Bienvenido a un nuevo episodio del podcast El Día a Día del Innovador.
Hoy vamos a tener el quinto episodio, que no sé si será el último, de nuestra serie de innovación aumentada.
Hemos visto en episodios anteriores, empezamos primero por en qué áreas o en qué procesos de la innovación podemos aplicar la IA.
Y en ese punto hemos troceado o profundizado en cada uno de los diferentes procesos de la innovación. Hicimos un episodio sobre cómo aplicarlo en Design Thinking.
Un segundo episodio de cómo aplicarlo en diseño de modelos de negocio y en Lean Startup.
Un tercer episodio de cómo aplicarlo en Gestión de Proyectos.
Y hoy vamos a hablar de cómo aplicarlo a la hora de gestionar tu sistema de innovación. Pero lo primero que tenemos que tener claro es que es un sistema, un sistema de innovación.
Un sistema de innovación se trata del conjunto de procesos de innovación que nos permite que esta innovación sea repetible y que sea predecible.
No te va a decir si tal proyecto al final va a tener éxito o no va a tener éxito, sino que vas a realizar de forma continuada una serie de procesos o de actividades que te van a permitir que, por probabilidad, alguna de las ideas sí que lleguen a mercado y puedan tener resultado.
Es decir, das el salto de lo que es tener una churrera de proyectos donde hago proyectos, proyectos, proyectos, sin cierto orden, a tener una serie de carteras, unos elementos que te permiten que la innovación sea repetible.
Y lo más importante, como leí hace unos días en LinkedIn a mi buen amigo Óscar Juliá, de SENER, a que la innovación ayude a conseguir los objetivos de negocio, ese y no otro es el objetivo final de la innovación.
Ya que entendemos qué es un sistema y para qué sirve, ahora vamos a ver qué elementos constituyen un sistema de innovación.
Yo te lo resumiría en cinco elementos, que son los que constituyen o los que forman un sistema de innovación mínimo viable.
Lo primero que tienes que tener tu sistema es unos vectores de innovación. ¿Y qué son los vectores? Los vectores son aquellas áreas en las que me quiero centrar para hacer proyectos de innovación, es decir, estás marcando qué tipo de proyectos de innovación quieres hacer.
Por ejemplo, en Innolandia tenemos dos vectores de innovación.
Un primer vector que es cualquier producto o servicio que nos ayude a escalar nuestro modelo de negocio sin tener que contratar más gente, es decir, buscamos productizar cosas.
Nuestro segundo vector es aplicar tecnologías de frontera en la práctica de innovación y que les puedan ser útiles a nuestros clientes.
Aquí, por ejemplo, es donde entra todo el sarao de la inteligencia artificial generativa en ese tipo de proyectos.
Entonces, cualquier cosa que venga que no esté relacionada con los vectores de innovación, directamente fuera, al cajón, la descartamos.
Eso, el primer elemento que tú tienes que tener en tu sistema de innovación mínimo viable.
El segundo es un funnel.
Esto es de primero de innovación.
Un funnel bien definido es el proceso que va desde la idea hasta la implementación. Pero recuerda que la innovación solo ocurre cuando implementamos, bien porque lanzamos el producto bien porque implementamos el proceso.
Entonces, un funnel con fases, con puntos de corte,…
Ese es el segundo elemento de un sistema mínimo viable de innovación.
Tercer elemento es una cartera de proyectos organizada. Y esto no es un Excel, esto es una cartera de proyectos organizada, ¿en función de qué?
En función de su nivel de riesgo de esos famosos proyectos H1, innovación incremental, H2, innovación adyacente, H3, innovación radical.
El cuarto elemento que tienes que tener son recursos.
Y esto incluye dos tipos de recursos. Por un lado, pasta, es decir, cuánto dinero voy a invertir en innovación, y eso tiene que estar asignado.
Y puede ser muy poquito al principio, no pasa nada, pero no depender de si consigo financiación vía subvención.
No, necesita un sistema de innovación mínimo viable, necesita un presupuesto.
Y, por otro lado, personas, personas asignadas normalmente no a full-time, en empresas medianas no suele haber personas asignadas o muchas personas asignadas full-time, pero sí personas a tres niveles: personas que hagan proyectos, personas que gestionen el sistema y personas que al final tomen decisiones sobre los proyectos, el famoso comité de innovación.
Y el quinto y último elemento que tiene un sistema de innovación mínimo viable son métricas, que mucha gente no las utiliza. Métricas para medir cómo está funcionando el sistema.
Ahora que entendemos qué es un sistema, para qué queremos un sistema y los elementos de un sistema, ¿cómo nos puede ayudar la IA generativa en la gestión de un sistema?
Tenemos que volver un poco a los clásicos, al señor Edward Demin y su círculo Plan, Do, Check, Act.
Porque todo sistema se gestiona siguiendo el círculo clásico de Plan, Do, Check, Act.
Primero planifico, después ejecuto, después chequeo qué tal han ido los resultados y después actúo en consecuencia. Siguiendo ese proceso, ese ciclo, vamos a ver en qué tareas o qué casos de uso específicos nos puede ayudar la inteligencia artificial generativa.
