más completas o a los análisis más sofisticados lograban entender sus mercados antes que la competencia y, naturalmente, tomar decisiones más consistentes. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) ha cambiado este panorama radicalmente.
Hoy en día, empresas de todos los tamaños utilizan plataformas analíticas avanzadas, algoritmos capaces de procesar millones de registros, estudios de mercado, benchmarks internacionales e indicadores prácticamente en tiempo real. El acceso al conocimiento se ha democratizado enormemente, lo que representa un avance extraordinario para la gestión.
Sin embargo, existe un efecto colateral del que todavía se habla muy poco. Cuanto más utilizan las organizaciones las mismas fuentes de información, los mismos benchmarks y herramientas analíticas similares, mayor tiende a ser la probabilidad de que todas acaben viendo las mismas oportunidades.
En este nuevo escenario, cabe preguntarse: si todos logran llegar a las mismas respuestas, ¿dónde nacerá la próxima ventaja competitiva?
¿Qué es la paradoja de la convergencia estratégica?
Imagina cinco empresas competidoras que comparten las siguientes características:
- todas utilizan inteligencia artificial;
- todas monitorizan prácticamente los mismos indicadores;
- todas consultan los mesmos estudios de mercado;
- todas adoptan las mismas mejores prácticas;
- todas contratan consultoras de reconocido prestigio.
Teniendo en cuenta este escenario, surge una pregunta sencilla: ¿cuánto tiempo tardarán estas cinco empresas en poner en marcha proyectos prácticamente idénticos? Este fenómeno, cada vez más presente en las organizaciones, es lo que podemos denominar la Paradoja de la Convergencia Estratégica.
Durante décadas hemos aprendido que los benchmarks, los indicadores y las mejores prácticas reducen riesgos, aceleran el aprendizaje y evitan que las organizaciones repitan errores conocidos. Esto sigue siendo totalmente cierto.
El problema surge cuando estas referencias dejan de ser instrumentos de apoyo a la toma de decisiones y pasan a guiar elecciones prácticamente idénticas entre organizaciones completamente distintas.
En ese momento, empresas que operan en mercados diferentes, tienen culturas distintas y se enfrentan a desafíos particulares empiezan a invertir en las mismas tecnologías, fijar prioridades parecidas y perseguir objetivos casi iguales.
Paradójicamente, aquello que debería incrementar la ventaja competitiva puede acabar reduciendo la capacidad de diferenciación. Es decir, la competición sigue existiendo, pero deja de basarse en la originalidad de las estrategias y pasa a concentrarse en atributos como el precio, la velocidad de ejecución o la escala operativa.
Como resultado, el mercado se ve caracterizado por una competencia cada vez más eficiente, pero no siempre más inteligente.
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La inteligencia artificial no crea diferenciación por sí sola
Existe una expectativa creciente de que la inteligencia artificial sea capaz de descubrir oportunidades inéditas. En la práctica, sin embargo, hace algo distinto: identifica patrones, establece relaciones entre informaciones, reconoce tendencias y genera recomendaciones a partir de los datos que recibe.
Por lo tanto, esta tecnología trabaja con enorme solvencia sobre aquello que ya está a su alcance. Sin embargo, la IA difícilmente encontrará lo que nadie se ha propuesto observar. Esta diferencia parece pequeña, pero no lo es.
Por eso, si miles de organizaciones utilizan bases de datos similares, indicadores equivalentes y plantean preguntas muy parecidas, es natural que reciban respuestas igualmente similares. En otras palabras, la tecnología acelera el análisis y amplía nuestra capacidad de procesamiento, pero sigue dependiendo de una decisión esencialmente humana: ¿qué preguntas merecen hacerse realmente?
Teniendo en cuenta las características de esta herramienta y la forma en que se puede utilizar, alcanzar la madurez en IA no consiste en responder preguntas cada vez más rápido. Las empresas deben comprender que, en realidad, esta tecnología aporta más valor al obligarnos a formular mejores preguntas.
Las grandes oportunidades no siempre están en los dashboards
Los dashboards han transformado la manera en que seguimos el rendimiento de las organizaciones. Con ellos es posible monitorizar la productividad, los costes, la calidad, los plazos, el desempeño financiero, los indicadores operativos y otra información prácticamente en tiempo real.
Por ello, los dashboards son instrumentos indispensables para cualquier organización moderna, pero conllevan una limitación de la que pocas veces se habla: muestran aquello que hemos decidido medir. En otras palabras, reflejan lo que ya sabemos que es importante.
Esto significa que, la mayoría de las veces, representan una fotografía organizada del pasado o, como mucho, una proyección estadística elaborada a partir de él. Sin embargo, los grandes cambios rara vez empiezan siendo grandes; suelen manifestarse como pequeñas excepciones. Algunos ejemplos son:
- un cambio discreto en el comportamiento de los clientes;
- una tecnología que todavía se considera irrelevante;
- una nueva exigencia regulatoria;
- un uso imprevisto de un producto;
- o simplemente un indicador que varía dos o tres puntos porcentuales y acaba siendo descartado en una reunión.
Son las llamadas «señales débiles» y, precisamente por parecer poco relevantes, suelen recibir escasa atención. El problema es que muchas de las mayores oportunidades ya estaban ahí cuando aún parecían insignificantes.
Cuando por fin estas señales asoman en los dashboards, en los informes consolidados y en los benchmarks del mercado, normalmente han dejado de ser una ventaja competitiva. Para evitar que esto ocurra en tu compañía, procura no solo preguntarte «¿qué están mostrando nuestros indicadores?», sino cuestionarte también «¿qué no estamos viendo todavía porque nadie ha decidido medirlo?».
