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Los proyectos de IA de Pepsico

PepsiCo desarrolla estrategias organizacionales entre sus colaboradores en lugar de el unicornio individual que la industria persigue.


Mit Sloan 10 Ago 2021
Los proyectos de IA de Pepsico

Shervin Khodabandeh: ¿Existe realmente un unicornio con IA? Puede que no los haya, pero seguro que hay caballos para los cursos. Obtenga más información cuando hablemos con Colin Lenaghan, vicepresidente senior global de gestión de ingresos netos de PepsiCo.

Sam Ransbotham: Welcome to Me, Myself, and AI, un podcast sobre inteligencia artificial en los negocios. En cada episodio, te presentamos a alguien que innova con IA. Soy Sam Ransbotham, profesor de sistemas de información en Boston College. También soy editor invitado del programa Big Ideas de IA y estrategia empresarial en MIT Sloan Management Review.

Shervin Khodabandeh: Yo soy Shervin Khodabandeh, socio principal de BCG, y colaboré en la práctica de IA de BCG en América del Norte. Juntos, MIT SMR y BCG han estado investigando la inteligencia artificial durante cinco años, entrevistando a cientos de profesionales y encuestando a miles de empresas sobre lo que se necesita para construir, implementar y escalar capacidades de inteligencia artificial y transformar realmente la forma en que operan las organizaciones.

Sam Ransbotham: Hoy hablamos con Colin Lenaghan. Colin es el vicepresidente senior global de gestión de ingresos netos de PepsiCo. Colin, gracias por llamar hoy desde el Reino Unido. Bienvenido.

Colin Lenaghan: Es un placer, Sam. Es un honor estar con ustedes hoy. Estoy emocionado de estar en una compañía tan estimada, con muchas ganas de comenzar la sesión.

Sam Ransbotham: Definitivamente mantendremos el comentario de “estimado” allí con seguridad. Colin, ¿puede contarnos un poco sobre su función actual en PepsiCo?

Colin Lenaghan: Mi función, a nivel mundial, es en gran medida desarrollar capacidades que ayuden a nuestras unidades de negocios a ganar en el futuro, hay tres pilares principales que trato de impulsar o que estoy impulsando. Uno está solidificando nuestra base. Eso es como, “¿Tenemos el talento adecuado en los roles correctos con la antigüedad adecuada para integrar todos los diferentes elementos que deben unirse para la gestión de ingresos?” La otra pata, entonces, es: “¿Estamos construyendo para el crecimiento futuro?” Entonces, si toma el potencial de nuestras marcas y cómo podemos posicionarlas con el consumidor en lo que [ellos] se relacionan con los precios, la promoción, etc. – eso es un gran desbloqueo para PepsiCo, toda esta tercera etapa es esta transformación digital, la llamamos y va desde la estandarización de los análisis que queremos que todas nuestras empresas analicen en todo el mundo, para acelerar los diagnósticos, para acelerar la toma de decisiones, la “solución”, hasta esta agenda de inteligencia artificial más avanzada, y nosotros llámalo nuestro programa de IA. Así que son esas tres áreas principales claramente, lo orientamos con lo que la empresa necesita en todo el mundo los cuáles son las capacidades que necesitamos para ayudar y apoyar para implementar, claramente trabajamos para implementarlas y, con suerte, extraer el valor de ellas.

Sam Ransbotham: ¿Cuál es el alcance de esto en el que estás trabajando?

Colin Lenaghan: El alcance abarca todo el espectro de la cartera de PepsiCo, desde bebidas hasta bocadillos, por supuesto … lácteos. Esta es una capacidad clásica que puede ayudar a resolver algunos de los problemas a los que nos enfrentamos. Entonces creo que las categorías… Somos casi agnósticos en la categoría. Si hay un caso de uso realmente claro en el que esta capacidad puede ayudarnos a abordar un problema comercial, entonces realmente puede llegar a donde queramos, vería que esto se aplica tanto a Quaker en los EE. UU. Como a nuestro negocio Quaker en China, o nuestro negocio de bebidas en América Latina al Reino Unido, ¿verdad? Está en todas partes.

