El gran payoff de la IA es la coordinación, no la automatización

El impacto económico de la IA suele explicarse en términos de la reducción de los costes de predicción o de creación. Sin embargo, hay un factor más importante que quizá sea el menos comprendido y el más significativo: la reducción de los costes de traducción. La traducción parece algo trivial hasta que se observa su papel en el trabajo moderno: el esfuerzo constante de convertir los resultados de un equipo en aportaciones para otro equipo. Los costes de la traducción se reflejan en el esfuerzo necesario para convertir o conciliar los resultados, o en el tiempo perdido en reuniones y reelaboraciones. Cuando la traducción funciona, permite que un conjunto inconexo de actores, herramientas y datos trabajen juntos para lograr un resultado común; en otras palabras, permite la coordinación, lo que hace que los proyectos avancen de forma fiable en lugar de quedarse atascados en la conciliación y la reelaboración. La IA hace que la traducción sea barata y general. Lo hace de dos maneras: extrae la estructura de la información no estructurada, haciéndola utilizable, y luego emplea esta información utilizable para realizar el trabajo. Los complementos que antes no encajaban entre sí, porque sus datos, vocabularios o flujos de trabajo no coincidían, ahora se pueden combinar fácilmente sin necesidad de llegar a un acuerdo sobre las herramientas o los flujos de trabajo. Por primera vez, la coordinación es posible sin consenso, lo que significa que se puede extender a ámbitos profesionales en los que antes resultaba demasiado difícil o costoso. Durante la última década, mi trabajo se ha centrado en diseñar plataformas para organizar y coordinar sistemas fragmentados. Pero hasta hace poco, ese tipo de coordinación tenía una limitación importante: dependía de datos altamente estructurados e interfaces limpias, lo que requería un consenso sobre los estándares y los flujos de trabajo. En la práctica, la mayoría de los sistemas variaban demasiado como para alinearse, por lo que la coordinación seguía siendo manual y costosa. Pero las capacidades de traducción de la IA han eliminado esa limitación. Los nuevos tipos de coordinación que permite están cambiando no solo los flujos de trabajo, sino también la naturaleza de la creación de valor y la competencia en industrias fragmentadas. Coordinación sin consenso Consideren cómo se desarrolla esto en la industria de la arquitectura y la construcción. La mayoría de los proyectos de construcción requieren que múltiples profesionales especializados (arquitectos, ingenieros estructurales, contratistas y otros) trabajen juntos. Pero cada grupo tiene su propio conjunto de herramientas y preocupaciones especiales. Los arquitectos se preocupan por las relaciones espaciales y la estética. Los ingenieros estructurales se centran en las vías de carga y los factores de seguridad. Los contratistas dan prioridad a la secuenciación y la gestión de proyectos. En este contexto, la coordinación se convierte en un factor crítico. Los proyectos de construcción suelen desviarse de las especificaciones originales y, si los diferentes equipos no se coordinan de manera eficaz para adaptarse, los resultados son previsibles: reelaboración, retrasos y problemas de rendimiento en los edificios terminados. Los intentos de resolver este problema mediante una estandarización descendente —obligando a todos los participantes en el proyecto a utilizar una plataforma unificada o un modelo de datos común— han fracasado repetidamente o han permitido una coordinación limitada en una actividad, mientras que han desajustado otra. Además, y como era de esperar, los equipos especializados se resisten a abandonar las herramientas que definen su oficio. Los diseños de edificios creados con una herramienta no son fácilmente compatibles con los planos de construcción gestionados con otra, y si no están alineados, se producen altos costes de traducción. La IA ofrece un nuevo tipo de traducción que puede resolver estos problemas. En lugar de exigir a todos los equipos que adopten las mismas herramientas, formatos o estándares, da por sentada la fragmentación y extrae información de