Cómo la IA genera una crisis de uniformidad empresarial

Mientras escribo, Microsoft Copilot sugiere formas de continuar, reestructurar o incluso reescribir esta misma oración. En la superficie, se siente como algo pequeño, no más notable que Gmail completando un correo electrónico o Google prediciendo una búsqueda —pero las pequeñas cosas pueden tener una influencia desproporcionada—.

Así como el goteo constante de agua sobre la roca puede tallar un nuevo canal con el tiempo, el texto predictivo ya ha remodelado cómo escribimos. Investigaciones de Harvard han demostrado que los sistemas de texto predictivo no solo facilitan el envío de mensajes de texto —cambian el contenido de esos textos, reduciendo la diversidad léxica y haciendo que nuestra escritura sea más predecible—.

Este efecto aplanador está comenzando a extenderse más allá del lenguaje. Los cineastas han estado preocupados durante algún tiempo por el surgimiento de “películas de algoritmo“—películas cuya forma y contenido están dictados por lo que los algoritmos de recomendación les dicen a las empresas sobre las preferencias de los espectadores, en lugar de la imaginación creativa de escritores y directores. Y si los ejecutivos no tienen cuidado, pronto podemos esperar el surgimiento de “negocios de algoritmo”—estrategia, operaciones y cultura aplanadas por el surgimiento de los LLM y la carrera para adoptar la IA.

LOS MODELOS DE IA COMO MÁQUINAS DE CONSENSO

Los grandes modelos de lenguaje se han convertido en los arquitectos invisibles de la estrategia empresarial. Para un número creciente de ejecutivos, estos sistemas de IA se han convertido en asesores, estrategas y socios de pensamiento predeterminados. Y, como ya hemos visto con el lenguaje y las películas, este tipo de progresión puede reducir de manera medible el rango de ideas disponibles para nosotros.

Las redes sociales son el canario en la mina de carbón aquí. Cualquier persona con una cuenta de LinkedIn sabe que las publicaciones de diferentes individuos a menudo suenan muy similares y que las mismas ideas a menudo se recirculan una y otra vez. Tomado de forma aislada, esto podría verse como una característica del efecto homogeneizador de los algoritmos de redes sociales. Pero el fenómeno no se localiza en publicaciones que podrían estar impulsadas por las demandas de un algoritmo de recomendación. Los lanzamientos están comenzando a sonar idénticos, el copy de marketing se está volviendo extrañamente genérico, y si el proceso continúa sin control, podemos esperar que los documentos internos, análisis y estrategias de empresa comiencen a reflejar aquellos encontrados en otros negocios. A largo plazo, incluso podríamos ver que las culturas empresariales pierdan su distintividad a medida que los factores diferenciadores comiencen a difuminarse.

MÁS INTELIGENTES SOLOS, MÁS LIMITADOS JUNTOS

La IA generativa puede impulsar masivamente el rendimiento y la productividad. Un meta-estudio reciente encontró, por ejemplo, que los humanos trabajando con IA eran significativamente más creativos que los humanos trabajando solos.

Sin embargo, como muestra tanto ese estudio como un artículo en Nature, mientras que usar LLM mejora la creatividad promedio de un individuo, reduce la diversidad creativa colectiva de los grupos. Los individuos encuentran que su acceso a nuevas ideas se impulsa, pero colectivamente terminamos aprovechando un rango más estrecho de ideas.

El resultado es que la promesa de la IA de innovación supercargada puede realmente estrechar las fronteras de la posibilidad.

CONVERGENCIA COMPETITIVA

Hace casi 20 años, Michael Porter introdujo la idea de “convergencia competitiva“. En pocas palabras, este es un fenómeno que ve a las empresas comenzar a parecerse a sus competidores. Persiguen a los mismos clientes de las mismas maneras, sus estrategias y modelos de precios se vuelven indistinguibles, sus procesos operativos y cadenas de suministro terminan viéndose idénticos.

Este proceso atrapa a las empresas en una carrera hacia el medio, donde la distintividad desaparece y las ganancias se ven apretadas. Con la IA, las empresas corren el riesgo de ser víctimas de una versión acelerada e intensificada de este proceso: una Gran Convergencia de IA en la que los manuales operativos, la visión estratégica y la cultura se vuelven cada vez más genéricos a medida que las organizaciones beben cada vez más de la misma fuente conceptual.

La IA puede optimizar la eficiencia, pero no puede capturar las huellas dactilares humanas que hacen que una empresa sea verdaderamente distintiva. Las historias de guerra de su organización, las lecciones duramente aprendidas, las creencias contrarias y las peculiaridades culturales no viven en ningún conjunto de entrenamiento. Viven en la memoria, la práctica y la identidad.

