La incubadora de empresas emergentes de LG Electronics busca empresas innovadoras, especialmente las que trabajan con IA, con el objetivo de apoyar su crecimiento e identificar nuevas oportunidades de negocio.
Shilpa Prasad, antigua empleada de una startup, conoce el nivel de compromiso y esfuerzo necesario para poner en marcha una nueva empresa. Por eso se unió a LG Nova, la incubadora de innovación del fabricante de electrónica LG, como empresaria residente.
En su función, Shilpa identifica empresas emergentes prometedoras, en particular las que trabajan con IA, y asesora y nutre a los emprendedores. Además, vigila de cerca los productos que algún día podrían abrirse camino en el ecosistema de LG.
En este episodio del podcast Me, Myself, and AI, Shilpa explica cómo tomar el pulso a las startups ayuda a LG Electronics a mantenerse abierta a la innovación.
También habla de por qué la IA está a la vanguardia de su trabajo con las startups, y el futuro prometedor que ve en el uso de la realidad aumentada y las tecnologías de IA. Esto para
Suscríbete a Me, Myself, and AI en Apple Podcasts, Spotify o Google Podcasts.
Impulsar la innovación interdisciplinar con IA: Anders Sjögren de Volvo
Sam Ransbotham: ¿Cómo puede un empresario residente poner en marcha nuevas empresas basadas en la IA en una gran organización ya establecida? Descúbrelo en el episodio de hoy.
Shilpa Prasad: Soy Shilpa Prasad, de LG Nova, y están escuchando Me, Myself, and AI.
Sam Ransbotham: Bienvenidos a Me, Myself, and AI, un podcast sobre inteligencia artificial en los negocios. En cada episodio les presentamos a alguien que está innovando con la IA. Soy Sam Ransbotham, profesor de analítica en el Boston College. También soy editor invitado de IA y estrategia empresarial en MIT Sloan Management Review.
Shervin Khodabandeh: Y yo soy Shervin Khodabandeh, socio sénior de BCG y uno de los líderes de nuestro negocio de IA. Juntos, MIT SMR y BCG han estado investigando y publicando sobre IA desde 2017. Han entrevistado a cientos de profesionales sobre lo que se necesita para construir, desplegar y escalar las capacidades de IA.
Hola a todos. Hoy Sam y yo estamos encantados de que nos acompañe Shilpa Prasad, emprendedora residente en LG Nova. Hola, Shilpa. Bienvenida al programa.
Shilpa Prasad: Gracias, Shervin. Encantada de estar aquí.
Shervin Khodabandeh: Háblenos de LG Nova y de su papel en ella.
Shilpa Prasad: Me lo preguntan mucho. LG Nova es el centro de innovación de LG Electronics, con sede aquí en Silicon Valley. Nuestro mandato es muy sencillo. Nos encargamos de encontrar nuevas oportunidades de negocio para LG Electronics que no estén relacionadas con su actividad principal.
LG Electronics es tradicionalmente un fabricante de electrónica de consumo, que busca incursionar en negocios orientados a soluciones. Por eso identifica constantemente nuevas tecnologías y áreas que puedan ser interesantes para ellos.
Eso es LG Nova. Mi función en LG Nova es la de empresario residente, lo que implica que tengo muchas responsabilidades diferentes. Una de las cuales es la de simple consultor de la empresa.
Y por consultor no me refiero a la consultoría tradicional, sino más bien en el contexto de cuáles son las tendencias a tener en cuenta, qué nuevas áreas tecnológicas podrían ser interesantes. Además, ¿cómo podemos combinar una multitud de tecnologías, tal vez, para una oportunidad de negocio? Esa es una parte.
Así que la colaboración con las empresas emergentes es clave. Ahí es donde entra en juego mi faceta de empresaria. Tienes que ser capaz de entender la mentalidad del empresario, la velocidad a la que funciona, lo que le motiva.
Luego, por supuesto, está el papel inverso, en el que los empresarios no necesariamente entienden el funcionamiento de la gran empresa, y salvar esa brecha es crucial. Parece muy sencillo, pero hay muchas bolas en el aire en ese sentido. Tienes que ser capaz de hacer malabarismos con todo eso al mismo tiempo sin perder de vista el objetivo de crear nuevas empresas.
Shervin Khodabandeh: Estamos hablando de una empresa grande que funciona a una velocidad determinada. También queremos que este grupo funcione a una velocidad mucho más rápida, supongo que empresarial. Así que puedo imaginar por qué está haciendo malabarismos con muchas pelotas.
Quería preguntarte: ¿se trata de identificar estas tecnologías u oportunidades de innovación, o se trata también de añadirlos, incubarlos y construirlos?
