"La IA no roba el trabajo, lo roba la mediocridad": Simone Enea Riccò y "La Verdad Algorítmica"
Simone Enea Riccò no es el tipo de persona que se deja deslumbrar por las modas tecnológicas. Con más de quince años de experiencia en la cima del marketing y la estrategia digital, ha visto pasar muchas revoluciones anunciadas y pocas realizadas. Sin embargo, para él, la inteligencia artificial es diferente. No porque sea la enésima palabra de moda para incluir en las presentaciones de empresa, sino porque está cambiando de verdad la forma en que las empresas pueden comprender y anticipar las necesidades de sus clientes.
Director de Marketing y Líder de Estrategia de IA, Riccò es el fundador de La Verità Algoritmica, un observatorio y podcast que explora el impacto real de la IA en los negocios, la comunicación y la sociedad. Su misión declarada es desmitificar la inteligencia artificial, hacerla accesible, ir más allá del bombo tecnológico para llegar a lo que él define como "innovación consciente y centrada en el ser humano". En su currículum destacan estrategias de marketing y rebranding para marcas internacionales, programas de fidelización rediseñados para líderes del sector y colaboraciones con instituciones de la talla del Parlamento Europeo y la Expo 2015. Un camino que le ha valido, entre otros reconocimientos, el NC Awards 2019 a la mejor campaña de relaciones públicas en Italia.
Autor de dos libros que cristalizan su filosofía, "Marketing AI: La Guía Estratégica" y la novela de negocios "La IA me ha robado el trabajo", que se publicará el 28 de noviembre, Riccò construye puentes entre el potencial teórico de la IA y los resultados de negocio tangibles. Y cuando le pregunto sobre esas aplicaciones concretas, las que producen un retorno de la inversión medible y no son simple humo, su respuesta es quirúrgica.
Del megáfono a la predicción: la evolución del marketing
"Las empresas que realmente se están preguntando sobre la IA se preguntan: 'Vale, pero ¿para qué sirve la IA? ¿Dónde la uso? ¿Por qué la uso? ¿Qué problemas quiero resolver?', son principalmente dos las áreas: la tecnología y el marketing", explica Riccò. La razón es simple: el marketing ya tenía en su caja de herramientas la automatización, los embudos, el análisis del viaje del cliente. El salto evolutivo de la IA no fue, por tanto, traumático, sino casi natural. "Hasta ayer eras reactivo, pensabas en el consumidor. Ahora piensas en el consumidor desde una óptica predictiva".
Y es precisamente en la predicción donde se concentran las aplicaciones más maduras. Si logras clasificar a los consumidores de manera eficiente gracias a los datos, hoy puedes hacer una puntuación del cliente o prospecto individual y razonar en términos de valor predictivo. El Valor de Vida del Cliente predictivo, por ejemplo, permite calcular en proyección qué cliente tiene mayor potencial y, por lo tanto, merece mayores inversiones en comparación con otro que históricamente responde a patrones menos interesantes. Un cambio de paradigma que transforma el presupuesto de marketing de un gasto distribuido al azar a una inversión dirigida.
Pero la verdadera mina de oro, según Riccò, reside en la predicción del churn, el abandono del cliente. "La lealtad y la retención del cliente son súper importantes. Es fundamental interceptar las señales que indican que un cliente está a punto de abandonar, señales que antes no se veían dentro del lago de datos". Recuperar a un cliente que está a punto de irse cuesta infinitamente menos que adquirir uno nuevo, y aquí la IA marca la diferencia entre ver el patrón y perderlo en el ruido de fondo.
Todo esto lleva a un replanteamiento radical del marketing mismo. Adiós al marketing del megáfono, el que gritaba más fuerte que la competencia provocando interrupción tras interrupción. "En una economía basada en la confianza como la europea", dice Riccò refiriéndose a un modelo diferente a la potencia de la IA estadounidense y china, "la interrupción cansa al usuario. El cuadragésimo correo de una marca no es comunicación, es spam". La alternativa es proporcionar valor y contexto, entender gracias a la predicción algorítmica qué quiere recibir el usuario para que la comunicación no sea una interrupción sino un servicio. El correo que sugiere actividades en Sicilia después de que has reservado un vuelo no es invasivo, es útil. Y esta es la diferencia entre el marketing reactivo y el marketing predictivo.
El instinto contra los datos: por qué fracasan los proyectos de IA
El libro "Marketing AI: La Guida Strategica" nació de una constatación amarga. "Veía a muchas empresas atrapadas por la moda de 'hagamos la inversión'", cuenta Riccò. "La decisión instintiva era comprar la herramienta, comprar la IA, hacer megaproyectos, gastar dinero, y luego, seis meses después, los informes mostraban que los proyectos de IA fracasaban en un 75%, 85%, un mil millones por ciento". Es el tema de las decisiones tomadas por instinto, guiadas por el sabor del momento, por la necesidad de hacer algo de moda. Y terminan mal, casi siempre.
