Resumen del contenido principal
Esta noticia se centra en la transformación basada en la inteligencia artificial (IA) de Meituan: Wang Puzhong, el CEO responsable del negocio local central de Meituan, analiza los problemas de "cuatro desajustes" que dificultan la implementación de la IA en las empresas y comparte las cuatro fases de cambio que Meituan ha experimentado desde intentos fallidos basados en el gasto de dinero hasta la generación de valor real. Además, revela las prácticas concretas de Meituan en el campo de la IA (como su aplicación en la industria farmacéutica y el lanzamiento de herramientas AI), así como la actitud de la dirección hacia esta transformación: la consideran una "pregunta obligatoria" a responder, pero no invierten de manera imprudente.
Desglose detallado
1. ¿Por qué la implementación de la IA en las empresas es tan prometedora pero con resultados escasos? ¿Qué son los "cuatro desajustes" mencionados por Wang Puzhong?
Actualmente, la tecnología IA está omnipresente, pero la mayoría de las empresas invierten dinero sin obtener beneficios tangibles. Wang Puzhong cree que el problema radica en cuatro aspectos que no coinciden:
- Desajuste cognitivo: O se exagera su capacidad (considerándola una panacea) o se desprecia por completo (creyendo que no es útil), lo que conduce a extremos.
- Desajusto de eficiencia: Se utilizan modelos complejos para tareas triviales (como elaborar informes semanales) en lugar de aplicarlos a las actividades clave de la empresa (como aumentar las ventas o mejorar el servicio al cliente).
- Desajuste de escenario: La IA se utiliza en áreas periféricas de la empresa (como robots de atención al cliente) en lugar de integrarse en funciones esenciales para su funcionamiento (como la optimización de la cadena de suministro o el marketing preciso).
- Desajusto de evaluación: Los jefes esperan resultados inmediatos, sin considerar si los procesos internos o las capacidades del personal pueden seguir el ritmo de la IA.
Estos desajustes combinados resultan en el gasto de dinero sin generar productividad real.
2. El camino de Meituan hacia la IA: de errores costosos a la generación de valor
El proceso de transformación basada en la IA en Meituan no ha sido sencillo y ha pasado por cuatro fases:
- Primera fase (febrero-marzo): Todos participaron, pero los costos aumentaron drásticamente.
La empresa incentivó a todos a trabajar con la IA (denominado internamente como "movimiento de cría de camarones"), lo que llevó a gastar millones diarios sin obtener resultados significativos, ya que la información generada por la IA a menudo interfería con las operaciones normales (por ejemplo, recomendando estrategias erróneas a los comerciantes).
- Segunda fase (abril): Se estableció una organización dedicada a la IA para un enfoque más estructurado.
Cada departamento creó equipos especializados en IA, convirtiendo el intento desorganizado de prueba y error en un trabajo ordenado.
- Tercera fase (junio-julio): Se utilizaron métodos competitivos para encontrar soluciones y se reconoció que la transformación por IA requiere la colaboración de negocios, organización y tecnología.
Los equipos de negocio deben entender cómo usar la IA; la estructura empresarial debe apoyar su implementación, y los equipos técnicos deben desarrollar herramientas adecuadas.
- Cuarta fase (después de julio): Los procesos internos se adaptaron para generar valor real.
3. El "secreto" de la transformación por IA de Meituan: comenzar con escenarios de alto valor y una colaboración integral
Wang Puzhong subraya que las empresas no deben abordar la IA de manera aleatoria, sino centrarse en dos aspectos clave:
- Comenzar con escenarios de alto valor: Por ejemplo, Meituan comenzó con pruebas en la industria farmacéutica, enviando expertos en gestión AI a cadenas de farmacias como Shuyu Pingmin para ayudarles a optimizar sus operaciones. También lanzaron la plataforma AI CatPaw para que los comerciantes farmacéuticos la probaran, ya que este sector requiere servicios precisos.
- Colaboración integral entre negocios, organización y tecnología: La IA no puede ser gestionada únicamente por el departamento técnico; los equipos de negocio deben saber cómo la IA puede ayudarlos, la estructura empresarial debe adaptarse (por ejemplo, creando equipos dedicados a la IA), y los equipos técnicos deben desarrollar herramientas adecuadas.
4. La actitud de la dirección de Meituan hacia la IA: una "pregunta obligatoria" sin gastos innecesarios
La dirección de Meituan tiene una posición clara al respecto:
- Wang Xing (fundador): La transformación por IA es una "pregunta obligatoria" que todas las empresas deben abordar, no una opción opcional. La IA debe integrarse en los productos (como funciones AI en aplicaciones) y en el trabajo diario de los empleados, pero la inversión debe estar dentro de las capacidades financieras de la empresa.
- Chen Shaohui (CFO): Estamos en una era de cambios tecnológicos impulsada por la IA, y Meituan participará activamente, aunque de manera racional.
Este año, Meituan ha acelerado el lanzamiento de productos basados en la IA: en marzo se puso a prueba el navegador AI Tabbit; en mayo, se lanzó la comunidad AI "Miyou" y la función "Runli Skill" (que permite a asistentes AI ayudar con tareas cotidianas); en junio, se presentó el modelo grande LongCat-2.0, así como herramientas como "Xiaotuan Health Butler". Sus acciones son numerosas pero bien planificadas.
5. Las aplicaciones reales de la IA de Meituan: ya están generando ingresos para los comerciantes
Además de su uso interno, la IA de Meituan también ofrece servicios a los comerciantes:
- Los primeros expertos en gestión AI ayudaron a empresas farmacéuticas como Shuyu Pingmin a optimizar sus inventarios y recomendar productos.
- La plataforma AI CatPaw está siendo probada con comerciantes del sector farmacéutico para que puedan gestionar sus negocios de manera más eficiente.
- En la primera mitad del año, se lanzó "Xiaotuan Health Butler", que ofrece servicios de consultoría de salud basados en la IA a los usuarios.
Estas aplicaciones parten de escenarios de alto valor y resuelven problemas reales para comerciantes y usuarios, en lugar de ser simplemente elementos decorativos.
Conclusión
La historia de la transformación por IA de Meituan demuestra que las empresas no deben seguir ciegamente tendencias sin resolver primero los desajustes cognitivos, de eficiencia, de escenario y de evaluación. Debemos comenzar con escenarios de alto valor y asegurarnos de que negocios, organización y tecnología trabajen juntos para convertir la IA en una fuerza productiva real. El proceso de Meituan, desde los errores costosos hasta la generación de valor, ofrece un modelo a seguir para otras empresas.