Y cuando la estrategia, los mensajes o la cultura se terceriza a la IA, existe un peligro real de que esos elementos diferenciadores desaparezcan. El riesgo es que las empresas terminen perdiendo las características auténticas, poco comunes y a veces contraintuitivas que son el vehículo de su singularidad —las cosas que las hacen ser ellas mismas—.

LOS TRES PILARES DE LA HOMOGENEIZACIÓN EMPRESARIAL

La homogeneización empresarial se puede desglosar en tres pilares.

1. Convergencia estratégica: cuando cada plan se ve igual

Tu competidor le pide a Claude que analice las oportunidades del mercado. Tú le preguntas a ChatGPT. ¿Cuál es el resultado?

Bueno, el efecto es sutil más que dramático. Porque los mismos modelos están dando forma a los mismos ejecutivos, las salidas no colapsan en uniformidad total tanto como derivan hacia una banda estrecha de opciones aceptables. Lo que parece juicio estratégico independiente es a menudo solo una remezcla de los mismos patrones y manuales. Y así, con el tiempo, las elecciones estratégicas que hacen las empresas pierden su textura y ventaja.

2. Convergencia operacional: la automatización de la mediocridad

Las empresas ya están actuando sobre el enorme potencial que tiene la IA en el reino de las operaciones. Por ejemplo, Shopify y Duolingo ahora requieren que los empleados usen IA como punto de partida predeterminado para todas las tareas, y una de las principales razones para esto es la perspectiva de las ganancias de eficiencia que la IA puede entregar.

Es absolutamente correcto que las empresas usen IA para transformar las operaciones. Pero cuando cada empresa usa herramientas de IA similares para las operaciones, podemos esperar una deriva hacia procesos similares. Los chatbots de servicio al cliente podrían converger en los patrones óptimos para las interacciones con los clientes, por ejemplo—y en esta convergencia yace tanto el peligro como la oportunidad.

La oportunidad es eficiencia optimizada. El peligro es que las empresas pierdan lo que las diferencia e impulsa su propuesta de valor única. Es esencial que los líderes reconozcan este peligro para que puedan comenzar a pensar intencionalmente sobre la autenticidad como una ventaja potencial en las operaciones. Por ejemplo, podría valer la pena sacrificar un pequeño nivel de velocidad de manejo del cliente por un chatbot que entregue respuestas peculiares y atractivas que reflejen la cultura y el carácter auténticos de la empresa.

3. Convergencia cultural: cuando las empresas pierden el alma

Quizás el riesgo más insidioso es la convergencia cultural. Cuando la IA redacta las comunicaciones de tu empresa, escribe tus declaraciones de valores y da forma a tus manuales de empleados, importa la cultura corporativa promedio codificada en sus datos de entrenamiento. Las peculiaridades, el lenguaje específico, las formas únicas de pensar que definen tu organización —todo se suaviza en promedios estadísticos—.

Con el tiempo, el efecto no solo diluirá la percepción externa de la marca sino que también disminuirá el sentido de pertenencia que sienten los empleados. Cuando las personas ya no pueden reconocer la voz de su empresa en sus propias comunicaciones, el compromiso se erosiona de formas que las hojas de cálculo no capturarán inmediatamente.

DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL A LA INTELIGENCIA AUTÉNTICA

Si la IA acelera la uniformidad, entonces la ventaja competitiva proviene de proteger y amplificar lo que te hace diferente. Así es como:

1. Audita tu singularidad
   Identifica el conocimiento, historias y perspectivas que tu empresa posee que ningún modelo de IA puede acceder. ¿Qué sabes que otros no saben?
2. Crea conjuntos de datos propietarios
   Alimenta a la IA con tus datos únicos—insights de clientes, notas de campo, experimentos, fallas—en lugar de depender del pool genérico de información disponible para todos.
3. Establece “zonas libres de IA”
   Protege deliberadamente las áreas donde el juicio humano y la experiencia vivida importan más—retiros estratégicos, rituales culturales, momentos de intimidad con el cliente.
4. Prompting adversarial
   No solo le pidas respuestas a la IA. Pídele la vista contraria, el punto ciego, la perspectiva incómoda.

INTELIGENCIA AUTÉNTICA

En un mundo en el que cada empresa tiene acceso a la misma inteligencia artificial, la verdadera ventaja competitiva no es tener IA —es tener algo que la IA no puede replicar—. Y eso solo puede provenir de la inteligencia auténtica: los insights desordenados, contradictorios y bellamente humanos que ningún modelo puede generar.

La IA es el precio de admisión. La autenticidad es cómo ganas.