La innovación autónoma está emergiendo como una tendencia al amparo del desarrollo y aplicación de la Inteligencia artificial (IA). Este concepto, acuñado por Board of Innovation, hace referencia a la capacidad de los sistemas de IA para operar y tomar decisiones de manera independiente, transformando radicalmente la forma en que se idean, desarrollan y lanzan nuevos productos y servicios.
En el Informe Innobasque de Prospectiva 2024 – Tendencias de Innovación, hemos dedicado un capítulo específico a este tema dada la relevancia creciente de la IA, y en particular de la IA Generativa (IAG). Este informe destaca cómo la inteligencia artificial está revolucionando todos los aspectos de la innovación, impulsando un cambio hacia un modelo más autónomo y eficiente.
El impacto de la IA en la innovación está creciendo exponencialmente, cambiando la forma en que innovamos. La IA posee capacidades únicas en cuanto a síntesis, ideación y modelización del comportamiento humano. Según diversos estudios, el uso de la IA para el desarrollo de nuevos productos ha mejorado la calidad del producto en un 40%, la rapidez de desarrollo en un 26% y ha permitido un 12.5% más de actividad en el mismo tiempo. Los resultados son aún mejores cuando la inteligencia artificial cuenta con la supervisión humana.
La IA esta transformando la innovación, haciendo posible la creación y lanzamiento autónomo de nuevos productos y servicios.
Las herramientas de IA pueden superar barreras comunes en la innovación como son la limitación de recursos o el acceso a clientes. La automatización de tareas proporciona información valiosa que, de otro modo, requeriría una cantidad significativa de recursos de personas y tiempo. En la generación de ideas, la colaboración entre personas e IA genera resultados de gran calidad; de hecho, diversas fuentes indican que la calidad media de las ideas generadas por GPT-4 es mayor que las generadas por personas, cuando se valora la intención de compra.
En el futuro, los sistemas de IA deberían ser capaces de interactuar de forma autónoma para el diseño y la validación iterativas. Esto podría transformar tanto el producto como el desarrollo de servicios, permitiendo una innovación más rápida y una mejor comprensión de las necesidades de las personas consumidoras y de las dinámicas del mercado. Bajo esta premisa la innovación tenderá a ser más autónoma, avanzando desde un menor nivel de madurez, basado solo en el trabajo humano, hasta alcanzar la innovación autónoma completa.
La innovación autónoma no se trata simplemente de integrar la IA en un sistema existente, sino de reimaginar todo el ciclo de innovación. Es decir, de desarrollar un sistema de interacción entre la persona y la máquina que actúe como motor de innovación, capaz de imaginar, crear y lanzar constantemente nuevos productos, servicios y negocios con una calidad, velocidad y tasas de éxito antes inimaginables. Las personas diseñarán, usarán y fijarán los objetivos de este motor de innovación.
Las metodologías de innovación autónoma podrán mejorar la velocidad, el alcance y la calidad de la innovación. Podrán identificar de manera autónoma y continua las necesidades de clientes y consumidores existentes y potenciales, antes de que sean formuladas. Además, serán capaces de simular de manera autónoma mediante pruebas sintéticas que predicen comportamientos de las personas mejor que los reales, lo que permitirá una mayor capacidad para renovar continuamente la oferta.
La IA tiene la capacidad de impactar en todos los componentes del modelo de innovación, desde la estrategia hasta el proceso, las personas y los recursos. En la estrategia, la IAG ayuda a analizar con mayor eficiencia las fuentes de datos externas, proponer alternativas y valorar decisiones estratégicas empresariales y de innovación. Abre inmensas posibilidades para identificar retos y sus posibles soluciones, ampliando el espectro del doble diamante de innovación.
La colaboración entre la inteligencia humana y la artificial es esencial. La combinación de las capacidades humanas (estrategia, intuición y juicio, etc.) con las de las máquinas (cálculo, predicción y precisión, etc.) conduce a una resolución de problemas más eficiente y con soluciones más innovadoras. La innovación autónoma se posiciona como la próxima frontera, donde los sistemas autónomos operan sin intervención humana directa, representando un nuevo paradigma que va más allá de las tecnologías digitales tradicionales.
La colaboración entre IA y personas está redefiniendo la eficiencia y calidad en la innovación.