Shilpa Prasad: Sí. Está la parte de la ideación, pero también está la parte de la creación de empresas, y parte de la creación de empresas es la incubación.
Así que tienes unos seis meses para identificar una oportunidad, construir algo, y luego demostrar su la capacidad a las partes interesadas de alto nivel. Luego conducir eso a un nuevo negocio. Así que eso es definitivamente una gran parte de lo que hago allí.
Sam Ransbotham: Tal vez es sólo lo que Shervin y yo oímos mucho, pero hay un montón de IA con las nuevas empresas. Tú no has mencionado la Inteligencia Artificial todavía. ¿Cómo se relaciona con su función?
Shilpa Prasad: La IA no se cruza. Está a la vanguardia de lo que hago. Si te acuerdas, hace un año o año y medio, Sam, hubo un gran revuelo en torno al metaverso. Las tecnologías van y vienen. Mi objetivo es identificar los problemas del mundo real que pueden resolverse utilizando y aprovechando algunas de estas tecnologías.
Así que la IA está sin duda en primera línea. Hay mucho trabajo relacionado con la IA dentro de la empresa que se centra en dar servicio a las unidades de negocio existentes, y yo no estoy aquí para eso.
Mi función es analizar la IA como tecnología e identificar áreas que podrían ser interesantes para resolver un problema y crear un negocio en torno a ella.
No puedo hablar de lo que estoy construyendo, pero sí puedo decir que hay una intersección entre la realidad aumentada y la IA que yo estoy trazando internamente. Que posiblemente cambiará la forma en que se va a desarrollar la transferencia de formación cualificada, la mejora de las cualificaciones, etc.
Estoy seguro de que ya lo sabes, que con la IA en la mezcla ahora, mucho de esto puede ser tan intuitivo, con un bucle de retroalimentación que se puede generar. Esto permite el desarrollo de la fuerza de trabajo o la formación de habilidades, en particular, para avanzar a un ritmo mucho más rápido.
Detectar lo bueno y lo malo con IA: Naba Banerjee de Airbnb
Shervin Khodabandeh: Parece que la IA va a ser más un ingrediente clave en el futuro, no solo un aditivo, por lo que mantener a los humanos en la va a ser aún más clave.
Oigo que la temática de lo que está hablando se centra en eso. Háblanos un poco de la IA. Has dicho que no puedes hablar mucho, pero aún así quiero sacarte algo de información. Háblanos de la IA que se produce en este centro de innovación de LG.
Shilpa Prasad: Estoy segura de que ambos están muy familiarizados con una gran empresa y con los canales que hay que recorrer para lanzar algo al mercado.
lo que quiero decir con “sacar algo al mercado” es que también se trata de lanzar algo que tiene un impacto mucho mayor dentro de la empresa, ¿verdad?
Así que cuando nos fijamos en el tipo tradicional de investigación que ocurre en torno a la IA dentro de la empresa, y en particular LG Electronics, mi comprensión hasta ahora ha sido que el apetito por la asunción de riesgos es limitado porque interrumpe mucho de su trabajo existente.
Mientras que, algo como esto que estoy trazando está aprovechando algunas tecnologías existentes que están ahí fuera. Y cuando lanzamos algo como esto en el mercado, ninguna de las piezas existentes se ven afectadas, de hecho, se benefician.
Shilpa Prasad: LG, por ejemplo, tiene más de 85 mil trabajadores en todo el mundo que trabajan en fábricas. Hoy en día, todo el mundo es consciente de que hay un déficit de mano de obra disponible en las fábricas desde el punto de vista de los trabajadores de primera línea.
En la empresa se plantean constantemente cuestiones relacionadas con la productividad para garantizar que se cubra toda… la capacidad. Todos estos son problemas reales que la investigación de la IA dentro de la empresa no está abordando.
Has preguntado por el tiempo de comercialización. Mi mandato es de seis meses para averiguar si una empresa puede salir al mercado o no. Creo que en el lado de la empresa, es de unos años, si no más, ¿verdad? Entre dos y cinco años.
Siempre ha sido tema de conversación decir: “Lo corporativo es lento; lo startup es rápido“. Así que estoy esencialmente la construcción de una startup dentro corporativa.
Shervin Khodabandeh: Por lo tanto, lo que estoy escuchando es una especie de liberación de una gran cantidad de la escala de legado. Y, por supuesto, parte de esa innovación ayuda a la IA empresarial existente, ¿verdad?
Shilpa Prasad: Sí. Por supuesto.
