Nota del editor:
El mundo de la IA ha estado muy animado últimamente.
Anthropic se ha convertido en la empresa de más rápido crecimiento en la historia de la humanidad. Sus ingresos anualizados se dispararon desde 1,000 millones de dólares a finales de 2024 hasta 47,000 millones en mayo de 2026. Ayer completó una ronda de financiación Serie H de 65,000 millones de dólares, alcanzando una valoración posterior a la inversión de 965,000 millones, superando a OpenAI y convirtiéndose en la empresa de IA con mayor valoración del mundo. Se espera que realice una OPV este otoño.
La valoración de DeepSeek alcanzó los 45,000 millones de dólares. El Gran Fondo Nacional lideró una ronda inicial de financiación de 70,000 millones de yuanes (aproximadamente 10,000 millones de dólares) y la lista de inversores está prácticamente confirmada.
Kimi completó una ronda de financiación de 2,000 millones de dólares, con una valoración posterior a la inversión que superó los 20,000 millones. En seis meses, ha acumulado más de 3,900 millones en financiación, convirtiéndose en el rey de la financiación entre las startups de modelos grandes en China.
StepFun (StepStar) completó una ronda de financiación de casi 2,500 millones de dólares, desmanteló su estructura VIE y se prepara para una OPV en Hong Kong.
ByteDance ajustó su inversión en infraestructura de IA para 2026 de 160 billones de yuanes a más de 200 billones. Bloomberg informó además que su gasto de capital total podría alcanzar un límite superior de 70,000 millones de dólares (aproximadamente 500 billones de yuanes).
Doubao (Dòubǎo) lanzó el 4 de mayo tres niveles de suscripción de pago, disparando la primera salva que marca el fin de la era gratuita de la IA en China.
Si usamos las cuatro estaciones, ¿en qué estación se encuentra la economía de la IA hoy? ¿Es primavera, verano, o la transición entre ambas? ¿O se acerca el otoño, como rumorean algunos, una época de burbuja?
La respuesta realmente está oculta en los ciclos.
Hoy, usaremos el marco de evaluación de seis dimensiones para juzgar ciclos, propuesto por el profesor Su Dechao, de la Facultad de Filosofía de la Universidad de Wuhan, asesor fundador de la Academia PPE de Noteman y profesor del curso de Filosofía Occidental, para aclarar este asunto de una vez por todas.
I. Puntuación cuantitativa en seis dimensiones para el juicio del ciclo
A mucha gente le gusta usar el método de eliminación para juzgar los ciclos de la industria: no es invierno, la primavera ya pasó, el otoño parece que aún no llega, y finalmente llegan a una perogrullada: es verano. El método de eliminación solo te da una respuesta aparentemente correcta, pero no te dice por qué es correcta.
Un juicio realmente útil debe ser cuantificado desde dimensiones específicas.
El "Marco de puntuación de seis dimensiones para el juicio del ciclo" evalúa una industria según seis dimensiones: "Narrativa vs. Entrega, Conectividad del Sistema, Capacidad de Entrega, Racionalización del ROI (Retorno de la Inversión), Fenómeno Generalizado de la Industria, Entorno de Capital". Cada dimensión se puntúa de 0 a 2, y una puntuación total más alta indica una mayor proximidad al otoño.
Vamos a puntuar una por una.
1. Narrativa vs. Entrega: De contar historias a mirar los libros de cuentas
Esta es la primera dimensión y también la más fácil de percibir su cambio.
Cuando ChatGPT salió en 2022, todo el mundo decía "la IA lo cambiará todo". Pero nadie te preguntaba qué podías hacer concretamente ni cuánto podías ahorrar en costes.
Con contar historias era suficiente, eso era la primavera.
La situación actual es diferente. Doubao lanzó suscripciones de pago, con tres niveles de precios claramente escritos en la página: 68 yuanes, 200 yuanes, 500 yuanes. Las funciones de pago se centran en la generación de PPT, análisis de datos y producción audiovisual. No es contar historias, es entregar capacidades concretas y cobrar por ellas.
La plataforma publicitaria de OpenAI es aún más directa: los anunciantes compran espacios publicitarios en ChatGPT, pagando por clic. El 5 de mayo se lanzó en prueba una herramienta de autogestión publicitaria, eliminando el umbral mínimo de gasto de 50,000 dólares, permitiendo incluso a pymes anunciarse directamente.
"La IA cambiará la industria publicitaria en el futuro" es narrativa. "Darte ahora mismo un canal publicitario" es entrega. Son dos cosas diferentes.
