Tras un cuarto de siglo en Microsoft, Yu–TingKuo se retiró en 2021 como vicepresidente corporativo de la multinacional estadounidense en la que encabezó durante años el camino hacia la innovación y la comercialización de algunas de las soluciones tecnológicas más increíbles que se han construido sobre Inteligencia Artificial.
Desde su jubilación, Kuo se ha dedicado a sus grandes pasiones: el aprendizaje continuo y la enseñanza, la filantropía, el emprendimiento, la inversión de riesgo, el asesoramiento a startups y el gobierno corporativo. Yu-Ting Kuo colabora asiduamente con varias escuelas de negocio y universidades sobre las que destaca su función como profesor adjunto y miembro del Consejo Ejecutivo del MIT Sloan School of Management y la de profesor adjunto de informática en la Universidad Nacional Tsing Hua, la mejor facultad de China y una de las más valoradas de Asia.
En el marco del exclusivo acuerdo de colaboración de MIOTI con el Centro de Emprendimiento Martin Trust Center (MTC) del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), la escuela de tecnología aplicada a los negocios celebró su primera MIT Masterclasses del año, en la que Yu-Ting Kuo ha contado algunos de los aprendizajes que ha adquirido en su camino hacia la innovación y el desarrollo de producto sobre la Inteligencia Artificial (IA).
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Innovación es una mentalidad
Yu-Ting Kuo mantiene que no existen claves universales para innovar y que esta búsqueda no solo aplica a desarrollos tecnológicos o nuevos productos, innovar puede ser descubrir maneras originales y mejores de resolver los mismos problemas o simplemente mejorar procesos internos. Las empresas deben crear ecosistemas y procesos que potencien la actitud emprendedora y curiosa de los empleados, lo que repercutirá en la creación de valor interno.
Y es que, debido a que el crecimiento orgánico de las empresas tiende a disminuir con el tiempo, para asegurar su rentabilidad, las organizaciones tienen que buscar constantemente nuevas fuentes de crecimiento. Las constantemente cambiantes y cada vez más caprichosas demandas de los consumidores sumadas al envejecimiento de las tecnologías y a la competencia masiva hacen que la innovación sea una de las piezas claves para la supervivencia de las empresas a lo largo del tiempo.
No existe un proceso de generación de valor universal. Empresas tecnológicas como Google cuentan con laboratorios y principios propios, igual que marcas como Toyota, que trabaja con el conocidísimo concepto Kaizen. Los departamentos de I+D internos, laboratorios e incubadoras de ideas, búsquedas de sinergias con otras marcas y fondos de riesgo enfocados a invertir en ecosistemas innovadores desde su estado semilla, son clave para la resistencia y evolución de muchas de las organizaciones más valoradas del mundo.
Las empresas deben mirar a la innovación desde una perspectiva que incluya toda la cadena de valor, creando sistemas integrales que eduquen y potencien la generación de ideas, su cultivo, difusión y finalmente su estrategia de go to market y la manera de vendérselo a los clientes. Además, como señala Kuo, la innovación debe ser pensada de cara al futuro, tiene que ser una herramienta centrada, por un lado, en los clientes y el mercado; por otro, en los activos y tecnologías disponibles y, siempre, en capturar potenciales oportunidades futuras. La búsqueda del equilibrio en torno a la inversión de activos, sugiere Kuo y otros estudiosos de la materia, está en una aportación del 70% de los recursos en acciones existentes, un 20% en oportunidades adyacentes y un 10% en potenciales oportunidades de transformación. Toda esta estrategia depende siempre del momento y ecosistema en el que se encuentre cada negocio.
Innovation= f (Invention, Commercialization)
Yu-Ting Kuo habla de innovación en términos de nuevas ideas, pero siempre de la mano de creación de valor. Para explicar esto, el exvicepresidente corporativo de Microsoft señala una función que un colega del MIT acuñó: Innovación= Invention*Commercialization. Esta fórmula, de manera muy simplificada, reconoce como ambas partes son necesarias para innovar y conseguir valor con una propuesta, para generar utilidad para los clientes y así obtener beneficios.
