¿Puede la IA ayudarnos a construir mejores estrategias?

En los últimos meses he leído y escuchado muchas conversaciones sobre Inteligencia Artificial. La mayoría giran alrededor de productividad, automatización y, por supuesto, reducción de tiempos.

Sin duda hay mucho valor allí. Pero creo que estamos dejando en segundo plano una conversación posiblemente más importante: cómo puede la IA ayudarnos a tomar mejores decisiones y, a partir de ellas, construir mejores estrategias.

Hace unos días encontré un artículo sobre la combinación de Inteligencia Artificial y Lean Six Sigma que me llevó justamente a pensar en esto.

Lean Six Sigma ha sido utilizado durante años para entender problemas, reducir variabilidad, eliminar desperdicios y mejorar procesos. La IA, por su parte, nos permite procesar cantidades de información que antes eran difíciles de manejar e identificar patrones que no siempre son evidentes.

¿Qué pasa si llevamos ambas capacidades a la construcción de estrategia?

El punto de partida sigue siendo entender el problema

Una de las lecciones que más valoro de Lean Six Sigma es bastante sencilla: no comenzar por la solución.

En las organizaciones esto es más difícil de lo que parece.

Es frecuente escuchar que necesitamos implementar una nueva herramienta, automatizar un proceso, desarrollar una plataforma o incluso utilizar IA. La solución aparece antes de que hayamos terminado de entender el problema.

Y cuando esto ocurre a nivel estratégico, el costo puede ser considerable.

Una estrategia se construye sobre supuestos. Nuestra interpretación del mercado, nuestros clientes, capacidades, riesgos y oportunidades termina condicionando las decisiones que tomamos.

Si el diagnóstico inicial es equivocado, podemos tener una ejecución impecable y aun así terminar en el lugar incorrecto.

Aquí encuentro una primera conexión interesante.

Lean Six Sigma nos obliga a estructurar el problema, buscar causas y utilizar evidencia antes de llegar a conclusiones. La IA puede ampliar considerablemente nuestra capacidad para analizar esa evidencia.

No para reemplazar el criterio de quien toma la decisión, sino para darle mejores elementos para decidir.

No basta con explicar el pasado

Muchos de los indicadores que utilizamos para tomar decisiones tienen una característica en común: nos explican algo que ya ocurrió.

Ventas del último trimestre. Rentabilidad. Satisfacción del cliente. Cumplimiento del portafolio. Productividad. Desviaciones presupuestarias.

Necesitamos esa información. El problema aparece cuando intentamos construir el futuro mirando únicamente el retrovisor.

Aquí la IA abre una posibilidad que me parece mucho más interesante que simplemente automatizar tareas: identificar señales y explorar escenarios.

¿Qué variables podrían anticipar una desviación?

¿Qué riesgos están comenzando a aparecer?

¿Qué ocurriría si cambia determinada condición del mercado?

¿Qué iniciativas podrían generar mayor impacto dadas nuestras restricciones actuales?

No significa que una máquina vaya a definir la estrategia. Tampoco creo que deba hacerlo.

Significa que podemos llegar a la conversación estratégica con una comprensión más amplia de lo que está ocurriendo y de lo que podría ocurrir.

Primero mejorar. Después automatizar.

Hay una idea del enfoque Lean que cobra todavía más sentido con la llegada de la IA:

Eliminar → Simplificar → Estandarizar → Automatizar → Optimizar.

Me parece un orden particularmente relevante hoy.

Tenemos herramientas cada vez más poderosas y, por lo tanto, también una enorme tentación de automatizar rápidamente.

Pero automatizar un proceso innecesario no lo convierte en un buen proceso. Solamente hace que algo innecesario ocurra más rápido.

Lo mismo puede suceder con las decisiones.

Utilizar más datos, mejores algoritmos o modelos más sofisticados no corrige una pregunta estratégica mal planteada.

Por eso creo que Lean Six Sigma y la IA pueden complementarse de una manera interesante. Uno nos obliga a detenernos y entender. El otro nos permite ampliar lo que somos capaces de observar y analizar.

Y la decisión continúa siendo nuestra.

Una estrategia menos estática

Quizá aquí está el cambio que más me interesa.

Durante años hemos trabajado la estrategia mediante ciclos bastante definidos: analizamos, planificamos, ejecutamos y después revisamos resultados.

Ese modelo no desaparecerá, pero probablemente tendrá que volverse mucho más dinámico.

Si tenemos la capacidad de identificar señales antes, analizar escenarios continuamente y aprender de los resultados mientras ejecutamos, también podemos ajustar nuestras decisiones con mayor rapidez.

Esto tiene implicaciones importantes para quienes trabajamos alrededor de estrategia, transformación y gestión de portafolios.

Ya no será suficiente tener buenos mecanismos para dar seguimiento a la ejecución.

Necesitaremos desarrollar capacidades para detectar cuándo los supuestos que dieron origen a una iniciativa han cambiado.

Una iniciativa puede estar perfectamente en tiempo y presupuesto y, aun así, haber dejado de ser la decisión correcta.

Ese es un problema mucho más estratégico que operativo.

Entonces, ¿dónde está realmente el valor de la IA?

No creo que dentro de algunos años tener acceso a Inteligencia Artificial represente por sí mismo una ventaja competitiva. Probablemente será algo común.

La diferencia estará en la capacidad de cada organización para incorporarla a su forma de pensar, decidir y ejecutar.

Lean Six Sigma puede aportar disciplina para entender los problemas. La IA puede ayudarnos a descubrir relaciones, señales y escenarios que antes eran difíciles de identificar. Y las personas seguimos teniendo la responsabilidad de interpretar todo eso y decidir hacia dónde queremos ir.

Por eso, cada vez me interesa menos la pregunta:

¿Qué podemos hacer con Inteligencia Artificial?

Y cada vez más esta otra:

¿Qué decisiones podemos tomar mejor gracias a ella?

Tal vez allí esté uno de sus mayores aportes a la estrategia.

#KeepMoving