La narrativa sigue ahí, la gente aún dice "la IA cambiará el mundo", pero la entrega ya ocupa una proporción considerable.
En este ítem, 1 punto.
2. Conectividad del Sistema: De islas a protocolos
En primavera, cada producto de IA era una isla. Si querías integrar ChatGPT en el sistema de tu empresa, tenías que escribir tu propio código de adaptación, y si cambiabas de modelo, tenías que reescribirlo.
En abril de 2026, Google lanzó la plataforma Gemini Enterprise Agent, integrando la gestión de agentes en los flujos de trabajo existentes de las empresas.
Microsoft Copilot se integra en la suite Office, el asistente de compras con IA de Amazon abre respuestas patrocinadas a las marcas. Sus respectivas fronteras se están relajando.
La conectividad debe alcanzar un cierto nivel para que sea posible esta reacción sincronizada.
Ahora se ha logrado cierta protocolización, pero los protocolos estandarizados aún no son la corriente principal.
En este ítem, 1 punto.
3. Capacidad de Entrega: De ayudar ocasionalmente a trabajar de manera estable
En primavera, la IA era como un becario: ocasionalmente podía ayudar, pero la mayoría de las veces tenías que corregir durante mucho tiempo.
Doubao tiene más de 300 millones de usuarios. Hasta marzo de 2026, su volumen diario de llamadas de tokens superó los 120 billones (trillones en escala corta), un crecimiento de más de 1000 veces desde mayo de 2024, y se duplicó nuevamente en los últimos tres meses.
OpenAI tiene 900 millones de usuarios activos semanales, 50 millones de suscriptores individuales y más de 9 millones de usuarios empresariales.
¿Qué hacen estas empresas con la IA? Escribir código, revisar contratos, generar automáticamente copias de marketing, procesar tickets de servicio al cliente, todo son escenarios que reemplazan el trabajo repetitivo de las personas. Esta ya no es la escala de "probar algo nuevo", es usar la IA para trabajar.
La entrega se ha materializado. Pero, ¿se ha convertido la capacidad de entrega en una competencia central? No está claro. La historia aún se cuenta, pero las empresas que pueden mantenerse firmes gracias a una entrega estable aún no son la corriente principal.
En este ítem, 1 punto.
4. Racionalización del ROI: De no poder calcular a empezar a calcular
En primavera nadie calculaba el ROI. ¿Cuánta potencia de cálculo se invierte y cuánta producción se obtiene? No se podía calcular.
Ahora algunos empiezan a calcularlo: la API de Tencent Hunyuan subió significativamente de precio (según información de la industria, algunos modelos aumentaron más del 400%), detrás hay una presión dura de costes de computación.
Una solicitud de inferencia de un modelo del nivel de GPT cuesta aproximadamente 0.01-0.03 yuanes en potencia de cálculo. Cuando la escala de llamadas alcanza cientos de millones o miles de millones, los costes se inflan a cifras astronómicas. Los cientos de millones de usuarios activos mensuales de Doubao y sus llamadas de alta frecuencia obligan a ByteDance a enfrentar este problema.
Zhipu aumentó los precios tres veces en un año, Alibaba Cloud canceló el paquete básico de la plataforma Bailian. La lógica detrás de estas decisiones es la misma: los productos cuyo ROI no se puede calcular claramente no pueden sostenerse por mucho tiempo.
¿Pero el ROI es claro y calculable? En algunos circuitos cerrados pequeños comienza a aparecer el ROI, pero los criterios son vagos. Algunos calculan el coste por token, otros la mejora en eficiencia de personal, otros la conversión en adquisición de clientes. No hay un estándar unificado.
En este ítem, 1 punto.
5. Fenómeno Generalizado de la Industria: De nadie hablar de ganancias a algunos empezar a dudar
En primavera, todos estaban en expansión, nadie hablaba de rentabilidad, y quemar dinero para crecer era el modo predeterminado.
Ahora, Doubao lanza un modelo de pago; Zhipu, Moon's Dark Side (Yue Zhi An Mian) y otros fabricantes de modelos grandes suben precios. Esto en sí mismo es reconocer que no pueden soportar los costes y deben cobrar.
Pero, ¿se ha rechazado ampliamente el modelo de "quemar dinero para crecer"? Todavía no. El capital sigue invirtiendo, los principales fabricantes siguen expandiéndose, solo que el ritmo es más lento y todos empiezan a hacer cuentas.
