00:00:00 Introducción: La realidad de la experiencia en consultoría.
00:05:41 Aislamiento sentido en roles de alta dirección.
00:07:15 Dificultades para atraer talento debido a problemas de marca.
00:10:44 La IA amenaza la experiencia percibida de los consultores.
00:13:13 La IA no desplazará a la mayoría de los consultores.
00:17:35 La IA imita los conocimientos de expertos sin tener experiencia real.
00:20:03 Límites de la IA en interacciones personales.
00:21:00 La IA desafía el concepto erróneo sobre la experiencia de los consultores.
00:22:40 Crítica sobre Gen AI en supply chains.
00:29:49 Los problemas de software dominan los problemas de supply chains.
00:33:27 La IA agiliza los procesos de investigación de mercado.
00:38:02 Los consultores a menudo proporcionan apoyo moral en lugar de experiencia.
00:42:43 Las demandas de experiencia se traducen en un trabajo complejo.
00:44:11 La fachada de experiencia es expuesta por los avances en IA.
00:49:15 El futuro de la consultoría se mantiene estable a pesar de los cambios en la IA.
00:50:52 La automatización impulsada por IA altera la dinámica de las supply chains.
00:57:11 La automatización de tareas rutinarias plantea un riesgo existencial.
Resumen
En el mundo de la consultoría, Joannes Vermorel de Lokad expone la superficialidad detrás de la dependencia de la industria en una experiencia percibida en lugar de un conocimiento sustantivo. Vermorel critica la idea arraigada de que los consultores ofrecen una visión inigualable, sugiriendo que los altos ejecutivos buscan validación en lugar de experiencia real. Argumenta que la IA, aunque no está lista para reemplazar completamente a los consultores, desafía los mitos alrededor de su experiencia. Con el ascenso de la IA, especialmente modelos como GPT-4, la dependencia del rol de consultoría en un prestigio simbólico y un apoyo psicológico más que en una visión genuina se hace evidente. Este cambio insinúa una transformación impulsada por la IA, que requiere adaptabilidad y la actualización de habilidades para los futuros entornos corporativos.
Resumen Ampliado
En el histórico y a menudo paradójico mundo de la consultoría, la intersección con inteligencia artificial (IA) ofrece tanto revelaciones como provocaciones, planteando preguntas fundamentales sobre la existencia de la industria. Mientras Joannes Vermorel, CEO y fundador de Lokad, conversa con Conor Doherty de LokadTV, surge una observación profunda: muchos consultores parecen prosperar no por la profundidad de su experiencia, sino por una peculiar mezcla de percepción y presencia. Vermorel reconstruye el campo de la consultoría como una arena en la que los jóvenes graduados universitarios a menudo son impulsados a roles adornados con un manto ilusorio de experiencia. Este enfoque revela una visión contraria que cuestiona la sinceridad detrás de la misión tradicional de la consultoría: la búsqueda de conocimiento externo y perspectivas frescas.
La narrativa oficial aboga por contratar consultores para acceder a reservas de experiencia inaccesibles dentro de los confines de una empresa. Sin embargo, Vermorel desafía esta noción de manera acertada, proponiendo en su lugar una dinámica subyacente en la que los altos ejecutivos encuentran consuelo y validación en consultores externos, compañeros en la travesía por los entornos corporativos en lugar de ser modelos de conocimiento. En tradiciones que se remontan a épocas largas, el deseo de prestigio conduce a las empresas a reclutar consultores, particularmente de instituciones de renombre, no exclusivamente por sus habilidades reales, sino por el atractivo que los rodea.
En un giro del destino o quizás de la lógica, el ascenso de la IA pone bajo escrutinio estas prácticas establecidas. La IA, como argumenta Vermorel, puede que no reemplace de inmediato a los consultores, pero desafía el mito que rodea su experiencia. Pone de relieve los casos raros en los que la verdadera experiencia reside fuera de las grandes empresas, a menudo con consultores independientes que poseen un conocimiento formidable. Este avance tecnológico moderno revela la hiperrealidad en la que el supuesto valor de la consultoría depende más de la visibilidad y la validación que de la experiencia sustantiva.
Con la llegada de poderosos modelos de IA como GPT-4, se despliega un cambio de paradigma notable en la percepción de la inteligencia artificial como algo más que mera automatización. La IA perfora la fortaleza del consultor basada en análisis cuantitativos, prestándose a las matemáticas simbólicas y la codificación, áreas que antes se creían fuera del alcance de la IA basada en texto. Vermorel sostiene que, si el conocimiento especializado fuera realmente el núcleo de las prácticas de consultoría, la IA podría reemplazar estos roles, revelando sus superficialidades en lugar de desestabilizar sus posiciones funcionales en el mercado.
Este discurso evoluciona para abordar las preocupaciones sobre la integración de la IA en las supply chains, donde Vermorel pinta un panorama de un futuro más exigente pero esclarecedor. En lugar de simplificar las tareas, la IA eleva las expectativas para los ejecutivos al empujar los límites de la alfabetización técnica y la implicación. No se trata de aliviar su carga de trabajo, sino de redefinir la necesidad de adquisición continua de habilidades, que las herramientas de IA acentúan paradójicamente.
Así se despliega una narrativa intrincada: los consultores a menudo actúan como intermediarios, amortiguando las decisiones ejecutivas, un rol no necesariamente impregnado de destreza técnica, sino que se articula a través del apoyo psicológico. Vermorel subraya esta idea al retratar a los consultores como fusibles dentro del circuito corporativo, absorbiendo la volatilidad en lugar de diseminar una experiencia compleja, ilustrando que el rol del consultor frecuentemente trasciende la brillantez técnica o académica.