Shervin Khodabandeh: Estupendo. Ha hablado de mejorar las cualificaciones y posiblemente de reimaginar el papel de los humanos al lado de la IA. Ahora, ¿podrías hablarnos sobre cómo ves la inteligencia artificial generativa?
Shilpa Prasad: Creo que las posibilidades son enormes, como con cualquier otra oportunidad en la IA.
Uno de los aspectos de, por ejemplo, la intersección de la tecnología de realidad aumentada con la IA es que no solo nos centramos en la voz y el texto con respecto a la IA. También hablamos de los flujos de datos relacionados con la visión por ordenador que se capturan y procesan para que la transferencia de habilidades sea lo más eficaz posible.
Pensemos en un entorno de formación de enfermeras. No practicamos con pacientes reales, sino con el maniquí. Si tienes que enseñar a enfermeras en prácticas cómo colocar al paciente en la cama para realizar un procedimiento específico, entonces tiene mucho valor capturar el flujo de datos de la enfermera instructora principal.
Estamos hablando de múltiples flujos de datos. No solo procesamiento del lenguaje natural, sino también tecnologías basadas en la visión por ordenador. Además de la incorporación de IA para potenciar ese proceso y esa experiencia de aprendizaje y formación en ambos lados. Es un ejemplo de cómo lo hacemos de forma diferente.
Sam Ransbotham: Normalmente, estoy muy entusiasmado con las aplicaciones de la IA que hablamos. Pero me siento un poco amenazado aquí [por] un segundo.
Quiero decir que soy un educador, y te oigo hablar de todo tipo de formas de recualificación y reciclaje. ¿Adónde me dirijo? Antes has mencionado un modelo con enfermeras, en el que la enfermera experimentada enseña a la menos experimentada. Puede que mucho de eso se sustituya.
¿Qué papel desempeña ahora esa enfermera experimentada en este nuevo modelo?
Shilpa Prasad: Sí. Bueno, en realidad, Sam, creo que tu miedo está fuera de lugar, y permíteme que te lo explique.
No estamos intentando sustituir al formador. Lo que hacemos es dar más oportunidades al formador para que haga lo que debe hacer. Así, con el ejemplo de las enfermeras, una superior tiene que estar físicamente al lado de las enfermeras en formación. Esto para enseñarles cómo están haciendo sus tareas específicas.
Ahora, imaginemos un escenario en el que hemos eliminado al menos dos niveles de retroalimentación. El primero es la revisión, el segundo, la evaluación.
Así que la certificación, creo, sigue siendo muy, muy importante. Tanto en la industria como en la sanidad, la certificación sigue siendo importante, y esa certificación procede del formador. Así que no estamos eliminando al experto.
La mentalidad del innovador: Crear un mañana mejor con IA
Shervin Khodabandeh: Estupendo. Shilpa, háblanos un poco de tu experiencia y de cómo has llegado a este puesto.
Shilpa Prasad: Mi carrera es una línea en zigzag, Shervin. No es una línea recta hasta lo que estoy haciendo hoy. A lo largo de los años, creo que siempre he encontrado mucho valor y alegría en crear algo desde cero. La energía, el ímpetu y el rigor que requiere arrancar algo de la nada y crear algo a partir de ello han estado en el centro de todo lo que he hecho.
Al principio de mi carrera, tuve la oportunidad de asociarme con alguien para poner en marcha un estudio de diseño gráfico. Allí aprendí los mecanismos necesarios para crear una empresa. Me enseñó muchas de las piezas que hay que tener en cuenta.
Desde entonces, siempre he desempeñado funciones de naturaleza empresarial o al servicio del ecosistema empresarial. Me gustaría mencionar una empresa llamada YouNoodle Inc. con la que trabajé cuando llegué a Silicon Valley.
Allí aprendí el poder que tiene seleccionar las startups o innovaciones adecuadas con las que trabajar para hacer avanzar la innovación. Ya sea en el contexto de empresas, gobiernos, universidades incluso, y programas aceleradores a gran escala.
Shilpa Prasad: Eso me llevó de nuevo a mi propio viaje empresarial, durante COVID. Fue realmente difícil. Puse en marcha una empresa llamada LongPlay y formé un equipo de unas diez personas.
Se centraba en cambiar la forma en que se produce la innovación corporativa. Y una de las cosas que creo que hay, cuando estás fuera de la empresa, es que no hay manera de entender todas las diferentes partes móviles que suceden.
Así que no podíamos probar el ajuste producto-mercado allí, que es donde Nova entró en la mezcla. Volví a tener la oportunidad de probar la adecuación entre el producto y el mercado en un sector y un entorno un poco diferentes a los que estaba acostumbrado. Sin embargo, creo que las tuercas y los tornillos son los mismos. Estos son algunos de mis antecedentes.