En este ítem, 1 punto.
6. Entorno de Capital: De valoraciones al azar a comenzar a sentir presión
En primavera, la financiación era extremadamente fácil, las valoraciones se decían al azar, un PPT podía conseguir cientos de millones de dólares.
OpenAI lanzó su plataforma publicitaria. El objetivo de ingresos por publicidad es de 2.5 mil millones de dólares este año. Los ingresos totales de la empresa en 2025 fueron de 13 mil millones de dólares, pero con pérdidas de 8 mil millones.
Aunque OpenAI tiene una valoración de 852 mil millones de dólares, Anthropic, que llegó después, superó los 30 mil millones de dólares en ingresos anualizados hasta abril, superando por primera vez los 25 mil millones de OpenAI. Por lo tanto, en el mercado secundario privado su valoración fue perseguida hasta cerca de 1 billón (trillón en escala corta) de dólares, superando también a OpenAI.
OpenAI tiene una enorme presión de costes. La historia de "hacerse grande y fuerte para luego financiarse" ya no se puede contar. Deben ganar dinero.
¿Ha llegado el invierno de la financiación? Todavía no. Los principales fabricantes aún pueden obtener financiación, solo que la lógica de valoración ha cambiado: antes se miraba el potencial de imaginación, ahora se mira la capacidad de generar ingresos.
En este ítem, 1 punto.
Seis dimensiones, 1 punto cada una, total 6 puntos. Según el marco, 0-4 puntos es primavera, 5-7 es verano, 8-10 es otoño, 11-12 es invierno.
¿Cuál es el estado del verano?
Coexisten la narrativa y la entrega. El potencial imaginativo sigue ahí, pero los libros de cuentas ya están sobre la mesa. El capital aún puede invertir, pero empieza a preguntar por el retorno. Los usuarios siguen creciendo, pero comienzan a estratificarse: algunos están dispuestos a pagar, otros solo usan lo gratuito.
Localmente hay brotes de otoño. Señales como el pago de Doubao y la publicidad de OpenAI, si se amplifican continuamente y se ganan otros 2 puntos (por ejemplo, el ROI se vuelve claro, el capital exige entrega por completo), entonces el otoño realmente habrá llegado.
El verano es la etapa donde coexisten la narrativa y la entrega, pero la entrega se vuelve cada vez más importante. Todos saben que la historia aún debe contarse, pero el criterio de aceptación después de contar la historia se está transformando silenciosamente en: ¿qué has entregado realmente?
II. ¿Por qué ahora?:
3 señales, 2 impulsores
La puntuación de seis dimensiones para el juicio del ciclo es un análisis estático. ¿Y dinámicamente, qué ha sucedido recientemente?
El 6 de mayo (hora local), Dario Amodei, fundador de Anthropic, dijo: "Nuestra velocidad de crecimiento supera la exponencial. En el primer trimestre de este año, nuestros ingresos y uso alcanzaron un crecimiento de 80 veces anual, experimentando un crecimiento explosivo. Estamos proporcionando más potencia de cálculo lo más rápido posible, a una velocidad sin precedentes".
Esta es la empresa de más rápido crecimiento en ingresos en la historia de la humanidad. El día en que la IA se convierta realmente en infraestructura productiva puede haber llegado.
La misma semana, aparecieron simultáneamente dos señales: Doubao comienza a cobrar, OpenAI vende publicidad.
Superficialmente parece una coincidencia, pero en el fondo hay dos líneas: presión de costes y oportunidad de comercialización.
Señal 1: Doubao comienza a cobrar
¿Por qué cobra Doubao? Las llamadas de alta frecuencia de más de 300 millones de usuarios han convertido el coste de la potencia de cálculo en un problema que debe enfrentarse.
Hasta marzo de 2026, el volumen diario de llamadas de tokens superó los 120 billones (trillones en escala corta), un crecimiento de más de mil veces desde mayo de 2025, y se duplicó nuevamente en los últimos tres meses.
Según cálculos públicos de Zhejiang Shang Securities citados por varios medios, el gasto de capital de ByteDance en 2025 fue de aproximadamente 1.6 billones de yuanes, de los cuales unos 900 mil millones se destinaron a la compra de potencia de cálculo de IA, y el resto a infraestructura y equipos de red.
El modelo gratuito realmente no puede sostenerse por mucho tiempo. Una estimación de costes que circula en la comunidad técnica muestra que la depreciación del hardware representa aproximadamente el 58% del coste de una sola inferencia, y el coste de la electricidad alrededor del 29%. Cuanto mayor es la escala de usuarios, mayores son los costes.