De cara al futuro, Vermorel advierte sobre la inminente transformación de la IA, comparándola con un evento de extinción masiva para los roles rutinarios de cuello blanco. Mientras la consultoría de élite mantiene su prestigio y complejidad, la automatización mediada por IA promete cambios radicales en las operaciones de back-office, presagiando una nueva era en la que la adaptabilidad y la actualización de habilidades se vuelven indispensables. Vermorel insta a considerar caminos alternativos y habilidades manuales, ya que la IA simplifica la codificación y la fluidez tecnológica, anunciando una época de metamorfosis industrial incesante.
Transcripción completa
Conor Doherty: Así que Joannes, gracias por acompañarme. El tema del que íbamos a hablar hoy es la IA y su influencia en las firmas de consultoría. Pero antes de entrar en lo que estoy seguro será otro análisis habitual, me gustaría dar un paso atrás por un momento y prefacear la conversación haciéndote una pregunta. Estoy absolutamente seguro de que todos los que te han conocido o han visto algo contigo han pensado: ¿de dónde viene el contrarianismo? Porque, quiero decir, me gusta, ya sabes que trabajo aquí. Yo soy igual, lo reconozco, pero para cualquiera que no entienda o que nunca te haya conocido, ¿de dónde viene esta rebeldía o pugnacia, o como prefieras llamarlo?
Joannes Vermorel: Eh, probablemente nací con ello. Pero la realidad es que, cuando era estudiante en la École Normale Supérieure hace décadas, comencé a realizar misiones de consultoría para ganar dinero extra. Había varias cosas que me sorprendieron mucho. Primero, fue relativamente sencillo conseguir misiones de consultoría. ¿Por qué fue sorprendente? Bueno, porque no sabía nada más que matemáticas. Era increíblemente ignorante en prácticamente todo lo que no fueran las matemáticas, la algoritmia o la informática, que fue mi pasión durante mucho tiempo. Pero cuando se trataba de negocios, era muy ignorante, y lo interesante era que eso nunca fue un obstáculo para conseguir una misión de consultoría.
Rápidamente me involucré en iniciativas más grandes con grandes nombres en consultoría, y me di cuenta de que la mayoría de sus equipos estaban compuestos por personas como yo, dos años mayores, recién salidos de la universidad, sin experiencia ni conocimiento especializado. Eran inteligentes, motivados, amables, educados, sin duda. Sin problema. Pero una vez que haces algo por ti mismo, ves lo que ocurre tras bambalinas. Mi primera experiencia con la consultoría fue solo humo y espejos, y formé parte de la farsa. Eso me dio esta perspectiva contraria: si yo pude hacerlo a los21 con el 0.01% de lo que sé ahora, ¿acaso es algo tan desafiante? ¿Se debería pagar tanto? Como estudiante, disfruté de la consultoría, estaba muy bien remunerada, de forma sorprendente considerando mi experiencia en ese momento. Pero ahora, con mayor madurez, me pregunto si es un dinero bien invertido por las empresas.
Conor Doherty: Bueno, en ese punto, porque no quiero pasar directamente a lo que sin duda será una crítica—no necesariamente una crítica, sino una evaluación. Antes de hacer eso, ¿podrías tomarte todo el tiempo que necesites para exponer de manera contundente lo que ves como la propuesta de valor para las firmas de consultoría en la actualidad? Así que, estamos hablando de 2025, antes de la IA en el mainstream. Esta es el 17 de abril cuando estamos grabando. ¿Cuál es la versión imparcial de la propuesta de valor para las firmas de consultoría hoy en día?
Joannes Vermorel: Existe la versión oficial y la no oficial. La línea oficial es, “Necesitamos esa reserva de experiencia que no existe internamente. Necesitamos lo mejor de lo mejor y recurrimos a agentes externos para traer a los expertos.” Esa es, en mi experiencia, la razón pública que se da para casi todas las misiones de consultoría. Creo que rara vez es la verdadera razón. Ni siquiera estoy seguro de que el 1% de las misiones reales esté realmente justificado por esto. Pero esta razón suena bien, plausible, aceptable, y es lo que se redacta y publicita.
Ahora, la razón no oficial: en muchas grandes empresas, la alta dirección a menudo se siente muy sola. Si eres un alto ejecutivo, el juego es muy político. Las personas a tu cargo superiores pueden despedirte por cualquier motivo. Tienes una completa precariedad en el trabajo, es duro y extremadamente competitivo. La cantidad de trabajo, esfuerzo y sacrificios para lograr una posición alta en una gran empresa es enorme. Las personas a tu cargo no son tus amigos, podrían ser subordinados, pero también podrías estar a cargo de despedirlos. Entonces, ¿quién está realmente en tu equipo? Podrías sentirte muy solo.
Además, el problema puede agravarse si la empresa no tiene una marca empleadora atractiva. Si una gran empresa, por ejemplo, una compañía multimillonaria que hace algo tradicional, ha estado en funcionamiento durante un siglo y no tiene una buena marca empleadora, los jóvenes súper talentosos podrían no acudir en masa. Si la empresa necesita un vicepresidente de algo, habrá muchos dispuestos a hacerlo. Pero si se trata de un puesto inferior, más como ejecutante, y no de un ejecutivo, se vuelve más difícil cubrir esos puestos con talento de primer nivel de Harvard, MIT o equivalentes europeos, especialmente si se necesita a alguien de ETH Zurich o lugares similares.