Shervin Khodabandeh: Es muy emocionante, muy multidisciplinar. Y eso me lleva a la siguiente pregunta. En lo que respecta a la IA, no existe una solución única para todos los casos y se trata de un ecosistema completo de ingenieros y científicos.
Pero he observado una evolución gradual de las competencias en los últimos 10, 12, 15 años, más o menos, desde un enfoque puramente técnico a otro más multidisciplinar. Esa “multidisciplina” puede darse en diversas áreas. Podría ser en las ciencias sociales o en la interacción entre el ser humano y la IA, o en la filosofía o en lo que sea. Pero, ¿está viendo lo mismo y cuál es su perspectiva sobre el talento del futuro en este espacio de la IA?
Shilpa Prasad: Es una pregunta interesante. Tengo que decir que no veo lo mismo.
Shervin Khodabandeh: De acuerdo.
Shilpa Prasad: No veo tanto la amplitud como la profundidad. Creo que sigue habiendo una enorme brecha en la mano de obra con respecto a la capacidad de ser multidisciplinar. Hay mucho trabajo de tecnología profunda, especialmente en torno a la IA.
Creo que, en los próximos años, mucha de la gente que, como yo, es responsable de cómo se desarrolla esta tecnología tendrá que llevarla consigo.
Sam Ransbotham: Eso viene a la medición también. Shervin, sé que es un tema interesante para ti, pero cuando hablas de impacto, tienes que averiguar cómo medirlo.
Va a tener que haber alguna medida de “¿Está funcionando? ¿No funciona?” Y estos parecen algunos problemas difíciles, sobre todo con la novedad de la tecnología, la frescura de los plazos que usted está hablando. Parece muy difícil averiguar si esto está funcionando o no en tu papel.
Shilpa Prasad: Sí. Quiero decir, puedo dar una opinión un poco personal. Mi estilo de construir proyectos siempre ha aludido a probar todo lo posible.
Y ahí es donde el enfoque del producto es muy frontal y central para mí, y es por eso que la creación de empresas es emocionante. Cuando hablamos de medición, sin duda hay diferentes maneras de medir el impacto de lo que estamos creando.
Hay un aspecto de validación del mercado, ¿verdad? Definitivamente hay un aspecto de validación del inversionista ya que no se trata sólo de mi proyecto.
No es sólo sobre el proyecto que estoy creando o construyendo. En realidad es más acerca de dónde va el dinero. Y, por supuesto, un poco de él es bombo. Pero un poco de él es también tomar la oportunidad en la próxima cosa que es probable que cambie la forma IA va a ser utilizado en entornos cotidianos o contextos.
Creo que también debemos atender la capacitación de los usuarios, en última instancia, de cualquier solución que estemos creando ya que tiene que añadir valor a los seres humanos. A quienes realmente van a utilizar esa tecnología para mejorar sus vidas.
Hoy en día, hacemos el trabajo exactamente de la misma forma que nos han enseñado. Vamos a tener que cambiar eso o adaptarlo.
Regular el fenómeno de la IA: David Hardoon de Aboitiz Data Innovation
Shervin Khodabandeh: ¿Y la IA te permite tener mejores datos e información al respecto? ¿Permite la IA saber algo que hace 20 años habría llevado mucho más tiempo saber?
Shilpa Prasad: Por supuesto, pero creo que decir frases como “¿me lo permite la IA?” le da mucha importancia a la IA y menos a lo que se ha hecho en los últimos 10, 15 años en un sector específico.
Creo que la IA también tiene su reverso, y es que a veces te pone demasiadas cosas delante. Luego tienes que ir a través de las capas superiores para averiguar realmente dónde se pueden utilizar estos datos y cómo se pueden aplicar. Así que la IA también tiene sus pros y sus contras.
Sam Ransbotham: Has mencionado los contras. ¿Qué tipo de contras ves en las empresas emergentes con las que trabajas? ¿Con qué dificultades se encuentra la gente?
Shilpa Prasad: Creo que las startups, en particular, siguen buscando formas de aplicar lo que han desarrollado. La aplicación de la IA de forma eficaz aún está por determinar.
Así que las startups están creando todos estos grandes modelos lingüísticos que pueden ser relevantes para el proyecto, pero no saben cómo se van a traducir realmente.
Yo diría que todavía hay un poco de un viaje allí para la puesta en marcha de ser capaz de entenderlo. Y en el contexto del papel que tengo hoy, por ejemplo, también estoy permitiendo a la startup entender cómo pueden utilizar la tecnología que han creado y traducirla a un problema significativo.