Sam Ransbotham: Creo que llevas 23 años en PepsiCo, si no recuerdo mal.

Colin Lenaghan: Tengo 23 años y pico en PepsiCo, de hecho, comencé lo que se podría llamar una transformación de la gestión de ingresos netos en el Reino Unido, en ese momento, estábamos desarrollando capacidades en sistemas, pero mucho analógicos, mucho lineales. Yo diría que, literalmente, en los últimos 18 meses, a lo que nos hemos tenido que adaptar ha sido muy rápido. PepsiCo claramente ve la analítica avanzada, la IA, como un núcleo de cómo vamos a tener que operar en el futuro.

Sam Ransbotham: Entonces, Colin, si puedes, danos un ejemplo específico de un lugar en el que hayas usado inteligencia artificial. ¿Cuál es un proyecto que le entusiasma?

Colin Lenaghan: Creo que el ejemplo está muy relacionado con la fijación de precios, en torno a cómo tomamos información sobre precios de muy alto nivel y muy promedio y la transformamos. … Si pudiera dar el ejemplo, operando con 60 elasticidades que lo ayuden a comprender dónde está su oportunidad de fijación de precios a 40,000, ¿verdad? Quiero decir, ese es el tipo de escala a la que estás llegando y luego, la descomposición de esa elasticidad en torno a lo que arrastra y extrae de su cartera, a través de la cartera en un minorista frente a otro minorista, es realmente algo alucinante en cuanto a lo que puede hacer, ese es un ejemplo de la vida real de un producto que estamos ampliando mientras hablamos. Capacidades como esa nos dan una idea de cuáles son las apuestas correctas a realizar y cómo podemos viajar hacia un estado final en torno a cómo podría verse la arquitectura de precios de la cartera. Creo que si no tuviéramos este tipo de capacidad, estarías volando bastante a ciegas. Creo que pasaría mucho tiempo con los consumidores tratando de obtener respuestas que tal vez no estén preparados para dar, creo que estaría tomando apuestas y tomando algunos riesgos porque, como sabemos, el precio es la palanca más poderosa en una P&L, sin duda: más fuerte que los volúmenes, más fuerte que el costo de ventas [costo de los bienes vendidos], lo que. Lo haces bien, es asombroso; te equivocas, es devastador. Entre todas las cosas que estamos tratando de hacer, esta capacidad de fijación de precios, para mí, es, con mucho, la más emocionante. Si podemos implementarlo, digamos en 15 mercados en un corto período de tiempo, creo que se vuelve realmente poderoso en nuestra capacidad para comprender el mercado y sinceramente, asegurarnos de que estamos dando a los consumidores lo que quieren.

Sam Ransbotham: Sí, tiene sentido. Pero pasar de 60 a 40.000, parece abrumador. Debe haber una zanahoria bastante grande para que quieras hacer eso.

Colin Lenaghan: Creo que una vez que empiezas a ver, por supuesto, los 40.000 significan que llevas el paquete a un determinado cliente, a una determinada geografía, ¿verdad? Es solo una reducción total de casi su precio. Así es como se obtiene ese nivel de granularidad. Ya sabes, mi mente ahora [ha] pasado a “Esto es ahora lo que va a suceder en todas partes”, porque ¿por qué no tendríamos esto? Si mis socios en el equipo de análisis de datos pueden decirme que estamos industrializando esto mientras hablamos, usted podrá escindirlo y construirlo en semanas en lugar de meses. Se vuelve un poco obvio en cuanto a por qué no deberíamos considerar eso.

Shervin Khodabandeh: Quería preguntar, Colin, ¿cuál es la mejor parte de tu trabajo?