¿El error más común? No preguntarse cómo es su lago de datos. Si el dato está sucio, la predicción será errónea. Es el principio de "basura entra, basura sale" que en la IA se vuelve aún más despiadado. Proyectos ambiciosos de CLV predictivo o tasa de churn predictiva que fracasan miserablemente porque se hace una puntuación muy mala, quizás sin haber hecho nunca un trabajo de limpieza de datos, o peor aún, sin tener siquiera un CRM decente. "Escribí una brújula estratégica que no hace que la gente se pierda en cosas instintivas, sino que da un patrón, un marco, un esquema a seguir, para hacerse las preguntas correctas", explica.
Y luego está el efecto FOMO, el Miedo a Quedarse Fuera, el miedo a quedarse fuera de juego. Se intenta hacer algo por instinto, uno se lanza. La recomendación de Riccò es clara: intentar y probar, pero con pruebas de concepto pequeñas. "No se debe hacer la inversión de quinientos millones de euros sin haber probado antes si el proyecto era escalable y si se tenían los datos en la empresa para alcanzar el objetivo".
El problema de fondo, sin embargo, es más profundo y ha surgido en todos los informes sobre el estado de la IA empresarial: falta la competencia. No hay alfabetización en IA, la formación es insuficiente a pesar de haberse vuelto obligatoria en la Ley de IA europea. Las empresas aún no han comenzado a invertir seriamente en el reskilling. Y las personas que realmente quieren cambiar y crecer profesionalmente se están moviendo de forma autónoma, inscribiéndose en másteres para el empoderamiento de su profesión.
La inteligencia emocional que el algoritmo no tiene
"La IA me ha robado el trabajo, historia de un directivo mediocre" es el título provocador de la novela que se publicará el 28 de noviembre. Riccò aborda el tema de un directivo que no culpa a su mediocridad, sino a la tecnología. "La verdadera amenaza no es la tecnología, sino la mediocridad", sintetiza. Y es aquí donde entra en juego el tema de las competencias del futuro, aquellas que ningún algoritmo podrá sustituir.
Las personas deben entrenar el reasoning, el razonamiento crítico. El reskilling no puede limitarse a cursos de prompting, por muy útiles que sean. Se necesitan competencias más profundas: el pensamiento crítico y la inteligencia emocional. Riccò cita un ejemplo que da que pensar: el dilema del tranvía sometido a Gemini, la IA de Google. Ante la elección entre atropellar a dos millones de niños o al Presidente de los Estados Unidos, el algoritmo eligió sacrificar a los dos millones de niños. "No tiene el entrenamiento ni la inteligencia emocional para prever las consecuencias emocionales y sociales: la inestabilidad política, la revuelta contra las máquinas".
La máquina no hace este razonamiento emocional porque no puede hacerlo. Calcula, optimiza, predice, pero no comprende el tejido social, las implicaciones morales, el peso de ciertas decisiones. Por eso, según Riccò, la formación debe premiar cursos que den competencia técnica pero también inteligencia emocional y pensamiento crítico. No basta con saber cómo usar la IA, hay que saber cuándo no usarla.
Cuando el reskilling se convierte en una carrera contra el tiempo
Las revoluciones históricas del trabajo, la agrícola y la industrial, ocurrieron en el lapso de décadas o incluso siglos. Esta es diferente, mucho más rápida. "Es un poco difícil", admite Riccò cuando le preguntamos cómo gestionar una demanda de reskilling tan rápida y violenta. El problema afecta sobre todo a las personas que llevan veinte años haciendo un trabajo repetitivo, que no tienen la costumbre de volver a ponerse en juego, de estudiar.
No todo es para todos, y hasta ahí está claro. Pero quien tenga ganas de evolucionar, quizás sea el momento de empezar ahora. Riccò no cree que pasado mañana estalle el mundo y la gente pierda todo su trabajo por culpa de la inteligencia artificial. Como en todos los cambios de la historia, sin embargo, quien quiere sobrevivir debe moverse. El punto de partida en Italia es complicado: hay un analfabetismo digital reconocido también por el Ministerio, una base frágil sobre la que construir la transformación.
Las mayores preocupaciones, señalo, se refieren a quienes trabajan en sectores donde hay manualidad pura o cadena de montaje. Cuando una máquina sustituye un trabajo manual, reubicar a esa persona se vuelve extremadamente difícil. Y no hablamos solo de obreros: también el contable de cincuenta años que se ocupa de las facturas, a pesar de sus capacidades, se encuentra en dificultades si es sustituido por un software. No puede convertirse de repente en un prompt engineer. Riccò confirma: "Una profesión completamente manual y replicable se convertirá en una commodity".
En el libro que se va a publicar, Riccò aborda el tema del "directivo calculadora" que se ha fiado de la IA sin cuestionarse, volviéndose sustituible. El objetivo, a varios niveles y con competencias diferentes, es hacerse insustituible. Un objetivo que se vuelve cada vez más urgente si se piensa que en 2030 la robótica costará unos veinte mil euros y estará mucho más extendida que hoy.