Pero, es por eso que hablé antes sobre la consultoría. También es consultoría para las nuevas empresas. Funciona dando algunos escenarios reales en los que puedan aplicar algo que hemos creado juntos y ver cómo se traduce en valor. Creo que las startups siguen aprendiendo, Sam.
Sam Ransbotham: Así que esas cosas en realidad se vinculan de nuevo a tal vez algunos de los comentarios de Shervin sobre la amplitud y la amplitud de conocimientos y multidisciplinario. Porque no mencionaste específicamente que están luchando con la tecnología. Escuché muchas cosas que no estaban particularmente orientadas a la tecnología.
Sam Ransbotham: Hagamos una transición. Una de las cosas que hacemos al final del episodio es hacerte cinco preguntas. Vamos a hacerlas rápido. Sólo queremos su primera reacción de ellos. ¿Cuál crees que es la mayor oportunidad para la IA en este momento?
Shilpa Prasad: La atención sanitaria.
Sam Ransbotham: OK. ¿Cuál es el mayor concepto erróneo que tiene la gente sobre la inteligencia artificial?
Shilpa Prasad: Que les va a sustituir. Que nos va a sustituir como humanos. Creo que eso no va a ocurrir. Estamos muy lejos de eso.
Sam Ransbotham: Muy lejos. Muy bien. ¿Cuál fue la primera carrera que quisiste?
Shilpa Prasad: Ser empresaria. Creo que siempre estuvo en mi ADN.
Sam Ransbotham: Bueno. ¿Tenías un puesto de limonada cuando eras pequeña?
Sam Ransbotham: ¿Cuándo hay demasiada inteligencia artificial? ¿En qué punto intentamos hacer encajar una clavija cuadrada en un agujero redondo?
Shilpa Prasad: Creo que no tengo una respuesta concreta para ti, Sam. Así que si vas a cambiar la pregunta…
Shervin Khodabandeh: Pregúntalo de esta manera: ¿Puede ser demasiado?
Sam Ransbotham: ¿Se puede poner demasiada inteligencia artificial en un producto?
Shilpa Prasad: Sí, desde luego. Creo que un área que me viene a la mente son los cobots, los robots colaborativos. Podrían funcionar o no, pero están muy basados en la inteligencia artificial. La automatización es la clave, pero creo que no sé hasta qué punto puede ser relevante.
Sam Ransbotham: Si estuviera fantaseando, ¿qué desearía que la Inteligencia Artificial pudiera hacer ahora mismo que no pueda hacer actualmente?
Shilpa Prasad: Hacerme sonar lo mejor posible.
Una ventanilla única de datos: Anders Butzbach Christensen de Grupo Lego
Shervin Khodabandeh: Shilpa, muchas gracias. Ha sido esclarecedor y maravilloso. Gracias por estar en el programa.
Sam Ransbotham: Gracias por estar con nosotros.
Shilpa Prasad: Gracias.
Shervin Khodabandeh: Gracias por escucharnos hoy. En nuestro próximo episodio, escucharemos cómo la profesora de la Harvard Business School, Ayelet Israeli sugiere aumentar la investigación de mercado corporativa con IA generativa. Acompáñenos.
Allison Ryder: Gracias por escuchar Me, Myself, and AI. Creemos, como tú que la conversación sobre la aplicación de la IA no empieza y termina con este podcast. Por eso hemos creado un grupo en LinkedIn específicamente para oyentes como tú. Se llama AI for Leaders, y si te unes a nosotros, podrás charlar con los creadores y presentadores del programa, hacer tus propias preguntas, compartir tus puntos de vista y acceder a valiosos recursos sobre la implementación de la IA del MIT SMR y BCG. Puedes acceder visitando mitsmr.com/AIforLeaders. Pondremos ese enlace en las notas del programa, y esperamos verte allí.
Sam Ransbotham (@ransbotham) es profesor del departamento de sistemas de información de la Carroll School of Management del Boston College, así como editor invitado de la iniciativa Big Ideas de Inteligencia Artificial y Estrategia Empresarial del MIT Sloan Management Review. Shervin Khodabandeh es socio sénior y director gerente de BCG y colíder de BCG GAMMA (la práctica de IA de BCG) en Norteamérica. Puede ponerse en contacto con él en shervin@bcg.com.
Me, Myself, and AI es un podcast en colaboración de MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group, presentado por Sam Ransbotham y Shervin Khodabandeh. Nuestro ingeniero es David Lishansky, y las productoras coordinadoras son Allison Ryder y Sophie Rüdinger.