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Por Jorge Manrique, Rector del Colegio Jurista y director general de Gobierno de Calidad, consultoría de políticas públicas

La innovación es sinónimo de vigencia y crecimiento de mercado en una empresa. Por ello conviene tomar decisiones mejor informadas sobre la inversión en ella para mejorar el retorno de la inversión.

El punto de partida es determinar si la innovación está alineada con los objetivos estratégicos. Es decir, evaluar el grado en que el gasto en innovación se alinea con las áreas de crecimiento esperadas, prioridades estratégicas y cambios en la ventaja competitiva.

Conviene analizar el tipo de posicionamiento que se desea en los diferentes mercados, ¿se busca ser pionero o sólo mantener un rol conservador? Esto determinará en gran medida el grado de inversión requerida.

Las expectativas de crecimiento son otros puntos que deben considerarse en el presupuesto que se destinará a la innovación. También enfocarse en el tipo de visión que se sigue. ¿Es a corto o largo plazo?  Las mejores decisiones no sólo priorizan el ROI inmediato.

Conviene, asimismo, sopesar los diferentes niveles de riesgo o los plazos de pago. También evaluar si las expectativas de crecimiento pueden cubrirse orgánicamente mediante el lanzamiento de nuevos negocios, ofertas o adquisiciones.

Por otra parte, es recomendable que los líderes empresariales instituyan una forma rigurosa de evaluar y comparar el rendimiento probable de diferentes tipos de iniciativas, como comparar el valor presente neto (VAN) de los proyectos con los recursos necesarios para realizarlos.

Ahora, muchas organizaciones tienen expectativas de rendimiento no sincronizadas con la realidad pasada, lo que genera objetivos de crecimiento incumplidos y excesos de presupuesto. Entonces, la revisión metódica de las razones por las que los proyectos de innovación recientes tuvieron éxito o fracasaron, permite que los líderes examinen mejor las suposiciones detrás de las proyecciones de ingresos y el tiempo para lanzar las iniciativas en curso.

El análisis retrospectivo también puede señalar las rupturas en el proceso de innovación, como el «gasto en la sombra» que no pasa por el proceso de aprobación estándar.

Finalmente, el desglose de la cartera puede identificar oportunidades significativas para una mejor asignación de recursos.

Vale remarcar, ahora, que las culturas y políticas corporativas demasiado reacias al riesgo pueden sofocar la innovación y dar lugar a carteras que solo ofrecen ganancias incrementales.

Así, los líderes empresariales deben dedicar tiempo y recursos explícitos para que los equipos innoven, siempre que los proyectos satisfagan el apetito de riesgo de la organización. Establecer objetivos que se incorporen a un margen para el fracaso y establecer procesos para aprender de esos errores ayuda a fomentar una mayor innovación.

Por Jorge Manrique, Rector del Colegio Jurista y director general de Gobierno de Calidad, consultoría de políticas públicas.

Europa es líder en movilidad social, pero el progreso ahora se estanca. A la par, el nivel educativo se posiciona como un parámetro de movilidad, empleo, oportunidades e ingresos.

En la actualidad, más de un tercio de los europeos se enfrentan a importantes obstáculos, con un menor empleo, empleos menos productivos y un progreso profesional más lento que las personas de entornos socioeconómicos más altos. En última instancia, el futuro de estas personas está limitado por el pasado económico de sus padres. Tanto ellos como la sociedad sufren como consecuencia de ello.

Este es un desafío, y no solo para los gobiernos. Las empresas tienen un papel fundamental que desempeñar en el fomento de un lugar de trabajo más inclusivo, meritocrático y productivo.

También tienen mucho que ganar si la economía se dinamiza. En tanto, a medida que la población europea envejece, las empresas necesitan nuevas competencias y las reservas de empleados cualificados disponibles se vuelven rápidamente insuficientes.

Si Europa adquiriera una mayor movilidad social, tendría el potencial teórico de cerrar la brecha de capacidades para 2030. Esto sin nuevas formaciones o reciclaje profesional.

Ahora, el progreso educativo es uno de los factores más fidedigmos para medir la movilidad social.

