El síndrome de Funes: empresas que lo saben todo y no saben qué importa

Hace unos días leí un artículo sobre un estudio de McKinsey acerca del impacto de la IA en las empresas. A partir de ahí empecé a buscar información, navegar por diferentes investigaciones y, como hago cada vez más, conversar con ChatGPT sobre algunas de las ideas que iba encontrando. La verdad, no sé exactamente en qué momento del recorrido terminamos hablando de Jorge Luis Borges y de Funes el memorioso, pero cuanto más pensaba en ello, más relación encontraba entre aquel cuento publicado hace más de ochenta años y algunas de las cosas que estamos haciendo hoy con la IA.

Ireneo Funes poseía una capacidad extraordinaria, no podía olvidar, recordaba cada detalle de cuanto había visto. Cada hoja de un árbol, cada nube, cada momento, cada diferencia. Su memoria parecía prácticamente infinita. Pero Borges introduce una paradoja fascinante. 

Precisamente porque era capaz de recordar cada detalle, Funes tenía dificultades para abstraer, generalizar y separar lo importante de lo accesorio, y lo resumió en una frase extraordinaria: “Pensar es olvidar diferencias, es generalizar, abstraer y quizá estemos empezando a construir empresas que se parecen demasiado a Funes”.

Nunca habíamos tenido tanta capacidad para observar lo que ocurre dentro y fuera de una organización. Podemos analizar permanentemente clientes, competidores, mercados, precios, campañas, conversaciones, ventas, comportamientos, tendencias, noticias, regulación, etc. Cruzamos millones de datos, detectamos patrones, generamos hipótesis y producimos informes prácticamente sin límite, y esa capacidad seguirá creciendo, y, además, cada vez cuesta menos.

Epoch AI estima que, desde 2023, el coste de alcanzar determinados niveles de rendimiento mediante modelos de inteligencia artificial ha caído aproximadamente un 47% cada trimestre. Por tanto, probablemente analizaremos muchísimo más, y, quizás, ese puede ser precisamente el problema.

Durante décadas, analizar algo tenía un coste evidente, Necesitábamos personas, tiempo y dinero, y esa limitación nos obligaba a seleccionar, ¿Qué mercados estudiamos? ¿Qué clientes analizamos? ¿Qué información llega al director general, por tanto, la “escasez” actuaba como filtro, pero amigos, la IA empieza a eliminar ese filtro?

Ahora podemos analizar cien mercados en lugar de cinco, seguir permanentemente a miles de competidores, generar decenas de escenarios, examinar cada interacción con nuestros clientes y así... Y así hasta el infinitivo y mucho más (quienes tengan ciertos años recordaran esta frase y quien la difundía)

Pero poder analizarlo todo no significa que todo merezca ser analizado, y mucho menos que todo merezca nuestra atención. Así, tal cual, simplificando ese puede convertirse en uno de los grandes problemas de gestión de los próximos años.

Hasta ahora hemos pensado que el desafío era conseguir suficiente información para tomar buenas decisiones, pero, ¿y si estamos entrando en la situación contraria? Tener tanta información, tantos análisis y tantas posibles explicaciones que resulte cada vez más difícil distinguir lo verdaderamente importante. Una IA puede encontrar miles de correlaciones, detectar cientos de anomalías, etc. Existe una diferencia enorme entre detectar algo y comprender su importancia. Quizá ese sea uno de los cambios más profundos que traerá la IA a la gestión empresarial. Como sabéis, el valor puede desplazarse, por ejemplo, si obtener información era caro, disponer de información generaba ventaja, si analizarla era caro, disponer de buenos analistas generaba ventaja, pero si información y análisis empiezan a ser extraordinariamente abundantes, la ventaja puede empezar a estar en otra parte, en saber qué ignorar. Que tres cosas, entre los miles que nuestra IA puede mostrarnos cada mañana, pueden cambiar realmente nuestro negocio. Así, a simple vista, eso modifica incluso la forma en la que deberíamos diseñar los sistemas de IA dentro de las empresas.

Quizá no necesitemos sistemas que nos cuenten todo lo que saben, más bien sistemas capaces de reducir complejidad, establecer prioridades, explicar por qué algo importa y reconocer cuándo no tienen suficiente información para hacerlo. La inteligencia no consistirá únicamente en descubrir más cosas, también es saber cuáles merecen llegar hasta nosotros. Al final, el objetivo de una empresa no es comprender absolutamente todo lo que ocurre a su alrededor, sino entender lo suficientemente bien aquello que puede cambiar sus decisiones.

Funes podía recordarlo todo, y precisamente ahí estaba su problema.

Nosotros estamos empezando a construir organizaciones capaces de observar, almacenar y analizar cantidades de información que hasta hace muy poco resultaban inimaginable. La IA puede hacerlas extraordinariamente poderosas, de hecho las hace, pero también puede convertirlas en algo parecido al personaje de Borges, empresas que lo saben prácticamente todo y, sin embargo, no saben qué importa. Quizá por eso, en la era de la IA, una de las capacidades más valiosas no sea saber más, sino saber qué merece la pena saber.