Colin Lenaghan: ¿La mejor parte de mi trabajo? Es casi un poco por qué estamos haciendo este podcast. Honestamente aprendo todos los días. Eso no es un cliché o algo que solo estoy diciendo. Quiero decir, sigo diciéndole a la gente: “Todavía tengo mariposas todos los lunes por la mañana en las que pienso, ‘Crikey, ¿qué va a pasar esta semana y qué voy a tener que aprender?'” también, sinceramente, nosotros ‘ estamos construyendo una capacidad con PepsiCo que es relativamente joven, tengo grandes esperanzas de que haya un legado allí del que pueda estar orgulloso de que he hecho una pequeña contribución para ayudar al negocio. Eso es lo que realmente me entusiasmó de este puesto, como siempre, de PepsiCo.

Sam Ransbotham: Te voy a dar la oportunidad de redirigir, sin embargo, de “Crikey, ¿qué tengo que aprender?” a “Crikey, ¿qué puedo aprender?”

Colin Lenaghan: No, honestamente, es absolutamente cierto. Es absolutamente cierto, porque estas cosas me están llegando ahora. Tengo que abrazarlos. Tengo que aprender. Tengo que estar súper incómodo, honestamente, lo sigo diciendo: “Mira, esto me hace sentir incómodo”, probablemente sea una buena señal más que una mala señal. Estoy atravesando un viaje personal con la IA, es real y lleno de acontecimientos, digamos.

Sam Ransbotham: Entonces, ¿cómo estás aprendiendo? Estoy seguro de que está un poco más avanzado en la curva de madurez de lo que admite aquí. Creo que estás siendo un poco modesto con tu experiencia.

Colin Lenaghan: Creo que aquí hay un par de niveles, PepsiCo es en gran medida una organización y una cultura que aprende con la práctica. Creo que estamos muy enfocados en casos de uso clave en los que vemos valor para este tipo de capacidad, estamos operando de manera muy colaborativa con agilidad en cuanto a cómo desarrollamos esos casos de uso, cómo los probamos y luego cómo comenzamos a escalarlos.

Pero, en términos más generales, diría que PepsiCo está haciendo una gran inversión en simplemente llevar el conocimiento de la analítica avanzada a toda la comunidad, comenzando por la alta dirección. Esto es claramente algo que debe impulsarse desde arriba. Necesita un cambio cultural, entonces estamos empezando a trabajar mucho para elevar esa alfabetización, realmente entendiendo qué es esto. ¿Qué necesito saber que sea suficiente para abrazar y aprovechar la capacidad en lugar de ser un experto, verdad? Quiero decir, obviamente estamos contratando a mucha gente increíble para ayudarnos a hacer eso y colaborando con muchas grandes fiestas fuera de PepsiCo para ayudarnos a hacer eso. Diría que es una gran iniciativa en este momento, ya que comenzamos a crear más y más casos de uso así logrando comenzar a crear más productos, como los llamamos. Entonces, cómo operamos con eso, francamente, cómo aprendemos a vivir con eso es una gran oportunidad, yo diría que todos estamos aprendiendo; puedo hablar por mí mismo con seguridad.

Sam Ransbotham: En realidad, el problema con todo aprendizaje es que todo el mundo tiene que aprender. Así que mencionó a la alta dirección: ¿cómo se consigue, por ejemplo, que esas personas aprendan algo que ellos tampoco sabían cuando crecieron?

Colin Lenaghan: Creo que hay muchos factores que influyen en eso. Uno, ser muy abierto al respecto y tomarse el tiempo para hacerlo importante. El tono desde arriba, creo, es muy importante en PepsiCo. Estamos todos en esto. Creo que este es uno en el que hay algo en juego. No hay debate. Debe apoyarse mucho aquí si quiere competir en la futura industria de CPG y en otros lugares. Así que creo que es una combinación de factores, y no preveo que sea un ejercicio fácil o algo que simplemente vayamos a hacer un curso y, bueno, todos estamos alfabetizados. Siento que este va a ser un proceso cultural. Incluso la forma en que trabajamos y hacemos las cosas es mucho más fluida, es mucho más un proceso y una evolución.

