Imagina que estás en una tienda con numerosas marcas de cereales. ¿Cómo decides cuál elegir? ¿Te basas en el precio, el empaque o el nombre de la marca? En los negocios, esta decisión está impulsada por la ‘ventaja competitiva’, un valor único que hace que un producto destaque. Podría ser un precio más bajo, como en Walmart, o el prestigio de la marca, como en el caso de Apple. La idea de ventaja competitiva es fundamental, ya que define cómo las empresas se posicionan en un mercado saturado para atraer y retener a los clientes.
Este concepto de ventaja competitiva también se aplica a tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA), aunque las dinámicas son más complejas y matizadas. En la modelización de datos tradicional, las empresas a menudo usan herramientas similares, pero la diferenciación surge del tipo y la calidad de los datos que utilizan. Por ejemplo, TV Azteca y Televisa podrían emplear el mismo algoritmo de pronóstico, pero la empresa con datos más ricos y completos obtendrá mejores perspectivas y, en última instancia, tendrá el modelo superior. Esto es similar a los artistas que usan los mismos lápices, pero crean resultados muy diferentes, según su habilidad y la inspiración que tengan.
Con los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, incluso los conjuntos de datos propietarios a menudo no generan una diferenciación significativa. Estos modelos se entrenan con enormes cantidades de datos de internet, lo que significa que los resultados de diferentes empresas tienden a parecer bastante similares. Utilizar un gran modelo de lenguaje es como acceder a una caja de herramientas compartida: todos tienen acceso a las mismas herramientas sofisticadas, y la diferenciación depende de cómo se apliquen esas herramientas de manera creativa. No se trata solo de tener las herramientas, sino de encontrar formas únicas de aplicarlas para resolver problemas específicos.
Para crear una posición única con grandes modelos de lenguaje, agregar más datos no es suficiente. Un enfoque efectivo es crear una experiencia de usuario altamente personalizada integrando modelos en los flujos de trabajo adaptados a las necesidades y desafíos específicos dentro de una empresa. Esto significa ajustar la IA para que entienda el contexto único en el que opera, haciéndola así más útil y alineada con los objetivos de la organización.
Otra opción es desarrollar modelos más pequeños y especializados con datos específicos del dominio que proporcionen conocimientos y capacidades únicas, ofreciendo así soluciones diferenciadas que no son fácilmente replicables por los competidores. Los modelos especializados pueden carecer de la versatilidad amplia de los grandes modelos de lenguaje, pero su profundidad de enfoque puede crear una ventaja significativa en áreas específicas de especialización.
La verdadera diferenciación puede residir en integrar la IA profundamente en los procesos centrales del negocio, haciendo que sea una parte integral del funcionamiento de la empresa y difícil de replicar para los competidores. Al igual que el sistema Kanban, de Toyota, que revolucionó la eficiencia y se convirtió en un modelo de excelencia operativa, la IA debe integrarse de una manera que transforme las operaciones diarias, impulsando los procesos de una manera única para cada empresa. Este tipo de integración crea una relación simbiótica entre la tecnología y las competencias centrales de la empresa, lo que hace que sea mucho más difícil para otros imitarla.
En el panorama empresarial actual, la ventaja competitiva no se trata solo de tener el modelo de IA más avanzado; se trata de aprovecharlo de maneras estratégicas e innovadoras que se alineen estrechamente con los objetivos comerciales. Las empresas necesitan pensar más allá de la tecnología en sí y centrarse en cómo integrarla de manera efectiva. ¿Cómo puede su organización usar la IA para crear algo verdaderamente único, algo que resuene en su mercado y lo distinga de la competencia? Abordar esta pregunta podría revelar su verdadera ventaja competitiva y ayudar a asegurar una posición sostenible en la industria.