fuentes tan dispares como software BIM especializado, hojas de cálculo, fotos, correos electrónicos y PDF con anotaciones, cada uno de los cuales solo captura una visión parcial del proyecto. Esta integración crea una visión unificada del proyecto, lo que permite a cualquier persona involucrada ver en cualquier momento el progreso en tiempo real del trabajo en materia de diseño, ingeniería, programación y cumplimiento. Con este tipo de visión unificada, los gestores de proyectos pueden supervisar un proceso fragmentado y, al mismo tiempo, permitir que cada equipo conserve sus propias formas de trabajar. También pueden tomar decisiones que resuelvan las compensaciones entre disciplinas sin necesidad de convocar interminables reuniones de coordinación. Si el arquitecto desplaza una escalera, la capa de IA puede identificar los efectos posteriores en las vigas estructurales y notificarlo al ingeniero estructural. La IA se convierte en la capa de coordinación oculta que comprueba y concilia continuamente los cambios entre los equipos, sincronizando la ejecución mediante una traducción continua. Al percibir la oportunidad que ofrece el sector, muchas empresas se están sumando a la iniciativa. Trunk Tools, por ejemplo, recopila información de herramientas como Autodesk (utilizada por arquitectos e ingenieros para crear diseños y planos) y Procore (utilizada por contratistas para gestionar sus trabajos). Después de leer las especificaciones, los planos y los calendarios, Trunk Tools organiza un registro de proyectos estructurado y con capacidad de búsqueda, lo que significa que los arquitectos, ingenieros y contratistas no tienen que perder tiempo comparando notas entre ustedes y resolviendo discrepancias. En su lugar, pueden dirigir todas sus preguntas a una única fuente y recibir respuestas basadas en los documentos pertinentes. Las empresas ya establecidas también ven aquí una oportunidad, como lo demuestra la adquisición de Datagrid por parte de Procore, que adopta un enfoque similar para extraer estructura de archivos y fuentes no estructurados. Un nuevo tipo de batalla Cuando la coordinación ya no requiere consenso, las empresas que construyeron su dominio sobre la aplicación de normas, interfaces y flujos de trabajo comunes comienzan a perder la base de su ventaja. Consideremos el caso del mercado estadounidense de seguros de automóviles, donde la start-up Tractable está desafiando al dominante CCC Intelligent Solutions, a pesar de las ventajas consolidadas de CCC. Cuando usted presenta una reclamación de automóvil, esta pasa por una red de actores independientes (aseguradoras, talleres de reparación, proveedores de piezas, tasadores), cada uno de los cuales utiliza diferentes sistemas de software y trabaja con diferentes incentivos. CCC tomó el control de su mercado al establecer un lenguaje común de códigos de daños estandarizados y flujos de trabajo digitales prescritos, un lenguaje que ha sido adoptado por las distintas partes implicadas en la tramitación de las reclamaciones. Para que un competidor desbanque a CCC, tendría que sustituir los estándares de CCC, pero eso, a su vez, requeriría abandonar las herramientas actuales, volver a formar a los peritos y reescribir los procesos de aprobación de las aseguradoras. Los costes de cambio siempre han parecido demasiado elevados y, durante las últimas dos décadas, el dominio de CCC ha parecido seguro. Pero ya no. En su intento por desbancar a CCC, Tractable decidió eludir por completo la batalla de los estándares. En lugar de intentar persuadir a las aseguradoras y los talleres de reparación para que abandonaran los códigos de CCC, entrenó modelos de IA para interpretar fotos no estructuradas de vehículos dañados tomadas con teléfonos inteligentes y elaborar presupuestos de reparación que pudieran introducirse directamente en los flujos de trabajo existentes de las aseguradoras. En otras palabras, Tractable permitió la coordinación sin consenso, y los resultados son impresionantes: en 2023, procesaba reclamaciones por valor de casi 7000 millones de dólares en nombre de las principales aseguradoras. El camino a seguir La oportunidad de aprovechar las capacidades de traducción de la IA va mucho más allá de los sectores analizados en este artículo. En cualquier sector fragmentado, desde la sanidad hasta la logística, la capacidad de la IA para reconstruir un estado compartido entre sistemas desconectados crea tanto oportunidades como amenazas. Las empresas establecidas tienen tres estrategias posibles a su disposición. 