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Sabes, tienes que aprender a ir realmente de una manera muy fluida aquí, hay mucho zigzag de izquierda a derecha. Hay muchos dos pasos hacia adelante, un paso hacia atrás mientras experimentas e intentas obtener esta capacidad para hacer lo que quieres que haga. Así que tengo que decir, personalmente, que a veces me siento bastante incómodo. Siento que no tengo el control. Pero luego tengo que mirar e involucrarme con el equipo con el que estamos trabajando, y ellos saben lo que están haciendo, por lo que debes tener mucha confianza en esto y es algo que estamos construyendo a largo plazo, creo que la perspectiva a largo plazo también es muy importante, hay otro punto relacionado con cómo vamos a aprender, al ver esto no como una solución a muy corto plazo, resuelve un problema inmediato en 2021. Esta será solo [una] capacidad que se transformará en ayuda Resolvemos muchos problemas a largo plazo, por eso creo que es por eso que lo vemos como una capacidad muy estratégica que nos ayuda a resolver problemas estratégicos que, con suerte, con el tiempo mejoramos, enriquecemos, mejoramos y fortalecemos la capacidad, con suerte, la cultura al mismo tiempo.

Shervin Khodabandeh: Colin, quiero basarme en un punto que hiciste acerca de que el proceso no está escrito en piedra y que el proceso en sí cambia constantemente, es una especie de nueva forma de trabajar entre todas las partes involucradas. ¿Cuál cree que es el papel de usted como líder y otros altos directivos para brindar comodidad y estabilidad en una situación? Como usted mismo dijo, usted mismo no siempre se siente cómodo con eso. ¿Cómo lidian ustedes con ese tipo de, yo diría, un cambio cultural?

Colin Lenaghan: Como muchas organizaciones grandes, probar cosas y socializar abiertamente, eso claramente genera confianza, genera confianza y lo ayuda a pasar de un paso al siguiente. Otro aspecto de lo que estamos tratando de hacer con la IA es toda la pieza de optimización promocional. Si toma los resultados que estamos empezando a ver de estas capacidades, inmediatamente inspira confianza y credibilidad, por lo tanto, es un proceso realmente importante para nosotros, porque está comenzando con algo pequeño, está generando confianza, creo que eso va a ser importante, porque si realmente asumiste un enfoque bastante grande y de gran explosión con esto, creo que es abrumador, ¿verdad? Estoy aclimatado o aclimatado, como dicen ustedes en los EE. UU. Creo que estamos muy interesados ​​en probar las cosas, aceptar, por supuesto, y ser muy agresivos en lo que estamos tratando de hacer, pero asegúrese de tomar las medidas necesarias para llevar a la organización con nosotros para generar confianza y hacer evolucionar el cultura de esa manera.

Shervin Khodabandeh: Este tipo de proceso, no necesariamente siempre está escrito en piedra. La adaptabilidad es parte integral de lograr que estas cosas se escalen, ¿verdad?

Colin Lenaghan: Seguro. Esta capacidad debe fluir hacia las manos y las mentes de las personas que realizan las operaciones diarias; ahí es donde está el verdadero trabajo duro. Entonces, cuando reunimos grupos de trabajo para poner en funcionamiento, por ejemplo, un MVP, eso es bastante emocionante, ¿verdad? Porque todo el mundo está ahí; es un proyecto. Pero luego dices, “OK, wow; ese MVP funcionó muy bien. Ahora estamos escalando esta cosa. Lo estamos llevando a una base amplia “, tal vez a una categoría dentro de un mercado o un cliente, o cualquiera que sea el caso. Rápidamente pasas de un equipo de proyecto muy emocionado a decir: “Oye, tengo que usar esto”. Y luego creo que estás en las áreas potenciales clásicas en las que corres el riesgo de que se vuelva táctico en lugar de increíblemente estratégico. ¿Las personas realmente comprenden su papel [y] cómo se supone que deben asumirlo? Creo que para mí en mi agenda que tengo dentro de PepsiCo, esas son áreas que están muy en mi mente en este momento. Como, “Está bien, ¿cómo vamos a poner en práctica este día a día?”

