5 procesos de innovación donde aplicar ChatGPT

Estamos viviendo el hype de la Inteligencia Artificial Generativa.

En vivo y en directo.

Los anuncios se suceden por días.

Y sí, yo también estoy saturado.

Como todas las tecnologías, seguramente estemos viendo el hype de sobre-expectativas, antes de caer por la curva de la desilusión.

El reto ahora es encontrar los modelos de negocio que permitan capturar valor a partir de estas tecnologías.

Especialmente para los profesionales de la innovación como tú.

Porque las tareas que realiza un financiero no son las mismas que las tuyas.

Por eso este post. Para ayudarte a identificar las aplicaciones que puedes hacer de la inteligencia artificial generativa en tu día a día.

En nuestro caso, está centrado en ChatGPT y la API de GPT3, más Midjourney.

Y al final, verás que no te va a sustituir.

Sino que va a aumentar tus capacidades.

Empezamos!!

Qué es la innovación aumentada

Antes de llegar al concepto a definir el concepto de innovación aumentada, debemos dar un paso previo.

En primer lugar, entender qué es la inteligencia aumentada.

De acuerdo con el glosario de la consultora Gartner, podríamos definir la inteligencia aumentada podríamos definirla como la colaboración entre personas e inteligencia artificial, que trabajan juntos para mejorar: las habilidades cognitivas (incluido el aprendizaje), la toma de decisiones y nuevas experiencias.

Si ahora, nos centramos en las actividades de innovación, la innovación aumentada (para mí) es:

la capacidad de colaborar entre personas e inteligencia artificial para la generación, desarrollo y puesta en marcha de nuevos productos, servicios o procesos de negocio.

Bien.

Ahora que estamos todos alineados, vamos a dar un paso más y a buscar cómo puedes aplicarla en tu día a día.

Casos de uso de la inteligencia artificial para innovadores

Durante el proceso de exploración de la tecnología, le pregunté a ChatGPT sobre si le habían entrenado específicamente en herramientas de innovación.

Su respuesta fue que:

“no, pero puedo ayudarte a aplicar marcos de trabajo específicos como Design Thinking, Lean Start-up, Scrum y Open Innovation”.

Booom.

Casos de uso de la innovación aumentada creo que pueden existir cientos.

Tantos como cada herramienta que utilicemos. Siempre teniendo en cuenta que cuanto mayor es el volumen (de información o tareas repetitivas) mejor será el resultado utilizando la IA.

Por ejemplo: si tienes que analizar 5 entrevistas de problema a potenciales usuarios de un proyecto con digamos 20 insights en total, puedes utilizar la IA, pero no te aportará mucho.

Pero si tienes 60 entrevistas y 500 insights sí que te va a ayudar a ahorrar tiempo a la hora de encontrar patrones.

Te comparto una pequeña una pequeña lista de casos de uso en los que ya hemos trabajado y funciona razonablemente bien (recuerda, en ChatGPT y GPT3).

Vamos a hacer un mínimo repaso:

#1 Planificar la innovación

La función de generar contenido es muy interesante en este punto.

Puedes pedirle oportunidades concretas, objetivos, retos, equipos necesarios e incluso que te los priorice según parámetros que te dé.

#2 Ideación

Es quizás la parte más potente.

Pero te sugiero que vayas al detalle. Normalmente el dragón se puede quedar en generalidades si le pides el proyecto completo.

Pero si eres capaz de ir paso a paso en un flujo de trabajo concreto, el valor se multiplica.

Imagina un proceso de design thinking en el que, paso a paso, utilizas la GenIA para:

• Definir retos a explorar
• Identificar los arquetipos
• Definir entrevistas de problema
• Analizar los resultados de las entrevistas
• Construir mapas de empatía con los resultados
• Desarrollar customer journeys
• Identificar how might we
• Generar ideas
• Evaluarlas en función de criterios
• Diseñar diferentes versiones de prototipos
• Preparar una entrevista de solución (test) con sus indicadores
• Analizar los resultados de la entrevista de solución
• Proponer iteraciones en base a los patrones de los tests.

Por tanto, la clave es dividir cada metodología y actividad en tareas concretas que puedas ir trabajando con la AI, como si fuera un miembro más del equipo.

#3 Gestión de proyectos

Me parece muy interesante utilizar ChatGPT para ayudarnos en la gestión de proyectos de innovación.

Especialmente aplicando Lean Start-up.

Alguno de los casos que hemos probado nosotros:

Diseño de modelos de negocio (le puedes pedir diferentes modelos, iteraciones, sobre los que empezar a discutir / debatir…)

Planes de exploración: definir hipótesis de riesgos, clasificarlas y proponer experimentos de validación.

Realizar sesiones de “planning” de Scrum

Elaborar informes de estado de proyectos, a partir de la información que le dés.