Convirtiendo los 120 billones (trillones) de tokens diarios según el precio de descuento de la API pública, equivaldría a unos ingresos diarios de entre 300 y 500 millones de yuanes.
¿Pero ahora? Los ingresos del lado del consumidor (C-end) son cero.
Un crecimiento de mil veces a cambio de un cero: no se encuentra otra igual en las empresas de internet chinas de los últimos 15 años.
Al mismo tiempo, los tokens en China han entrado en un canal de aumento continuo de precios. Zhipu ajustó al alza los precios de su API: la API GLM5.1 subió un 10%, la versión internacional más del doble; Alibaba Cloud canceló el paquete básico de la plataforma Bailian; GLM5.0, MiniMax2.5, Kimi2.5 terminaron sus pruebas públicas gratuitas.
Pero también hay una cara de reducción de precios: DeepSeek V4-Pro bajó a un 25% de descuento, 0.25 yuanes por millón de tokens; el modelo de comprensión visual Tongyi Qianwen de Alibaba Cloud redujo su precio más del 80%; el precio de entrada por millón de tokens de Doubao 2.0 Lite es de solo 0.6 yuanes.
Los fabricantes de modelos grandes se están estratificando: por un lado suben precios, por otro los bajan.
Presión y oportunidad, dos impulsores.
Señal 2: OpenAI vende publicidad
¿Por qué vende publicidad OpenAI? Mitad por presión, mitad por oportunidad.
Lado de la presión: en 2025, los ingresos de la empresa fueron de 13 mil millones de dólares, con pérdidas en efectivo de 8 mil millones. 50 millones de suscriptores individuales y 9 millones de usuarios empresariales generan ingresos anuales de varios miles de millones de dólares, pero los costes de computación, investigación y desarrollo, y operativos sumados superan esa cifra. Los ingresos por suscripción no cubren los costes, las cuentas no cuadran.
Lado de la oportunidad: según estimaciones de observación de la industria, el piloto publicitario alcanzó un ARR (Ingresos Anuales Recurrentes) de 100 millones de dólares en menos de dos meses. Los 900 millones de usuarios activos semanales tienen un enorme potencial de monetización publicitaria.
Según pronósticos de autoridades, los ingresos publicitarios anuales de Meta superarán los 243.46 mil millones de dólares, por encima de los 239.54 mil millones de Google, lo que también indica que la monetización a través de publicidad aún tiene un mercado enorme.
La predicción que OpenAI muestra a los inversores es: 2.5 mil millones en ingresos publicitarios en 2026, y 100 mil millones en 2030.
Esta es una elección forzada impulsada por los costes, pero también una elección activa impulsada por la oportunidad. OpenAI no apunta solo a cubrir costes, apunta a este gran mercado.
La IA no es gratuita: las GPU, la electricidad, los ingenieros, el ancho de banda, todo cuesta dinero. Cuanto mayor es la escala de usuarios, mayores son los costes. En primavera se podía aguantar quemando el dinero de los inversores; en verano los usuarios deben pagar.
Pero el verano también significa que se abren vías de comercialización: publicidad, suscripciones, estratificación. Los medios de monetización son mucho más ricos que en primavera.
La lógica subyacente de que dos señales aparezcan en el mismo momento es: la escala de usuarios alcanzó un punto crítico, la presión de costes obliga a tomar decisiones de cobro, y al mismo tiempo la oportunidad de comercialización maduró lo suficiente como para monetizar.
El verano es esta etapa: los libros de cuentas están abiertos, pero la ventana aún no se ha cerrado.
III. Entrando en verano, ¿cómo avanzar a toda velocidad?
Está claro que la IA ya está en "verano", ha pasado de ser "utilizable" a "realmente poder ayudarte a ahorrar dinero y ganar dinero".
¿Cómo se determina esto? Pongamos algunos ejemplos:
Antes, un diseñador de Semir tardaba al menos tres días en producir un render. Ahora, con herramientas de IA, en 30 segundos sale el render, se ve directamente, sin necesidad de hacer muestras físicas.
Las palabras exactas de la diseñadora Lin Jianxia fueron: "Los diseños malos se descartan directamente, no se desperdicia el coste de hacer muestras".
La IA ha mejorado la eficiencia general del diseño y desarrollo de Semir en un 35%, y la velocidad del diseño de patrones en más del 200%. En 2025, el valor directo que la IA aportó a Semir fue de 200 millones de yuanes en nuevos ingresos y 20 millones en reducción de costes.