Sam Ransbotham: Bueno, construyamos sobre eso. Mencionaste más sobre la naturaleza estratégica de esto. Algunas de estas cosas parecen pequeños cambios. ¿Cómo evita que esta colección de pequeños cambios termine en un lugar que no es donde debería estar su enfoque estratégico general? ¿Cómo se puede equilibrar ese conjunto de pequeños cambios y realizar mejoras incrementales con no solo terminar en un lugar que es un poco mejor, sino querer terminar en un lugar que es estratégicamente mejor?

Colin Lenaghan: Esa es una gran pregunta, porque en el día a día de estos proyectos y en lo que estás tratando de hacer, puedes perderte en eso, ¿verdad? Sin embargo, creo que los casos de uso en los que estamos tratando de impulsar, y en PepsiCo, en mi espacio, están relacionados con grandes palancas de cómo aceleramos el crecimiento de primera línea y mejoramos la calidad de nuestro crecimiento: precios es súper estratégico, ¿verdad? Eso no se volverá táctico pronto. La inversión promocional y el uso de promociones para respaldar la estrategia de categoría y lo que estamos tratando de hacer con la creación de valor conjunto con nuestros minoristas, eso es súper estratégico y eso no va a desaparecer pronto. Y, en última instancia, cuando lo piensa desde la [perspectiva] del usuario, ¿siempre será eficaz que estas capacidades estén en verticales y en silos, o en algún momento, se unirán todas para que los ingresos ¿Tiene el gerente en el campo todo esto integrado al alcance de su mano que le permite planificar estratégicamente, aprovechando esta capacidad? Y esa es un poco de la visión de hacia dónde podríamos querer ir en términos de estas capacidades.

Esto es a muy largo plazo. Creo que es un poco del dicho irlandés que tenemos por aquí en torno a los caballos para los cursos, somos bastante pragmáticos al respecto. Pero cuando veo el potencial de esto, lo que espero es que cada vez más partes comiencen a aceptar esto, se convierte en casi una expectativa de ambas partes que tendremos que operar con este tipo de capacidades, pero si considero cómo estamos tratando de configurar estas cosas, qué queremos que logren, ¿podría haber una visión a más largo plazo de una solución más integrada respaldada con esta conectividad e inteligencia artificial que pueda hacer? Eso ciertamente mantiene lo que estoy tratando de impulsar como súper estratégico.

Shervin Khodabandeh: Si piensas en el talento, supongo que esas son probablemente las tres dimensiones más importantes: técnica, organizativa y comercial, estás descubriendo que hay una especie de unicornios que tienen suficiente de las tres o encuentra que es necesario que todos tengan algunos de los tres, pero algunos tendrían picos en algunos u otros. ¿O podría funcionar donde tienes talento que es inteligente desde el punto de vista comercial y organizacional por un lado y luego talento que es experto en tecnología por el otro, y combinado, cubren todo? Estoy tratando de tener una idea de cuánto tiene que participar un colaborador individual de esos tres componentes principales.

Colin Lenaghan: Es una gran pregunta, también depende de dónde se sienta en la organización, si lo toma globalmente, sinceramente necesito más distinción en el conjunto de capacidades. Entonces, necesito un individuo de tipo estratégico clásico para impulsar esa agenda estratégica, necesito un experto en capacidades, luego necesito un experto digital / tecnológico porque estamos desarrollando capacidades. Cuánto más avanza en la organización, más ve la necesidad de que la mezcla se una en los mercados operativos y no ve demasiados unicornios, no estoy seguro de que necesites tener el unicornio, ¿verdad? Porque, en última instancia, en el negocio, se trata de cómo se usa esto para comercializar e impulsar el impacto comercial.