Entonces, puedes recurrir a consultores y pagarles directamente. Los buenos consultores son amigables y comprensivos. La marca de sus empleadores, como McKinsey, es bastante buena, atrayendo a jóvenes talentosos.
Conor Doherty: Bueno, es la primera vez que dices “talentosos”. Es la primera vez que reconoces incluso el concepto de experiencia, habilidades, talento, know-how.
Joannes Vermorel: Digo talento, pero si contratas recién salidos de la universidad, como es el caso de la gran mayoría de las firmas de consultoría, a los 22 no tienes experiencia. Yo era un apasionado del software, tenía cierta experiencia en informática, algoritmos, algo de ingeniería de software, aunque nunca dirigí un equipo en ese momento. Era muy superficial, casi insignificante. La mayoría de los estudiantes, incluso los talentosos sin una pasión específica, salen con casi cero experiencia. Pueden tener talento bruto, inteligencia, pero la experiencia genuina es muy escasa.
Sin embargo, los grupos de consultoría de élite sí tienen marcas empleadoras atractivas y logran atraer a personas talentosas, incluso si la experiencia es muy limitada al comienzo.
Conor Doherty: Bien, entonces, para llegar más al meollo de la discusión, ¿sostienes que el modelo de las firmas de consultoría no funciona bien o está roto debido a los desarrollos de la IA?
Joannes Vermorel: Los desarrollos, así que creo que la IA, de alguna manera, está poniendo un foco bajo esta pretensión de experiencia.
Si los consultores fueran contratados verdaderamente por su experiencia, entonces mi postura sería que van a ser obliterados por las herramientas de IA. Pero como dije, esa es solo la razón oficial. Esta no es la razón no oficial. Así que sí, la razón oficial es la experiencia. Mi opinión es que raramente es así.
Hay algunas situaciones excepcionales en las que se incorpora a alguien que tiene una habilidad verdaderamente única. Por cierto, esos consultores con experiencia casi siempre trabajan de forma independiente. No trabajan para una firma como McKinsey. Conocí, por ejemplo, a una persona hace más de una década que había desarrollado una experiencia increíble en manufactura durante 30 años, enfocándose en la correcta configuración y calibración de máquinas herramienta muy complicadas.
Esta persona podría, en pocas horas y en tipos específicos de fábricas, reducir a la mitad el número de defectos gracias a una experiencia de toda la vida en la calibración de máquinas herramienta complicadas importadas de Italia. Solo para darte una idea, es alguien que puede acudir a tu fábrica, cobrar medio millón por cuatro horas de trabajo, y reducir la cantidad de defectos de uno de cada 100,000 a uno en un millón.
Esta persona, en un pasado lejano, había trabajado para una firma de gran renombre, ya fuera McKinsey o Bain, pero en cuanto la gente empezó a reconocer su experiencia, se independizó. Si tienes este tipo de experiencia completamente única, no necesitas estar bajo una marca; es mejor trabajar por tu cuenta.
Ese caso de experiencia es raro. Si aceptas la idea de que los consultores en su mayoría no aportan experiencia, ¿por qué la IA debería representar algún peligro para los consultores? Porque la IA aportará casi el 100% de experiencia. La verdadera IA, al menos tal como es ahora, no va a ser ese amigo reconfortante que te da palmaditas en la espalda.
Mi opinión es que la IA no representa ninguna amenaza para la mayoría de los consultores. Aclara que lo que los ejecutivos que contratan a esos consultores buscaban no era experiencia. Hace que el campo sea un poco más transparente.
Conor Doherty: El campo de la IA existe desde hace décadas. Tu línea de razonamiento realmente dio un giro alrededor de mediados de 2023. Anteriormente mencionaste un cambio a finales de 2022. Tuvimos dos conversaciones, una después de que me uní a Lokad hacia finales de noviembre o diciembre de 2022, y luego volvimos a abordar la IA generativa y supply chains en la primavera de 2023. Tu actitud varió entre esas grabaciones.
Infamemente, originalmente te referiste a los LLMs como si fueran básicamente como un gato y fuiste algo escéptico.
Joannes Vermorel: Estaba tomando prestada esta frase de Yann LeCun.
Conor Doherty: Sin embargo, para marzo de 2023, habías actualizado tu postura, viéndolo como un cambio radical. Ahora estamos en la primavera de 2025, entonces, ¿qué fue lo que en la primavera de 2023 te hizo tener ese momento revelador?
Joannes Vermorel: En ese momento, los LLM disponibles eran GPT-3.5, que según los estándares actuales es una auténtica porquería. Si no invertías varios días en mejorar tus habilidades de prompting, lo que obtenías del LLM era pura basura. Se tardaban horas en obtener algo valioso de las herramientas.
El punto de inflexión para mí fue con el lanzamiento de GPT-4. De repente, los resultados eran valiosos. Comprendí qué prompts funcionaban y me di cuenta de que, si se usaban con cuidado, GPT-3.5 ya podía generar resultados muy interesantes.
Me tomó tiempo entender cómo se debían usar estas herramientas considerando sus limitaciones. La mayoría de las limitaciones ya no existen. El campo ha progresado enormemente en los últimos dos años. Es una nueva forma de inteligencia o subinteligencia. Incluso si aún no es una inteligencia general, es increíblemente útil.
