En un entorno en rápido cambio, la habilidad para experimentar, ya sea con diferentes modelos de negocio, fuentes de ingresos, modelos de talento o ecosistema, es un requisito evolutivo.

La activación constante de nuevas fuentes de ingresos ha sido durante mucho tiempo una estrategia de crecimiento para los disruptores digitales como Amazon, Google y Stripe, por ejemplo. En términos más generales, las empresas que priorizan la creación de nuevos negocios superan a otras empresas en cuanto a crecimiento de ingresos, incluso en tiempos de volatilidad económica¹.

Sin embargo, mientras la experimentación está en el ADN de las organizaciones nativas digitales, las compañías más tradicionales necesitan centrarse en convertirla en un hábito. Las estructuras organizativas complejas, la burocracia y los marcos financieros rígidos pueden obstaculizar la experimentación.

Hoy la mayoría de los esfuerzos de automatización de procesos de negocio utilizan algoritmos de aprendizaje automático clásicos para automatizar procesos estáticos y predefinidos.Si bien permiten la velocidad, la simplificación y la personalización de los procesos, estos modelos dependen en gran medida de los datos etiquetados y de la experiencia humana.

La aparición de la IA generativa provoca un seísmo en las operaciones de negocio dinámicas e impulsadas por los datos. A diferencia de la automatización tradicional, la IA gen puede simular y generar innumerables escenarios en tiempo real utilizando su habilidad para aprender y crear. En lugar de simplemente reaccionar, se pueden crear procesos dinámicamente para abordar un objetivo específico. Este cambio permite a las empresas abordar de forma proactiva las condiciones cambiantes, haciendo que la automatización sea más versátil y adaptable.

Los nuevos niveles de flexibilidad y velocidad permitirán a las compañías optimizar los flujos de trabajo en muchos aspectos operativos, desde la gestión de la cadena de suministro y la previsión de ventas a la gestión de la relación con el cliente.

Por ejemplo, en la planificación de viajes habitual, las plataformas online suelen utilizar algoritmos de aprendizaje automático para recomendar paquetes vacacionales, reservas de hoteles o vuelos basados en las preferencias y comportamiento pasado del usuario. Se trata de un sistema mayoritariamente reactivo, donde las sugerencias se basan principalmente en datos históricos. Con la IA generativa, los sistemas aprenden de las elecciones pasadas del usuario, sus búsquedas actuales y su comportamiento en la plataforma. Por ejemplo, si un usuario prefiera normalmente vacaciones en la playa, pero busca unas vacaciones de invierno, la IA raramente sugerirá las estaciones de esquí más populares. Simula varios escenarios y genera un itinerario que incluye un albergue de montaña histórico, una escuela de esquí para principiantes y un festival de invierno local, todo porque aprendió del comportamiento pasado del usuario que disfruta de alojamientos únicos, aprende nuevas habilidades y experiencias culturales.