Hace un tiempo escuché un podcast sobre inversiones en el que se explicaba el concepto de consecuencias de segundo orden usando ejemplos de las empresas de venta de autocaravanas durante la pandemia, ya que el distanciamiento social había hecho que mucha gente optase por formas de turismo donde estar alejado de otras personas lo máximo posible. En este caso era lógico pensar que las consecuencias de primer orden de la pandemia fueran por ejemplo el aumento del teletrabajo, y así vimos el crecimiento en bolsa de empresas como Zoom, pero en ese momento no se habló tanto de las consecuencias a largo plazo que tendrían los confinamientos, por ejemplo en la salud mental de las personas. Era tan importante protegernos de las infecciones que nos olvidamos de que encerrar a la gente podría tener consecuencias dramáticas en el largo plazo.

Una situación similar la estamos viviendo durante este año con la Inteligencia Artificial, ya que más allá de las consecuencias de primer orden, al respecto de la pérdida de trabajos que son sustituidos por esta tecnología, de su uso para amplificar la desinformación existente en la red, o de los riesgos que podría tener que esta deje de estar controlada por las personas que la han desarrollado, en lo que tendríamos que empezar a pensar es en cómo va cambiar el mundo en el que habitamos y la forma en la que interactuamos entre nosotros. Porque con lo que hay que contar es que esta tecnología ya es imparable y más vale que dediquemos tiempo a pensar en cómo usarla a nuestro favor que resistirnos al progreso.

Consecuencias de segundo orden en el corto plazo

• Las consecuencias en el corto plazo de la aparición de las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa como Midjourney, Copilot y ChatGPT no se han hecho esperar. Por ejemplo estamos siendo testigos del impacto que está teniendo a nivel de uso para empresas como Stack Overflow que han visto como cambia radicalmente su situación de un día para otro. Cuando en 2022 muchos programadores acudían allí para encontrar ayuda de la comunidad a la hora de desarrollar código, ahora vemos cómo estos directamente acuden a ChatGPT para que les ayude a escribir el código o recurren a otras plataformas como puede ser Github Copilot o Hugging Face. Así lo que está ocurriendo es un fenómeno del tipo cassette frente al CD o al DVD, del que no se puede predecir aún las consecuencias finales pero donde lo que es seguro que nadie puede pararse un momento a ver cómo se desarrollan las cosas, sino que es momento de actuar y tratar de sacar ventaja de todo lo que está ocurriendo.
• Del impacto de la Inteligencia Artificial en el empleo ya hemos hablado mucho y seguiremos haciéndolo, porque resulta muy interesante observar cómo el mercado se va adaptando a los cambios que produce esta tecnología y la sociedad los va asimilando, mientras los Estados intervienen para intentar controlarlo, según los criterios con los que gobiernen en cada momento. En todo caso, ahora más que nunca, la flexibilidad y capacidad de adaptación será lo que marque la diferencia, para lo cual siempre podrá ayudarnos acudir a ideas de la filosofía como el famoso be water my friend: lo natural es el cambio, la realidad siempre va por delante de nuestras creencias, la destrucción es también creación, nuestro cambio es el cambio del mundo, no pienses en esencias, vive en el presente y no te preocupes por las formas de quien eres, ya las modela la naturaleza.

Consecuencias de segundo orden en el medio plazo

• El metaverso podría ser uno de los grandes beneficiados en el medio o largo plazo de los avances que puedan producirse en la Inteligencia Artificial, especialmente en lo que se refiere a la creación automatizada de personajes, escenarios y situaciones, ya que si de algo se quejaban los usuarios de este tipo de experiencias virtuales era de la falta de contenido y ahora precisamente la Inteligencia Artificial Generativa lo que mejor sabe hacer es eso, crear contenido. Por ejemplo, ya se ha empezado a experimentar con la creación de personajes para videojuegos usando Inteligencia Artificial, de forma que los NPC cada vez tomarán más relevancia en este tipo de universos virtuales.
• Más gasto en ocio y menos en construcción de patrimonio personal. Aquí es donde vemos un efecto negativo del modelo económico que podría establecerse tras el proceso de adopción de esta tecnología a nivel laboral y empresarial, ya que si se cumple el vaticinio de que las máquinas ocuparán el trabajo de muchos profesionales y se acabará teniendo que remunerar a estos con una renta básica universal, no podemos esperar que esta sea muy alta como para poder construir un patrimonio personal. Así seguramente veremos cómo mucha gente opta por gastarlo en ocio, muchas veces efímero y no tanto en ahorrar e invertir para construir un patrimonio. Las consecuencias a nivel psicológico y social de todo esto te las puedes imaginar y no son nada alentadoras.

Consecuencias de segundo orden en el largo plazo

• Human Machine Interface podría ser otra de las tecnologías que más impacto tengan en nuestra vida en los próximos años y aquí la Inteligencia Artificial eleva al cuadrado sus posibilidades ya que no se trata solo de que podamos conectarnos desde nuestro propio cerebro o desde un wearable a Internet para aumentar nuestro conocimiento sobre un tema o nuestras capacidades al usar determinado tipo de software. Lo que veremos entonces es cómo las posibilidades se amplifican drásticamente hasta forma que ni siquiera la ciencia ficción puede llegar a imaginar. O bien pensado, quizás si que ya ha habido alguien con esa imaginación y de ahí la existencia de Jane, la inteligencia artificial que aparece en algunos de los libros de la saga de Ender.
• La Inteligencia Artificial salva a la humanidad de la extinción: son muchas las películas que nos presentan un futuro en el que la humanidad desaparece o se ve gravemente afectada por grandes cataclismos, fenómenos atmosféricos extremos o incluso el impacto de un gran meteorito sobre la tierra. Puestos a imaginar, hay tanta gente pensando en cómo la Inteligencia Artificial podría acabar con la humanidad, por ejemplo si la ponemos al mando de una fábrica de clips, que tampoco estaría mal pensar que podría ocurrir todo lo contrario, que esta tecnología sea precisamente la que utilice el ser humano para asegurar su supervivencia en el universo. Quizás no sobre la Tierra, pero quién sabe si pronto la Inteligencia Artificial nos ayudará a encontrar planetas habitables en nuestra galaxia y a desarrollar el medio de transporte que nos permita llegar hasta ellos.

Para terminar con este artículo hemos pedido a ChatGPT que nos aporte otras ideas que puedan resultar complementarias a las expuestas anteriormente y este es el resultado:

• Ética y regulación de la IA: establecer marcos éticos y regulatorios sólidos es fundamental para garantizar un uso responsable y justo de la inteligencia artificial en todos los aspectos de la sociedad.
• Cambios en las estructuras de poder: los desequilibrios en el poder geopolítico y económico resultantes de la adopción de la IA pueden tener consecuencias de gran alcance en la estabilidad global.
• Impacto en la salud y la medicina: la revolución en la atención médica impulsada por la IA puede mejorar significativamente la calidad de vida y el bienestar de las personas en todo el mundo.
• Reestructuración del sistema educativo: preparar a las generaciones futuras con habilidades y conocimientos relevantes es esencial para garantizar el éxito en un mundo cada vez más dominado por la IA.
• Transformación de las relaciones humanas: la forma en que las personas se relacionan entre sí y con su entorno es un componente clave de la experiencia humana y debe ser abordado en el contexto de la IA.
• Nuevos modelos económicos: la adopción de la IA en el mundo empresarial puede abrir nuevas oportunidades y modelos económicos, lo que puede tener un impacto en la distribución de la riqueza y la prosperidad.
• Cambio en la relación entre el ser humano y la naturaleza: utilizar la IA para mejorar la sostenibilidad y la gestión de los recursos naturales es crucial para garantizar un futuro saludable para el planeta y sus habitantes.

Como ves son unas respuestas muy esperables, lo que tiene el inconveniente de no saber si son fruto de su proceso de «razonamiento» o del entrenamiento que ha recibido por parte de humanos que supervisan las respuestas de cara a evitar sesgos o introducir los propios sesgos de los que lo han creado. Lo que en términos de machine learning se denomina Human-in-the-Loop Reinforcement Learning, que es en parte lo que hace que GPT funcione como funciona.

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Si te gusta el contenido que publicamos sobre Inteligencia Artificial Generativa te recomendamos participar en nuestros cursos de GPT Champion, donde aprender a sacar el máximo provecho a esta tecnología a nivel profesional y empresarial.

Etiquetas: chat gpt, copilot, github, Human Machine Interface, Inteligencia Artificial Generativa

Cuando eres accionista de la empresa y esta decide repartir sus beneficios, obtendrás los dividendos correspondientes a la parte proporcional de la acciones que poseas. Entonces tendrás que decidir qué haces con ese dinero y si decides que lo mejor es reinvertirlo, entonces estarás iniciando la dinámica de sacar provecho del interés compuesto.

Si reinviertes los dividendos en la empresa y esta sigue dando los mismos beneficios al año siguiente, al tener más acciones, lo que obtendrás será un ingreso mayor y así podrás aumentar tu participación como accionista. Cuando esto lo haces de manera recurrente durante varios años inicias un círculo virtuoso que puede darte unos beneficios enormes en el futuro.

Con los OKR ocurre algo similar. Cuando decides poner foco en determinados Objetivos de mejora en tu organización y trabajas con ciclos donde cada poco tiempo reformulas los Resultados Clave para superar a los del trimestre anterior, lo que estás haciendo es generar una dinámica de mejora continua que se puede asemejar al interés compuesto en lo relativo al ámbito financiero. Lo que está ocurriendo es que tu organización es cada vez mejor porque se van acumulando pequeñas mejoras que cuando echas la vista atrás están mostrando un gran progreso hacia la excelencia.