Así que si planteamos el debate: ¿es inteligente o no?—decimos, está bien, no importa. Sí, ni siquiera es relevante para esta conversación. Hay clases enteras de cosas que hace increíblemente bien. Y es simplemente tan masivamente útil. Y, sin embargo, tal vez sea solo un stochastic parrot. No importa. De hecho, el hecho de que la gente diga, “Oh, simplemente copia lo que un experto dijo en línea,” y yo diga, “Bueno, por eso pagas. Eso es lo que fundamentalmente buscas.”
Quiero decir, hay muchas situaciones en las que si simplemente repites lo que un experto razonablemente competente dijo sobre el tema, ya es bastante bueno. Ya es bastante bueno. Y es tan increíblemente útil. Y gratis, dependiendo de tu punto de acceso. Gratis, sí. Quiero decir que es esencialmente gratis, incluso si pagas—aunque te vuelvas loco y pagues $20 o unos cuantos decenas de dólares al mes—aunque, desde una perspectiva corporativa, esto es una miseria.
Conor Doherty: Mencionaste la frase “stochastic parrot.” Lo que repite es muy impresionante y esto solo se ha hecho más cierto a medida que ha pasado el tiempo. Si los consultores escuchan esto, podrían argumentar que su trabajo implica análisis numérico y cuantitativo más allá del análisis basado en texto.
Joannes Vermorel: Diría, primero, que los LLM son muy buenos en matemáticas simbólicas. Así que son muy buenos componiendo una fórmula en la que toman diez factores y te entregan una fórmula que podrías copiar y pegar en Excel, por ejemplo. Son excelentes haciendo eso. Quiero decir, sus habilidades de codificación son bastante altas. Y seamos realistas—el tipo de numerical recipe que un consultor, incluso uno que provenga de un grupo de élite, conjurará se encuentra en el extremo inferior de lo que los LLM pueden hacer. Los LLM hoy en día pueden hacer mucho más en términos de desafíos de codificación que el tipo de receta de codificación que los consultores solían entregar.
Así que el LLM es perfectamente capaz de darte la fórmula, y luego tú la copias y pegas en Excel o compones un script en Python y calculará lo que desees. Así que diría que este argumento realmente no se sostiene. Cuando dicen, “Oh, el LLM no hace ciertas cosas.” Sí, quiero decir, técnicamente, por ejemplo, un LLM no puede entrevistar a tus colegas. Sí, eso es cierto. Eso es cierto.
Pero de nuevo, lo que puede hacer es componer muy bien el plan de entrevista. Así que ahora el consultor dirá, “Bueno, lo que puedo hacer es conducir la entrevista con el plan de entrevista que ChatGPT me dio.” Pero luego podemos argumentar—¿realmente estás aportando experiencia? Si el plan de entrevista fue compuesto por el LLM, la misión y la forma en que se desarrolla están compuestas por el LLM, y tú simplemente eres la persona que ejecuta la acción en el espacio de encuentro donde puedes reunirte con la gente y hacer la tarea.
Pero nuevamente, mi opinión es que sería un error pensar que lo que los consultores aportan es experiencia y, por lo tanto, han quedado obsoletos por los LLM. De nuevo, el error es que si aceptas que lo que aportan los consultores no es experiencia, entonces el hecho de que los LLM aporten toneladas de experiencia es un tanto irrelevante.
Conor Doherty: Solo para señalar, eres un hombre de filosofía, así que dos cosas pueden ser verdaderas simultáneamente. Los LLM pueden aportar experiencia, y los consultores aún podrían aportar experiencia, pero se vuelve redundante u obsoleto debido al nivel de experiencia disponible de los LLM. Has afirmado que no estás obteniendo experiencia.
Joannes Vermorel: Si consideras el tipo de experiencia que obtendrías, como sesiones de capacitación de grupos de consultoría de élite, típicamente comienzan con unas pocas semanas en las que te entrenan para producir memorandos, PowerPoints y similares. Sin embargo, si tu objetivo es replicar la forma de los entregables, los LLM son increíblemente capaces.
Conor Doherty: Esto nos lleva al siguiente punto, pero quiero unir un comentario que hiciste anteriormente sobre los grupos de élite. Permíteme conectar estos dos porque, cuando hablamos de grupos de élite en este ámbito, estamos hablando de IA. Has escrito algunas reseñas bastante ásperas, directas y saludables sobre el trabajo de Yan Lun y Harvard Business School cuando se trata de aplicar IA generativa en supply chains. ¿Qué ves como el punto de disputa entre tu entendimiento y el de los demás? Tienes un toque algo contrario en este sentido.
Joannes Vermorel: La razón por la que menciono esos grupos de consultoría de élite es para abordar el contraargumento de que se trata de consultores incompetentes a los que no les importa. Digamos que la base no son mis propias misiones de consultoría cuando era más joven. Estoy hablando de grupos de consultoría de élite, la mejor representación de los consultores. Tengo un punto de vista divergente.
Primero, teníamos un punto muy específico para este artículo en Harvard Business Review, donde, fundamentalmente, la afirmación que se hacía implícitamente en este artículo era: los LLM pueden escribir de manera autónoma piezas de software muy complejas y muy extensas. Y no creo que los autores siquiera se dieran cuenta de lo que estaban diciendo. Y cuando digo de manera autónoma, es porque estaban haciendo la afirmación de que esto podría suceder bajo la supervisión de una persona sin experiencia técnica.
