Para nuestra primera masterclass del 2023, hemos contado en el marco de los encuentros MIT-MIOTI, con un invitado muy especial, Yu-Ting Kuo. Esta eminencia del mundo de la tecnología fue vicepresidente corporativo de Microsoft, hasta que se jubiló en 2021 tras más de 25 años en la empresa.
Desde su retiro, Kuo se ha dedicado a sus grandes pasiones: la enseñanza y el aprendizaje en la educación superior, la filantropía, el emprendimiento, la inversión de riesgo, el asesoramiento a startups y el gobierno corporativo.
Yu-Ting Kuo es profesor adjunto y miembro del Consejo Ejecutivo del MIT Sloan School of Management y profesor adjunto de informática en la Universidad Nacional Tsing Hua, la mejor de China y una de las más valoradas de Asia.
Durante su carrera, Yu-Ting Kuo ha ayudado y guiado a Satya Nadella (CEO de Microsoft) sobre cómo pivotar hacia la Inteligencia Artificial (IA) en Microsoft, haciendo una labor tan importante que en 2021 fue nombrado por Business Insider como uno de los 11 líderes en IA más relevantes.
En esta masterclass, el especialista nos contó algunas de las lecciones que ha aprendido durante su carrera sobre innovación, creación de valor y desarrollo de producto, centrándose en el caso específico de la IA.
“La innovación es una mentalidad, la mentalidad de crear algo nuevo y valioso”
Según Yu-Ting Kuo, innovar es crear algo nuevo o desarrollar formas valiosas de resolver mejor los problemas existentes. Pero no se refiere solo a la creación de nuevas tecnologías o productos, ya que innovar puede ser establecer nuevos canales de comercialización, una nueva estrategia de mercado o modelo alternativo de negocio o incluso una nueva alianza con otra empresa.
¿Pero por qué es tan importante la innovación?
Las empresas necesitan invertir en innovación para evitar, mediante la búsqueda de nuevas fuentes de desarrollo, que su curva de crecimiento orgánico rentable baje. Las tendencias del mercado y las necesidades de los clientes cambian constantemente, por lo que las organizaciones deben estar alerta y anticiparse a estos movimientos.
Además, en términos de tecnología, hay que contar con que los productos digitales y los desarrollos tecnológicos se van quedando desactualizados y esto puede afectar terriblemente a toda la cadena de negocio.
Yu-Ting Kuo admite que no hay una solución universal para que una estrategia de innovación sea eficiente, pero sí que una de las claves es mirar a la innovación desde una perspectiva integral de toda la cadena de valor.
No es sólo la idea, tiene que ser un sistema end-to-end en términos de cómo generarlas, cultivarlas, difundirlas y establecer una estrategia eficiente para llevarlas con éxito al mercado y convencer a los clientes de que eso es lo que quieren.
De esta manera, si hubiera una fórmula que definiera la innovación, Kuo destaca la de su colega del MIT, Walter Campbel, que simplifica bastante bien el planteamiento: “Innovation= f (Invention x Commercialization)”
Cultura de innovación
Kuo mantiene que las empresas deben crear una cultura de innovación en sus entornos y fomentar la mentalidad curiosa, emprendedora y dispuesta a asumir los riesgos que los nuevos proyectos planteen.
También hay que transmitir a los trabajadores que siempre hay que innovar con el foco puesto en la comercialización: las nuevas tecnologías pueden ser apasionantes, pero sólo importarán para la empresa si son útiles y utilizables por los clientes.
El éxito comercial es un punto necesario en cualquier estrategia de mercado, pero no hay que olvidar que todas las partes del proceso de lanzamiento tienen importancia y han de abordarse en conjunto.
Desarrollo de producto en la era de la IA
La oportunidad de utilizar la Inteligencia Artificial está en todos lados. Para poder beneficiarse de esta tecnología, las empresas deben analizar críticamente todos sus procesos y flujos de trabajo para ver si pueden infundir IA en la mejora de su estrategia.
Las organizaciones independientemente de su tamaño que puedan recopilar o generar datos bien sea a partir de máquinas, mediante software o incluso por procesos en papel mediante la tecnología OCR, puede aprovechar igualmente la IA.
Además de mejorar el funcionamiento, la IA, mediante herramientas generativas, ya puede incluso trabajar de manera autónoma. Soluciones como Chat GPT, Stable Diffusion, OpenAI son capaces de crear contenidos nuevos.
Pero nuevamente, es fácil confundir la actividad con la generación de impacto real. Los equipos deben tener sus metas claras y medir resultados para centrarse en problemas reales de los clientes y no limitarse a jugar con las últimas tecnologías de Inteligencia Artificial.
Y para conseguir implementar soluciones realmente eficientes para casos particulares, la experimentación es el factor clave. La velocidad de la innovación es proporcional al número de experimentos que se hagan con una herramienta y sobre el público demandado.
Responsabilidad con el uso de la tecnología
Otro elemento clave para tener en cuenta cuando se trabaja por innovar es ser siempre responsable y ético con el uso de la tecnología. La IA responsable no es sólo un conjunto de principios de diseño, hay que tener en cuenta las consecuencias y los posibles efectos que los posibles nuevos desarrollos puedan tener.
Por ello, es siempre importante empezar por preguntarse si realmente es necesario o ético construir o implantar un sistema de IA en cierta empresa. Los desarrolladores deben siempre poder controlar la IA, la presencia humana suele ser positiva.
Además, siempre hay que preguntarse qué podría fallar en el proceso para crear un sistema o protocolo de protección ante dichos inconvenientes. Tanto en el despliegue y desarrollo de la IA como en cualquier estrategia tecnológica, es necesario plantearse el impacto medioambiental que una innovación vaya a tener y si realmente merece la pena llevarla a cabo o cómo contrarrestar su impacto.
Algunos puntos a evitar en torno a la innovación sobre IA
Yu-Ting Kuo mantiene que no hay una solución milagrosa para desplegar productos innovadores y eficientes basados en IA, pero tras su recorrido en este sector sí destaca los caminos que no hay que tomar para lograr desarrollos eficientes.
- Innovar sin un propósito.
- Pretender que se llegue a soluciones originales sin impulsar y planificar la innovación dentro de las organizaciones.
- Desarrollar productos sin basarse en los datos, no dejar que los datos, o la falta de ellos, impulsen o impidan cualquier innovación.
- Utilizar la inteligencia artificial por el mero hecho de utilizarla.
- Centrarse demasiado en el estado del arte a expensas de la experiencia del mundo real.
Y es que como el ex vicepresidente de Microsoft señala, a veces sólo hay una oportunidad para impresionar a tus clientes y para tener el mayor porcentaje de posibilidades para lograrlo, hay que haber hecho antes todo un trabajo de investigación en todas las áreas, validación de la necesidad, prototipado, testeo e infinitas iteraciones.
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