Es por esto por lo que Albert Einstein dijo que el interés compuesto es la fuerza más poderosa del universo. Y aunque no fuera él quién lo dijera, lo cierto es que la frase manifiesta muy bien lo que puede ocurrir cuando vas acumulando pequeñas mejoras de manera exponencial, algo que queda muy bien expuesto a través del problema del trigo y el tablero de ajedrez.

¿Y tú cómo usas OKR? ¿enuncias Objetivos y Resultados Clave cada trimestre según sopla el viento o ya has puesto a funcionar la maquinaria del interés compuesto?

Próximos cursos de OKR Champion

Si quieres convertirte en OKR Champion ya puedes apuntarte a uno de los cursos que vamos a realizar en los próximos meses. Así podrás aprender todo lo necesario para poner en práctica esta metodología en tu trabajo. Puedes apuntarte por ejemplo a la edición 33 que será los días 23, 24 y 25 de mayo.

El curso se realiza de manera online con horario de 17 a 19h, teniendo un enfoque totalmente práctico, ya que desde el primer día puedes empezar a diseñar tus OKR y realizar ejercicios en equipo con otros compañeros del curso.

Este curso está certificado por Sngular, una de las empresas pioneras en España en sacar provecho de los OKR. A través de este curso queremos que tú también puedas aprovechar esta herramienta, convirtiéndote en un OKR Champion.

Etiquetas: Dividendos, interés compuesto, objetivos, OKR Champion, resultados clave

Dicen que el maestro llega cuando el discípulo está preparado y esto es lo que me acaba de ocurrir ahora que he entendido lo que Ricardo Forcano quería transmitir con el concepto de Inteligencia Colectiva Aumentada.

La inteligencia colectiva aumentada es la inteligencia que surge de una red interconectada de seres humanos -caracterizados por su cerebro, mente y conciencia – y aplicaciones de software – basadas en algoritmos de aprendizaje automático – que interactúan y colaboran continuamente para lograr un propósito compartido, siguiendo un modelo descentralizado en el que las interacciones son impulsadas por incentivos acordados y el consenso se alcanza a través de protocolos dados, en una adaptación y evolución continua mediante el aprendizaje de las interacciones con el entorno, y cuyo desarrollo proviene de alcanzar niveles más altos de conciencia individual y colectiva.

En otras palabras, la inteligencia colectiva es lo que ha permitido que ahora podamos estar usando una herramienta con la potencia de ChatGPT y el fruto va a ser un aumento de la inteligencia humana como resultado de su propio uso.

A saber:

• Si ChatGPT funciona tan bien para interpretar, generar, interactuar y analizar, es porque ha sido entrenado con una cantidad ingente de conocimiento generado por el ser humano. Luego a eso le sumamos los algoritmos de redes neuronales del tipo transformers y tenemos una herramienta que cuanto más la usas más llega a sorprendente.
• Entonces cuanto más usas ChatGPT más aumentan tus capacidades relacionadas con la inteligencia, si lo usas bien claro, porque si te dedicas a preguntarle quién ha ganado el último partido de lo que sea o quién ha recibido el premio de la otra cosa, lo único que vas a conseguir es frustrarte y no obtener todo el beneficio que esta tecnología puede aportarte.

¿Y cómo ha ocurrido todo esto?

En parte seguramente haya tenido mucho que ver el interés de la gente por compartir el conocimiento que ha ido adquiriendo, lo cual en la mayoría de los casos ocurre de forma descentralizada y bien intencionada, también en muchas ocasiones gracias a que se ha establecido previamente un sistema de incentivos correcto, como el modelo de negocio de la publicidad promovido por los buscadores y otras plataformas de contenidos.

Tampoco hay que olvidar que parte de ese contenido puede haber sido creado de forma poco honesta, con el objetivo de engañar, confundir o manipular. Aunque ya se sabe que la mentira tiene las patas muy cortas y al menos hasta ahora podemos considerar que de media el contenido que encontramos en Internet puede servirnos para construir cosas valiosas sobre él, sin obviar desde luego que entre todo ello pueda haber también mucha basura.

Entonces es cuando esa Inteligencia Colectiva que se ha ido volcando a lo largo del tiempo en Internet, se utiliza para entrenar y dotar de sentido a la Inteligencia Artificial, cuando nos encontramos con la Inteligencia Colectiva Aumentada. Y el concepto de Large Lenguage Model, que se ha popularizado desde la aparición de GPT, refleja muy bien el sentido que tiene este fenómeno, ya que los humanos compartimos conocimiento principalmente a través del lenguaje, ya sea hablado o escrito, y cuando condensamos una gran cantidad de ese conocimiento se puede usar para entrenar a una nueva inteligencia, que además en este caso tiene la capacidad de construir desde cero las ideas que quiere expresar, ya sea por su capacidad para encadenar texto de manera coherente como por el conocimiento del ámbito sobre el que está comunicando.

Y para terminar de salir de dudas al respecto de cómo la verdad se acaba imponiendo en el contexto de la Inteligencia Colectiva, hemos preguntado al propio ChatGPT cómo se hace para evitar el ruido de los que quieren engañar, desinformar y manipular:

• Diversidad y tamaño del grupo: un grupo diverso y numeroso es más difícil de manipular y tiene una mayor probabilidad de detectar y contrarrestar información incorrecta o engañosa. La diversidad de opiniones y enfoques puede ayudar a exponer sesgos y contribuir a una evaluación más objetiva de las ideas y propuestas.
• Transparencia y responsabilidad: fomentar la transparencia en la comunicación y en el proceso de toma de decisiones puede ayudar a detectar y eliminar información errónea o engañosa. Además, establecer mecanismos de responsabilidad en el grupo puede desincentivar el comportamiento deshonesto.
• Validación y verificación: implementar mecanismos para validar y verificar la información y las ideas compartidas en el grupo puede ayudar a mantener la calidad del conocimiento colectivo. Esto podría incluir la revisión por pares, la verificación de fuentes y la comprobación de la consistencia de las contribuciones.
• Cultura de aprendizaje y retroalimentación: establecer una cultura de aprendizaje y mejora continua en el grupo, donde se fomente el intercambio de retroalimentación y la evaluación crítica de las ideas y propuestas, puede ayudar a identificar y corregir errores, sesgos y engaños.
• Moderación y control de calidad: en el caso de las comunidades en línea y las plataformas de colaboración, contar con moderadores y sistemas de control de calidad puede ayudar a filtrar el contenido inapropiado, incorrecto o engañoso. Estos mecanismos podrían incluir sistemas de votación, reporte de abusos o la intervención directa de los moderadores.

¿Cómo de factible es que esto suceda?

Creo que el mundo real nos puede ayudar a discernir cómo de peligroso puede ser basarse en la Inteligencia Colectiva Aumentada para informarnos, aprender y tomar decisiones. Por ejemplo cuando salimos a la calle podría atropellarnos un coche, pero lo normal es que no ocurra, siempre que tomemos determinadas precauciones. Del mismo modo cuando vamos de compras podrían robarnos, pero normalmente no ocurre porque tenemos la intuición de dónde puede ocurrir con más probabilidad.

Esa especie de sensibilidad o sentido común que hemos ido desarrollando con el tiempo es la que vale la pena potenciar aprovechando esta nueva tecnología, porque del mismo modo que sabemos que es importante usar los pasos de peatones para no ser atropellados y no acudir a antros si no queremos ser estafados, con el uso de la Inteligencia Artificial también vamos a ser capaces de usar mayoritariamente lo que es positivo para nosotros, aunque por desgracia también pueda ocurrir en algún momento que salgamos perjudicados.

Lo que no se puede hacer en este punto es parar el avance en el desarrollo de esta tecnología, en primer lugar porque es imposible poner a todo el mundo de acuerdo para ello y en segundo lugar, porque al igual que ha ocurrido con la mayoría de avances tecnológicos a lo largo de la historia, el resultado de media será positivo para la humanidad, o al menos eso esperamos en Futurizable 😉

Y para seguir aprendiendo sobre este apasionante mundo de la Inteligencia Artificial Generativa entrevistamos a continuación a Javier Andrés, cofundador de LuzIA, para conocer mejor uno de los proyectos que más puede hacer por popularizar el uso de esta tecnología entre la comunidad hispanohablante.

¿Quién es LuzIA y cómo definirías su personalidad?

LuzIA es una nueva asistente virtual de inteligencia artificial muy fácil de usar, a través de WhatsApp directamente desde tu móvil.

La integración de los mejores modelos de inteligencia artificial ( GPT, Whisper, etc.) con una plataforma familiar para todos WhatsApp, LuzIA simplifica y democratiza el acceso de la Inteligencia Artificial a la mayoría de las personas, sin importar su nivel de conocimiento tecnológico.

Con sólo compartir el contacto de Luzía con tus amigos, ya puedes comenzar a hablar y obtener respuestas breves y directas a tus dudas.

Y lo mejor de todo, LuzIA está disponible gratuitamente en la plataforma de comunicación más usada; WhatsApp.

¿Cómo surge la idea de poner en marcha este proyecto y quiénes sois sus promotores?

Teníamos claro que la Inteligencia Artificial va a marcar un antes y un después en cómo las personas se entretienen y trabajan y queríamos poder aportar una herramienta que simplificara su acceso y lo hiciera universal al mayor número de personas posibles.

El equipo detrás de LuzIA está formado por emprendedores que un amplia experiencia en la creación y crecimiento de empresas de tecnología durante los últimos 20 años.

Álvaro Mártinez Higes es el fundador y CEO, con más de 10 años de experiencia en la creación y desarrollo de productos digitales en empresas como Amazon y

Javier Andrés Marín, liderando el área de marketing y comunicación, tiene más de 20 años de experiencia en la creación y lanzamiento de empresas digitales, habiendo fundado ticketea que se convirtió en una de las empresas líderes de ticketing en España hasta que se vendió en 2018 a Eventbrite.