Así, tener un padre con un alto nivel educativo triplica las probabilidades de que una persona reciba un nivel de educación similar en comparación con aquellos cuyos padres solo asistieron a escuelas primarias o secundarias inferiores o intermedias.

El primer grupo también tiene 15 veces menos probabilidades de terminar su educación a los 16 años o antes, respecto a las personas cuyos padres abandonaron la escuela a los 16 años o antes. Esto sugiere que las personas de bajos ingresos tienen menos acceso a la educación necesaria para calificar para empleos de alta calificación y altos ingresos.

Ahora, el nivel socioeconómico también se correlaciona significativamente con el rendimiento académico. Los estudiantes de niveles socioeconómicos bajos tienen en promedio seis veces más probabilidades de tener resultados de aprendizaje más bajos que sus pares del estrato alto.

Si bien el promedio varía según el país, cada país muestra una diferencia de al menos tres veces de aprendizaje relacionado con el nivel socioeconómico.

Los patrones de empleo, por su parte, revelan desafíos sistémicos adicionales para las personas con un estrato bajo. Su tasa de desempleo es mayor en relación a sus homólogos de alto nivel socioeconómico en aproximadamente cuatro puntos porcentuales.

Además, los trabajadores con un nivel socioeconómico bajo tienen más probabilidades de ser despedidos y, por ende, son menos propensos a dejar sus empleos para buscar oportunidades de educación o capacitación (generalmente asociadas con la progresión profesional) que quienes tienen niveles socioeconómicos altos.

La conexión entre el origen socioeconómico y las oportunidades económicas también es evidente en los niveles de cualificación laboral. Las personas de bajos estratos tienen casi tres veces más probabilidades de trabajar en puestos de baja cualificación que las personas con un nivel educativo similar de los sectores altos.

Del mismo modo, los trabajadores de bajo nivel socioeconómico que carecen de títulos universitarios tienen 3,4 veces menos probabilidades de ocupar puestos de trabajo de alta cualificación que sus homólogos de alto estrato con una educación equivalente.

Por Jorge Manrique, Rector del Colegio Jurista y Director general de Gobierno de Calidad

La tecnología cuántica podría crear valor por valor de billones de dólares en la próxima década.

Existen cuatro sectores que experimenten el impacto más temprano de la computación cuántica y podrían ganar hasta dos billones de dólares para 2035: productos químicos, ciencias de la vida, finanzas y movilidad.

La inversión privada disminuyó, mientras que la inversión pública aumentó, centrándose en la ampliación de las empresas emergentes establecidas

Hay varios factores que causan la disminución de la inversión privada, incluido un cambio significativo en el enfoque hacia la IA generativa, así como percepciones persistentes de que es una tecnología a largo plazo, cuyo potencial en varios sectores aún se evalúa.

La financiación pública de las tecnologías cuánticas, por su parte, aumentó más del 50% con respecto a 2022. Si bien China y Estados Unidos dominaron anteriormente la inversión pública en tecnología cuántica ( QT),  Australia, Canadá, Alemania, India, Japón, los Países Bajos, Corea del Sur y el Reino Unido aumentaron significativamente sus niveles de financiación.

La mayoría de estas iniciativas nacionales tienen como objetivo establecer el liderazgo tecnológico y la soberanía y estimular las inversiones privadas para el desarrollo de la tecnología cuántica.

La colaboración entre la industria, el mundo académico y el gobierno es esencial para acelerar el desarrollo de la tecnología cuántica con el fin de industrializar la tecnología, gestionar la propiedad intelectual y superar las brechas de talento.

Surgen entonces «clústeres de innovación» en todo el mundo. Son redes coordinadas de asociaciones entre investigadores, líderes de la industria y entidades gubernamentales que contribuyen al avance tecnológico de las tecnologías cuánticas e impulsan la creación de valor regional.

Tales redes comparten los siguientes elementos:

Centros académicos. Las grandes instituciones académicas proporcionan ecosistemas de investigación y talento vibrantes, así como acceso a los últimos avances científicos.

