La innovaciĆ³n vuelve a la Agenda del CEO Āæes la IA una ayuda eficaz?
- aiglesiasrio8
- 30 may 2025
- 4 min de lectura
Si formas parte del mĆ”s del 80% de empresas que estĆ”n preparĆ”ndose para iniciar, reiniciar o potenciar su enfoque en la innovaciĆ³n, debes entender cĆ³mo la inteligencia artificial (IA) estĆ” cambiando drĆ”sticamente las reglas del juego en esta Ć”rea. Desde llenar pĆ”ginas en blanco hasta la validaciĆ³n de productos mĆnimos viables (MVP), las herramientas de IA son esenciales para los equipos de innovaciĆ³n en 2025.
La innovaciĆ³n vuelve como imperativo estratĆ©gico en 2025
La innovaciĆ³n habĆa estado ausente en gran medida en la agenda de las organizaciones empresariales europeas durante los Ćŗltimos aƱos. Frente al aumento vertiginoso de los costes de producciĆ³n, el incremento exponencial de la regulaciĆ³n - con el incremento subsecuente de los riesgos de innovaciĆ³n frente a un mĆ”s conservador enfoque de "comprar fuera" -, la escasez de talento y el choque cultural del teletrabajo tras el COVID, la innovaciĆ³n tuvo dificultades para escalar en la lista de prioridades. Ni siquiera los fondos Next Gen han servido realmente para activar de forma contundente la lĆnea de innovaciĆ³n. Por ejemplo, en el caso espaƱol (uno de los principales receptores de fondos) no se ha destinado hasta la fecha mĆ”s del 10% a I+D+i.
En un contexto de empuje de la agenda de innovaciĆ³n, es destacable las conclusiones de un informe de BCG de junio de 2024 que destacĆ³ la brecha global entre el 83% de empresas que este aƱo priorizan la innovaciĆ³n y el escaso 3% que realmente estĆ” preparado para innovar, disminuyendo desde el 20% de hace dos aƱos. Estas estadĆsticas corroboran lo que todos hemos vivido desde 2022, cuando los equipos de innovaciĆ³n se reducĆan al mĆnimo o directamente se cancelaban.
Afortunadamente, hay seƱales claras de que la innovaciĆ³n vuelve con fuerza como prioridad estratĆ©gica. Los grandes impulsores son la presiĆ³n competitiva interna y externa para adoptar rĆ”pidamente los nuevos desarrollos en IA y la automatizaciĆ³n, con objetivos claros en tĆ©rminos de ahorro de costes, mitigaciĆ³n de la escasez de talento y aceleraciĆ³n de tiempos de salida al mercado.
Las reglas han cambiado
Durante los Ćŗltimos dos aƱos las reglas del juego de la gestiĆ³n de la innovaciĆ³n han cambiado radicalmente. La innovaciĆ³n misma estĆ” siendo profundamente transformada por la IA, y se espera que vuelva a cambiar radicalmente durante 2026. Como proceso tradicionalmente intensivo en personas, la innovaciĆ³n es especialmente receptiva a las actuales y prĆ³ximas herramientas de IA generativa y cognitiva. MirĆ³, la plataforma por defecto del consultor de innovaciĆ³n digital post-COVID, introdujo herramientas de IA este aƱo, permitiendo acelerar y automatizar desde tareas bĆ”sicas 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 orientaciĆ³n, abordaremos brevemente tres problemas especĆficos que la IA estĆ” resolviendo actualmente en la innovaciĆ³n:
ā¢ El problema de la hoja en blanco
ā¢ El problema de la experimentaciĆ³n
ā¢ El problema de validaciĆ³n del MVP
El problema de la hoja en blanco
El reto de comenzar desde cero y una aversiĆ³n al riesgo por acometer actividades sin un fin claro pueden ser fuertes inhibidores del proceso de innovaciĆ³n, llevando a menudo al bloqueo creativo o a la parĆ”lisis por anĆ”lisis.
Las herramientas de brainstorming impulsadas por IA pueden sugerir perspectivas y soluciones que podrĆan no haber sido consideradas por las personas presentes, liberando ademĆ”s esta fase de las limitaciones, prejuicios y sesgos del pequeƱo grupo de profesionales que seguramente conforman el equipo germinal de innovaciĆ³n. Puesto que los profesionales aprenden a construir sobre ideas en lugar de criticarlas en la fase de ideaciĆ³n, la generaciĆ³n de conceptos por IA puede crear mĆŗltiples 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 parĆ”metros especĆficos). Al convertir la hoja en blanco en un lienzo con conceptos iniciales, la IA reduce la carga cognitiva de los innovadores, permitiĆ©ndoles concentrarse en perfeccionar e implementar sus ideas.
El problema de la experimentaciĆ³n
Una vez desarrollada una idea, lo mĆ”s importante es obtener una validaciĆ³n temprana de la posible demanda del mercado, idealmente mediante contacto directo con los potenciales compradores.
Tradicionalmente, los equipos han validado la demanda desarrollando rĆ”pidamente prototipos, pĆ”ginas de aterrizaje, pruebas de humo y realizando tests A/B sobre mensajes y recorridos de usuario. AquĆ es donde nacen las leyendas de la innovaciĆ³n: tradicionalmente ha sido un proceso arduo llevado a cabo por equipos pequeƱos, apasionados, normalmente infrafinanciados, que trabajando arduamente les permite, en los casos donde se consigue tensiĆ³n de continuidad, ser los primeros en el mercado ... e incluso descubrir ideas exitosas. La IA puede generar cĆ³digo, modificar recorridos de compra instantĆ”neamente, generar cĆ³digos analĆticos y adquirir tĆ©rminos de bĆŗsqueda en segundos. AsĆ, gran parte del trabajo pesado desaparece, permitiendo ejecutar mĆŗltiples pruebas simultĆ”neas o secuenciales, obteniendo insights de calidad en dĆas en lugar de semanas. Y si tu hipĆ³tesis de valor resulta incorrecta, existen modelos para generar, reformular y probar mĆŗltiples hipĆ³tesis en tiempo real.
El problema de validaciĆ³n del MVP
Cuando se acerca el desarrollo de un producto mĆnimo viable, incluso el MVP mĆ”s bĆ”sico requiere validaciĆ³n. CuĆ”n "mĆnimo" sea el producto dependerĆ” del pĆŗblico objetivo y la tolerancia del equipo de innovaciĆ³n para ponerlo en sus manos.
La IA agiliza este proceso automatizando y optimizando los procedimientos de prueba, como ya estĆ”n 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 automĆ”ticamente scripts de prueba que cubran una amplia gama de escenarios de usuario, aumentando asĆ la fiabilidad del producto final y permitiendo que los equipos enfoquen su energĆa en problemas mĆ”s complejos.