¿Qué tecnologías habéis utilizado para desarrollarlo?

Sin entrar en demasiado detalles, hemos creado una arquitectura agnóstica al modelo (chatGPT, Whisper) y la plataforma (ahora WhatsApp) que nos permite optimizar las respuestas a los usuarios en función de sus necesidades únicas. Hemos reducido el desarrollo al máximo, delegando una gran parte de la computación a la propia LuzIA que es donde vemos que está el nuevo paradigma de computación. Los resultados, como podéis ver son espectaculares y eso que sólo estamos aprovechando el 10% del potencial

¿Cómo ha sido la acogida por parte de los usuarios? ¿Para qué lo están usando?

La realidad es que estamos gratamente sorprendidos de la acogida que ha tenido LuzIA a nivel global.

En apenas unos días luzIA ha contestado cerca de 1.000.000 de preguntas a decenas de miles de personas de +40 países que han interactuado con LuzIA, y transcribiendo más de 25.000 mensajes de audio.

¿Puedes contarnos vuestros planes de futuro para este proyecto?

Nuestro objetivo es convertir a LuzIA en la forma más sencilla de poder usar y disfrutar del potencial que nos trae los nuevos modelos de Inteligencia Artificial.

Hemos empezado con un asistente de texto y audio, pero pronto lanzaremos nuevas funcionalidades que nos permitan no solo aumentar nuestra productividad, ayudarnos a ahorrar tiempo y también inspirarnos y potenciar toda nuestra creatividad.

También estamos estudiando la mejor forma de hacer que LuzIA sea “tu LuzIA” y se adapte de forma específica a tus necesidades y casos de uso.

Etiquetas: ChatGPT, conocimiento, GPT, Inteligencia Colectiva Aumentada, Large Lenguage Model

¿Tu empresa es de propósito o es de cumplimiento? con esta pregunta Freddy Vega nos invita a reflexionar sobre el tipo de empresas en la que trabajamos y cómo nos posicionamos al respecto de la gran revolución que está suponiendo a nivel empresarial y laboral el auge de la Inteligencia Artificial.

Para nosotros una empresa de cumplimiento es la que se dedica a realizar tareas, proyectos, actividades, … y se conforma con saber que está haciendo lo que se ha propuesto. Quizás incluso esto lo acompañe de unos cuantos KPI’s que le permitan saber lo bien o mal que lo está haciendo, pero poco más.

Sin embargo una empresa con propósito es la que tiene una razón para hacer las cosas, la que busca ir más allá de lo que hace y piensa en el impacto que puede alcanzar con su actividad, ya sea en sus clientes, la sociedad en general o en las personas que conforman la organización.

Y como te puedes imaginar, los OKR pueden jugar un papel muy importante en esta transición de la empresa de cumplimiento a la empresa de propósito, inspirando a la organización entorno a unos objetivos comunes y sustituyendo esos KPI’s por unos resultados clave que deberían servir como indicador del valor que somos capaces de generar con nuestro trabajo.

La semana que viene tienes una nueva oportunidad para convertirte en OKR Champion

Ya llega la edición número 32 del curso de OKR Champion certificado por Sngular, una gran oportunidad para convertirte en el referente del uso de los OKR en tu organización.

El OKR Champion es sobre todo un facilitador del sistema OKR en su empresa, es la persona de referencia para sus compañeros y quien impulsa la adopción de OKR por parte de todas las personas que conforman la organización.

¿Te gustaría convertirte en OKR Champion? los días 25, 26 y 27 de abril podrás conseguir a través de este curso de 6 horas de duración, que se realiza de manera síncrona online y donde estarás acompañados por mentores especializados en OKR.

Etiquetas: cumplimiento, impacto, KPI, OKR, propósito

Dedica un momento a pensar en Sam Altman o cualquiera de los socios fundadores de OpenAI ¿Crees que trabajan más o menos que cuando pusieron en marcha su empresa enfocada en el desarrollo de la Inteligencia Artificial? lo cierto es que ahora que han dado con la tecla de la tecnología del momento, lo normal es que estén trabajando más que nunca, o al menos lo mismo que antes.

Por esto cuando hablamos del aumento de la productividad provocado por el uso de la Inteligencia Artificial Generativa, especialmente ChatGPT, lo primero en lo que deberíamos pensar es qué vamos a hacer con el tiempo que dejemos de dedicar a las tareas repetitivas que podamos automatizar gracias a esta nueva tecnología. Y a eso es de lo que vamos a hablar en la segunda parte de este artículo, porque en la primera lo que queremos es comentar precisamente cómo lograr ese aumento de la productividad.

Lo que proponemos aquí es un proceso para el aprendizaje en el uso de GPT que se basa en tres fases y una serie de ejercicios a realizar en cada una de las fases, hasta que descubras qué es lo mejor que esta tecnología puede hacer por ti y puedas llegar a automatizar una parte de tu trabajo, para dedicar el tiempo disponible a otras actividades que te permitan obtener un mayor beneficio por tu trabajo.

• Fase 1: copiloto. Mejora la toma de decisiones y amplifica tu creatividad. Antes de lanzarte a automatizar tareas es muy recomendable que uses ChatGPT como un compañero de viaje, con el que puedes ir compartiendo lo que vas haciendo en tu trabajo, pero en el que aún no delegas responsabilidades, hasta que has podido comprobar que no comete errores en las cosas que le pides y sobre todo que el trabajo que realiza resulta realmente valioso. Aquí es muy importante pensar en cómo esta herramienta puede ayudarnos a potenciar la creatividad y mejorar la calidad del trabajo que ya estamos habituados a hacer en nuestro día a día.
• Fase 2: entrenador. Mejora tus habilidades. A partir de ahora asume el hábito de recurrir a ChatGPT para que te acompañe en el proceso de aprendizaje de las cosas nuevas que quieras aprender, sin dejar de leer los libros o hacer los cursos que tuvieras pensado, pero recurriendo a esta nueva compañía que puede acelerar y amplificar el proceso de aprendizaje. De hecho, puedes pedir a ChatGPT que te ayude a diseñar el propio proceso de aprendizaje, una vez elegido el tema sobre el que quieres aprender dile que te ayude a trazar un plan al respecto.
• Fase 3: piloto automático. Aumenta tu productividad. Ahora que ya sabes en qué cosas puede ayudarte, tanto a nivel de trabajo como de aprendizaje, puedes empezar a automatizar determinadas tareas, lo cual te dará tiempo disponible para hacer otras cosas donde puedas aportar un valor añadido mayor. Este punto es muy importante porque uno de los mayores riesgos de esta tecnología es que acabe deteriorando el valor del trabajo humano, por ejemplo si lo usamos para crear contenido basura, como el que muchas veces se escribe para el SEO, pero en este caso elevado a la máxima potencia.

A este respecto de usar GPT como piloto automático se están empezando a dar los primeros pasos para un nuevo vector de escalabilidad de esta tecnología, más allá del de los plugins para ChatGPT que traerán multitud de nuevas utilidades gracias al desarrollo del modelo de negocio de plataforma de Apps, lo que vamos a ver surgir en los próximos meses es el concepto de Agente, que es aquel programa basado en GPT que puede funcionar de manera autónoma en base a unas primeras instrucciones pero donde a continuación el propio robot es capaz de ir dando pasos en determinado proceso sin necesitar de las instrucciones humanas.

Uno de estos primeros Agentes basados en GPT es AutoGPT y a medida que se vayan produciendo novedades en este tema os lo iremos comentando por aquí porque seguro que nos van a sorprender.

Cómo usar la Inteligencia Artificial para ganar más

Si en las últimas décadas los trabajos en el sector tecnológico se convertían en los mejor remunerados, lo que podría ocurrir ahora es que se amplifiquen mucho las posibilidades al respecto de qué tipo de profesionales pueden usar tecnología para mejorar su cualificación y correspondiente remuneración.

Así vemos como personajes muy relevantes de este sector, como Andrej Karpathy, nos hablan de que una vez que están desarrollada las infraestructuras, en este caso los LLM, Grandes Modelos de Lenguaje, como los de OpenAI o Google, lo que va a ser necesario es saber sacarles provecho, obtener todo el jugo de ellos, como ya ha ocurrido anteriormente con la digitalización, que ha permitido el surgimiento de muchos trabajos digitales que hace pocas décadas no existían.

Entonces el reto en estos momentos es convertirse en uno de esos profesionales que son capaces de reinventarse para darle un nuevo impulso a su carrera, lo cual resultará más sencillo para aquellos que ya lo hayan hecho con anterioridad. Algo que también debería ser considerado por cualquier persona que vea que en un mundo que cambia a la velocidad de la luz ya no se puede dar nada por seguro.

• Aprender: como dijo Ruth Baza, «El día que deje de aprender estaré muerta» y más ahora, aunque no se trate de una cuestión de supervivencia física, sino más bien intelectual o profesional, tenemos delante de nosotros una de las mejores oportunidades de la historia para amplificar la forma en la que aprendemos y poner en práctica de manera inmediata todo lo que aprendemos.
• Crear: la buena noticia de 2022 con el desarrollo de la Inteligencia Artificial Generativa de imagen, como Dalle, Stable Diffusion y Midjourney, fue que la tecnología no acabó con la creatividad de la gente, al contrario está permitiendo que mucha gente se lance a desarrollar su faceta creativa, como nos han contando por aquí recientemente Javier López y Javier Jiménez.
• Innovar: no solo los profesionales tenemos una gran oportunidad por delante si empezamos a trabajar cada día con esta tecnología, de hecho las empresas deberían comenzar a plantearse cómo va a cambiar su modelo de negocio y qué pasos deberían empezar a tomar para no quedarse fuera de esta gran revolución. Un tema del que también hemos hablado hace poco con Ángel Alba, al respecto del concepto de innovación aumentada.
• Emprender: qué bueno es ver el auge que está suponiendo para el emprendimiento tecnológico la posibilidad de acceder a las APIs de tecnologías como GPT, algo que se visualiza muy bien a través de directorios como Futurepedia donde ya se han registrado más de 1.700 proyectos. También es muy interesante fijarse en proyectos concretos como Poe y Luzia que muestran un gran potencial para facilitar el acceso a esta tecnología al gran público.