El hombre en el centro, también cuando decide el algoritmo
Cuando se habla de ética en la IA, el tema de la Caja Negra se vuelve central. "La explicabilidad de la IA se vuelve súper clave", subraya Riccò. El hombre en el centro significa que el hombre es el decisor final. Volviendo al ejemplo del dilema del tranvía, quien debe tirar de la palanca, informado por los datos de la IA, es el ser humano, no la máquina.
A nivel ético, ciertas decisiones deben tomarse con una responsabilidad humana. La IA hace los cálculos, da la predicción y la información, pero también debe explicar el razonamiento que ha habido detrás, lo que a menudo no se ve. Solo después de haber sido informado de manera transparente, el hombre toma la decisión. Este es el concepto de "hombre en el centro" y de las humanics, la disciplina que estudia la interacción entre las capacidades humanas y la tecnología.
Para una empresa, esto significa que la innovación en IA debe ser percibida como centrada en el ser humano para transformar la confianza del cliente en la principal ventaja competitiva. En un contexto digital en continua evolución, la reputación de la marca se construye sobre la transparencia de los algoritmos utilizados y la garantía de que detrás de cada decisión importante hay un ser humano responsable.
Humanos que hablan a máquinas que hablan a los humanos
El paradigma está cambiando rápidamente. "Si hoy quieres elegir entre Apple y Samsung, ya no vas a Google, le preguntas a Gemini o a ChatGPT", observa Riccò. Es un cambio radical en la forma en que las personas buscan información y toman decisiones de compra. Y esto significa que las marcas deben repensar completamente su presencia digital.
Hay que ser relevante para el algoritmo para que la síntesis dada por el algoritmo, la que llega al humano, sea interesante y correcta. El interlocutor ya no es el humano directamente, sino que "somos humanos que hablamos a máquinas que hablan a humanos". Un poco como en aquel juego del teléfono estropeado que hacíamos de niños, solo que aquí el mensaje debe llegar intacto.
Por este motivo es necesario tener un razonamiento de marca holístico. La marca debe cuidar las reseñas, mantener un posicionamiento coherente en todos los canales, hacer un SEO pensado para que el algoritmo considere fiable lo que dice. El objetivo es que el algoritmo lea correctamente el sitio web, las reseñas, los sitios de terceros, los competidores y los agregadores, y haga una síntesis correcta respecto a cómo la empresa quiere aparecer. Solo así la persona que lea esa síntesis podrá tomar una decisión informada.
Ya no es una cuestión de engagement por sí mismo, de visibilidad a toda costa. Es una cuestión de autoridad a los ojos del algoritmo, que luego se convierte en autoridad a los ojos de las personas. Un marketing a dos niveles, donde el primer filtro no es humano sino artificial.
Regulación: el verdadero cambio de juego de los próximos cinco años
Cuando le pregunto cuál será el verdadero desafío que definirá el futuro de la inteligencia artificial en los próximos cinco años, si el desarrollo tecnológico, la regulación legislativa o la gobernanza empresarial, Riccò no tiene dudas. "Estamos muy lejos de la aplicación de la Ley de IA y es lo más importante hoy: tener una normativa eficiente y ética que regule la aplicación".
Una fuga técnica no es oportuna porque luego tendría que ser desmontada según la nueva regulación. La gobernanza empresarial se construye si hay leyes, por lo que las leyes son la primera parte por la que empezar. "La ley es lo más importante a partir de lo cual enmarcar todo lo demás", explica. Aunque lamentablemente la administración pública es demasiado lenta en estos cambios, la regulación sigue siendo la prioridad absoluta.
Es un enfoque que refleja el modelo europeo, el de la economía basada en la confianza del que hablaba antes. Mientras América y China corren en la potencia tecnológica pura, Europa intenta construir un marco ético y legal que garantice que la innovación sea sostenible y centrada en el ser humano. Un enfoque más lento, quizás, pero potencialmente más sólido a largo plazo.
La conversación con Simone Enea Riccò deja una certeza: la inteligencia artificial no es el problema, y probablemente tampoco la solución. Es una herramienta, tan potente como peligrosa si se usa mal. La verdadera diferencia la marcan las personas: las que se forman, las que desarrollan pensamiento crítico e inteligencia emocional, las que se hacen las preguntas correctas antes de invertir millones en proyectos destinados a fracasar. La IA no roba el trabajo a quien se hace indispensable con competencias únicas. Solo se lo roba a quien ya era sustituible, a quien se escondía detrás de la mediocridad de procesos repetitivos sin interrogarse nunca sobre el valor que aportaba.
Como dice Riccò, no es cuestión de ser pesimistas u optimistas sobre el futuro. Es cuestión de elegir de qué lado estar: del lado de quien sufre el cambio o del lado de quien lo guía. Y esa, al final, siempre ha sido una elección personal.