Entre el Dakar de la economía argentina y la Inteligencia Artificial
Correr una carrera como el Dakar tiene su complejidad y múltiples requisitos. Quizás los más relevantes sean contar con un vehículo de última generación, un piloto experto y un equipo de apoyo, que permitan sortear las exigencias de un camino difícil e impredecible. Pero, ¿en qué se parece esta competencia extrema a la dinámica de cualquier empresa en Argentina? En mucho.
Partamos de una base, la ruta que muestra un paisaje imponente, pero desafiante a la vez, no es más que la propia economía argentina, que en un consenso ofrece grandes oportunidades en el largo plazo, pero que en el corto plazo impone retos determinantes: inflación en aceleración (de 4,9% m/m nov-22 a 8,4% abr-23) que anualizada supera el 163,3%, tipo de cambio múltiple e incierto a futuro (¿dólar blue a $ 750 en diciembre?), elevadas tasas de interés (TEA actual de la Leliq al 154%), recesión que hace mermar el mercado (caída del PBI estimada en 3,2% este año), importaciones contenidas (-12,6% i.a. en abr-23) que afectan la dinámica productiva y comercial; reservas netas negativas que ya perforaron los US$ -1.500 M entre otras cuestiones.
Esto se asemeja a una ruta en malas condiciones que dificulta el andar del vehículo (la empresa), pero que simultáneamente revaloriza las virtudes del piloto (el tomador de decisiones corporativas) quien con experiencia suele transitar caminos rotos, plagados de curvas y contracurvas. A ello se le suma otro factor externo como el clima (año electoral) que lo hace más difícil aún.
Es clave darse cuenta que, en momentos de carreras exigentes, recurrir al equipo de apoyo como “entrada a boxes” da aire para tonificar el vehículo (algo así como aggiornar la firma y su estrategia) y encarar la travesía con renovadas fuerzas adaptadas a la nueva realidad. Esto que parece obvio es lo más difícil en estas circunstancias, ya que el líder de la empresa suele verse obnubilado por el escenario de coyuntura, minimiza las implicancias de esta decisión estratégica y lo puede hacer sucumbir.
Al fin y al cabo, el gran desafío es aprender a gestionar la Doble Agenda: la del Corto Plazo que apunta a la “subsistencia en la carrera”, con la del Mediano-largo Plazo, que “promueve alternativas en toda la travesía para llegar a la meta”.
Complejidades en la carrera: el ejemplo de la Inteligencia Artificial. La Agenda de Mediano-largo Plazo, que cada día se vuelve más dinámica, obliga a estar atentos a nuevos desafíos en la carrera, que combinan resistencia y velocidad de adaptación. Es que el marco de acción va más allá de la Macro argentina y también debe contemplar tres megatendencias globales que impactan en todo tipo de empresas: capacidad de innovación continua, visión sustentable y adaptación a la experiencia de los consumidores, lo que conduce a modelos de negocio más versátiles.
Frente a este mundo complejo y competitivo, uno de los pilares clave es la adopción tecnológica. Según The Economist
para el escenario pospandemia, uno de los veinte principios hacia 2030 es que las empresas que no inviertan en nuevas tecnologías desaparecerán. Y en la misma línea, el reporte “El futuro del trabajo” del Foro Económico Mundial (WEF), muestra que nueve de cada diez empresas a nivel mundial creen que la principal tendencia que está modificando la forma de hacer negocios es la adopción de nuevas tecnologías.
Para profundizar esto, un caso testigo es lo que ocurre con la Inteligencia Artificial (IA), tecnología disruptiva de uso mandatorio actualmente, que busca dotar a las computadoras de capacidades y autonomía para que decidan y resuelvan cualquier problema que les sea encomendado (según WEF y Mckinsey coinciden en que 70% de las empresas ya la adoptaron o planean hacerlo en un futuro cercano). Si bien el caso más conocido es el Chat GPT, ya hay múltiples desarrollos: desde transformar textos en imágenes, analizar documentos legales para “traducirlos” a un lenguaje simple y accesible; colaborar con el diagnóstico de enfermedades con análisis de alta precisión de muestras; o facilitar que los autos se “conduzcan solos”; y la lista sigue…
Esta posibilidad (cada vez mayor) de que las máquinas piensen y decidan por su cuenta desata una multiplicidad de discusiones: éticas (¿cómo asegurarnos que la IA, por ejemplo, no sea racista?), legales (¿quién es el responsable ante la Justicia por las decisiones que toma una IA?), gobernanza (¿quién controla la integridad y preservación de los datos que usa la IA?), empleabilidad (¿qué sucederá con las personas que podrían ser sustituidas por la IA?), regulatorios (¿cómo controlarán los Estados a las empresas y sus desarrollos de IA?). Sin ir más lejos, muchos científicos y personalidades del sector tecnológico exponen su creciente preocupación respecto al desarrollo de las IA y la amenaza que podrían representar para la Humanidad. Pero su uso se acelera en las compañías.
Un segundo interrogante sobre la IA se refiere al grado de impacto en la forma de hacer negocios. Porque las herramientas de IA transforman al menos cuatro dimensiones de las empresas: (i) desarrollo de nuevos modelos de negocios y capitalización de activos; (ii) mayor eficiencia operativa vía reducción de costos, simplificando tareas, optimizando procesos y eliminando errores; (iii) toma de decisiones más robusta, gracias al uso de grandes volúmenes de datos y generación de insights; y (iv) transformación de la experiencia del cliente, por una mayor inmersión, personalización y asistencia en tiempo real en el proceso de compra o uso.
A partir de lo anterior, surge un tercer interrogante: cómo los diferentes sectores productivos incorporan la IA para potenciar sus negocios. El impacto es generalizado en todo tipo de rubros, aquí sólo algunos ejemplos. En Energía permite detectar nuevas zonas de exploración, predecir la demanda energética para eficientizar la producción, distribuir energía y mitigar riesgos ambientales. En Movilidad, desde el mantenimiento predictivo del vehículo y la gestión en tiempo real de las mejores rutas para desplazarse, hasta la optimización dinámica del tráfico y la conducción autónoma de los vehículos. O bien en el Comercio, donde da soluciones en gestión autónoma de inventarios, eficientiza cadena de suministros, personaliza atención al cliente, planifica la demanda y uso de analítica para potenciar el marketing.
En síntesis, las nuevas tecnologías, y el ejemplo puntual de la IA, pueden “modificar el auto, eficientizar las virtudes del piloto y hacer más predecible el recorrido”. Frente a esto, aunque está claro que para cualquier empresa en Argentina los desafíos en el camino son muchos y variados, es necesario combinar la tensión del día a día económicofinanciero, con la reflexión de la estrategia de largo plazo para enfrentar la carrera con resiliencia. O aprendemos a gestionar la Doble Agenda o, con suerte, quedaremos relegados en el pelotón. No es fácil, pero es necesario, o más que eso determinante.