He escuchado muchas veces estas afirmaciones: “La IA genera muchas ideas, pero pocas realmente buenas.” o “queda bien decir que has incluido la IA para buscar soluciones, pero al final mejor las ideas que ya teníamos.”

Después de años incorporando intensamente la IA en procesos reales, creo que el problema no está en la IA. El problema está en cómo la estamos utilizando: Si cogemos un reto, escribimos “dame 50 ideas innovadoras” y esperamos resultados extraordinarios, probablemente acabaremos decepcionados.

Porque innovar con IA no consiste en utilizarla como una máquina de generar ideas.

1. La IA aporta valor mucho antes y mucho después de la ideación

Puede ayudarnos a explorar un reto desde perspectivas diferentes, cuestionar supuestos y, sobre todo, reformular el problema. Encontrar una nueva pregunta suele ser más valioso que encontrar rápidamente nuevas respuestas. Y la IA puede aportar rápidamente muchas preguntas y nuevas líneas por explorar. También puede ayudarnos después a mejorar ideas existentes, detectar debilidades, combinar conceptos, concretar propuestas, crear pretotipos, testar rápidamente reacciones con usuarios sintéticos o definir próximos pasos de implementación. Reducir la IA a “generar ideas” significa utilizar solo una pequeña parte de su potencial.

2. También puede generar ideas innovadoras, pero hay que saber provocarla

Otra crítica habitual es que sus propuestas son demasiado obvias o genéricas. La IA puede explorar territorios no evidentes si sabemos sacarla de los caminos lógicos. Por eso es básico utilizar prompts basados en metodologías de innovación.

La IA puede también mejorar una idea humana. Y un humano puede detectar y desarrollar un buen embrión dentro de una idea todavía genérica de la IA. El valor está muchas veces en esa conversación.

3. Si dejamos todo a la IA, aparece otro problema: el ownership

Si nos limitamos a explicar el problema y pedimos a la IA que haga todo el proceso hasta proponer soluciones, ¿quién siente esa idea como suya? En innovación, la calidad de la idea importa. Pero también importa que las personas quieran defenderla, desarrollarla e implementarla.

Para mí, hay tres condiciones para utilizar bien la IA para encontrar nuevas soluciones a sus retos:

1. Diseñar procesos híbridos. Hay momentos donde la IA aporta velocidad, amplitud, cuestionamiento y capacidad de exploración. Y otros donde el humano debe dar contexto, elegir, interpretar, cuestionar, redirigir y tomar decisiones.

2. No limitarse a buscar ideas. Explorar, reformular, idear, mejorar, testar, concretar e implementar. Innovar es mucho más que hacer un brainstorming.

3. Tener buenos prompts de innovación. Un buen prompt no es solo una pregunta bien escrita. Puede contener una metodología, una técnica creativa o una forma de obligar a la IA a mirar el reto desde una perspectiva diferente.