IA como socio estratégico vs. IA como herramienta de producción: el modelo que adopté
La pregunta sobre cómo relacionarse con la IA en el trabajo de marketing estratégico tiene 2 respuestas posibles que producen resultados radicalmente diferentes. La primera es tratarla como una herramienta de producción: el input es una instrucción de tarea específica, el output es la tarea completada, el ciclo se repite con variaciones de la misma lógica tantas veces como sea necesario. Es un modelo de uso que extrae el valor de eficiencia de la IA de forma consistente. Es también un modelo que no extrae el valor estratégico que la IA puede proporcionar cuando se usa de una forma diferente.
La segunda respuesta es tratarla como un socio estratégico en el proceso de pensamiento. Eso requiere una forma diferente de interactuar con el sistema: no instrucciones de tarea sino conversaciones de exploración donde el modelo contribuye perspectivas, hipótesis y conexiones que el estratega puede refutar, ampliar o incorporar en su propio razonamiento. Es un modelo de uso que extrae un tipo de valor diferente al de la eficiencia: el valor del pensamiento divergente estructurado, de la perspectiva que no está sesgada por los patrones mentales que la experiencia produce, y de la capacidad de procesar conexiones entre información que el estratega no hubiera conectado de forma independiente en el mismo tiempo.
El modelo que adopté combina ambas formas de uso según el tipo de trabajo. Para trabajo de producción con criterio establecido, uso IA como herramienta de producción: brief claro, output esperado, revisión del output, publicación. Para trabajo de exploración estratégica donde el objetivo es generar hipótesis que todavía no tengo, uso IA como socio de pensamiento: conversación exploratoria, perspectivas provocadoras, conexiones entre áreas que no había relacionado, preguntas que me obligan a articular supuestos que había dejado implícitos.
El valor de la IA como socio estratégico no es el output de la conversación exploratoria. Es el efecto que esa conversación tiene en la calidad del pensamiento del estratega. La IA no tiene criterio propio sobre qué estrategia es la correcta. Sí tiene la capacidad de hacer visible los supuestos que el estratega da por sentados, de generar alternativas que el estratega no había considerado y de articular las implicaciones de las distintas opciones con una velocidad y una completitud que el pensamiento individual no puede igualar. Ese valor complementa el criterio del estratega en lugar de reemplazarlo.
El resultado práctico de ese modelo combinado en mi operación fue que las decisiones estratégicas que tomaba después de una sesión de exploración con IA como socio de pensamiento eran más robustas que las que tomaba sin esa sesión, medido por la tasa de revisión de esas decisiones en los 30 días siguientes. La sesión de exploración no producía la decisión correcta. Producía una consideración más completa del espacio de decisiones que reducía la probabilidad de haber omitido una variable importante.