Estudio de la aplicación de la IA Generativa en la innovación

Es lo que nosotros llamamos Innovación Aumentada: La combinación del talento humano con la IA Generativa aplicada a los procesos de innovación en las organizaciones. Y para ello, hemos utilizado los datos anonimizados de los 526 alumnos que han pasado por nuestros cursos de Innovación Aumentada durante los últimos 12 meses.

Lo bueno de este volumen es que nos permite tener suficientes datos como para poder hacer un primer estudio del estado de aplicación de la IA Generativa en innovación en España. Por supuesto, es un estudio sesgado, porque está hecho a partir de los datos de nuestros clientes. Pero para hacernos una primera idea de la tendencia, nos puede servir.

1. Los usuarios de la Innovación Aumentada

Casi la mitad de los usuarios (46%) son personas que trabajan, de una u otra forma, en la función de innovación.

Sin embargo, hemos visto un patrón muy interesante a lo largo del tiempo. Mientras en los primeros trimestres los alumnos fueron fundamentalmente personas de innovación (85%), después entraron otro tipo de perfiles.

La conclusión es que los innovadores identificaron el potencial y fueron los encargados de transmitir a otros departamentos las posibilidades de la tecnología para aplicarla en proyectos de mejora o innovación en procesos.

2. Las expectativas

Las personas que empiezan a utilizar la IA Generativa lo hacen fundamentalmente por 6 motivos:

• Ahorrar tiempo y eficiencia
• Poder optimizar sus procesos
• Como apoyo a los procesos de creatividad y toma de decisiones
• Mejorar sus capacidades y la calidad del trabajo
• Analizar información y obtener insights profundos
• Automatizar tareas rutinarias repetitivas

Estas motivaciones podríamos resumirlas en 2: ahorro de tiempo + productividad y mejora de la creatividad. Costes e ingresos.

Además, podemos ver que los innovadores se centran más en la creatividad, mientras que los departamentos operativos en el ahorro de tiempo.

3. Nivel de uso de la IA Generativa

Para medir el nivel de uso, en febrero hicimos una encuesta abierta en Linkedin y Twitter, sobre la comunidad de innovadores de Innolandia. Y los resultados fueron muy interesantes.

El uso de la IA Generativa está muy extendido entre los innovadores. Más de la mitad de los encuestados (54% Linkedin, 53% en Twitter) utilizan ChatGPT todas las semanas o todos los días.

También tenemos un extremo de 11% (Linkedin) y 17% (Twitter) que no la han usado nunca. Estos podrían ser los “rezagados” de la curva de adopción de tecnología de Rogers.  

4. Las herramientas utilizadas

La herramienta más extendida en el uso es ChatGPT (86%) de los usuarios. Parece que es el estándar, y el que han utilizado los Early adopters. Además, muchos, la han contratado por su cuenta.

Sin embargo, se puede ver un cambio cuando comparamos los datos entre el inicio (T2 2023) con la situación actual (T1 2024), donde ChatGPT ha pasado del 87% al 75% de cuota de mercado.

El motivo es que Microsoft Copilot está entrando a nivel corporativo. Los departamentos de IT entran en juego para validar y desplegar herramientas y están yendo a “lo conocido”: el entorno de Microsoft, que gestionan habitualmente.

5. Casos de uso de IA Generativa en innovación

 Lo que hemos podido observar es que hay un reparto de 2/3 en procesos / proyectos impulsados por las áreas de innovación y 1/3 en innovaciones en otros procesos operativos.