Y fundamentalmente nos puede ayudar en la fase de plan, cuando tenemos que planificar o diseñar los elementos de nuestro sistema.
Justo hace unos días hablaba con un cliente que ha hecho nuestro curso vía stream y que nos decía: «Ángel, qué bien me ha venido el curso porque hemos utilizado lo que nos enseñaste en la parte de sistema para revisar nuestro sistema de innovación sin tener que contratar a un consultor».
Y nos daba idea sobre qué cosas tenía el funnel o cómo estábamos, o sea que nos ha venido súper bien. Bueno, ahora, a partir de ahí, te cuento qué casos de uso podemos utilizar para planificar.
Primero, para ayudarnos a definir nuestros vectores de innovación.
Definir los vectores de innovación requiere un proceso de análisis de cuál es mi modelo de negocio, por dónde van las tendencias, cuáles son mis objetivos estratégicos,…
Yo cuando le cargo toda esta información a la inteligencia artificial generativa, llámese Copilot, llámese ChatGPT, ya sabéis mi preferencia, yo le puedo pedir que me dé alternativas.
Es decir, en función de este análisis, qué vectores me recomiendas. Entonces, que tengo una lista y eso recordar que siempre somos los humanos los que tenemos que tomar la decisión de cuáles son mis vectores.
Para abrirnos el campo e identificarnos opciones, podemos utilizar la inteligencia artificial generativa, como parte del equipo que trabaja en esa definición de vectores Segundo caso de uso en la parte de planificación, diseño del funnel, lo contaba antes.
Nuestro cliente nos dice: «Hemos utilizado ChatGPT para que nos ayude a revisar cuál es nuestro embudo y cómo debería estar y qué fases».
Para eso lo podemos utilizar, para definir qué fases tiene el embudo, qué actividades deberíamos hacer en el embudo y cuáles serían los criterios de uso.
Entonces, aquí, lo más importante, igual que en el resto de tareas, es el contexto que le des a la inteligencia artificial generativa.
Le tienes que decir quién eres, qué objetivos tienes, cuáles son los objetivos estratégicos. Darle contexto, porque si no te va a dar un funnel genérico.
Y lo que yo sí que tengo claro después de tantos años trabajando en innovación es que la innovación no es café para todos.
Cada uno necesita su funnel con un marco general, pero cada uno necesita su embudo, cada uno necesita sus vectores, depende de cada organización.
Entonces, ChatGPT, la IAG, te pueden ayudar a hacer esto. Otra cosa que te puede ayudar es para analizar tu cartera de proyectos, porque nadie empieza a innovar montando un sistema. Al final esto es un proceso de escalera.
Tú empiezas haciendo un proyecto, después haces muchos proyectos, te quedas atrapado en la churrera de proyectos y solo cuando te tomas la pastilla de Matrix eres capaz de saltar a gestionar la innovación. Entonces, tú tienes siempre una cartera.
Te puede ayudar a hacer una cartera. Tú levantas una lista de proyectos, en un Excel, metes las características, se la das a ChatGPT y le pides que te la analice.
Nosotros, cuando hacemos sprint estratégicos con nuestros clientes, los analizamos así.
Cogemos el Excel, nos meten la lista de proyectos y esa lista de proyectos se la damos a ChatGPT y ChatGPT nos la analiza en base a unos criterios que nosotros le damos.
No a los que él quiere, sino que yo te digo cuáles son los criterios, cómo quiero que me lo organices. Y un último elemento que también puedes utilizar en esta fase de diseño, es para definir tu cuadro de mando, innovación.
Cuáles son las métricas, los KPIs que tú puedes incluir, a tres niveles: a nivel de gestión de proyecto, proyectos individuales, después a nivel de gestión de sistema y, por último, a nivel de estrategia o de impacto.
Todo el rato, te lo vuelvo a repetir. Lo puedes utilizar para que te dé ideas pero eres tú el que tiene que tomar la decisión de qué me quedo y qué no me quedo.
Vamos a avanzar al siguiente capítulo del ciclo de Eduard Demin.
Vamos a hablarte del Do. Hacer. Bueno, todo lo que hemos visto en las sesiones anteriores o en los episodios anteriores del podcast sobre cómo aplicar la IAG, es parte del Do. Es parte del Do en la parte de gestión de proyectos, generación de ideas, etc.
Pero dentro de la gestión del sistema, yo me quedaría con tres casos de uso que pueden ser interesantes en la parte de Do.
Primero, vigilancia tecnológica. Es parte del propio sistema, es decir, tú tienes que estar al tanto de lo que se mueve por ahí fuera.
¿Para qué? Pues para generar ideas, para ver que están alineados con tus vectores, etc. Y aquí puedes utilizar dos herramientas. Por un lado, Perplexity, Perplexity o Gemini, cualquiera de las dos para temas de búsquedas, olvídate de utilizar Copilot o ChatGPT para buscar en internet. Olvídate. Porque van con el motor de Bing y funcionan regular tirando a mal. Perplexity o la versión de IAG de Google, que es Gemini.