Y así, para mí, ese era un problema en el que, está bien, estoy fundamentalmente en desacuerdo. Yo soy—aunque ahora creo que soy un usuario muy competente de los LLM, incluido el último de OpenAI y sus pares—no, no se entiende eso. Incluso considerando los LLM de última generación, no se entiende eso. Y ciertamente, como resultado—como entregable—ciertamente no se entiende eso si la persona que cuida al LLM no tiene toneladas de experiencia en ingeniería de software.
Así que ese fue un punto específico en el que—creo que las personas que estaban escribiendo eso no estaban muy versadas en ingeniería de software. Y por ello ni siquiera se daban cuenta de que las afirmaciones que estaban haciendo eran esencialmente: podemos tener software que se escribe a sí mismo en 2024. Y no, aún no hemos llegado ahí. Aún no hemos llegado. Así que eso fue algo. Otro fue—diría yo—eso fue específicamente para este artículo.
Conor Doherty: Simplemente interviniendo, hablaste de tomar un ejemplo ejemplar, no de seleccionar a mano o elegir un ejemplo débil. Estás discutiendo un artículo sobre cómo la IA generativa mejora supply chain management, revisado en diciembre del año pasado. MIT, McKenzie, Microsoft y Harvard Business Review estuvieron involucrados. Incluso si eres contrario, sigues destacándote.
Joannes Vermorel: Exactamente, el punto que estoy exponiendo no es sobre consultores incompetentes. Sí, existen muchos. Estoy hablando de los mejores, ya que eso es lo que importa. Escribir software de manera autónoma sigue siendo ciencia ficción, especialmente sin supervisión competente.
Si tienes un ingeniero de software competente en el circuito, es posible —lo que se llama vibe coding— ha sido posible desde hace más de un año. Difiere en gran medida de tener al LLM supervisando supply chain software sin esfuerzo en dominar lo técnico. Insisto—todavía no estamos cerca.
Más generalmente, los casos de uso por parte de consultores tienden a ofrecer un mensaje muy suave a ejecutivos de supply chain. Discutamos casos de uso para otros campos. Para directores de supply chain, los LLM pueden servir como profesores increíbles para aprender habilidades técnicas. Utiliza LLMs para enseñarte el conocimiento técnico sin libros ni cursos.
¿Es eso porque cuando miras a las grandes empresas, muy frecuentemente, cuando observas problemas de supply chain, el 90% de esos problemas son problemas de software? Resulta que muchos ejecutivos de supply chain no son muy competentes o no están muy versados en tecnicismos de software. Bueno, lo interesante es que los LLM proporcionan un remedio increíblemente útil para estas carencias en sus habilidades.
Conor Doherty: No solo eso, sino que cuando lo usas, me gusta la analogía del profesor. Entonces, por ejemplo, si utilizaras deep research dentro de un chatbot, esencialmente un agente de IA, y le dieras una tarea como, “Quiero aprender sobre los paradigmas del desarrollo de software empresarial, cómo funciona mi ERP.” Puedes decir, “Vale, genial. Lárgate, pasa 30 minutos investigando eso por ti mismo, computadora. Yo tengo que asistir a una reunión.” Me gusta que puedas paralelizar tareas. Desde una perspectiva de productividad, así es como lo vendería.
Joannes Vermorel: Pero ya ves, donde digo que es una venta difícil, es porque aquí el tipo de cosas que se promueven sobre la generación de IA por los consultores son cosas donde dicen, “Los ejecutivos, su vida será más fácil. Esta cosa simplemente mejorará las cosas para ustedes.”
Sí, y donde yo tendría un mensaje contrario. Sin embargo, ya no soy consultor, y no intento ser el mejor amigo de esos ejecutivos. La realidad es que, debido a la disponibilidad de esas herramientas, el listón se ha elevado. Ahora tienes aún menos excusas para no adquirir ese bagaje técnico que deberías tener. Es un mensaje difícil.
Si lo comparo con el mensaje del artículo de Harvard Business Review, se decía que puedes dar instrucciones de alto nivel. No sabes nada sobre software, y el LLM auto-compone la lógica de optimización de supply chain de extremo a extremo, de manera holística, para ti.
Mi opinión es que no, no va a suceder. Lo que puedes hacer, sin embargo, es utilizar el LLM para que te enseñe cómo entender esos elementos técnicos. Llegarás a un punto en el que tengas suficiente experiencia técnica para impulsar al LLM a realizar tareas. Pero ya ves, es un ejercicio mucho más exigente, en contraposición a la idea de que la magia facilitará tu trabajo. Por el contrario, creo que hará que tu trabajo en general sea más exigente. El LLM aporta experiencia, no tu colega. Es una mentalidad diferente la que funciona mejor.
Conor Doherty: También has planteado, no argumentado pero discutido, en ese mismo asiento con Meinolf Sellmann, el valor de los agentes de IA. Sin sobrevalorar su valor, pero uno de los puntos de valor de la IA o Agentic AI es la capacidad de hacer cosas como investigación de mercado. Entonces, digamos que eres un ejecutivo de supply chain. Necesitas hacer una preselección de empresas para lo que sea que necesites. De acuerdo. Bueno, podría contratar a un consultor para eso, hacerlo yo mismo, dárselo a un becario, o recurrir a la ventana abierta en mi laptop.
Joannes Vermorel: Pero ya ves, de nuevo, el LLM está haciendo que tu trabajo como ejecutivo de supply chain sea más exigente. ¿Por qué?