Apoyo del gobierno. El apoyo gubernamental a los clústeres de innovación se materializa en forma de financiación pública para apoyar el desarrollo tecnológico en instituciones y empresas emergentes, así como de infraestructuras de financiación para centros nacionales de investigación.

Emprendimiento. Las empresas emergentes suelen surgir de grupos académicos, con los que mantienen vínculos y aprovechan la infraestructura dentro de las instituciones de investigación.

Asociaciones de la industria. Las empresas locales o las grandes entidades corporativas que estén interesadas en aplicar tecnologías cuánticas proporcionan financiación o infraestructura dedicada a los investigadores.

El desarrollo y la ampliación de estos ecosistemas regionales de innovación (incluidos los consorcios de investigación) será un factor determinante para lograr una amplia adopción y comercialización de la tecnología cuántica.

Por Jorge Manrique, Rector del Colegio Jurista y director general de Gobierno de Calidad, consultoría de políticas públicas.

El nuevo barómetro del entorno empresarial es el índice de crecimiento de 360 grados.

Es decir, para tomar mejores decisiones de inversión y aprovechar las oportunidades comerciales, los líderes empresariales deben evaluar la óptica de crecimiento que tienen, pero también la que prevalece en su industria, en la de los proveedores y competidores directos e indirectos.

De esta forma, los líderes empresariales pueden encontrar oportunidades para acelerar el comercio o para reequilibrar las carteras. Existen cambios trascendentales en los negocios.

Uno de ellos es la aceleración comercial. A medida que cambian las condiciones geopolíticas, las empresas pueden atraer nuevos clientes y capturar más cuota de mercado.

También, a medida que se producen las perturbaciones geopolíticas, segmentos empresariales estables y de alto crecimiento pueden tambalearse, y los que antes se pasaban por alto representar un nuevo potencial.

Asimismo, puede generarse una optimización comercial. Al evaluar los cambios geopolíticos se pueden detectar factores que afectan la rentabilidad de las operaciones, incluidas sus relaciones con proveedores, las estrategias que emplean e incluso las capacidades globales de talento e infraestructura tecnológica.

Por otra parte, debe considerarse que una de las decisiones más importantes para cualquier líder empresarial es dónde invertirá la empresa en sus actividades de fabricación, almacenamiento y compromiso con el cliente. Estos compromisos pueden dar forma a la trayectoria de la empresa, y la geopolítica puede desempeñar un papel importante en el desbloqueo de nuevas fuentes de valor.

En tanto, los recientes acontecimientos geopolíticos inciden en notables interrupciones en la cadena de suministro y provocan el cierre de instalaciones, lo que conlleva a abastecerse de múltiples proveedores, alejarse de los pedidos y entregas justo a tiempo e incluso almacenar insumos críticos. Algunos líderes empresariales emplean tecnologías avanzadas para anticipar y prepararse para futuras perturbaciones geopolíticas.

No deben olvidarse, asimismo, las tensiones geopolíticas. Pueden complicar la gestión del talento y socavar la cohesión de la fuerza laboral entre culturas y nacionalidades. Pero hay pasos que las empresas pueden tomar para tener en cuenta tales interrupciones, como los patrones de concentración de talento, reequilibrio de las asignaciones de fuerza laboral y la localización de funciones importantes, como los recursos humanos o el soporte de TI.

Tecnología y datos. Las organizaciones multinacionales de hoy en día han creado funciones tecnológicas en las que el talento, la infraestructura y las huellas de datos se extienden a través de las fronteras, lo que deja sus pilas tecnológicas y otros recursos expuestos a vientos en contra geopolíticos.

Las amenazas potenciales incluyen ciberataques, robo de propiedad intelectual, requisitos de localización de datos, posibles interrupciones de conflictos comerciales y regulaciones fragmentadas de TI y datos en todo el mundo.

Ante esto, las empresas deben supervisar de forma rutinaria las políticas regulatorias, fiscales y locales que afectan directamente a sus estrategias comerciales. Del mismo modo, deben vigilar los riesgos geopolíticos y las políticas económicas en los países en los que operan.

Por Jorge Manrique, Rector del Colegio Jurista y director general de Gobierno de Calidad, consultoría de políticas públicas.