Sam Ransbotham: Es bueno escuchar eso, porque creo que es difícil encontrar personas que puedan hacer todo. Suena genial en el papel encontrar a alguien que haga todas esas cosas, pero la realidad es que… los llamamos unicornios por una razón.

Shervin Khodabandeh: Parece que Colin está diciendo que puedes construir un unicornio teniendo las partes.

Sam Ransbotham: ¿Teniendo las partes?

Shervin Khodabandeh: Sí. Tienes las piezas, reúnelas internamente y crea el unicornio organizacional en lugar de el unicornio individual.

Colin Lenaghan: Eso es correcto.

Shervin Khodabandeh: ¿Existe un ejemplo específico de un área en la que ustedes pusieron una solución y la organización pasó por ese aprendizaje, ese entendimiento del que puedan hablar?

Colin Lenaghan: Sí. Quiero decir, vivimos en un mercado particular con uno de esos productos que tenemos, esta capacidad tiene mucho que ver con cómo predecimos una forma diferente de calendario promocional en comparación con los objetivos compartidos entre un minorista y nosotros. Así que es una capacidad muy estratégica. Por ejemplo, podríamos querer estar de acuerdo en que, dado el perfil de los compradores y la agenda del minorista, quieren acelerar su crecimiento de primera línea. En otro minorista, es posible que necesiten administrar un poco más los márgenes, eso es tener una vista de categoría completa de cómo esta capacidad puede ayudarlos a hacer eso. No es lo que podría denominarse herramientas comunes que miran hacia atrás. Esto tiene mucho que ver con la capacidad prospectiva; Frente a este objetivo que nosotros y el minorista nos hemos fijado, esta es la forma del calendario que debe cambiar para que lo logremos.

Recuerdo que pasamos por un gran proceso a través del MVP… Probablemente nos tomamos un mes en salas o salas virtuales o lo que sea, trayendo todo tipo de datos de terceros, como datos de panel, como datos de IRI, para validar esta hipótesis loca que sugería este algoritmo. No hay forma de que funcione en esta parte particular de la categoría. Logramos tener cierta confianza en que lo que la capacidad sugería para la ejecución podría funcionar, he aquí, cuando lo pusimos en el mercado, estaba en las tiendas, cientos y cientos de tiendas, funcionó, esto es un poco sobre lo que hablamos antes, en torno a probar ese caso de uso y mostrar cómo puede predecir diferentes escenarios con los que quizás nos sentiríamos cómodos, eso nos genera confianza para mantener esto y usarlo como una capacidad más estratégica.

Sam Ransbotham: Bueno, Colin, muchas gracias por tu tiempo hoy. Creo que ha sacado a relucir muchas cosas que muchos gerentes sentirán que son urgentes e importantes, realmente para todos, no solo la administración de ingresos, no solo los bocadillos, no solo los refrescos, sino que creo que los gerentes de todas partes. Gracias por tomarse el tiempo de hablar con nosotros hoy.

Colin Lenaghan: Muchas gracias.

Sam Ransbotham: Shervin, Colin cubrió bastantes puntos. ¿Qué te pareció particularmente interesante?

Shervin Khodabandeh: Me gustó su comentario sobre los caballos para los campos, hablando de cómo la nueva realidad que crea [AI] en términos de cómo la gente la usará, cómo la gran red de minoristas y todo el ecosistema se está adaptando a [estas] nuevas formas de trabajar, y cómo incluso internamente dentro de PepsiCo, los equipos están haciendo las cosas de diferentes maneras: de maneras más innovadoras, menos estáticas, más dinámicas, de prueba y aprendizaje. Me gustó cómo habló sobre [que] este será nuestro futuro. Todos lo sabemos, y no va a ser algo que ocurra una sola vez. Son caballos para los campos, así será el nuevo campo.