#4 Gestionar el sistema de innovación

En esta fase puedes orientarte a dos actividades: diseñar el sistema y manejar el sistema.

• Para la primera, para diseñar, aprovechas la funcionalidad de creación e ideación:
• Definir un embudo de innovación
• Definir criterios de paso de fase de las ideas / proyectos
• Analizar las ideas y el estado de los proyectos
• Definir los KPIs con los que puedes gestionar el sistema
• Diseño de OKRs para implementar iniciativas
• Analizar el cumplimiento de los objetivos y métricas
• Elaborar informes para pasar a dirección
• Definir estrategias de innovación abierta
• Identificar perfiles de colaboradores con los que trabajar (aquí ChatGPT no es bueno buscando perfiles concretos. Todavía).

#5 Diseñar ideas para la cultura innovadora

De nuevo puedes trabajar en dos líneas: diseñar y revisar

• Diseñar planes de cultura corporativa
• Diseñar formaciones de innovación

Me quiero detener un momento en estos dos apartados.

El diseño de planes de cultura corporativa no se hace preguntando a un robot, es mucho más complejo.

Pero si haces lo mismo que en el Design Thinking, es decir, trocear del proceso en pequeñas acciones, sí que obtendrás información muy valiosa.

Quizás se entiende mejor con un ejemplo. Imagina que aplicas el diamante de la cultura para identificar acciones.

Puedes preguntarle por cada uno de los elementos del diamante: personas y cualificación, estructura y equipos, información, toma de decisiones, incentivos.

A partir de ahí, tomar la información, analizarla y priorizarla, incluso ayudado por la herramienta.

Lo mismo ocurre cuando le pides que te ayude a diseñar una formación de innovación.

Si le pides directamente que te diseñe la formación, te dará una respuesta general.

A partir de ahí, la buena práctica es interactuar con la herramienta para llegar al máximo nivel de detalle: objetivos formativos, contenidos, ejercicios, duración…

Es la técnica que se conoce como “multiprompt”.

Herramientas concretas para aplicar la Inteligencia Artificial para innovar

Actualmente existe una sobreoferta enorme de aplicaciones de GenAI.

El efecto será doble:

• Internet se llenará de más y más basura creada por las AI, sin poder distinguir qué es real y qué no es.
• Perderemos nuestro valioso tiempo probando la nueva herramienta que ha salido esta semana y nos ha recomendado no-se-quién

Como en todas las herramientas, la mejor manera (yo diría que la única) de conseguir la maestría, la experiencia, es la repetición.

Una vez. Otra vez. Y otra….

Avanzar por la curva de aprendizaje poco a poco. Pero no ir empezando nuevas curvas de aprendizaje cada dos días.

Porque, como dice el refrán castellano, serás aprendiz de mucho y maestro de nada.

Por eso, la semana pasada respondía a un tweet en el que me pasaban una lista de 26 aplicaciones para innovar que creo más en el modelo de especializarnos en aplicaciones generalistas y adaptarlas para nosotros.

Es lo que estamos haciendo en Innolandia.

Reducir al mínimo imprescindible las herramientas. Trabajamos con:

• ChatGPT / GPT para texto; ChatBing para buscar referencias en internet
• Midjourney para imágenes
• Clichamp para crear vídeo y audio.

Sobre estas herramientas trabajamos los prompts (el input de cada caso de uso), que es donde de verdad está la potencia de la tecnología.

¿Podemos estar perdiéndonos algo?

Seguramente. Pero creo que es importante ser críticos y sacar todo el partido a la herramienta, para nuestro caso.

Mientras llega la esperada integración de la inteligencia artificial generativa en las suites ofimáticas de Office y en Google Workplace.

La nueva guerra fría.

Lo que no quita a que exploremos nuevas herramientas en nuevas funcionalidades.

Por ejemplo, pasar texto a mano a digital.

Conclusiones

Este post podría considerarse un work-in-progress, porque el ritmo al que avanza la IA Generativa es una completa locura.

Y seguirlo es bastante complicado. Yo mismo te confieso que muchas veces me veo superado por la velocidad.

Mi recomendación es que si quieres estar al tanto de las evoluciones de este tipo de herramientas, sin volverte loco, sigas a personas de referencia como Carlos Santana o Enrique Dans.

En este contexto, sólo te queda una opción: re-aprender. Una y otra vez. Entrar en el bucle de aprendizaje continuo y plantearte la pregunta de

¿Cómo podría aplicar la GenAI en esta tarea que tengo que hacer y repetir todos los meses?

Eso es lo que te propongo en el curso de Innovación Aumentada: IA Generativa para innovadores.

Aprender a utilizar las herramientas en TU contexto particular de gestor de innovación.

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