1) Convertirse en la capa de traducción. Las empresas que eligen esta vía aceptan que los estándares propios ya no serán suficientes para asegurar su posición. En su lugar, invertirán en reconstruir la visión compartida de la actividad del ecosistema de forma más eficaz que nadie. En logística, plataformas como project44 han adoptado este enfoque, creando una visión unificada de los envíos sin necesidad de que los transportistas adopten nuevos estándares. Las empresas que siguen esta estrategia buscan la apertura entre herramientas y formatos para hacerse indispensables como intérpretes de la actividad del ecosistema. 2) Redoblar la responsabilidad. En lugar de competir para convertirse en una plataforma de traducción neutral, las empresas establecidas pueden hacer hincapié en su capacidad para asumir la responsabilidad de los resultados, incluso cuando son otros quienes realizan la traducción. Maersk es un ejemplo de esta estrategia: la empresa ha avanzado hacia la logística integrada, expandiéndose a contratos de extremo a extremo, despacho de aduanas, almacenamiento, sistemas de reserva digital y ejecución con gestión de riesgos. En un mundo marcado por las interrupciones en la cadena de suministro, el riesgo de sanciones y el escrutinio regulatorio, el control integrado de Maersk le permite garantizar la ejecución y gestionar el riesgo mejor que otros, y competir sobre esa base. 3) Fragmentar y gravar. Aquí, los operadores tradicionales no adoptan plenamente la traducción abierta ni se retiran por completo a la gobernanza y la rendición de cuentas. En su lugar, utilizan la traducción asistida por IA para consolidar una visión privilegiada y unificada dentro de sus propias paredes, y luego racionan el acceso a esa visión unificada al ecosistema de socios más amplio, que sigue estando fragmentado. FedEx ha adoptado esta estrategia. En los últimos años, la empresa ha realizado importantes inversiones en sistemas de enrutamiento basados en IA que se basan en una imagen unificada y en tiempo real de la ubicación y el estado de los envíos en toda su red. Sin embargo, solo expone al exterior fragmentos de esa imagen unificada, y a menudo en condiciones de pago, por lo que los socios y clientes deben confiar en FedEx para acceder a información completa y oportuna. Este enfoque permite a FedEx aprovechar las ventajas de la traducción dentro de su propia red, al tiempo que garantiza que los demás sigan dependiendo de su infraestructura, y seguirá siendo viable mientras la densidad de la red y la cobertura del servicio de FedEx mantengan a los clientes dispuestos a pagar por la visibilidad en lugar de reconstruirla ustedes mismos. . . . Dado que la traducción asistida por IA permite que diferentes personas, herramientas y sistemas trabajen juntos sin necesidad de consenso, se obtendrán beneficios reales en términos de velocidad, coste e innovación en sectores fragmentados, pero también se producirá un cambio en el centro del poder. A corto plazo, los ganadores serán aquellos que utilicen la IA para eliminar fricciones y realizar el trabajo a pesar de la incompatibilidad de los sistemas. Sin embargo, con el tiempo, la coordinación por sí sola no será suficiente: cuando los proyectos crezcan y los fallos tengan consecuencias reales, las cuestiones de responsabilidad, confianza y obligación obligarán a volver a las normas compartidas y a una rendición de cuentas clara. El camino práctico a seguir es utilizar la IA para impulsar la colaboración allí donde la coordinación ha sido durante mucho tiempo demasiado costosa, al tiempo que se crean deliberadamente la gobernanza, los contratos y las normas que convierten la coordinación rápida en ecosistemas duraderos y fiables.

El gran payoff de la IA es la coordinación, no la automatización

Resumen.

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