Los modelos de inteligencia artificial son los nuevos objetivos de los cibercrímenes.

Por la cantidad de información que procesan y por su uso cada vez más frecuente en diversas industrias se incrementan los delitos de robo de propiedad intelectual, filtrado de información, manipulación para generar resultados erróneos o utilización de la infraestructura de estos modelos de IA para comandar redes de bots o ataques similares.

Hoy presenciamos una gran variedad de ejemplos de vulneraciones a modelos de IA. Algunos son muy destacados como el de Tay de Microsoft, chatbot de IA que fue manipulado por usuarios para aprender y replicar discursos de odio en menos de 24 horas.

Por otro lado, está el ataque a GPT-3/OpenAI, donde se identificaron intentos de extracción de información confidencial de modelos de OpenAI, consultas o peticiones específicas que inducían a revelar datos sensibles utilizados en su entrenamiento.

Además, en 2023, el modelo desarrollado por Meta LLaMA fue filtrado antes de su lanzamiento y fue utilizado y accedido por terceros, lo que generó preocupación sobre la protección de modelos propietarios en entornos abiertos.

Los ataques dirigidos ya han puesto foco en modelos de IA, su funcionamiento e infraestructura. La seguridad debe abordarse desde una perspectiva integral, proteger todas las capas del funcionamiento de esta tecnología a partir de datos de entrenamiento, implementación del modelo y luego posteriores fases de acceso o interacción con este.

Entre los elementos básicos expuestos y las vulnerabilidades de estos modelos se encuentran los datos, alimentados con datos de entrenamiento que deben tener calidad y confiabilidad para garantizar el funcionamiento correcto de la tecnología. Estos datos podrían ser vulnerables y un ciberatacante podría introducir algunos de tipo malicioso y de esa manera manipular el comportamiento o los ouputs del modelo.

Por otro lado, están las APIS (Application Programming Interface) que al estar expuestas también se pueden intervenir para manipular el modelo o extraer información sensible, y la estructura interna del modelo, inclusive sus algoritmos, podrían ser susceptibles a ataques adversariales o extracción de información confidencial.

Finalmente, los servidores, fuera de ataques al funcionamiento del modelo en sí, este se podría ver afectado en caso de que los servidores o bases de datos donde se almacene su información o se procese el modelo sean blanco de diversos ataques que interrumpan el sistema.

Prevenir los ataques a los modelos de IA implica diseñar herramientas de seguridad con IA desde su concepción, mantenerse al día con las actualizaciones y hallazgos de expertos, entrenar los modelos con conjuntos de datos más amplios y diversos e implementar sistemas de detección de ataques adversariales y de manipulación de datos.

Por Jorge Manrique, Rector del Colegio Jurista y director general de Gobierno de Calidad, consultoría de políticas públicas

En las universidades tenemos un viejo sueño: egresados que se conviertan en líderes. Es la asignatura pendiente.

Tras varios años de investigación hoy tenemos seis rasgos asociados con un liderazgo fuerte para las organizaciones. Incluyen optimismo, servicio, aprendizaje continuo, resiliencia, ligereza y administración.

El optimismo es la proclividad para encontrar oportunidades en cualquier situación, aún en las irrupciones. Es considerar que el fracaso no es una alternativa y campear con los imprevistos en tiempo real.

El servicio es lo que algunos llaman el “liderazgo desinteresado”. La capacidad de buscar como ayudar y permitir a los otros crecer y expandir sus capacidades y destrezas. Convertirse en un apoyo permanente, no atraer los “reflectores” para sí, sino convertirse en un factor decisivo para impulsar el brillo de los otros.

El aprendizaje continuo, por su parte, es particularmente importante. Los equipos de gestión y el núcleo de liderazgo en general deben estar actualizados y asimilar todas las cosas nuevas que suceden en el mundo. Se trata de la vacuna más certera contra la obsolescencia.

La resiliencia, por su parte, es la convicción de que cada experiencia nos permite incrementar nuestras fortalezas y destrezas, que en cada problema emergen nuevas habilidades y la capacidad de desarrollar nuevas habilidades. Es autodescubrimiento u oportunidad.

