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En 2021, Zillow, una empresa líder en bienes raíces en línea, decidió revolucionar el mercado inmobiliario implementando inteligencia artificial en su programa Zillow Offers. Su objetivo era utilizar algoritmos avanzados para predecir los precios futuros de las viviendas y automatizar el proceso de compra y venta de propiedades. Sin embargo, en su afán por adoptar la última tecnología, Zillow pasó por alto consideraciones estratégicas y técnicas esenciales. El algoritmo comenzó a sobrevalorar sistemáticamente los precios de las viviendas, lo que llevó a la empresa a adquirir propiedades a costos inflados. Como resultado, acumuló un inventario masivo de casas que no podía vender sin incurrir en pérdidas significativas. Esta falla estratégica y técnica obligó a Zillow a cerrar Zillow Offers, despedir a aproximadamente 25% de su fuerza laboral y reportar pérdidas que superaron los US$500 millones.
La presión por adoptar la inteligencia artificial lleva a las empresas a “comprarla” como si se tratara de un producto en el supermercado, sin una visión estratégica ni un análisis profundo de sus implicaciones.
Antes de embarcarse en la implementación de IA, es fundamental que las empresas realicen un análisis estratégico que considere:
Objetivos claros y alineados con la visión corporativa: La IA debe ser una herramienta para alcanzar metas específicas, no un fin en sí mismo. ¿Busca la empresa mejorar la eficiencia operativa, personalizar la experiencia del cliente o innovar en nuevos productos y servicios?
Identificación de problemas y oportunidades específicas: Es esencial mapear los procesos actuales y detectar áreas donde la IA puede aportar valor real. Esto implica entender profundamente las operaciones y reconocer dónde la tecnología puede ser un habilitador significativo.
Evaluación de capacidades internas: La implementación de IA requiere talento especializado. Además, es necesario considerar si la cultura organizacional está preparada para adoptar y adaptarse a nuevas tecnologías.
Más allá de la estrategia, hay aspectos técnicos que no pueden pasarse por alto:
Calidad y disponibilidad de datos: La IA se alimenta de datos. Es imprescindible que la empresa disponga de datos relevantes, precisos y en cantidad suficiente. Debe existir una infraestructura que permita recopilar, almacenar y procesar esta información de manera eficiente.
Infraestructura tecnológica adecuada: Implementar soluciones de IA puede requerir inversiones especializadas. La empresa debe evaluar si su infraestructura actual es suficiente o si necesita actualizaciones significativas.
Seguridad y ética en el manejo de datos: Con el aumento de regulaciones sobre privacidad y protección de datos, es crucial garantizar que el uso de la IA cumpla con las normativas vigentes y que se manejen los datos de manera ética y responsable.
¿Qué podría haber hecho mejor Zillow? Una estrategia más cuidadosa habría implicado:
Definir objetivos claros y realistas: En lugar de adoptar la IA por ser una tendencia, Zillow podría haber establecido metas específicas y alineadas con su visión corporativa.
Validar y ajustar el algoritmo: Implementar programas piloto para probar el algoritmo en mercados limitados.
Las respuestas de alto impacto en nuestras empresas siguen siendo procesos donde el razonamiento crítico es parte fundamental del ejercicio.