Monoceros, ejemplo de emprendimiento en Inteligencia Artificial

Y para terminar con este artículo dedicado a buscar oportunidades para ganar más con la Inteligencia Artificial te recomendamos conocer el proyecto Monoceros, liderado por Nieves Ábalos y Carlos Muñoz-Romero, que nos han concedido la entrevista que puedes leer a continuación.

¿Cómo surge la idea de poner en marcha Monoceros y quiénes sois sus promotores?

Los fundadores de Monoceros Labs somos Nieves Ábalos y Carlos Muñoz-Romero, y junto a nuestro equipo trabajamos en proyectos de innovación sobre tecnologías del habla y síntesis de voz en español.

Comenzamos a trabajar juntos hace 10 años en el equipo de Innovación de una empresa de tecnología de BBVA (BEEVA, ahora BBVA Next Technologies) investigando, entre otras cosas, tecnologías del habla y sus aplicaciones en interfaces conversacionales. Decidimos tomar una excedencia a finales de 2017 e iniciar algunos proyectos de emprendimiento durante el primer año, 2018, que coincidió con el lanzamiento de los asistentes de voz en español: Google Assistant y Amazon Alexa.

Fue entonces cuando apostamos por enfocarnos en las tecnologías de voz para nuestro idioma, con la motivación de crear las mejores experiencias conversacionales posibles y derribar las barreras de comunicación con la tecnología. Nos apasionaba la posibilidad de emplear algo tan natural como la voz y el lenguaje hablado.

Además de haber conseguido ser agencia destacada de Amazon Alexa en España, hace algo más de 2 años comenzamos un proyecto de investigación sobre tecnologías de síntesis de voz en español que ha sido apoyado por CDTi a través de un NEOTEC. Esto nos ha llevado a poder crear voces sintéticas TTS (text-to-speech) en español personalizadas, que son más expresivas y naturales de escuchar. Esto nos permite no sólo imitar la voz de una persona en concreto con gran fidelidad, sino también crear voces mediante modelos generativos que no identifican a una persona, dándonos la posibilidad de crear voces de marca y otras identidades de voz para la creación de contenido sonoro. Tener este tipo de voces permite no solo que las empresas y marcas se diferencien, sino también nos permite llevar contenidos de voz donde las personas no podemos hacerlo, ya sea por incapacidad humana, por falta de recursos o por tiempo. Para ello, estamos trabajando en una plataforma online llamada Fonos que facilita la creación de contenido de audio con voces sintéticas personalizadas.

¿Qué tecnologías habéis utilizado para desarrollarlo?

Para el desarrollo de nuestras tecnologías de síntesis de voz, hemos creado nuestra propia adaptación de Autoencoder Variacional (VAE) y GANs. Estas arquitecturas están incluidas en el campo de la Inteligencia Artificial Generativa. Tras contrastar varias alternativas de arquitecturas del estado del arte académico para el español, decidimos apostar por crear nuestro propio modelo generativo que nos ofrece muy buen rendimiento en términos de velocidad y naturalidad. Para esto contamos con el apoyo de un equipo de investigadores de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid. Además, estamos creando nuestro propio procesamiento lingüístico personalizado para español y sus dialectos. Entrenamos nuestros modelos utilizando PyTorch y desplegamos los modelos y nuestro API en el cloud de Amazon Web Services (AWS).

¿Cuál ha sido el mayor reto tecnológico que habéis tenido que resolver?

Entre todos los retos a los que nos estamos enfrentando, el más importante ha sido el de crear nuevas identidades de voz, metiéndonos en las tripas de nuestra arquitectura de redes neuronales. Clonar una voz es ya una realidad, con los retos que ello conlleva: éticos, legales y humanos. En cambio, crear una voz que suene natura, con unas características concretas, y que no identifique a una persona real no estaba tan resuelto. Utilizar un modelo generativo de redes neuronales nos dio la posibilidad de crear estas nuevas voces, que se pueden utilizar para la creación de contenido sonoro o en asistentes virtuales.

Otros retos a los que nos estamos enfrentando son los relativos a la diversidad de acentos del español, otras lenguas cooficiales y ser capaces de expresar mayor rango de emociones y estilos en el habla.

¿Puedes hablarnos de algún caso de éxito del uso de vuestra tecnología?

Tenemos dos casos de éxito innovadores con medios de comunicación: narración de noticias para RTVE y la creación de “Victoria, la voz del fútbol” en colaboración con Prisa Media y Amazon Alexa.

Con “Victoria, la voz del fútbol”, creamos la primera voz femenina de marca para una locutora virtual en la radio de Cadena Ser, que también se puede escuchar en Alexa y que ofrece un estilo de narración único al informar sobre los próximos partidos de fútbol de equipos de primera y segunda división, así como la narración de noticias de As.

Además, hemos tenido la oportunidad de colaborar con el área de innovación tecnológica de RTVE para llevar contenido informativo generado automáticamente a formatos de audio y asistentes conversacionales, con la intención de ofrecer noticias en municipios pequeños sin cobertura informativa. A raíz de esta colaboración, estamos trabajando en un proyecto para transmitir los resultados electorales a estos mismos municipios durante las próximas elecciones municipales, utilizando dos voces generadas con IA.

¿Puedes contarnos vuestros planes de futuro para este proyecto?

Nuestros planes de futuro para el proyecto incluyen lanzar la beta abierta de Fonos durante el segundo trimestre del año. Queremos ofrecer a quienes crean contenido la posibilidad de usar voces sintéticas (su propia voz clonada, u otras voces con estilo personalizado) para ayudarles tanto en la creación, como en la edición de contenido sonoro.

También estamos trabajando en una línea de accesibilidad para asegurarnos de que nuestro producto pueda ser utilizado por personas con diferentes necesidades y en diferentes contextos. Podemos crear voces para lectura de páginas web, hasta voces para quienes la están perdiendo y necesitan comunicarse (manteniendo su identidad).

Además, queremos ampliar la diversidad de las voces sintéticas incorporando nuevos estilos, emociones, idiomas y dialectos hasta finales de año. Esto nos permitirá llegar a una base de clientes más amplia y ofrecer experiencias más personalizadas en español.

Por último, estamos explorando nuevos verticales donde las voces sintéticas ayuden a quienes trabajan en la creación de contenido, como en audiolibros, videojuegos, contenido educativo, y asistentes conversacionales. Aquí, hay muchos problemas en los que esta tecnología puede aportar un valor diferencial. El de las voces sintéticas es un mundo lleno de oportunidades.

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Si este artículo te ha parecido interesante te recomendamos participar en nuestros cursos de Inteligencia Artificial Generativa y ChatGPT, gracias a los cuales podrás convertirte en GPT Champion.

Etiquetas: aprendizaje, creatividad, emprendimiento, innovación, redes neuronales

De la estrategia a la acción: el éxito de Open Canarias con OKR y la Gestión del Cambio es un recomendable artículo a través del cual descubrir cómo la empresa Open Canarias, especializada en ingeniería de software, ha implantado OKR en su actividad y cómo han sacado provecho de este sistema de gestión por objetivos para impulsar su transformación cultural.

Así nos cuenta el OKR Champion de la empresa cuáles han sido los principales beneficios que han encontrado en el uso de OKR:

1.  OKR ha sido una herramienta clave para la Gestión del Cambio en Open Canarias, permitiendo adaptar los objetivos y prioridades a las circunstancias cambiantes y ser más ágil para afrontar desafíos.
2. Establecer objetivos y comunicarlos adecuadamente ha generado un mayor compromiso por parte de los empleados en la empresa, permitiendo orientar al equipo hacia un mismo propósito y contribuyendo a su motivación y rendimiento en el trabajo.
3. OKR nos han ayudado a no perder el foco en los objetivos establecidos, permitiendo evaluar más fácilmente si una tarea o proyecto se alinea con ellos o no, tomar decisiones más informadas y evitar desperdiciar tiempo y recursos en actividades que no contribuyen al logro de los objetivos.
4. OKR nos ayuda a lograr más eficiencia y productividad al enfocar los esfuerzos y recursos en las áreas más importantes, evitando la dispersión de energía en tareas que no contribuyen al negocio y trabajando de manera más efectiva en las tareas que son realmente importantes para el logro de los objetivos.

Próximos cursos de OKR Champion

Si quieres convertirte en OKR Champion ya puedes apuntarte a uno de los cursos que vamos a realizar en los próximos meses. Así podrás aprender todo lo necesario para poner en práctica esta metodología en tu trabajo. Puedes apuntarte por ejemplo a la edición 32 que será los días 25, 26 y 27 de abril.

El curso se realiza de manera online con horario de 17 a 19h, teniendo un enfoque totalmente práctico, ya que desde el primer día puedes empezar a diseñar tus OKR y realizar ejercicios en equipo con otros compañeros del curso.

Este curso está certificado por Sngular, una de las empresas pioneras en España en sacar provecho de los OKR. A través de este curso queremos que tú también puedas aprovechar esta herramienta, convirtiéndote en un OKR Champion.

Etiquetas: cursos OKR, gestión del cambio, OKR Champion, productividad

Qué momento tan apasionante para dedicarse a la tecnología, donde cada día queda más claro que con las innovaciones en Inteligencia Artificial se están repitiendo los momentos equivalentes a la década de los 80 cuando se popularizó la informática y de los 90 cuando ocurrió lo propio con Internet.