La ligereza, por su parte, es el propio empoderamiento y la capacidad de decidir y actuar por el bien común. Es dejar atrás trabas burocráticas y sesgos de organigrama. También es campear entre los distintos silos empresariales y superar nuestros propios sesgos para conformar equipos multidisciplinarios y divergentes.

De manera paralela, la administración representa la oportunidad de contribuir profesionalmente con la familia, comunidad, con lo que haces por el país y el planeta. Es el análisis persistente de cómo mejorar a los distintos grupos sociales donde interactuamos más allá de la actividad profesional en la que nos desenvolvemos.

Cada vez son más las organizaciones líderes que ofrecen a sus empleados puestos exigentes y tareas difíciles. Vemos entonces que los empleados se saltan a un nivel mayor y le dan la oportunidad de un puesto vacante a alguien que podría hacerlo.

A menudo pensamos que sabemos quiénes son los de alto rendimiento antes de comenzar a construir sistemas para el desarrollo de las personas, el aprendizaje continuo y similares. Pero una de las cosas interesantes de las culturas de liderazgo es que a veces surgen personas que no pensabas que eran tus de alto potencial.

Esos empleados tienen éxito dentro del sistema que estableces y se convierten en las personas de alto potencial de la próxima generación. Ese es otro beneficio que las organizaciones pueden cosechar de este enfoque de liderazgo aprendido, apuntalado en las aulas universitarias y totalmente vivencial dentro de las organizaciones. Es el liderazgo disruptivo de nuestra era.

Por Jorge Manrique, Rector del Colegio jurista y Director general de Gobierno de Calidad, consultoría de políticas públicas.

La Inteligencia Artificial y la automatización impulsan un cambio en las habilidades que necesitan las organizaciones. Así, se espera que la demanda de empleos de alta cualificación, aquellos que requieren capacidades tecnológicas, sociales y emocionales, aumente en diez millones de puestos para 2030.

Paralelamente, para ese mismo año, hasta el 27 por ciento de las horas actuales trabajadas a nivel global podrían automatizarse. En tanto, los empleos de baja calificación disminuirán precipitadamente, lo que afectará a los trabajadores de educación básica, que ocupan más del 63 por ciento de esos puestos.

El valor de mejorar la diversidad socioeconómica va más allá de abordar las brechas de talento. Las investigaciones demuestran que la diversidad entre los altos directivos mejora la toma de decisiones, los equipos altamente diversos toman 87 por ciento mejores decisiones empresariales que los responsables de la toma de decisiones individuales.

Sin embargo, el liderazgo corporativo en Europa, por ejemplo, sigue estando muy concentrado entre las personas de entornos acomodados.

Así, las personas de entornos socioeconómicos más bajos informan sistemáticamente de peores experiencias y resultados en el lugar de trabajo que sus homólogos con formación profesional más alta. Esto se manifiesta tanto en métricas cuantitativas como las ganancias y la progresión profesional, como en estudios cualitativos de la vida laboral de los empleados.

Por otra parte, los integrantes de los mercados con menores recursos, reportaron una menor satisfacción con su empleo en una amplia gama de dimensiones respecto a sus pares de entornos más acomodados. Estos desafíos abarcan todo el ciclo de vida laboral, desde la contratación a la permanencia en el empleo.

Entonces, ante la pregunta crucial de si la Inteligencia Artificial impulsa la movilidad social, la respuesta es si por estos factores:

Acceso a la educación y capacitación: La IA facilita el acceso a recursos educativos personalizados, permite que personas de diferentes contextos socioeconómicos adquieran habilidades relevantes para el mercado laboral. Esto puede reducir barreras y promover la igualdad de oportunidades.

Automatización y desplazamiento laboral: Si bien la IA puede crear nuevos empleos, también puede desplazar a trabajadores en sectores donde las tareas son automatizables. Esto podría exacerbar desigualdades si no se implementan políticas de transición laboral adecuadas.

Inclusión financiera: Herramientas basadas en IA, como sistemas de crédito alternativos, pueden ofrecer acceso a servicios financieros a personas previamente excluidas, lo que fomentaría la movilidad económica.

