IA para pequeñas empresas: uso de la IA generativa como cofundador

No son solo las grandes empresas, grandes empresas con acceso a una gran cantidad de datos y computación, las que experimentan con la inteligencia artificial (IA). Las pequeñas empresas e incluso los emprendedores que aún no se han lanzado al mercado están adoptando herramientas de IA e incorporando la IA a sus modelos de negocio de formas nuevas y emocionantes.

Este año, Gusto publicó un informe sobre la formación de nuevas empresas que reveló que más del 20 % de las nuevas empresas utilizan tecnologías de IA generativa.¹ La IA generativa está ayudando a los emprendedores a ampliar su alcance antes del lanzamiento, una fase que suele estar restringida en recursos, lo que impone limitaciones de tiempo y coste a lo que los emprendedores pueden lograr.

El empresario Sean Ammirati conoce de primera mano estas limitaciones. Además de ser fundador, es profesor de emprendimiento e imparte cursos de MBA en la Universidad Carnegie Mellon. Cada año, sus clases guían a los estudiantes a través del proceso de desarrollo de una startup.

Este año era distinto. Sus alumnos tenían una nueva tecnología en su cinturón de herramientas: la IA generativa. Mientras que algunos educadores se han resistido a la idea de que los alumnos busquen ayuda en estas aplicaciones, Ammirati la está fomentando, reconociendo que la IA generativa tiene poderosas aplicaciones para los empresarios.

"Lo interesante es la velocidad a la que los estudiantes han sido capaces de progresar y conseguir que varios clientes utilicen productos bastante sólidos en un esfuerzo semestral, en comparación con lo que yo he experimentado en 13 años de impartir estas clases", afirma Ammirati. "Además, están haciendo cosas con sus productos que habría sido imposible hacer antes de este momento".

Algunas de estas startups juegan en el espacio de la IA, pero no son solo startups de IA, son startups "nativas de la IA" que utilizaron la IA para hacer despegar su negocio.

En 2023, Ammirati participó en el programa GenAI Fellows de Carnegie Mellon, una iniciativa del Centro de Negocios Inteligentes de la escuela que tiene como objetivo construir un cuerpo de investigación para mejorar la comprensión de las aplicaciones empresariales de IA generativa.

Ammirati es autor de un artículo, "Applications of GenAI for Entrepreneurs", en el que se detalla cómo las herramientas generativas pueden automatizar tareas rutinarias y ayudar a los emprendedores a centrarse en un pensamiento estratégico de alto nivel. Compara la llegada de la IA generativa con la aparición de la nube y los dispositivos móviles en términos de cómo esas tecnologías redefinieron el espíritu empresarial.

En el documento, Ammirati argumenta que esta tecnología puede ser más que un asistente de IA, sino un "cofundador", que puede proporcionar orientación e información. Nunca es el tomador de decisiones final, sino un socio útil que puede ayudar en la ideación, la validación de ideas y el escalado.

Durante la última década, los propietarios de pequeñas empresas han estado integrando herramientas de IA de bajo coste para agilizar los flujos de trabajo y realizar funciones de alto nivel que de otro modo podrían haber estado fuera de su alcance. La revolución desencadenada por el lanzamiento de ChatGPT ha acelerado esta tendencia, dando incluso a los empresarios en fase inicial que aún no tienen ni un solo empleado la capacidad de asumir una gama más amplia de funciones empresariales y acelerar el ritmo al que las completan.

Un caso de uso obvio para la IA generativa está justo en su nombre: la generación de contenidos. Quizá sea la forma más sencilla de que los empresarios amplíen su alcance antes de contratar a empleados para realizar esas tareas.

Este valor es más evidente en las campañas de marketing. La IA puede utilizar el procesamiento del lenguaje natural para ayudar a redactar publicaciones atractivas en las redes sociales, artículos de blogs optimizados para SEO y textos para sitios web de comercio electrónico, que ayudan a las pequeñas empresas a mantener una presencia en línea consistente y profesional. En las campañas de marketing por correo electrónico, la IA puede crear líneas de asunto convincentes, contenidos atractivos y llamadas a la acción eficaces para aumentar las tasas de apertura y la interacción con los clientes.

Puede ayudar a redactar guiones para vídeos, podcasts o webinars, lo que hace que el marketing multimedia sea más accesible para los fundadores que probablemente no tengan esa experiencia. Las descripciones de los productos de Amazon, texto de anuncios y otras tareas que consumen mucho tiempo pueden realizarse en una fracción del tiempo que habrían tardado de otro modo.

Tampoco se trata solo de esfuerzos de marketing. Los planes de negocio, las presentaciones a los inversores, el análisis de la competencia, las descripciones de los puestos de trabajo de LinkedIn, los documentos de políticas, los materiales de formación e incorporación, la relación con el cliente (CRM) y las preguntas frecuentes se benefician de las soluciones de IA generativa. Los chatbots con IA también pueden dar a una startup una ventaja en la experiencia del cliente, lo que puede representar un importante ahorro de costes en las primeras etapas.

La racionalización de las tareas anteriores permite disponer de más tiempo para centrarse en tareas cognitivas de nivel superior, como la investigación y la toma de decisiones estratégicas.

Por supuesto, la IA generativa también puede ayudar con la investigación.