Aunque estos momentos tan estimulantes no están libres de polémica, como la que ha surgido esta semana con la publicación de la carta abierta Pause Giant AI Experiments, firmada entre otros por grandes figuras tecnológicas como Elon Musk y Steve Wozniak, en la que se pretende que se realice una pausa para reflexionar al respecto de los peligros que conlleva la Inteligencia Artificial y si insta a los Estados a regular esta tecnología.

Lo que acabará ocurriendo te lo puedes imaginar, se harán leyes, muchas de ellas lo único que lograrán es perjudicar a los usuarios, como ha ocurrido por ejemplo con la ley de cookies, pero lo que realmente pide la gente no se logrará y solo se habrá perdido mucho tiempo y dinero público en el proceso.

¿Qué vamos a hacer el nuevo ruido informativo que se va a generar con la Inteligencia Artificial?

Partiendo de la base de que ruido informativo y desinformación ha existido siempre, solo hay que remontarse a la historia de Pedro y el lobo, lo que parece claro es que ahora esto se va a intensificar, al menos al ritmo de lo que ya lo venía haciendo desde la llegada de los medios de comunicación masiva. Lo que puede ocurrir ahora es que la bola puede hacerse mucho más grande cuando la Inteligencia Artificial se alimente de basura informativa para generar aún más basura informativa. Lo que ha ocurrido con el SEO y el clickbait es buena prueba de ello. Además también parece claro que en este caso el fuego no puede apagarse con más fuego y por mucho que nos empeñemos, cada vez que se desarrolle una IA capaz de detectar el contenido creado por IA alguien inventará otra IA capaz de engañar a la otra IA.

Así que me temo que no queda otro remedio que aceptar que no podremos dar como cierto o seguro nada de lo que nos encontremos en Internet y parte de nuestro trabajo será aprender a tomar decisiones en esa situación de incertidumbre, lo cual para algunos puede sonar terrible pero para los que tengan el sentido crítico bien desarrollado esto no supondrá un problema. Si partimos de la base de que la realidad no existe, ¿por qué tenemos que empeñarnos en tener certeza absoluta de si un contenido ha sido realizado realmente por una persona o si una noticia es realmente cierta?. Aprender a tomar decisiones en una situación de alta incertidumbre resultará de gran valor en el futuro, pero esto no es nada nuevo, en la prehistoria cuando sabíamos muy poco de todo lo que nos rodeaba nuestra especie también fue capaz de adaptarse y sobrevivir.

¿Qué va a ocurrir con la gente que no quiera o no pueda sumarse a la revolución de la Inteligencia Artificial?

Cada vez que surge una nueva tecnología que puede cambiarlo todo aparece gente que intenta oponerse a ese progreso y curiosamente esa gente suele lograr bastante protagonismo en los medios de comunicación, que muchas veces también parecen oponerse a esas tecnologías, porque suponen el enésimo ataque a la línea de flotación de su modelo de negocio tradicional.

Pero más allá de la gente que se oponga ideológicamente al desarrollo de estas tecnologías, también nos vamos a encontrar con muchas personas que no tienen capacidad para adaptarse a ellas, no disponen de los recursos necesarios o simplemente se sienten desbordados ante tanto avance y no quieren hacer otro cambio más en sus vidas para adaptarse al ritmo que les impone la sociedad.

La buena noticia aquí es que muchos de los avances que se produzcan gracias a la Inteligencia Artificial también beneficiarán a aquellos que se opongan a su desarrollo, porque como estamos viendo, aunque el protagonismo en estos momentos lo tenga las aplicaciones dirigidas al uso por parte de particulares, también se sigue avanzando muchísimo en el desarrollo de aplicaciones enfocadas a ámbitos como la salud, el transporte, la sostenibilidad, …

Y sobre todo, donde la sociedad en su conjunto puede salir beneficiada, es si realmente esta tecnología logra incrementar la productividad a nivel mundial, un tema que a nivel económico resulta cada vez más preocupante sobre todo en occidente, donde la productividad se ha reducido mucho en las últimas décadas. Lo que ocurre es que aquí no queda otro remedio que hablar de renta básica universal, algo con lo que de hecho son partidarios en OpenAI.

El problema de la renta básica universal es que no soluciona precisamente los problemas que vivimos en occidente, especialmente los relacionados con la convivencia y el bienestar psicológico. Porque no cabe duda de que poder ofrecer esa renta a las personas que se encuentran en situación de pobreza podría resultarles muy beneficioso, pero a otros muchos que ya disponen de los recursos básicos para sobrevivir, pero aún así no son felices, tampoco les va a cambiar la vida.

Por lo tanto mi opinión es que los avances a nivel tecnológico deberían ayudarnos a avanzar también como sociedad, especialmente en lo que a valores y cultura se refiere, aprovechando para recuperar muchas de las actividades que hemos dejado de hacer por falta de tiempo, al tener que dedicar todo el día a trabajar y que son las cosas que precisamente muchas veces comienzan a hacer los jubilados: aprender, cocinar, pasear, cultivar, leer, dormir, pintar, meditar, … y sobre todo socializar.

¿Cómo vamos a protegernos de los malos usos que se puedan hacer de la Inteligencia Artificial?

La historia nos enseña que cualquier tecnología puede ser utilizada para hacer el mal y que en algún momento algún descerebrado hará alguna barbaridad que perjudicará a muchísimas personas. La duda aquí es si el resultado final será a favor de la humanidad o por el contrario, como algunos vaticinan, la Inteligencia Artificial llegará a tal grado de desarrollo que nos acabará dominando y haciendo con nosotros lo que le plazca.

Pero hasta que ese momento llegue deberíamos concienciarnos de la posibilidad de unos usos más «humanos» de esta tecnología para hacer el mal, por ejemplo saber en que ahora además de armas en manos de desalmados, también habrá armas programadas por desalmados.

Lo que ocurre es que si queremos que esta tecnología nos ayude realmente a resolver los retos que enfrenta la humanidad, por ejemplo a nivel de salud y sostenibilidad, necesitamos que sea lo más libre y accesible posible, por lo cual todo lo que suponga prohibiciones y restricciones jugará en nuestra contra en general impidiendo que no solo se pueda usar para hacer el mal, sino sobre todo para hacer el bien.

¿Qué vamos a hacer con todo el nuevo tiempo disponible que nos regale la Inteligencia Artificial?

Recientemente Ángel Alba, Fundador y CEO Innolandia.es, ha escrito un artículo muy interesante sobre 5 procesos de innovación donde aplicar ChatGPT en el que explica que actualmente vivimos en un hype de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa, sin embargo, donde más podemos sacarle partido es explorando y sistematizando casos de uso específicos. No se trata tanto la herramienta sino la utilidad de la misma.

En el caso de la innovación, esta tecnología no va a sustituir a los profesionales de la innovación, sino que los “va a aumentar”. Va a permitirnos acelerar procesos de innovación, analizando grandes cantidades de insights, adoptar otros puntos de vista que no pensábamos o explorar nuevas oportunidades.

Es lo que en Innolandia llaman “Innovación Aumentada”: 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.

Más allá de la generación de ideas, podemos utilizar la GenAI en 5 procesos clave de innovación:

• Para planificar la innovación, definiendo objetivos, tesis y oportunidades.
• Para todo el proceso de ideación, por ejemplo aplicándolo en todas las fases de design thinking, desde explorar problemas, generar ideas, evaluarlas o incluso prototipar.
• Para gestionar proyectos, aplicando Lean start-up (experimentos de validación), desarrollo tecnológico o incluso hacer seguimiento.
• Para diseñar y gestionar el sistema de innovación, proponiendo criterios de embudos, KPIs o analizando informes de vigilancia tecnológica.
• Para construir cultura innovadora, creando contenidos o formaciones.

Frente a la avalancha de nuevas herramientas que salen cada día, creo que es mucho más efectivo especializarse en aplicaciones generalistas y adaptarlas a las necesidades de cada caso, siempre aplicando el pensamiento crítico. Reducimos la curva de aprendizaje y obtendremos resultados antes.

Esto es lo que ayudamos a hacer a nuestros clientes y enseñamos en nuestro curso de Innovación Aumentada: Inteligencia Artificial para gestores de la innovación. Un curso vertical enfocado a casos de uso específicos de nuestra área.

¿Cómo estás usando actualmente ChatGPT en tu trabajo de consultoría de innovación?

La verdad es que la idea de aplicar la IA en nuestros proyectos viene de hace tiempo. Lo veía como un consultor virtual que eliminara nuestra dependencia de las horas. Creo que fue en 2019 cuando hicimos un primer piloto de un chatbot para gestores de innovación, con contenido específico, junto a la start-up Zappiens, pero los clientes no lo usaban.

Así que cuando mi amiga Ana Poveda me habló de una herramienta para escribir posts y newsletters en lenguaje natural en primavera de 2022, empecé a cacharrear. Escribí mi primer post con GPT3 en julio de 2022 y a comentar con otros colegas, como Néstor Guerra, la potencia que tenía esto. A partir de ahí nos planteamos ¿cómo podemos aplicar esta técnica en los proyectos?

Así que como siempre hacemos con cualquier herramienta, primero empezamos en nuestra propia empresa y nos aplicamos nuestra propia medicina. Una vez que aprendimos nosotros, lo llevamos a nuestros clientes. La primera aplicación que hicimos fue para priorizar una serie de iniciativas de innovación en un cliente, en diciembre 2022.