El modelo de diseño "Linglong" (Dragón Espiritual) de Anta, entrenado con decenas de millones de datos de calzado y ropa acumulados durante más de treinta años, puede generar 56 conjuntos de propuestas de inspiración en minutos. El equipo de diseñadores puede completar los bocetos en línea y generar renders de alta definición en 1 día.
Con la colaboración entre la IA y el equipo, el tiempo desde el inicio del proyecto del zapato de tenis hasta la versión final fue de menos de 40 días, mucho más rápido que el ciclo de diseño tradicional de 3 meses.
Peacebird (Tàipíngniǎo) logró la inteligencia de toda la cadena de marketing. Partiendo del objetivo comercial de "aumentar el GMV de los nuevos productos de ropa infantil de otoño", la IA puede delimitar automáticamente a usuarios de alto potencial, generar recomendaciones de productos y contenido de marketing personalizado, y enviarlo con un clic al WeChat corporativo de los vendedores.
Finalmente, la tasa de clics de la nueva serie de productos aumentó un 90%, la tasa de conversión de pagos un 20%, y el GMV de los nuevos productos se disparó un 31%.
Midea Group ha formado un equipo de I+D de IA de más de 400 personas. Diariamente, más de 13,000 agentes inteligentes operan en múltiples escenarios como residencial, oficina, fabricación, médica, almacenamiento y logística. Solo en 2025, la IA ahorró a Midea 700 millones de yuanes en costes y mejoró la eficiencia general en más de 15 millones de horas.
¿Qué demuestran estos casos? La IA está pasando de ser un "adorno" a una "fuerza principal".
Ya vimos los ejemplos, entonces, ¿cómo proceder a continuación?
En una frase: partir de la aplicación de la IA a una serie de pequeños problemas, para construir gradualmente aplicaciones de sistemas grandes de IA.
Concretamente, realizar tres acciones.
Primera acción: Encontrar una entrada mínima, hacer funcionar un ciclo de valor cerrado
No intentes desde el principio una "transformación de IA de toda la empresa", es la mayor trampa. El 80% de los fracasos en la implementación de IA de las empresas tienen su raíz en querer abarcar demasiado, en hacer IA por hacer IA.
¿Cómo hacerlo? Recuerda tres palabras: pequeño, preciso, rápido:
Pequeño: elegir primero 1-2 escenarios con "dolor claro, procesos estandarizados, datos suficientes". Por ejemplo, servicio al cliente inteligente con IA, automatización financiera/administrativa, generación de materiales de marketing, revisión de cumplimiento contractual. Estos pertenecen a "alto valor, baja barrera, resultados rápidos".
Preciso: antes de iniciar cada escenario, establecer primero una línea de base comercial de 3-6 meses, aclarar cómo se calcularán los beneficios y cómo se definirá el éxito. Los indicadores centrales de evaluación deben ser resultados financieros cuantificables, no indicadores de autocomplacencia técnica como "precisión del modelo, velocidad de respuesta".
Rápido: si en 3 meses no se ven resultados claros, iterar rápidamente o cerrar, no insistir obstinadamente. Cada proyecto de IA debe establecer una línea de pérdidas límite de antemano. Si no alcanza los objetivos comerciales predeterminados durante 2 ciclos consecutivos, cerrar directamente.
La clave de este paso es hacer funcionar un ciclo cerrado, para que el equipo tenga confianza, el jefe tenga determinación, y el camino posterior sea transitable.
Segunda acción: De piloto a replicación, sedimentar la capacidad organizativa
Un escenario que funciona no se llama transformación, como mucho es un piloto. Lo que realmente marca la diferencia es si puedes convertir el éxito de un punto en algo que toda la empresa sepa hacer.
No te apresures a extender un escenario que funciona. Primero establece el procedimiento: cómo se escriben las indicaciones (prompts), qué tareas se delegan a la IA, qué personas deben supervisar, en qué errores se suele caer, cómo se mide el éxito. Escríbelo como un flujo estándar, y luego extiéndelo a líneas de negocio similares.
Construye "dos infraestructuras": una es una plataforma central compartida de capacidades de IA, no dejes que cada departamento explore desde cero; ventas puede usar directamente las capacidades de datos de IA que ya funcionan en finanzas, I+D puede reutilizar los modelos de insight de usuarios de marketing. La otra es una base de conocimiento de indicaciones (prompts), compartida y clasificada por escenarios. Quien escriba las indicaciones más utilizadas, recibirá recompensas.
