El Método J&J para Transformar Caos en Valor con IA
Ok, hablemos de IA. No, no del hype ni de robots que dominarán el mundo. Hablemos de cómo una empresa gigantesca la está usando para... bueno, ganar dinero y salvar vidas.
Pero, como en toda buena historia de transformación, no es un camino de rosas. El caso de Johnson &Johnson (J&J) es la lección de estrategia que no sabías que necesitabas sobre cómo pasar de la "fiebre de la IA" al impacto real.
Ponte cómodo.
El Punto de Partida: El Primer Desafío de J&J
Como todas las grandes compañías, J&J tenía un problema de tiempo. Específicamente, en descubrimiento de fármacos.
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El Problema: Encontrar un nuevo medicamento viable es como buscar una aguja en un pajar de mil millones de pajitas. Los ciclos de desarrollo eran larguísimos, el análisis manual era lento y los costos eran astronómicos.
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La Solución (IA 1.0): J&J empezó a usar modelado molecular e IA predictiva. Piénsalo como The Sims para moléculas. Podían simular cómo reaccionarían los compuestos antes de gastar un centavo en un laboratorio.
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El Resultado: ¡Bingo! Acortaron los cronogramas de investigación y los científicos pudieron enfocarse en candidatos con mayor probabilidad de éxito. Un win-win.
Pero entonces, en 2022, ChatGPT entró al chat. Y todo se volvió... un poco caótico.
La Fase de Experimentación (Y el Caos que Generó)
Con la explosión de la IA Generativa (GenAI), J&J hizo lo que muchas empresas: fomentó la experimentación. Su CIO, Jim Swanson, lo llamó el enfoque de las "mil flores".
El problema es que las "mil flores" pueden convertirse rápidamente en "mil hierbajos".
La compañía se vio de repente con casi 900 pilotos de IA individuales generados desde todos los rincones de la empresa. Era un caos. Muchos proyectos eran redundantes (¿cuántos chatbots necesitas?), otros simplemente no funcionaban, y algunos usaban GenAI para cosas que una tecnología más simple hacía mejor.
Aquí es donde la verdadera estrategia entra en juego.
El Pivote Estratégico: De 900 Proyectos al Valor Real
Tras un año de aprendizaje, J&J frenó y miró los números. Y los números no mentían.
La cruda verdad: solo el 10-15% de esos 900 casos de uso estaban generando... agárrate... el 80% del valor total.
Así que J&J hizo un "pivote" estratégico. (Sí, como en Friends, pero con hojas de cálculo).
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Chao, Comité Central: Eliminaron la junta de gobierno centralizada que aprobaba ideas.
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Hola, Responsabilidad: Pasaron el poder de decisión a las áreas de negocio (comercial, I+D, cadena de suministro). Ellos eran los únicos que sabían si algo realmente generaba valor en su día a día.
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El Método "Marie Kondo": Esos equipos empezaron a consolidar y eliminar proyectos. ¿Este piloto de IA "despierta alegría" (valor)? ¿O es la flor #899 que no sirve para nada? Si no servía, se iba.
Los Casos Ganadores: Dónde Aporta Valor la IA
Hoy, J&J no está usando la IA en todo. La está usando en lo que importa. Su enfoque priorizado se centra en:
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Descubrimiento de Fármacos (Nivel Pro): Ya no solo para encontrar candidatos, sino para optimizar la química. Por ejemplo, usar GenAI para predecir el momento exacto para añadir un solvente y convertir una molécula líquida en sólida.
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Cadena de Suministro Anti-Drama: Usar IA para identificar y mitigar riesgos. Básicamente, jugar al "qué pasaría si..." antes de que pase (ej. "¿qué impacto tiene si nos falta esta materia prima en Malasia?").
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Copilotos Internos (Que Sí Ayudan):
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Un "Rep Copilot" que entrena a los representantes de ventas sobre cómo hablar con médicos sobre nuevos tratamientos.
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Un chatbot interno que responde preguntas de RRHH y beneficios, reduciendo unas 10 millones de interacciones que los empleados tenían cada año con el equipo de servicios.
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La Lección de STRTGY (El Verdadero Resumen)
El caso de J&J es brillante. La fase de "mil flores" (la experimentación masiva) no fue un error. Como dijo Swanson, fue necesaria para aprender y entender de qué era capaz la tecnología.
El genio estratégico fue no enamorarse del hype.
El éxito no se mide en cuántos proyectos de IA tienes. Se mide en cuánto valor estás extrayendo de ellos. J&J tuvo la disciplina de parar, analizar la data (10% genera el 80% del valor) y reenfocar sus recursos.
Pasaron de "¿Podemos usar IA para esto?" a "¿Debemos usar IA para esto?". Y esa, amigos de STRTGY, es la pregunta del millón.