Recuerdo que en el proceso de aprendizaje autodidacta había diseñado un prompt en el playground de GPT3 sobre una matriz impacto – esfuerzo, con 4 cuadrantes, a base de tutoriales y prueba-error. Lo tenía de back-up en la sesión con el cliente.
En el taller con el cliente, empezamos a debatir la primera iniciativa, tardamos 10 minutos en clasificarla, teníamos 35 y yo un AVE de vuelta a Alicante. Así que proyecté el prompt en la pantalla, metimos las iniciativas y en 10 segundos estaban clasificadas. Las revisamos una a una y en el 90% de las clasificaciones el equipo esta a de acuerdo. En 2 horas hicimos el trabajo que podía haber tardado 6 horas.

A partir de aquí, hemos ido troceando las actividades de innovación para construir casos de uso específicos: mapas de empatía, business model canvas, planes de proyectos, diseño de KPIs, propuestas de comités de innovación, etc…

¿Puedes contarnos algún ejemplo de algún proyecto concreto en el que lo estés usando?

Desde diciembre aplicamos la GenAI en todos los proyectos que hacemos con clientes. Cada día descubrimos un caso de uso nuevo, en función del viaje por el que pasa cada equipo del cliente.

Un caso que me gustó mucho fue diseñar un programa de intraemprendimiento para una gran empresa agroquímica, con la ayuda de ChatGPT. Lo que hicimos fue dividir el proceso de diseño en pequeñas actividades: priorizar los vectores de innovación, generar retos, crear los criterios de selección de ideas, diseñar el formulario de registro, definir el plan de comunicación y redactar los copys de los mensajes. Todo esto en un día completo con un equipo de 3 personas y 1 de Innolandia.

Otro caso donde le veo también mucha potencia es en resumir información. Aunque ChatGPT aún no es capaz de leer links, le hemos copiado el texto de informes de vigilancia tecnológica para resumirlos en incluso locutarlos (con otra aplicación) para facilitar el consumo y la toma de decisiones.

Finalmente otro ejemplo que estamos afinando es utilizar DALL·E para una primera versión de los prototipos de producto o servicio. Antes pedíamos a los equipos que hicieran un dibujo en una servilleta, para pasar la idea del post-it al mundo físico. Ahora podemos empezar a trabajar con DALL·E. Todavía no lo hacemos con MidJourney, porque a estos niveles quizás es poco “user-friendly”.

Mi aprendizaje durante estos meses es que debemos trocear las actividades de innovación para crear casos de uso específicos, más que ir a hacer preguntas más genéricas del tipo “dame ideas sobre tal cosa”.

¿Qué problemas observas actualmente en esta tecnología en relación con su uso a nivel de innovación?

Yo creo que muchas personas están todavía deslumbradas por el resultado pero sin acabar de ver la utilidad, porque no saben cómo hacerlo. Cuando preguntamos a nuestros clientes, que suelen ser gestores o directivos de innovación, quién tiene experiencia utilizando estas herramientas, aproximadamente el 50% nos dice que las ha probado. Y de ese 50%, el 90% sólo ha probado ChatGPT y para jugar un rato.

Para entender la utilidad real y sacarle el máximo provecho, creo que hacen falta tres cosas:

• Primero entender muy bien el proceso de innovación y dividirlo en pequeños pasos. Porque ahí es donde la GenAI te podrá ayudar. No en grandes procesos o preguntas generalistas, sino en pequeños pasos. Dividir un proceso de design thinking en crear el reto, generar arquetipo, diseñar una entrevista de problema, analizar los insights, etc, etc… Si no conoces bien tu proceso, será complicado que construyas casos de uso potentes.
• Segundo, aprender a preguntar. En el equipo de Innolandia no somos informáticos, no sabemos programar. Pero estamos aprendiendo a desarrollar prompts en lenguaje natural muy estructurados, porque la diferencia entre darle una instrucción simple (un zero prompt) a un prompt con contexto y ejemplos es abismal. Por ejemplo, tenemos una plantilla de prompt para evaluar ideas en GPT3 que incluye los criterios de encaje estratégico, deseabilidad, factibilidad y viabilidad y donde cada criterio puede tomar 3 valores. Lo que hemos hecho ha sido pasar nuestro Excel de evaluación de ideas a GPT3 para que nos ayude. Y eso es mucho más que pedirle a ChatGPT que nos evalúe las ideas sin más.
• Y tercero, aplicar el pensamiento crítico. Como decía Enrique Dans, el trabajo de los profesionales del conocimiento (y los gestores de la innovación lo somos) no es realizar tareas repetitivas sino aplicar el pensamiento crítico. Puedes pedirle a ChatGPT que te analice 20 test de producto y obtener patrones, pero ¿tienen sentido? ¿están sesgados? Eso es trabajo humano.

¿Cómo piensas que puede evolucionar esta tecnología y cómo crees que puede ser el impacto futuro en tu actividad?

Te reconozco que estoy desbordado por todas las noticias nuevas que salen cada día y soy incapaz de seguir el ritmo de locura. Pero lo que tengo claro es que, como cualquier tecnología, la GenAI sólo tendrá éxito si soluciona un problema real de las personas, se construyen casos de uso y modelos de negocio que permitan explotarlo. Ejemplos de tecnologías con hype muy alto y que luego no han llegado a nada hay infinitas.

A nivel de mi actividad de consultoría de innovación o el trabajo de los propios equipos de innovación creo que tiene muchísimo potencial. El problema que resuelve está claro: ayudarnos a innovar más rápido, con la gestión de volúmenes importantes de datos o tareas que suponen gran cantidad de trabajo. Un caso que nos ha pasado recientemente es que ayudamos a un cliente de alimentación a hacer un test de 9 productos, con 18 betatesters cada uno. Total 162 mini test. Imagina al menos 4 insights por test, nos vamos a más de 500 insights.

Antes de GPT, nos teníamos que encerrar con un Excel o pasar a mano las notas a 500 post-its, pegarlos en la pared y hacer el ejercicio de mural del cliente, para encontrar patrones. En este caso, utilizamos Super.ai, para pasar el texto manuscrito a digital y ChatGPT para identificar patrones. Luego los revisamos, pero hicimos en 1 mañana el trabajo que antes tardábamos 2 días con varias personas.

Otra opción con un cliente fue aplicando la estrategia del océano azul. Mientras que un equipo de 5 personas generaba una caso, con ChatGPT creamos 10. El doble, en el mismo tiempo. Y con algunas opciones muy interesantes, que no se le había ocurrido a nadie del equipo.

Ahorraremos tiempo de tareas, que deberemos dedicarlo a pensar cómo hacer preguntas y a validar o modificar la información que obtengamos.

Etiquetas: ChatGPT, GenAI, innovación

Muchos de los problemas que existen en las empresas, sobre todo la falta de alineamiento, se debe a una deficiente comunicación interna. Y esto la mayoría de las veces no es culpa de nadie, porque lo normal es que las empresas no decidan a propósito no comunicar y que existan silos de información, por miedo a que la gente haga cosas indebidas con el conocimiento que esto aporta, sino que la mayoría de las veces se debe a las dinámicas propias de trabajo donde no tenemos adquirido el hábito de comunicar lo que hacemos y por qué lo hacemos.

Otro problema que observamos cuando ayudamos a las empresas con sus OKR es que apenas dan importancia en su estrategia a la comunicación interna, siempre aparece el tema de comunicar hacia fuera, pero casi nunca se aprecia al mismo nivel que la comunicación importante fluya dentro de la empresa para que esto nos ayude a estar mejor coordinados y motivados al respecto de la estrategia que la empresa quiera desarrollar.

Así entendemos que usar OKR en la empresa puede ayudar a mejorar la comunicación interna de las siguientes formas:

1. 1. Transparencia: por ser una de las buenas prácticas que recomienda OKR, los objetivos de la organización, de los equipos y de las personas deben ser públicos y de esta forma todos podremos entender mucho mejor cómo nuestro trabajo se integra en el marco de la estrategia general que se desarrolla en la empresa.
   2. Alineamiento: como uno de los grandes beneficios que la organización puede obtener al usar OKR, la comunicación es fundamental para que realmente se puedan alinear los OKR entre los diferentes equipos hacia los objetivos comunes y también los de las personas.
   3. Eliminación de silos de información: se trata de uno de los grandes dolores que tienen muchas empresas, sobre todo cuando se detectan ineficiencias por culpa de este desconocimiento que tienen los unos sobre lo que hacen los otros. Y esto se puede resolver, en parte, gracias al trabajo de transparencia y alineamiento que aportan los OKR.

Si quieres aprender más sobre cómo usar OKR para mejorar la comunicación interna en tu empresa te recomendamos participar en el webinar utiliza OKR para unificar la visión de RR.HH. y Comunicación Interna que estamos organizando junto con el equipo de Dialenga para el jueves 20 de abril a las 11h.

Próximos cursos de OKR Champion

Si quieres convertirte en OKR Champion ya puedes apuntarte a uno de los cursos que vamos a realizar en los próximos meses. Así podrás aprender todo lo necesario para poner en práctica esta metodología en tu trabajo. Puedes apuntarte por ejemplo a la edición 32 que será los días 25, 26 y 27 de abril.

El curso se realiza de manera online con horario de 17 a 19h, teniendo un enfoque totalmente práctico, ya que desde el primer día puedes empezar a diseñar tus OKR y realizar ejercicios en equipo con otros compañeros del curso.

Este curso está certificado por Sngular, una de las empresas pioneras en España en sacar provecho de los OKR. A través de este curso queremos que tú también puedas aprovechar esta herramienta, convirtiéndote en un OKR Champion.

Etiquetas: comunicación, cursos OKR, OKR Champion

Con la mala fama que se está granjeando Elon Musk desde que ha comprado Twitter cualquiera se pone ahora a defender la tesis de inversión de Tesla, pero lo cierto es que tras la gran penalización en bolsa sufrida en el último año, cada vez más inversores consideran que la empresa tiene un gran potencial de revalorización, especialmente tras la presentación de su nueva plataforma de fabricación de coches. En todo caso, lo importante de esta tesis de inversión es que Tesla es mucho más que un fabricante de coches, igual que Apple es mucho más que un fabricante de móviles, de ahí la comparación que venimos a hacer en este artículo.