Discriminación algorítmica: Existe el riesgo de que los algoritmos perpetúen sesgos existentes, lo que afectaría negativamente a grupos marginados. Esto subraya la importancia de diseñar sistemas éticos y transparentes.

Transformación de sectores clave: En áreas como la salud y el transporte, la IA puede mejorar el acceso y la calidad de los servicios, beneficiar a comunidades desfavorecidas y potenciar su movilidad social.

Por Jorge Manrique, Rector del Colegio Jurista.

La Inteligencia Artificial generativa acelera la transformación de ventas. Impulsa el crecimiento y optimiza los procesos internos. A nivel empresarial las principales iniciativas del uso de IA se emplean entre los líderes empresariales.

Según la última encuesta B2B Pulse de la consultora internacional de negocios McKinsey, el 19% de los encuestados ya implementa casos de uso de IA de generación para la compra y venta B2B y el 23% está en proceso de hacerlo.

Sin embargo, la mayoría de ellos aún no adoptan la IA de generación o incluso desconocen los beneficios.

Conocer casos de uso pueden mejorar la eficacia y eficiencia e incluso generar un impacto casi inmediato. Estos son algunos ejemplos:

La IA generativa puede analizar cantidades significativas de datos no estructurados como archivos PDF, archivos planos o fotografías para proporcionar recomendaciones e instrucciones avanzadas. También puede sintetizar información relevante sobre los clientes potenciales. lo que permite a los vendedores perseguir su próxima mejor oportunidad basándose en información clara y crítica.

Esta herramienta puede realizar la investigación de cuentas, mapeo de relaciones y la identificación de partes interesadas adicionales. También puede emplear fuentes de datos internas y externas para calificar y priorizar las oportunidades existentes e identificar recomendaciones de productos específicas.

Incluso cuando las oportunidades se priorizan en función de los datos de participación e intención, algunas organizaciones de ventas luchan por saber qué pasos se necesitan para aprovechar las oportunidades que requieren una participación inmediata. La IA generativa y el aprendizaje automático pueden mejorar la orientación a los vendedores sobre la «siguiente mejor acción» a tomar.

Se puede implementar un motor de generación de prospectos para limpiar los datos de ventas, alimentar una base de datos de posventa en vivo y crear análisis para generar oportunidades. Los algoritmos identificaron la siguiente mejor acción para la empresa mediante la predicción de los programas de mantenimiento, crear correos electrónicos hiperpersonalizados y filtrar respuestas para devolver los clientes potenciales a los vendedores.

Asimismo, las tecnologías pueden sintetizar información crítica de múltiples fuentes y proporcionar información relevante en un formato fácil de consumir. Un modelo lingüístico grande (LLM) puede incluso redactar puntos de conversación y respuestas a las objeciones para una preparación más eficiente sin sacrificar la calidad de la conversación.

El impacto de la IA en los precios puede ser enorme. Muchas industrias B2B se basan predominantemente en la analítica básica y la perspicacia comercial del equipo de ventas. La IA crea la oportunidad de una innovación significativa. Permite a los jugadores B2B adaptar modelos que en su mayoría se emplean solo en industrias B2C de alto ritmo como el e commerce. El resultado son nuevas oportunidades para los pioneros y nuevos riesgos para los rezagados.

Los vendedores de alto rendimiento dedican un tiempo considerable a investigar clientes, prospectos y productos. La IA generativa puede ayudar a los vendedores con una búsqueda rápida de datos durante las llamadas. Como resultado, los vendedores son más agudos y perspicaces, lo que mejora la experiencia general.

la consideración principal debe ser identificar dónde esta tecnología puede impulsar un crecimiento rentable y descomunal. Las empresas pueden empezar por identificar los principales retos empresariales, como la adquisición de clientes potenciales, el mantenimiento de cuentas importantes o la gestión de servicios de forma más eficaz.

A continuación, pueden determinar los casos de uso que aportarán el mayor valor. Una vez que las prioridades están claras, los líderes pueden decidir si estas necesidades se satisfacen mejor con tecnologías como la automatización basada en reglas, el aprendizaje automático, la IA o la IA gen.