Las ideas clave de Mitchell Weiss para impulsar la innovación con IA

Especiales04-08-2025

Momentos clave de la entrevista con Mitchell Weiss  

• [01:20] Claves para propuestas coherentes y accionables con IA 

• [03:00] Fomentando la innovación y el uso de la IA a través del ejemplo. 

• [04:10] Uso ético de la IA 

• [05:50] El balance entre innovación y prudencia en el liderazgo 

Liderazgo e innovación: ¿cómo se transforman con IA?

1. Automatización y colaboración multiplicada por agentes de IA

El presente es el año de los agentes de IA, lo que implica dos aspectos fundamentales: la automatización y la colaboración. La automatización, por un lado, hace referencia a la capacidad de entrenar IA para realizar tareas repetitivas de forma autónoma, como el diseño de productos mínimos viables (MVP) para una nueva idea. Esto permite crear experimentos fáciles y rápidos de probar, lo que ayuda a tomar decisiones a tiempo.

La colaboración, por otro lado, visualiza un escenario donde diferentes IA trabajan conjuntamente en un flujo de trabajo, con una IA principal que dirige a otras IA especializadas que cubren todo el ciclo de innovación comenzando desde la comprensión del problema y la ideación hasta la formulación de prototipos y la estrategia de escalado, por ejemplo. Esto promete aumentar la productividad de los equipos.

2. "Frontera dentada" de la IA: las fortalezas y limitaciones inesperadas 

Este concepto hace referencia a las capacidades que tiene la IA, pues, por un lado, puede ser excepcionalmente buena en ciertas tareas cualitativas o creativas (como generar ideas de negocio), pero también sorprendentemente deficiente en otras, incluso si parecen similares (por ejemplo, al contar palabras con precisión o ser excesivamente optimista sobre el éxito de una startup).

Esta impredecibilidad significa que es difícil saber de antemano para qué es y no es buena la IA. Una solución clara para prevenir este riesgo es experimentar y hacer usos prácticos para descubrir sus verdaderas capacidades y limitaciones en contextos específicos. La recomendación es usar la IA en aquellas áreas en las que somos expertos, así será más fácil tener criterio y potenciar los resultados

3. Técnicas de prompting y datos, la forma de desbloquear el potencial de la IA  

Maximizar el valor de las herramientas de IA depende del uso y la práctica que nosotros hagamos de ellas. Un buen comienzo es a través del prompting. Por ejemplo, ser más específico, pedirle que explique sus razonamientos, invitarla a asumir roles (como emprendedor exitoso o experto en economía), organizar las respuestas en categorías o partes, reformular sus preguntas y dar restricciones específicas, ayudará a que los resultados sean efectivos.  

Además, la capacidad de cargar datos propios de la empresa (manuales, informes, información de clientes) es fundamental para que la IA haga análisis y sugerencias relevantes. También, se aconseja probar diferentes herramientas y modelos (como Perplexity, Gemini, o Copilot) y combinarlos para aprovechar en qué son expertos o incluso auditar los resultados entre sí. 

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