Pero el éxito comercial, aunque es necesario, no es suficiente para innovar. Los equipos deben trabajar de manera conjunta rechazando la idea de que innovación es solo tecnología y producto, e intentando reparar todas las brechas entre las diferentes disciplinas que consiguen que un proyecto tenga éxito.
Desarrollo de producto en la era de la Inteligencia Artificial
Nos encontramos en la era de la Inteligencia Artificial, y la aplicación de valor de la misma, según Kuo, puede estar en cualquier parte. Las organizaciones deben analizar críticamente todos sus procesos y flujos de trabajo para ver en qué estados puede mejorar las cosas la IA. Cualquier organismo que pueda recopilar o generar datos indiferentemente de la manera en que los consiga (máquinas, procesos en papel, software etc) puede aprovechar la IA para sus procesos.
Un ejemplo muy útil que puede utilizar cualquier empresa, aunque no tenga una gran inversión en tecnología es el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), muy beneficiosa para escanear formularios, recibos o cualquier papel que sea de interés catalogar y guardar automáticamente de manera digital. Otras tecnologías abiertas que ha destacado Yu-Ting y que resuenan constantemente son GPT/ChatGPT y Stable Diffusion, desarrollos que no solo ayudan a procesar y reconocer contenidos o datos, si no que pueden generar textos e imágenes completamente originales.
Pero con la creciente aparición de desarrollos tan atractivos como estos, se corre el riesgo en ocasiones de perdernos tecnologías no tan atrayentes en un primer momento y de querer implementar las más conocidas, aunque no presenten un valor real para los clientes. Yu-Ting resalta la necesidad de tener siempre presentes y claras las metas de la organización basándonos siempre en los datos. Además, también pone el foco en la necesidad de experimentar y testear, sosteniendo que la velocidad a la que se innova es proporcional al número de experimentos que se hacen, logrando un equilibrio entre los recursos aplicados y el impacto que la solución signifique para la organización.
Otro punto muy significativo para tener en cuenta a la hora de decidir si aplicar un nuevo desarrollo es sin duda la responsabilidad ética y medioambiental. La Inteligencia Artificial es un desarrollo cuyas consecuencias y los posibles efectos deben ser valorados antes de implementarla. Un buen planteamiento es preguntarse si realmente es necesario o ético construir o implantar un sistema de IA en cierta empresa y si la respuesta es positiva, pensar sobre cómo la propia máquina o los desarrolladores podrán controlar la IA en caso fallar activando un sistema o protocolo de protección.
Otro punto que hay que cuestionarse al inicio de cualquier potencial implementación es el impacto medioambiental que un desarrollo pueda tener. Este aspecto debería ser una acción indispensable en cualquier sector, pero en el ámbito tecnológico la potencia o energía requerida para algunos proyectos es absolutamente insostenible.
Qué no hacer si quieres innovar sobre IA
Yu-Ting Kuo, a lo largo de su experiencia en el panorama de la IA, mantiene que no hay una solución milagrosa para desplegar productos innovadores y eficientes, pero sí que, tras su recorrido en el sector, ha podido detectar ciertos caminos que no hay que tomar:
-Innovar sin un propósito.
-Pretender llegar a soluciones originales sin impulsar y planificar la innovación dentro de las organizaciones.
-Utilizar la inteligencia artificial por el mero hecho de utilizarla, basarse en las tendencias.
-Centrarse demasiado en el estado del arte a expensas de la experiencia del mundo real.
-No experimentar, testear e iterar lo suficiente antes de lanzar una propuesta a los clientes.
Sin duda las enseñanzas de Yu-Ting Kuo, que en 2021 fue nombrado por Business Insider como una de las personas más relevantes en el panorama de la IA, serán un buen cuaderno de a bordo para los interesados en innovar y sumergirse en el océano azul de posibilidades de producto que la IA ofrece.