Una de las principales dificultades de la iniciativa empresarial es no saber lo que no se sabe. Un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) puede ser un excelente recurso para hacer preguntas difíciles y exploratorias; preguntas que uno podría incluso avergonzarse de hacer. Por ejemplo:

"¿Afectará la próxima normativa de la UE a la viabilidad de mi oferta de productos?"

“¿Cuál es el volumen actual del mercado mundial de alternativas a mi producto?”

Una advertencia importante: los empresarios deben recordar que los LLM están limitados en muchos aspectos y que las alucinaciones son frecuentes. Y lo que es peor, los LLM tradicionalmente son incapaces de explicar cómo han llegado a sus conclusiones.

Por suerte, debido a los recientes avances en los algoritmos de machine learning (ML), los LLM que se han aumentado con la generación aumentada por recuperación (RAG) pueden obtener información en tiempo real de Internet, y los usuarios pueden verificarla.

Podría ser útil pensar en las herramientas con IA como excelentes fuentes de información exploratoria inicial e información exploratoria inicial, en lugar de respuestas definitivas o recomendaciones legalmente sólidas. Incluso si estas herramientas no son 100 % precisas, pueden ayudar a los fundadores a pensar en un problema de una manera nueva o llevarlos a seguir un camino de investigación crítico que de otro modo no habrían encontrado.

Los fundadores pueden hacer preguntas complejas como las que se han mencionado antes, y los LLM pueden proporcionar contexto y equipar a los fundadores para que hagan mejores preguntas a los especialistas humanos, como abogados, expertos en cumplimiento o ingenieros de la cadena de suministro.

"No es bueno pedirle a un LLM que le brinde asesoramiento legal y luego, sin pensarlo, seguir adelante", dijo Ammirati. "Pero si la IA pudiera tomar un proyecto de diez horas y convertirlo en un proyecto de una hora, aportaría un valor significativo al emprendedor".

Para Ammirati, la oportunidad más emocionante en estos momentos no son necesariamente los propios modelos fundacionales, sino las aplicaciones que se están construyendo sobre los LLM. Algunos podrían referirse desdeñosamente a tales aplicaciones como "envoltorios de LLM", considerándolas como un reempaquetado de la innovación de un LLM sin añadir nuevas capacidades sustanciales.

Pero las aplicaciones pueden especializarse para tareas empresariales específicas con instrucciones prediseñadas que guían el modelo para producir resultados más relevantes para necesidades específicas. A menudo implican la aplicación de conocimientos de un dominio.

Estas herramientas pueden ofrecer interfaces de programación de aplicaciones (API) simplificadas e interfaces intuitivas. Esto simplifica a los desarrolladores la incorporación de funciones LLM en las aplicaciones existentes sin tener que gestionar complejas configuraciones, como la gestión de llamadas API, la gestión de tokens o la configuración de ajustes.

Basta con consultar el informe de la empresa de capital riesgo Sequoia Capital, publicado en octubre de 2024, para confirmar el valor de las aplicaciones basadas en LLM:

"Hace dos años, muchas empresas de capa de aplicación fueron ridiculizadas como 'solo un envoltorio sobre GPT-3'. Hoy en día, esos envoltorios resultan ser uno de los únicos métodos sólidos para crear valor duradero. Lo que empezaron como "envoltorios" han evolucionado hasta convertirse en "arquitecturas cognitivas".²

Ammirati cofundó una startup en etapa inicial que tiene como objetivo ser una de esas herramientas para emprendedores y otros innovadores.

"He trabajado mucho con empresas en el marco del Corporate Startup Lab que dirigía en la CMU, y me di cuenta de que muchos de estos grupos de I+D intentan convertir sus inventos en productos con valor comercial".

Growth Signals es una herramienta para ejecutivos e investigadores que desean determinar cómo aplicar mejor los recursos de investigación y desarrollo (I+D). Utiliza IA para analizar el panorama competitivo, redacta resúmenes tecnológicos, guía sesiones de brainstorming e incluso puede utilizar agentes para rastrear noticias de última hora e investigaciones recién publicadas.

"Le ayuda a traducir las señales del mercado y la tecnología en conceptos que merece la pena explorar, y le ayuda a gestionar y perfeccionar esos conceptos y a realizar una validación temprana".

La innovación no consiste solo en tener nuevas ideas, sino en tenerlas antes. Y si una herramienta puede ayudar a los innovadores a llegar antes a ese punto, quizá los recursos invertidos en el llamado "envoltorio LLM" sean dinero bien gastado.

Ammirati citó otras dos empresas emergentes: Cove y Glean que operan en este entorno aislado. Ambos tienen como objetivo llevar la experiencia del usuario más allá del chatbot al que estamos acostumbrados cuando interactuamos con LLM. En lugar de bots, utilizan IA para ofrecer un espacio de trabajo visual multidimensional diseñado a medida para funciones empresariales comunes.

Es un momento emocionante para dirigir una pequeña empresa. A medida que los empresarios e innovadores buscan las mejores herramientas de IA para optimizar los flujos de trabajo, automatizar las tareas repetitivas, ayudar en la investigación y gestionar la gestión de proyectos y otras operaciones empresariales, podemos esperar una afluencia de nuevos productos "picos y palas". Estas herramientas darán a los empresarios el impulso necesario para llegar antes al mercado y lograr la rentabilidad con mayor rapidez.