Sam Ransbotham: Definitivamente. Los caballos para los cursos tiene sentido porque no hay un solo caballo que sea excelente en todas las pistas de carreras. De manera similar, estoy seguro de que a las empresas les encantaría encontrar un unicornio de inteligencia artificial que de alguna manera sea mágicamente bueno en todo lo relacionado con la inteligencia artificial, pero parece poco probable. No van a encontrar [personas] que sean expertos en codificación de aprendizaje automático, que puedan hablar con fluidez con los gerentes de negocios, y que puedan comunicarse y presentar perfectamente, y aún así [estén] de alguna manera dispuestos a trabajar por un salario básico. En cambio, de lo que Colin está hablando, y como dicen otros, el éxito es una composición de equipo, donde diferentes personas aportan diferentes habilidades, e incluso si las empresas de alguna manera pudieran encontrar un unicornio mágico de IA hoy, incluso ese unicornio tendría que aprender, a medida que cambian las tecnologías. tan rápido.

Shervin Khodabandeh: Sí. La otra cosa que realmente me gustó que trajo al diálogo es: “Bueno, en primer lugar, la mejor parte de mi trabajo es despertarme cada mañana y decir: ‘¿Qué voy a aprender hoy? Y estoy deseando que llegue, habiendo estado en PepsiCo durante 24, 25 años “.” Y pensé que eso es muy, muy alentador y estimulante, viniendo de un líder.

Sam Ransbotham: También fue un poco de contraste; en algunos de nuestros otros episodios, como con Walmart y Prakhar Mehrotra, estas personas han pasado por múltiples trabajos y relativamente rápido, pasando de un espacio tecnológico a otro espacio tecnológico, aplicando el aprendizaje de diferentes áreas a su función actual. La de Colin fue una historia muy diferente. Su propia historia sobre cómo llegó a desempeñar su papel fue bastante diferente. Aprendió mientras estuvo allí, no aprendió de otros lugares.

Shervin Khodabandeh: Sí, en realidad eso es bastante valioso en un lugar como PepsiCo, encaja bastante bien con el punto que hizo sobre lo que se necesita para hacer que estas cosas se amplíen. Se trata de cambio de cultura, cambio organizacional y también enfoque comercial por valor, haber estado en una organización el tiempo suficiente para saber qué se necesita para crear ese cambio, creo que realmente funciona para él. Podría haberlo imaginado, si hubiera venido de fuera con una serie de períodos muy, muy exitosos en empresas altamente digitales, podría haber sido una trayectoria muy diferente para ellos.

Sam Ransbotham: Entonces, la otra parte también es que con ese ecosistema, Colin mencionó las mariposas que tenía todos los días, pero hay muchas mariposas en muchas personas diferentes allí, y obtener esa confianza para que la gente se sienta cómoda con esas mariposas es un trabajo duro y poco técnico.

Shervin Khodabandeh: No, es un trabajo difícil.

Sam Ransbotham: Gracias por acompañarnos. La próxima vez, en nuestro último episodio de la temporada 2, hablaremos con Elizabeth Renieris, directora fundadora del Laboratorio de Ética Tecnológica Notre Dame-IBM. Por favor únete a nosotros.

Allison Ryder: Gracias por escucharme, a mí mismo y a AI. Si está disfrutando del espectáculo, tómese un minuto para escribirnos una reseña. Si nos envía una captura de pantalla, le enviaremos una colección de los mejores artículos de MIT SMR sobre inteligencia artificial, gratis por tiempo limitado. Envíe la captura de pantalla de su reseña a smrfeedback@mit.edu.

ACERCA DE LOS HOSTS

Sam Ransbotham (@ransbotham) es profesor en el departamento de sistemas de información de Carroll School of Management en Boston College, así como editor invitado de la iniciativa Big Ideas de Inteligencia Artificial y Estrategia Comercial de MIT Sloan Management Review. Shervin Khodabandeh es socio senior y director gerente de BCG y director adjunto de BCG GAMMA (la práctica de IA de BCG) en América del Norte. Puede ser contactado en shervin@bcg.com.

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