Consideremos la situación anterior. La investigación de mercado solía llevar semanas, y tendrías que contratar consultores. Todo el proceso era lento. Pasarías el 90% de tu esfuerzo hablando con un consultor, informándole, recibiendo actualizaciones, desafiándolo, etc. Tardaba tres semanas, y al final de las tres semanas, obtenías un informe de 10 páginas. Ahora lo obtienes en 30 minutos y puedes repetir el proceso. Esto significa que tienes más responsabilidad.
En un día, puedes terminar con 200 páginas de información de altísima calidad y muy densa que tienes que asimilar. Por eso digo que el trabajo se está volviendo más difícil; los LLM te hacen darte cuenta de que tu cuello de botella es qué tan rápido tú, como ejecutivo, puedes procesar toda esta información y darle sentido. Si hay cosas que no entiendes, tendrás que volver al LLM, pidiéndole que te explique esto y aquello de nuevo.
No tienes el lujo de un proceso lento con consultores donde puedes tener un buen almuerzo con ellos y tomarte unas semanas para toda la tarea. El LLM te quita las partes divertidas del trabajo y te empuja directamente a tu pantalla para asimilar cientos de páginas de documentación cuidadosamente creada que responde a todas tus preguntas.
Conor Doherty: Bueno, para ser un poco concreto aquí, digamos que una empresa tiene un problema de supply chain. Imagina ahora que la empresa quiere reevaluar: ¿deberíamos, como compañía, cambiar de proveedores? Un ejemplo clásico de supply chain. No estoy satisfecho con el desempeño de mis proveedores. Puedo contratar una firma de consultoría para eso, o puedo usar una IA. ¿Podrías explicar cómo se diferenciarían ambos, cómo los ves siendo diferentes, y de forma positiva, en el caso de la IA?
Joannes Vermorel: Si optas por la IA, ésta te preguntará de inmediato, “¿Cómo diagnosticas que tu proveedor no cumple con los estándares?” ¿Tienes un supplier scorecard? Si no, te proporcionará uno. ¿Tienes los KPIs relevantes? Dale tus KPIs a la IA, y ella los revisará y ofrecerá una lista mejorada. ¿Puedes calcular esos KPIs automáticamente desde tu ERP? Si no, dale a la IA un esquema de tu ERP, y ella te proporcionará las consultas SQL.
Ya ves, todo el proceso, a toda velocidad, te permitirá ejecutar la tarea. Eso es experiencia, experiencia, experiencia, experiencia. Así que ya ves, simplemente acumulando la experiencia.
Ahora, la realidad podría ser, “Ya sé que tenemos que eliminar a este proveedor porque es malo.” El problema es que muchos de los empleados de este proveedor son exempleados de esta empresa, porque suele suceder. En las empresas, tienes algo así como la nave nodriza, y tienes a los proveedores, y mucha gente va allí. De acuerdo, así que este proveedor no es bueno. El problema es que tiene mucha gente que tiene muchos lazos. Y muchas personas en mis equipos realmente aprecian a este proveedor. Sí, tal vez no sean buenos, pero tenemos relaciones excelentes. A mucha gente le gusta trabajar con esta compañía en particular. Así que hay mucho enredo en términos de intereses. Y este proveedor no es muy bueno, pero ha sido muy leal. Así que me da mucho miedo lo que implicaría para mí—para mi carrera—si llegara a, ya sabes, descartarlos. ¿Y si el proveedor de reemplazo no es mejor? ¿Y si, etc.
Y entonces hay mucho, diría yo, miedo. Supongamos que eres un ejecutivo de supply chain. Más o menos ya sabes lo que tienes que hacer. Ya conoces los números. Sí, puedes tener como 20 KPIs más, pero fundamentalmente ya estás como 99% seguro de que esto es correcto. Y ahora lo que quieres son consultores que te respalden. Que produzcan esa aura de autoridad que dice: “Mira, lo estoy haciendo, pero no es solo mi decisión. Traje expertos. Los expertos están de acuerdo. Esto es lo que tenemos que hacer. Esto es importante para la supervivencia.”
¿Pero es realmente experiencia lo que estás comprando? Ya conoces la conclusión, la cual se compartirá de inmediato con el consultor, llevándolos a concluir lo que tú quieres que concluyan. Aún así, es ese tipo de respaldo en el que te cubren las espaldas y te ayudan. El toque humano. Así ves la comparación. La misión de expertise, en la que “Te damos lo necesario para hacer tu diagnóstico, en la que te permitiré componer un cuadro de mando, te permitiré determinar analíticamente quiénes son los verdaderos proveedores malos, si es que hay alguno” versus: “Ya conozco la conclusión. Ya sé lo que quiero hacer. Ya sé lo que debe suceder. Pero me siento extremadamente solo al hacerlo.” “Me siento—y es un poco aterrador, es agotador, y solo necesito respaldo que esté en mi equipo para hacerlo.” “Y ese será el consultor.” Y eso es—pues hay muy poca expertise en el sentido de esta, ya sabes, habilidad cruda de expertise aquí. Pero es exactamente lo que el consultor puede aportar.
Conor Doherty: De hecho, eso se relaciona con un punto que Eric Kimberling mencionó. Hablamos con él la semana pasada. Recuerdas que uno de los puntos que mencionó fue que a menudo, cuando se contratan firmas de consultoría, la razón principal para traer a un consultor no es necesariamente necesitar acceso a su expertise. En cambio, como miembro del consejo o ejecutivo de supply chain, simplemente deseas un intermediario para transmitir ciertos mensajes. Por ejemplo, cuando tenemos que deshacernos de Joannes como proveedor, no soy yo quien lo dice, sino Connor de Mackenzie, a quien acabo de contratar. Es una forma de canalizar el feedback a través de otra persona.
