La innovación vuelve a la Agenda del CEO ¿es la IA una ayuda eficaz?

Si formas parte del más del 80% de empresas que están preparándose para iniciar, reiniciar o potenciar su enfoque en la innovación, debes entender cómo la inteligencia artificial (IA) está cambiando drásticamente las reglas del juego en esta área. Desde llenar páginas en blanco hasta la validación de productos mínimos viables (MVP), las herramientas de IA son esenciales para los equipos de innovación en 2025.

La innovación vuelve como imperativo estratégico en 2025

La innovación había estado ausente en gran medida en la agenda de las organizaciones empresariales europeas durante los últimos años. Frente al aumento vertiginoso de los costes de producción, el incremento exponencial de la regulación - con el incremento subsecuente de los riesgos de innovación frente a un más conservador enfoque de "comprar fuera" -, la escasez de talento y el choque cultural del teletrabajo tras el COVID, la innovación tuvo dificultades para escalar en la lista de prioridades. Ni siquiera los fondos Next Gen han servido realmente para activar de forma contundente la línea de innovación. Por ejemplo, en el caso español (uno de los principales receptores de fondos) no se ha destinado hasta la fecha más del 10% a I+D+i.

En un contexto de empuje de la agenda de innovación, es destacable las conclusiones de un informe de BCG de junio de 2024 que destacó la brecha global entre el 83% de empresas que este año priorizan la innovación y el escaso 3% que realmente está preparado para innovar, disminuyendo desde el 20% de hace dos años. Estas estadísticas corroboran lo que todos hemos vivido desde 2022, cuando los equipos de innovación se reducían al mínimo o directamente se cancelaban.

Afortunadamente, hay señales claras de que la innovación vuelve con fuerza como prioridad estratégica. Los grandes impulsores son la presión competitiva interna y externa para adoptar rápidamente los nuevos desarrollos en IA y la automatización, con objetivos claros en términos de ahorro de costes, mitigación de la escasez de talento y aceleración de tiempos de salida al mercado.

Las reglas han cambiado

Durante los últimos dos años las reglas del juego de la gestión de la innovación han cambiado radicalmente. La innovación misma está siendo profundamente transformada por la IA, y se espera que vuelva a cambiar radicalmente durante 2026. Como proceso tradicionalmente intensivo en personas, la innovación es especialmente receptiva a las actuales y próximas herramientas de IA generativa y cognitiva. Miró, la plataforma por defecto del consultor de innovación digital post-COVID, introdujo herramientas de IA este año, permitiendo acelerar y automatizar desde tareas básicas como eliminar duplicados y agrupar notas adhesivas hasta crear estrategias completas de producto. Es muy interesante ver en Board of Innovation la profundidad y amplitud de las herramientas emergentes que automatizan cada aspecto del proceso. Como orientación, abordaremos brevemente tres problemas específicos que la IA está resolviendo actualmente en la innovación:

• El problema de la hoja en blanco

• El problema de la experimentación

• El problema de validación del MVP

El problema de la hoja en blanco

El reto de comenzar desde cero y una aversión al riesgo por acometer actividades sin un fin claro pueden ser fuertes inhibidores del proceso de innovación, llevando a menudo al bloqueo creativo o a la parálisis por análisis.

Las herramientas de brainstorming impulsadas por IA pueden sugerir perspectivas y soluciones que podrían no haber sido consideradas por las personas presentes, liberando además esta fase de las limitaciones, prejuicios y sesgos del pequeño grupo de profesionales que seguramente conforman el equipo germinal de innovación. Puesto que los profesionales aprenden a construir sobre ideas en lugar de criticarlas en la fase de ideación, la generación de conceptos por IA puede crear múltiples puntos de partida que los equipos humanos pueden ampliar y perfeccionar (y, en ciertos casos, rivalizar con la capacidad humana para crear conceptos dentro de parámetros específicos). Al convertir la hoja en blanco en un lienzo con conceptos iniciales, la IA reduce la carga cognitiva de los innovadores, permitiéndoles concentrarse en perfeccionar e implementar sus ideas.

El problema de la experimentación

Una vez desarrollada una idea, lo más importante es obtener una validación temprana de la posible demanda del mercado, idealmente mediante contacto directo con los potenciales compradores.

Tradicionalmente, los equipos han validado la demanda desarrollando rápidamente prototipos, páginas de aterrizaje, pruebas de humo y realizando tests A/B sobre mensajes y recorridos de usuario. Aquí es donde nacen las leyendas de la innovación: tradicionalmente ha sido un proceso arduo llevado a cabo por equipos pequeños, apasionados, normalmente infrafinanciados, que trabajando arduamente les permite, en los casos donde se consigue tensión de continuidad, ser los primeros en el mercado ... e incluso descubrir ideas exitosas. La IA puede generar código, modificar recorridos de compra instantáneamente, generar códigos analíticos y adquirir términos de búsqueda en segundos. Así, gran parte del trabajo pesado desaparece, permitiendo ejecutar múltiples pruebas simultáneas o secuenciales, obteniendo insights de calidad en días en lugar de semanas. Y si tu hipótesis de valor resulta incorrecta, existen modelos para generar, reformular y probar múltiples hipótesis en tiempo real.

El problema de validación del MVP

Cuando se acerca el desarrollo de un producto mínimo viable, incluso el MVP más básico requiere validación. Cuán "mínimo" sea el producto dependerá del público objetivo y la tolerancia del equipo de innovación para ponerlo en sus manos.

La IA agiliza este proceso automatizando y optimizando los procedimientos de prueba, como ya están descubriendo equipos principales de producto y software. Dado que muchos libros de pruebas reutilizan elementos comunes (por ejemplo, condiciones previas y variantes similares en casos exitosos), la IA puede generar automáticamente scripts de prueba que cubran una amplia gama de escenarios de usuario, aumentando así la fiabilidad del producto final y permitiendo que los equipos enfoquen su energía en problemas más complejos.