Podemos clasificar los casos de uso en las siguientes áreas:

• Casos de innovación (63%)
  • Desarrollo de producto (Design Thinking, Lean Start-up). 37%
  • Gestión de proyectos (subvencionados o no). 15%
  • Vigilancia y Transferencia tecnológica. 9%
  • Estrategia de innovación. 2%

• Casos en procesos operativos (37%)
  • Marketing y comunicación. 18%
  • Innovación en procesos. 19%

Los resultados

Reconozco que es complicado presentar resultados todavía, porque estamos en una fase inicial de la tecnología. Aún hay muchos casos en exploración. Pero los pocos números que tenemos muestran reducciones de entre el 40-60% en el tiempo dedicado a las tareas. Y una mejora de entre el 10 y 20% de nuevos insights obtenidos, que se nos escapaban a los humanos.

Por poner un dato significativo, en Innolandia hemos reducido un 20% el tiempo de entrega a nuestros clientes y aumentado un 40% la cantidad de tareas que hacemos. Un incremento espectacular de la productividad.

o.

Aprendizajes

Una vez que hemos visto los datos, quiero compartir contigo 5 grandes aprendizajes con los que podemos quedarnos.

1. La IA Generativa es un miembro más del equipo

Es un ayudante, un “becario digital” que dice Fernando de la Rosa. Su opinión no es vinculante, porque está afectada por sesgos e incluso alucinaciones. Además cuando la utilizan las mismas personas para el mismo caso, suele dar respuestas similares (es un modelo estadístico).

Pero te permite ahorrar entre un 40-60% del tiempo en casos específicos y darte ideas o insights que quizás no eras consciente. De ahí el potencial.

2. Necesitas aprender 3 habilidades clave, no el uso de una herramienta

Hemos comprobado que da igual la herramienta que utilices, lo importante es dominar tres habilidades clave: aprender a preguntar (prompting), identificar y validar casos de uso aplicando un método de exploración (ciclo lean start-up) y aplicar el pensamiento crítico.

Los tres son importantes, pero la capacidad de explorar y experimentar es algo que además te ayudará a desarrollar el ADN innovador.

3. El escalado requiere estandarización

Cualquier proceso de negocio que quiera escalar (o desplegarse) requiere que todo el mundo lo haga de la misma forma. Eso es estandarizar.

Hemos aprendido que después de un primer curso, cuando queremos entrar a hacer pilotos en serio, surgen muchas dudas. Tanto en el proceso previo, como con la seguridad de la información e incluso en cómo compartir los prompts y resultados con otras personas interesadas.

Para eso, es necesario crear protocolos de uso / seguridad. Y aquí de nuevo nuestro aprendizaje es que vayas iterando y aprendiendo.

4. El mayor riesgo actual son los departamentos de IT

Creo que todos hemos vivido implementaciones de proyectos de software corporativos. Son procesos habitualmente top-down, creados por una consultora en un despacho, con poco o nulo entendimiento de los procesos de negocio y de los usuarios.

Así que el mayor riesgo actual es que IT lidere el proceso, como si fuera una herramienta más y no como una tecnología habilitadora para explorar proyectos de innovación en procesos.

5. Aplicar la IA es un proceso de exploración

Quizás es el mayor aprendizaje de todos. A pesar de lo que quieren vender algunos, la IA Generativa no vale para todo. Sí, puede suponer algo similar a la entrada de la robótica en las fábricas. Pero sólo es un trozo de la tarta de toda la IA.

Para saber dónde puede funcionar y sacarle el mayor partido, necesitas trabajar con un enfoque de exploración. Un enfoque, en resumen, de innovación.

Primero, entendiendo el funcionamiento de las herramientas. Qué hacen, para qué sirven, qué necesitan.

Y después, trabajar en ciclos de exploración iterativa. Construir – Medir – Aprender.

Nosotros hemos identificado 3 grandes etapas en este proceso de exploración:

• Explorar los casos de uso. Entender la tecnología y pensar dónde se puede aplicar.
• Validar los casos de uso, a través de desarrollar capacidades de prompting avanzado, donde descubrirás si el caso concreto se puede aplicar o no.
• Escalar el proceso, a través de crear aceleradoras del proceso previo, en el que se vayan incorporando personas de la organización.

o.