Joannes Vermorel: Exactamente. Un consultor puede jugar el papel de fusible. Están dispuestos, por un precio, a jugar este juego, que tiene valor. Nuevamente, es la propuesta de valor no oficial, no relacionada con el expertise. Desempeñar el papel de fusible no requiere una expertise súper profunda.
Conor Doherty: Bueno, no ese tipo de expertise técnica. Es un conjunto de habilidades diferente.
Joannes Vermorel: Sí, pero ¿necesitamos a alguien que estuviera en el 10% superior de los graduados del MIT para hacer eso? ¿Necesitamos talento de primer nivel para la óptica? Sí, pero para la ejecución real, no. Cuando hablo de esto con consultores que estudiaron ciencias en la universidad, estaban haciendo cálculos complejos, sin embargo, como consultores, a menudo se encuentran simplemente calculando porcentajes y creando PowerPoints. Si se requiriera una experiencia genuina, estarían haciendo un trabajo más exigente que en la universidad.
Y, por cierto, este es el caso—por ejemplo—los ingenieros de software en Lokad trabajan en cosas, y generalmente los fragmentos de software que componen son mucho más desafiantes que lo que hicieron en la universidad.
Así que, si realmente estás en un empleo donde es tu expertise lo que importa—cuando vas a trabajar—si realmente es la expertise la que tu empleador está comprando. Entonces, como regla general, lo que haces en tu trabajo diario es mucho más exigente que cualquier cosa que hayas hecho en la universidad.
Si este fuera el caso contrario—es decir, que en la universidad hacías ecuaciones sofisticadas, y luego terminas haciendo PowerPoints en el trabajo—entonces, muy probablemente, no estemos hablando de expertise. Esto no es lo que se está aportando a la mesa. No es donde se añade valor. Es otra cosa. Importante—pero otra cosa.
Conor Doherty: Bueno, esto en realidad me remonta—a o me trae de vuelta—a un punto que mencionaste anteriormente cuando hablabas de que los consultores suavizan el mensaje para los ejecutivos de supply chain. Y acabas de mencionar a estudiantes universitarios. Y si puedo relacionar eso—estudiantes universitarios—y un comentario previo que hiciste acerca del evento de extinción masiva que se avecina o que posiblemente ya ha llegado debido a la IA. Quiero preguntarte—cuando dices IA, se avecina un evento de extinción masiva para los white collars.
Joannes Vermorel: Sí, back office—especialmente back office.
Conor Doherty: White collars de back office—incluyendo, obviamente, en términos de expertise, consultores. Y luego hablas de, bueno, top 10%.
Joannes Vermorel: Nuevamente, los consultores no son white collars de back office.
Conor Doherty: Pero la expertise que dices que pueden aportar ya se ha ido.
Joannes Vermorel: Sí, pero como dije, la expertise nunca fue—solo era la pretensión. Nunca fue lo real. Así que la pretensión está algo destrozada, pero ya sabes, la charada puede continuar. Otra vez, la cuestión es que se ve ridículo anunciar: “Necesito traer a este grupo de consultoría elite porque, en realidad, me siento solo. Necesito más respaldo.” “Sí, le costará 500k a la empresa, pero lo necesito.”
Bueno, eso suena ridículo así. Así que yo digo, “Traigo a los expertos.” Está bien, pero tus otros—tus colegas, ya sabes, otros ejecutivos, otros vicepresidentes y demás—ellos conocen el juego que se está jugando. Así que no se dejan engañar. Ya saben que los consultores se contratan no por su expertise. Son muy conscientes, porque eso es lo que hicieron cuando también utilizaron a los mismos consultores. Así que, de nuevo, el hecho es que creo que la óptica puede mantenerse. La óptica puede mantenerse: “Estamos trayendo a los expertos.” Sí, está bien. La óptica seguirá sin cambios. La IA solo hace más obvio que es solo una cuestión de óptica. Pero eso es todo. Ya sabes, fundamentalmente—porque el valor agregado es completamente diferente—seguirá.
Conor Doherty: Cuando dices que se avecina un evento de extinción masiva que afectará a muchos trabajos, pero la gente ya lo sabe, ¿qué quieres lograr al llamar la atención sobre ello?
Joannes Vermorel: Primero, aclaremos algunas cosas. En primer lugar, los consultores claramente no tienen un trabajo de oficina de back office. Soy consciente de ello, porque siempre estás en una posición de vender. Así que un buen consultor cumplirá la misión, y mientras la cumple, vende la siguiente misión. Para mí, ese es el arquetipo del white collar de front office, que tiene un trabajo de ventas. Y ellos—mientras realizan su trabajo—cumplen su rol de ventas. Así que ese es el tipo de labor en el que creo que, nuevamente, la IA tendrá muchas dificultades para automatizarla. Porque automatizar las ventas empresariales es, una vez más, algo muy humano—vender la misión. Así que eso realmente no está en peligro de ser automatizado.
