Los emprendedores están a la vanguardia de la innovación y el desarrollo económico. Los investigadores han empezado a utilizar la inteligencia artificial (IA) para descubrir nuevas proteínas y desarrollar nuevos algoritmos de clasificación.
Siguiendo esta estela, los empresarios pueden desbloquear nuevas oportunidades e identificar soluciones innovadoras utilizando la IA para resolver problemas en un campo utilizando ideas y soluciones de campos no relacionados. Esta innovación intersectorial no es nueva para los empresarios.
Kanban de Toyota
Uno de los ejemplos más conocidos de inspiración de un campo que repercute en otro es "La metodología Kanban". Ahora es esencial para los equipos modernos de desarrollo ágil de software. Sin embargo, su origen se remonta más de medio siglo atrás a la innovación de Toyota, inspirada en los métodos de almacenamiento de los supermercados.
Como los supermercados optimizan su inventario para satisfacer la demanda de los consumidores, Toyota adoptó el modelo para optimizar el inventario de materiales para satisfacer las demandas de producción. El proceso consistía en utilizar un sistema de tarjetas, "Kanban", para informar de la necesidad de materiales y permitir la fabricación justo a tiempo. El sistema ha evolucionado a lo largo de los años y es fundamental para el tablero Kanban utilizado en el desarrollo de software. Esto ha mejorado la colaboración y el proceso general de desarrollo de software.
Listas de comprobación de la industria aeronáutica
Otro ejemplo muy conocido es el uso de listas de comprobación para garantizar la seguridad en la industria de la aviación. Pilotos y auxiliares de vuelo utilizan listas de comprobación para completar las operaciones previas al vuelo. Esto se ha adaptado a la sanidad. El ejemplo más notable es la Lista de Comprobación de Seguridad Quirúrgica de la Organización Mundial de la Salud. Presentada en 2008, es una sencilla herramienta que se utiliza en las operaciones quirúrgicas para garantizar que todo el mundo conoce información vital como la identidad del paciente, el procedimiento previsto, etc.
También ayuda a confirmar que se han completado las comprobaciones de seguridad antes de iniciar el procedimiento, fomentando una mejor comunicación entre el personal quirúrgico. Tanto en aviación como en sanidad, las listas de comprobación sirven de ayuda cognitiva en situaciones complejas y de gran tensión, para que no se pase por alto ningún paso crítico debido a un error humano.
Más ejemplos
Otros ejemplos de innovaciones intersectoriales que han tenido un impacto significativo son
El proceso Six Sigma de Motorola reduce los defectos y errores, minimizando la varianza.
Los ensayos controlados aleatorios de la investigación clínica inspiraron las pruebas A/B de las empresas de Internet para decidir el marketing por correo electrónico, el precio de los productos y muchas otras cosas.
Los ingenieros rediseñaron el tren bala Shinkansen basándose en el modo en que las aves Kingfisher pueden surcar el aire para atrapar a sus presas.
La teoría fractal, que muestra cómo construir formas complejas a partir de patrones simples que se repiten, ha inspirado la construcción de antenas compactas y complejas.
Podemos ver una combinación de adopciones de procesos y soluciones técnicas de un campo para resolver los problemas de otro. Existen varios mecanismos para que se produzcan estas innovaciones e inspiraciones interprofesionales. Puede tratarse de individuos que cambian de disciplina, aportan sus conocimientos y aplican las técnicas para resolver problemas en el nuevo campo. En otros casos, equipos interdisciplinarios especializados buscan inspiración en otras industrias para abordar un reto concreto. Con el auge de Internet y las plataformas de comunicación digital, es más fácil que los expertos aprendan unos de otros y compartan las mejores prácticas de sus respectivos campos, lo que permite la polinización cruzada y acelera la innovación intersectorial.
Aprovechar los LLM para identificar oportunidades
Los grandes modelos lingüísticos (LLM ) entrenados en vastos conjuntos de datos de Internet se utilizan para tareas creativas como la escritura de poemas y la creación de imágenes. Es posible perfeccionarlos y entrenarlos para identificar esas innovaciones intersectoriales de polinización cruzada. Para ello es necesario entrenar un gran modelo lingüístico centrado en la comprensión multidisciplinar y el razonamiento analógico.
Hasta que se forme un LLM de este tipo, un experto en el dominio podría aprovechar los modelos de Grandes Lenguajes existentes compartiendo artículos de investigación clave e incitándoles a identificar una solución. Su experiencia en la materia podría verificar posteriormente la viabilidad de la solución. Por ejemplo, al pedir a GPT4 que leyera artículos académicos sobre "Física del autoensamblaje de proteínas" y "Fabricación de nanotubos de carbono (CNT): Challenges" dio lugar a que GPT4 propusiera una solución para mejorar la fabricación de CNT desarrollando potencialmente una solución para controlar la quiralidad y el diámetro de los nanotubos de carbono. El LLM trata de inspirar la idea de diseñar interacciones anisótropas entre las partículas catalizadoras y los precursores de carbono, guiando el crecimiento direccional de los nanotubos de carbono. Otra fuente de inspiración es aprovechar la especificidad de las interacciones de las proteínas para controlar la dirección de crecimiento de los nanotubos de carbono.
Después de repetir el experimento con Claude 3 Opus, podemos ver que la idea de la interacción de anisotropía fue validada de nuevo. A continuación se muestra el extracto del último párrafo generado por Claude Antrópico para el mismo prompt.
"En resumen, tomar prestados los conceptos de anisotropía de interacción y cinética de ensamblaje de la física de proteínas podría señalar el camino hacia el diseño racional de catalizadores para el crecimiento controlado y eficiente de CNT. El artículo sobre la física de las proteínas proporciona un marco útil para pensar en el autoensamblaje que podría trasladarse de forma productiva al reto de la fabricación de CNT con más investigación."
La alucinación no es un error
Es totalmente posible que la solución sea inviable y que los LLM estén alucinando. Aunque la solución propuesta por los LLM no sea factible en la práctica, podría inspirar a los expertos. Los LLM podrían actuar como copilotos, de forma análoga a Jarvis y Ironman.
La alucinación no es un error, sino una característica de la polinización cruzada forzada para inspirar la innovación.
Los empresarios deberían invertir en aprender a aprovechar los LLM para identificar innovaciones pioneras cero a uno entre sectores.
Las aplicaciones de Generación Aumentada de Recuperación construidas sobre Grandes Modelos Lingüísticos podrían utilizarse para identificar soluciones innovadoras con humanos en el bucle para evitar la alucinación y garantizar la practicidad. Los emprendedores están mejor posicionados para hacer esto trabajando con expertos del sector.
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