A saber:

• Fabricante de software: la experiencia de usuario de los dispositivos de Apple no sería la misma si se tratara sólo de una cuestión de hardware. Sólo pensar en correr windows en un iPhone o en un Mac me produce urticaria. Del mismo modo la gran apuesta de Tesla, más allá de los vehículos eléctricos es la conducción autónoma y todo lo que conlleva de cara al uso de la Inteligencia Artificial llevada al mundo real, no solo a nivel de transporte sino también de fabricación.
• Integración vertical: cuando construyes un coches desde cero, remontándote a los primeros principios, sin dar nada por sentado, entiendes la necesidad de tener el mayor control posible sobre todo el proceso de fabricación de tus productos, lo cual como te puedes imaginar es una de las razones por la que Tesla ha seguido incrementando sus ventas de manera exponencial durante la crisis de las materias primas y los microchips, frente al resto de empresas del sector que se han visto fatalmente afectadas en este periodo.
• Modelo de suscripción: cómo de importante será para Tesla el negocio como proveedor de energía, seguros, conectividad, robotaxi y contenidos, lo veremos con el tiempo, pero todo apunta a que podrá replicar este modelo de negocio que tanto beneficio le ha reportado a Apple por la suscripción a servicios como el cloud, las apps y los pagos, pero en este caso llevándolo de nuevo al sector del transporte e incluso del hogar.
• Robótica: aquí es dónde encontramos la apuesta más arriesgada de la compañía y donde menos similitudes observamos respecto de la estrategia de Apple, aunque si la jugada del robot acaba funcionando, se amplifica tanto el ámbito de negocio de Tesla que es difícil de imaginar hasta dónde se podría llegar. Pensemos en la combinación de máquina y software que ya le está funcionado en las carreteras y en las fábricas, si podría llevarse también con éxito a los hogares y todo tipo de actividades empresariales.

Integración vertical

¿Cómo de importante es la integración vertical para el futuro éxito de Tesla? quizás podríamos fijarnos en cómo de relevante ha sido para empresas como Amazon, Google y Microsoft construir su propio servicio de Cloud Computing, que además de convertirse en negocios muy rentables comienzan por ofrecer una estabilidad enorme a la hora de prestar los servicios originales prestados por estas empresas.

Lo que queda claro cuando estudias la forma en la que trabaja Tesla es que diseñar sus productos desde los primeros principios le lleva a ser especialmente cuidadoso con los pequeños detalles, hasta al punto de no poder permitir que otros, que pueden tener una cultura de trabajo muy diferente, pongan en peligro su estrategia. Entonces es cuando te das cuenta de que esta forma de hacer las cosas tiene todo el sentido y es precisamente por lo que los clientes e inversores de la empresa se convierten en verdaderos fanáticos de la marca.

Quizás uno de los ejemplos más representativos del enfoque de Tesla hacia la integración vertical es que la empresa ha llegado al punto de comenzar a fabricar sus propios microchips para potenciar la Inteligencia Artificial, en concreto el Tesla D1 diseñado con tecnología de siete nanómetros, capaz de albergar hasta 50.000 millones de transistores en un tamaño de 645 mm2 y con una potencia de hasta 362 TFLOPs. Y por si esto fuera poco, también se está desarrollando el supercomputador Tesla Dojo que está diseñado para mejorar el rendimiento y la capacidad de la inteligencia artificial utilizada en los vehículos, específicamente en el sistema de conducción autónoma.

Comunicaciones vs Energía

¿Podría Tesla disrumpir el sector de la energía del mismo modo que ha hecho Apple con el de las comunicaciones? quizás no parezca que Apple haya sido la empresa más disruptiva del sector de las comunicaciones y la informática, pero si tenemos en cuenta su capitalización bursátil, superior a los 2,5 trillones de dólares, está claro que el mercado así lo valora. Y no solo eso, a lo largo de los años hemos visto cómo el resto de empresas de electrónica imitaban de manera descarada todo lo que hacía Apple, al menos a nivel de diseño y muchas veces también en lo relativo al lanzamiento de nuevos productos.

Entonces, en lo que al sector de la energía se refiere tenemos a una empresa que está dispuesta a reinventar un sector tan importante para la economía como es el de la energía y no solo por una cuestión de negocio, sino con el convencimiento que queda de manifiesto en su propósito de contribuir a acelerar la transición mundial hacia la energía sostenible. Prueba de ella es que la empresa no solo se ha preocupado por fabricar las baterías de los coches o los cargadores para las casas, sino que está haciendo importantes avances para el desarrollo de infraestructuras de energías renovables a gran escala.

Reinventando el concepto de coche

Pensar desde los primeros principios no solo te lleva a reconsiderar cómo funcionan las cosas sino a pensar qué otras utilidades se pueden ofrecer en base a las necesidades específicas de tus usuarios. De esta forma cuando decides realizar una apuesta tan importante por la conducción autónoma, el siguiente paso en el camino es ofrecer opciones para el tiempo que pasará a estar disponible y que antes era dedicado exclusivamente a la conducción. Esto abre el camino a la realización de actividades de ocio y productividad, para lo cual cada vez iremos viendo más opciones en los vehículos de Tesla.

Por otro lado tenemos el tiempo disponible del vehículo cuando no está siendo usado por su propietario, que suele ser la mayoría del tiempo, lo cual permite pensar en nuevos modelos de negocio, para un producto que hasta ahora había sido considerado exclusivamente como un gasto para la mayoría de la población, pero que en el futuro podrá ofrecer ingresos pasivos a los propietarios que deciden poner su Tesla a disposición de la red de robotaxi.

Una vez que hemos comprobado que la economía colaborativa tiene tan buena acogida por parte de los usuarios, si a esto se le añade el componente de automatización, el interés del mercado podría ser aún mayor.

La mejor publicidad la hacen los clientes

Volviendo a la comparación entre Apple y Tesla, además del hecho de haber tenido un CEO bastante polémico en su forma de relacionarse con otras personas, en lo que coinciden ambas empresas es en que la mejor publicidad la hacen con el propio diseño y características de sus productos, o incluso en la presentación estos, que son seguidas por millones de personas, sin tener que recurrir a costosas campañas de marketing.

Lograr que tus clientes se conviertan en tus principales embajadores es un privilegio al alcance de muy pocas empresas y en el caso de Tesla pone de manifiesto muchos de los aspectos en los que la empresa ha puesto el foco en los últimos años, llegando a convertirse en el líder del mercado en lo relativo a satisfacción de sus clientes, capitalización de mercado y en el crecimiento de sus ventas. ¿Llegaremos a ver también cómo todo esto le lleva a convertirse en la empresa que más vehículos vende en todo el mundo? sin duda el lanzamiento del nuevo vehículo de la marca, con un precio más asequible, debería contribuir a lograr este hito para una empresa tan innovadora.

La tesis de inversión de Tesla

Esto no es una recomendación de inversión, pero si tienes unos ahorros y consideras que no vas a necesitar ese dinero para nada urgente durante mucho tiempo, tendrías que realizar las siguientes consideraciones antes de invertir en Tesla.

1. Largo plazo: las caídas del mercado durante 2022 son muy representativas de la gran volatilidad que hay en los mercados financieros y está comprobado que la mejor forma de protegerse de esto, más allá de no invertir o usar sofisticados productos financieros que tienen otros riesgos asociados, es invertir a largo plazo, por ejemplo 10 años. Al ritmo de construcción de nuevas fábricas, de mejoras en la fabricación, de adopción del vehículo eléctrico, de uso de la conducción autónoma, de crecimiento en el desarrollo de infraestructuras energéticas, de lanzamiento de nuevos productos, … ¿Cuánto puede estar vendiendo Tesla dentro de 10 años?
2. Inteligencia Artificial: con el auge que estamos viviendo en estos momentos de la Inteligencia Artificial, nos encontramos con que Tesla es la empresa más avanzada en aplicar la Inteligencia Artificial en el mundo físico, por ahora sólo en los vehículos, pero con el tiempo veremos cómo esto se va trasladando a otras actividades industriales y comerciales gracias al desarrollo de la robótica, donde la empresa también está haciendo una apuesta muy importante a través del proyecto Optimus. Además a esto hay que añadir el enorme valor que pueden llegar a tener para entrenar la Inteligencia Artificial los datos del mundo real que la empresa recopila cada vez que uno de sus vehículos circula por el planeta.
3. Transición energética: la decisión política está tomada y pese a las dudas existentes sobre cuáles son las iniciativas más efectivas para revertir el cambio climático, sin destruir el modo de vida que tanto nos ha costado construir, parece claro que los vehículos con motor de combustión tienen los días contados y que la opción más viable a corto o medio plazo son los vehículos eléctricos. Si a esto le sumamos lo relativo a infraestructuras de generación de energías renovables, especialmente la energía solar, que es por la que ha apostado Tesla, y el conocimiento en el diseño y fabricación de baterías, la ventaja competitiva en este sector también es enorme.
4. Todo por hacer: pocas empresas tienen un road map con tantos desafíos tecnológicos por delante. Esto lejos de ser un problema supone una gran oportunidad, porque conscientes de que «el obstáculo es el camino» lo que está ocurriendo en esta industria es que ninguna empresa tiene la valentía y la capacidad de Tesla, para ser capaz de resolver uno por uno todos los obstáculos que se va encontrando en el camino. Un ejemplo muy representativo de es el anuncio realizado en el Investor Day de que su próximo motor eléctrico no requerirá el uso de tierras raras para su fabricación.
5. Excelencia: cuando conduces un vehículo de Tesla entiendes muy bien lo que significa la excelencia porque la experiencia solo se puede calificar como excelente. Si no lo has probado, es como cuando usas por primera vez un iPhone, una experiencia que es tremendamente complicada de replicar, a tenor de la multitud de productos que usamos a diario y que no nos generan esa sensación de producto bien diseñado y bien construido. ¿Cómo de importante es esto para la decisión de compra de un vehículo por parte de una persona? el tiempo lo dirá, pero si el problema es el precio, ya sabemos que en menos de 10 años habrá un Tesla mucho más económico y que en todo caso cuando un producto es bueno el mercado lo acaba reconociendo, pese a ser más caro que sus competidores, como ha ocurrido con el iPhone.