Ahora, cuando hablo de esta extinción masiva, me refiero a todos los empleados administrativos. Y las grandes empresas tienen miles y miles de personas realizando tareas de oficina. Es decir, llega la información, posiblemente a través de un buzón, y deben realizar una serie de pasos y luego reenviar una versión ligeramente modificada de esta información a otra persona. Y luego hacen algo. Y cuando tienes a esos trabajadores white collar que en realidad son blue collar—porque lo que hacen es, básicamente, como autómatas, ya sabes—solo procesan información. El trabajo es extremadamente repetitivo. Ahí es donde, diría yo, se avecina la extinción.
Ves, y la razón por la que señalo esto—trazando la línea al respecto—es que creo que los mercados realmente no son buenos educadores. Son filtros. Así que lo que probablemente sucederá es que la mayoría de las empresas no harán absolutamente nada al respecto. No mejorarán sus procesos. No intentarán automatizar el 90% de los trabajos. Y eso está bien. Eso es lo que ocurrió en las revoluciones industriales anteriores.
Lo que sucederá es que algunos de sus competidores lo harán—y aquellas empresas que no lo hagan simplemente desaparecerán. Una pequeña minoría de empresas realmente realizará la actualización y sobrevivirá a estas oleadas. Pero, de nuevo, será una minoría. Así que lo que quiero resaltar es que—creo que es un momento crucial en el que algunas empresas pueden realizar esta transición y ser parte de la próxima ola de compañías. Pero todas las empresas que no lo hagan terminarán con una estructura de costos inflada que ya no será competitiva en comparación con sus pares que hayan hecho esta transición. Y sus pares también incluyen empresas más nuevas y jóvenes que simplemente aparecerán en este proceso, en esta transición.
Conor Doherty: Concluyendo, considerando los avances tecnológicos recientes en los últimos 20 a 24 meses, proyectando a 5 años, ¿cómo ves el futuro de la consultoría de supply chain?
Joannes Vermorel: El negocio de los grupos de consultoría elite no se alterará radicalmente por la IA. La razón clave es que la expertise es mayormente irrelevante. El hecho de que exista una tecnología que convierte la expertise en un commodity, como los LLMs, no es lo que se está proporcionando. Creo que para los grupos de consultoría elite, la IA será en gran medida inconsecuente. Adoptarán esas herramientas al igual que todos los demás, haciendo PowerPoints, memorandos y correos electrónicos más rápido. Pero, es similar a cuando adoptaron el correo electrónico hace 20 o 30 años. Es solo una herramienta que se convertirá en parte de la vida diaria de los consultores, al igual que lo será para cualquier trabajador de oficina.
Sin embargo, para las supply chains y las ventas, los cambios serán mucho más pronunciados. Estamos viendo esto suceder con nuestros clientes. Por ejemplo, tenemos un cliente pequeño que ha automatizado completamente su proceso de solicitudes. Reciben solicitudes de cotización en formato libre por correo electrónico para equipos especializados. Tenían a varias personas monitoreando este buzón para reformatear las solicitudes entrantes en solicitudes de cotización debidamente codificadas, que luego se convertirían en PDFs a través de sistemas ERP. Ahora, este proceso ha sido completamente automatizado usando LLMs, reduciendo significativamente la necesidad de muchos empleados.
Conor Doherty: Cuando dices completamente mecanizado, ¿cuántas partes móviles están involucradas en eso?
Joannes Vermorel: Es simplemente un LLM que recibe correos electrónicos, potencialmente con adjuntos, como hojas de cálculo o PDFs, y crea una salida JSON estandarizada que coincide con las expectativas del ERP. Se inyecta automáticamente en el sistema ERP, generando un correo electrónico con plantilla y un PDF adjunto que representa la cotización. Aunque es solo una función, tiene un impacto económico enorme.
Pasaron de tener alrededor de nueve empleados a tiempo completo en este trabajo a cero. Era trabajo puro de back office, y una automatización similar está ocurriendo en grandes empresas, especialmente en las operaciones de supply chain, que tienden a tener un gran núcleo burocrático. En los próximos cinco años, muchos trabajos administrativos de back office serán completamente automatizados.
Conor Doherty: Hay cierto precedente para eso. Recientemente, Shopify declaró que espera que todos sus empleados se vuelvan competentes en IA. Para la generación de mis padres, las cosas también cambiaron, como los gerentes de Procter & Gamble perdiendo secretarias que solían teclear sus cartas.
Joannes Vermorel: Sí, esos trabajos desaparecieron con las microcomputadoras. Ahora, las secretarias personales son mayormente para puestos de altísimo nivel. Fue un evento de extinción masiva para ciertos trabajos, y lo que está ocurriendo ahora es mayor, ya que está afectando a todas las tareas de oficina a la vez, en lugar de a solo algunos puestos.
Conor Doherty: Si resumo, el consejo solía ser “aprende a programar.” ¿Estás diciendo ahora que debería ser “aprende una habilidad manual” como la plomería o arreglar motores?
Joannes Vermorel: Depende. Los LLMs son maestros increíbles, haciendo que aprender a programar sea más fácil. Sin embargo, si tu trabajo es repetitivo, como un rol white collar de back office, podría ser prudente considerar un plan B, ya que la automatización afectará esos puestos. Mientras que los roles de front office que implican interacciones con clientes podrían mantenerse sin cambios, aquellos que operan mayormente detrás de una computadora probablemente serán automatizados. Algunas empresas podrían retrasar la automatización, pero en última instancia, podría llevar a su colapso si no se adaptan.
Conor Doherty: No tengo más preguntas, pero me gustaría retomar este tema en dos años y ver cómo se cumplen tus predicciones. Muchas gracias por tu tiempo; siempre es un placer.
