Equipo editorial Capital Inteligente
Mitchell Weiss, profesor en Harvard Business School, explica las ventajas de la IA generativa. Explora cómo usarla éticamente para potenciar la innovación.
[01:20] Claves para propuestas coherentes y accionables con IA
[03:00] Fomentando la innovación y el uso de la IA a través del ejemplo.
[04:10] Uso ético de la IA
[05:50] El balance entre innovación y prudencia en el liderazgo
El presente es el año de los agentes de IA, lo que implica dos aspectos fundamentales: la automatización y la colaboración. La automatización, por un lado, hace referencia a la capacidad de entrenar IA para realizar tareas repetitivas de forma autónoma, como el diseño de productos mínimos viables (MVP) para una nueva idea. Esto permite crear experimentos fáciles y rápidos de probar, lo que ayuda a tomar decisiones a tiempo.
La colaboración, por otro lado, visualiza un escenario donde diferentes IA trabajan conjuntamente en un flujo de trabajo, con una IA principal que dirige a otras IA especializadas que cubren todo el ciclo de innovación comenzando desde la comprensión del problema y la ideación hasta la formulación de prototipos y la estrategia de escalado, por ejemplo. Esto promete aumentar la productividad de los equipos.
Este concepto hace referencia a las capacidades que tiene la IA, pues, por un lado, puede ser excepcionalmente buena en ciertas tareas cualitativas o creativas (como generar ideas de negocio), pero también sorprendentemente deficiente en otras, incluso si parecen similares (por ejemplo, al contar palabras con precisión o ser excesivamente optimista sobre el éxito de una startup).
Esta impredecibilidad significa que es difícil saber de antemano para qué es y no es buena la IA. Una solución clara para prevenir este riesgo es experimentar y hacer usos prácticos para descubrir sus verdaderas capacidades y limitaciones en contextos específicos. La recomendación es usar la IA en aquellas áreas en las que somos expertos, así será más fácil tener criterio y potenciar los resultados
Maximizar el valor de las herramientas de IA depende del uso y la práctica que nosotros hagamos de ellas. Un buen comienzo es a través del prompting. Por ejemplo, ser más específico, pedirle que explique sus razonamientos, invitarla a asumir roles (como emprendedor exitoso o experto en economía), organizar las respuestas en categorías o partes, reformular sus preguntas y dar restricciones específicas, ayudará a que los resultados sean efectivos.
Además, la capacidad de cargar datos propios de la empresa (manuales, informes, información de clientes) es fundamental para que la IA haga análisis y sugerencias relevantes. También, se aconseja probar diferentes herramientas y modelos (como Perplexity, Gemini, o Copilot) y combinarlos para aprovechar en qué son expertos o incluso auditar los resultados entre sí.
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