Etiquetas: Apple, coches eléctricos, energía, integración vertical, Tesla

El origen de OKRgen por Hugo Lopes

Mi interés por los OKR comenzó hace unos años, aproximadamente cuando coincidí con Javier Martín como compañero en Sngular. Luego se redobló durante mi etapa como Director de Estrategia en Neock y, hoy en día, se ha convertido en una herramienta que muchas veces surge en los procesos de transformación que acompaño: En un mundo en constante cambio y con una creciente competitividad, el establecimiento de objetivos claros y medibles se ha vuelto esencial.

Inspirado por mi propio interés en los OKR y por una publicación de Javier Martín, decidí sumergirme en la creación de una herramienta simple que utilizara la inteligencia artificial generativa para ayudar a las personas a dar los primeros pasos, explorar e inspirarse en el trabajo con OKRs.

ChatGPT se ha incorporado en mi flujo de trabajo diario desde que me ayudó a crear un escape room para el noveno cumpleaños de mi hija . Fue mi momento «Aja» y desde entonces no nos hemos separado.

Como formador, facilitador y consultor, me interesaba indagar:

• Hasta qué punto alguien como yo, que no programa hace más de 15 años, podría utilizar una herramienta no-code para implementar una app integrada con ChatGPT que facilitara el acceso a personas que no necesariamente quieren o saben utilizar la interfaz de OpenAI o pagar una mensualidad.
• Hasta qué punto una herramienta sencilla podría apoyar un proceso de aprendizaje sobre OKRs
• Podría incluso generar ideas sobre sectores y áreas de negocio que un consultor o formador experimentado desconozca

Decidido a probar, seleccioné una herramienta de no-code (Bubble.io) y me puse manos a la obra para implementar OKRgen, un generador de OKRs impulsado por ChatGPT. En total, le habré dedicado unos dos o tres días de trabajo, lo que incluye el tiempo de aprender la herramienta de no-code y la API de OpenAI.

Estoy contento con el resultado en función del tiempo dedicado. 😊 Creo que esta herramienta tiene el potencial de abrir horizontes tanto para profesionales como para principiantes en el ámbito de los OKR, permitiendo explorar una infinidad de sectores y ejemplos que pueden inspirar y guiar en la elaboración de objetivos y resultados clave.
He cargado la cuenta de OpenAI de OKRGen con lo que pienso pueda cubrir gastos de cerca de 20.000 OKRs, por lo que os animo a que la probéis y me encantaría recibir vuestro feedback a través de mi Linkedin.

La evolución de los Prompts de OKRGen

Un prompt es una sugerencia o idea que le das a una inteligencia artificial para iniciar o guiar una conversación. Es una pista que ayuda a la IA a entender de qué quieres hablar y a generar respuestas adecuadas.

El proceso de crear OKRgen me llevó a reflexionar sobre la importancia de optimizar y simplificar las «prompts» utilizadas para guiar a una IA. Un buen ejemplo es cómo evolucionó el prompt original, que era extenso y detallado, hasta convertirse en uno mucho más simple. Esta optimización es especialmente relevante cuando se tiene en cuenta el coste de utilización de la API, que se mide en tokens (algo parecido al número de palabras).

El prompt inicial de OKR gen fue inspirada en una publicación de Javier Martín y básicamente explicaba de forma muy detallada algunos principios clave a la hora de redactar OKRs:

Es importante tener en cuenta que los OKRs deben ser ambiciosos, pero alcanzables y medibles, para poder evaluar su progreso y logros. Además, es fundamental que estén alineados con la misión y visión de la empresa, y que sean claros y comprensibles para todo el equipo.

Para una buena definición de los Objetivos es importante tener en cuenta los siguientes criterios:

1. El enunciado del Objetivo contiene un verbo, a ser posible que indica un logro, cambio, transformación. Por ejemplo: convertir, transformar, lograr, alcanzar, …
2. El Objetivo no debe llevar una métrica, debe ser cualitativo, porque los números los dejamos para los resultados clave que es la parte cuantitativa del OKR
3. Además los Objetivos deben enunciarse de forma cualitativa ya que es la forma en la que trabajamos para lograr el propósito, que del mismo modo será cualitativo y no cuantitativo
4. El Objetivo debe ser Ambicioso (transcendente e inspirador) y Práctico (concreto y orientado a la acción)
5. El Objetivo debe estar orientado al impacto en la organización y no a una actividad concreta a desarrollar
6. El plazo del Objetivo y su nivel de aplicación queda en el OKR, si es trimestral o anual, de empresa o de equipo
7. Y para terminar algo muy importante, un Objetivo nunca es una tarea, actividad o iniciativa a desarrollar, sino una muestra del impacto que tienen todo eso en una organización

Por otro lado, a la hora de enunciar correctamente los Resultados Clave deberías seguir estos criterios:

1. Los Resultados Clave deben ser específicos, realistas, verificables y medibles.
2. Un Resultado Clave siempre debe ser cuantitativo porque debe ser una medida del progreso que estamos logrando con nuestro trabajo hacia la consecución del Objetivo.
3. Hay gente que considera que sirve también un Resultado Clave de Sí o No, lo he logrado o no lo he logrado, pero nosotros pensamos que es mejor que sea siempre numérico para ser más precisos en el grado de consecución.
4. Si enunciamos el Resultado Clave en pasado estaremos poniéndonos en situación de haber logrado el Objetivo y esto nos ayudará a mentalizarnos mejor sobre ello. Por ejemplo: hemos logrado, hemos conseguido, …
5. El Resultado Clave también debe llevar un verbo que muestre avance o progreso, como por ejemplo aumentar, mejorar, incrementar, …
6. Siempre debe haber varios Resultados Clave por Objetivo porque de esta forma tenemos una visión más clara de si realmente estamos logrando lo que nos proponemos.
7. Un Resultado Clave nunca debe ser una tarea, porque debemos huir del conformismo de hacer el trabajo pero no preocuparnos del impacto que este tiene en nuestra estrategia.

¿Podrías empezar por darme un ejemplo para una empresa que se dedica a “X”?
En un proceso de prueba y error, fui simplificando el prompt, una vez que el proprio ChatGPT ya “sabe” cómo generar OKRs y solo necesitamos darle un mínimo de contexto y subrayar algunos aspectos concretos. De esta forma la prompt original se ha convertido en esta:

«Eres un experto en okr, empleado de una empresa y generas 1 Objetivo y 3 resultados. El objetivo no debe contener números. Resultados Clave deben estar siempre: cuantificados a un horizonte temporal a X meses indicando forma de medir el progreso. Empresa del sector .

En las primeras pruebas nos dimos cuenta de que ¡ChatGPT tenía un enfoque total en el cliente! y el casi 100% de los OKR decían respecto a la satisfacción del cliente. Entonces decidimos dar la posibilidad de que el usuario pudiera seleccionar una área y también un departamento. Así llegamos a la versión actual.

El potencial de herramientas cómo OKRgen en procesos de aprendizaje

Me parece que esta herramienta puede ser una aliada en el aprendizaje y la comprensión de la metodología OKR. Invita a los usuarios a aprender jugando y experimentando, facilitando el desarrollo de habilidades y conocimientos prácticos y potencialmente aplicables en empresas reales.

Al ofrecer ejemplos de OKRs, los usuarios pueden experimentar con diferentes sectores y áreas, obteniendo una comprensión más profunda de cómo se pueden establecer objetivos y resultados clave en distintos contextos. Esto permite a los usuarios aplicar sus conocimientos de manera práctica y adaptarlos a sus propias necesidades, completando así un ciclo de aprendizaje experiencial.

Dado su amplio conocimiento en diversos sectores y áreas, ChatGPT puede ofrecer a los usuarios una experiencia de aprendizaje enriquecedora, incluso si están trabajando solos. Al explorar ejemplos de OKRs en diferentes contextos, los usuarios pueden obtener una amplia variedad de ejemplos, similares a los que podrían adquirir al participar en una comunidad de práctica con personas de otros contextos profesionales.

Por otra parte, consultores y profesionales de OKR pueden también utilizarla para generar ejemplos que les permitan conectar y empatizar con las necesidades y objetivos potenciales de clientes de sectores de actividad que no conocen en detalle.

¿Qué os parece? ¿Os animáis a probarla? http://okrgen.hugolopes.es/

¿Te gustaría convertirte en OKR Champion?

Si quieres convertirte en OKR Champion ya puedes apuntarte a uno de los cursos que vamos a realizar en los próximos meses. Así podrás aprender todo lo necesario para poner en práctica esta metodología en tu trabajo. Puedes apuntarte por ejemplo a la edición 31 que será los días 28, 29 y 30 marzo.

El curso se realiza de manera online con horario de 17 a 19h, teniendo un enfoque totalmente práctico, ya que desde el primera día puedes empezar a diseñar tus OKR y realizar ejercicios en equipo con otros compañeros del curso.

Este curso está certificado por Sngular, una de las empresas pioneras en España en sacar provecho de los OKR. A través de este curso queremos que tú también puedas aprovechar esta herramienta, convirtiéndote en un OKR Champion.

Etiquetas: aprendizaje, ChatGPT, OKR, prompts