A nosotros Perplexity nos funciona súper bien. Entonces, tú le puedes pedir información sobre el estado del arte, que te busque cosas.
Esa es la primera parte, pero luego puedes utilizarlo, ¿para qué? Sobre esos inputs y esa cantidad de información que tú has obtenido para que te haga resúmenes.
Es decir, si tú has localizado en Google, por ejemplo, buscando informes de tendencia, no sé qué, del sector o competencias de esos que hacen las asociaciones o los centros tecnológicos o a nivel europeo, tú esa información se la das a ChatGPT para que te la resuma.
O sea, le das de comer un montón de cosas y, al final, te saca un resumen comestible que podamos entender de toda esa información sin tener que vernos cientos y cientos de páginas. Esto con centros tecnológicos nos está funcionando superbien, cuando hemos hecho los cursos, lo ven como un caso fundamental.
Nosotros lo estamos utilizando en Innolandia para hacer nuestro IA News, que es nuestro boletín de vigilancia tecnológica sobre novedades de la IA y que compartimos internamente con los suscriptores de Innolandia VIP.
Segundo caso de uso dentro de la parte del Do, evaluar proyectos.
Lo estuvimos viendo, más o menos, cuando estuvimos hablando de Design Thinking y de Lean Startup, pero en cada una de las fases del embudo hay que tomar decisiones. Tomamos decisiones en base al cumplimiento de una serie de hitos o no cumplimiento.
Entonces, ¿qué es lo que puedes hacer? Cada vez que llegas a un hito, le das a ChatGPT, la memoria del proyecto.
Tú le has cargado cómo contesto, cuáles son esos criterios de paso de fase y de evaluación. Y entonces que te diga así, ¿cuál es la recomendación de ChatGPT? ¿Esto debe pasar o no debe pasar de fase? Y repito, de nuevo, es una ayuda.
La decisión final no es de la IAG, es del comité de innovación o de los directivos que están recogiendo esa información. Pero es un input más que puedes tener a la hora de tomar decisiones.
Y el tercer caso de uso en la parte de Do es hacer planes de implementación de determinadas cosas.
Por ejemplo, si tú, dentro de tu estrategia de innovación, lo que quieres es aumentar la cultura innovadora de la gente y lo que quieres es hacer un plan de formación o quieres hacer un reto abierto, cualquier cosa, cualquier iniciativa de innovación, claro, implementar eso requiere un plan de ejecución.
Tú puedes utilizar ChatGPT, Copilot para definir cuáles son los pasos a seguir por ese plan. Como si fuera un proyecto normal, como vimos en el otro episodio.
Ahora que hemos visto esto, vamos a dar el tercer paso, que es chequear.
¿Para qué te puede servir la inteligencia artificial generativa a la hora de Check?
Para que resuma información que tú le vayas dando y que, a partir de ahí, te haga un informe. Nuestra experiencia, tienes al final que tener un sitio donde recoger la información. Esto puede ser un Excel o puede ser cualquier otra herramienta.
Nosotros tenemos, nuestra cartera de proyectos está en Asana. ¿Y qué es lo que hacemos cuando queremos ver cómo vamos? Le pegamos un pantallazo de la cartera, como está, es un Canva.
Ese pantallazo se lo pasamos a ChatGPT y decimos: «Hazme un análisis del estado de cómo vamos». O si le has cargado el estado de los proyectos, porque cada uno tiene una ficha de proyecto y se lo ha subido, y dices: «Hazme un resumen de cómo está».
Es decir, básicamente se trata de darle información separada que existe, que tú estás teniendo a la hora de gestionar tus sistemas, dárselo para que al final te redacte un informe que te diga cómo estás Y la parte de actuar, al final, volvemos a la parte de ejecución de planes de acción. Donde al final tú le puedes pedir que, «En función de este análisis que tú me has hecho, sugiéreme ideas correctivas y cómo las debería implementar».
Estas son las cuatro partes en las que podemos trabajar con la inteligencia artificial generativa a la hora de gestionar el sistema.
Hemos visto para la parte de plan, podemos trabajar para el diseño de los elementos del sistema mínimo viable de innovación, como hemos visto vectores, para la parte del diseño del funnel, para el análisis del inventorio de proyectos, la definición de métricas.
Incluso, para la definición de equipos de trabajo.En la parte de Do, lo podemos utilizar para vigilancia tecnológica, muy importante.
Para evaluación de proyectos y su estado y para definir planes de implementación de determinadas otras cosas.
Por ejemplo, un proyecto de entretenimiento puedes diseñarlo utilizando el IAG. Para la parte de Check, para hacer informes de estado del sistema, de cómo vamos en función de toda la información desestructurada que tengamos repartida.
Y finalmente, para la parte de Act, para definir, en función de esos resultados de informe, cuáles serían las acciones correctivas o preventivas que podemos hacer para mejorar el funcionamiento del sistema Esto es lo que te quería contar hoy.
Una serie de casos, yo creo que, bastante útiles que se pueden utilizar de la innovación aumentada para la gestión del sistema de innovación.
Y nada, espero que te haya sido útil y nos vemos en el próximo episodio. Un abrazo