Ahora, cómo adaptar la organización. Dentro de Semir enfatizan repetidamente una frase: la implementación de la IA es un 70% un problema de personas, y solo un 30% un problema técnico. Mientras se replican los escenarios, tres cosas deben seguirse simultáneamente; si falta una, no funcionará:
Estructura de talento: no es solo contratar algunos ingenieros de algoritmos. Se necesitan tres niveles. El nivel superior es el jefe o un ejecutivo central que lidere personalmente. El nivel medio son los "traductores" que comprenden tanto los límites de la IA como los puntos de dolor del negocio. El nivel básico son empleados de primera línea que puedan usar herramientas de IA para resolver problemas inmediatos.
Mecanismos de incentivo: todos los incentivos deben vincularse a resultados cuantificables de implementación de IA, compartiendo directamente los ingresos adicionales y ahorros generados por la IA; los ciclos de pago deben ser cortos, mensuales o trimestrales, para que la gente sienta rápidamente que "usar IA = más dinero"; lo más crucial es que los incentivos también lleguen a los ejecutores de primera línea, ellos son los usuarios finales de las herramientas de IA. Si ellos no participan, la IA nunca se implementará.
Estructura organizativa: el máximo responsable debe liderar personalmente, involucrando a los responsables de negocio, tecnología, finanzas y recursos humanos. No se puede dejar que el departamento de IT luche solo. Además, el grado de cooperación en la implementación de IA debe incluirse en la evaluación del desempeño de los responsables de cada departamento. Si alguien sigue con la actitud de "no es asunto mío, yo paso", que responda con su desempeño.
En resumen, este paso consiste en convertir "el éxito de una persona" en "el músculo de una organización".
Tercera acción: Reestructuración sistémica, de añadir IA a rehacer con IA
Cuando múltiples escenarios funcionan y la organización se adapta, lo siguiente ya no es "pegar un parche de IA a un proceso viejo", sino dejar que la IA rehaga el proceso por completo. Esto es el sistema grande.
Reestructuración de procesos: de secuencial a paralelo. La vieja práctica era "una persona termina y pasa a la siguiente", secuencial. En la era de la IA, esto queda totalmente obsoleto. Hay que cambiar a que múltiples personas y múltiples IAs trabajen simultáneamente:
Antes de una reunión, dejar que la IA simule primero las posturas de todas las partes, exponiendo de antemano lagunas lógicas y conflictos de recursos. La reunión formal solo resuelve desacuerdos reales, reduciendo el tiempo de reunión en un 70%.
Tablero de alineación en tiempo real: no más informes semanales. Todos, incluyendo la IA, actualizan su estado en el mismo tablero. La IA se encarga de vigilar las inconsistencias. Si dices "alta relación costo-beneficio" pero fijas un precio alto, el tablero lo marca en rojo directamente, se detecta ese mismo día, sin esperar a la reunión de revisión dos semanas después.
Al recibir una solicitud, no te apresures a trabajar. Primero deja que la IA parafrasee tu comprensión para que la otra parte confirme. Si incluso la IA lo malinterpreta, significa que la solicitud en sí no está clara, cortando el retrabajo desde el origen.
La cadena de activación automatizada también es importante: un usuario se queja -> la IA genera un guión de consuelo -> lo revisa el servicio al cliente -> se sincroniza en el grupo de trabajo de marca;
El ROI cae -> la IA busca la causa -> envía recomendaciones al responsable;
El stock está a punto de agotarse -> la IA calcula la cantidad de reposición -> lo envía a la cadena de suministro -> funciona incluso si nadie lo supervisa.
En resumen: el proceso debe pasar de ser impulsado por personas a "cuando algo sucede, la IA corre automáticamente, las personas solo dan el visto bueno".
Finalmente, resumiendo estas tres acciones: Primero encontrar un punto de dolor y hacer funcionar un ciclo cerrado, demostrando que la IA puede ahorrar y ganar dinero. Luego, establecer y extender las prácticas exitosas, adaptando a las personas y alineando los incentivos. Finalmente, dejar que la IA rehaga el proceso completo, y los pequeños problemas crecerán hasta convertirse en un sistema grande. Primero hacer funcionar un punto, luego extenderlo a una superficie, finalmente dejar que la IA rehaga todo el panorama.
Este artículo proviene del WeChat público "Notesman" (ID: Notesman), autor: Lao Jia.
