Thor Olof Philogène, Co-Fundador y CEO de Stravito – Serie de Entrevistas: Una Conversación de Retorno

Thor Olof Philogène es el CEO y Fundador de Stravito, la Plataforma de Inteligencia de Insights que las marcas globales confían para convertir el conocimiento en decisiones confiables que impulsan el crecimiento y aceleran el impacto en el mercado.

En nuestra entrevista anterior, discutimos Stravito Assistant como una interfaz conversacional y con inteligencia artificial que permite a los equipos buscar, explorar y interactuar con sus propias investigaciones y conocimientos internos. Un año después, ¿cómo están utilizando los equipos empresariales el Assistant a diario, y qué te ha sorprendido sobre cómo se integra en los flujos de trabajo reales?

Hace un año, los equipos utilizaban Stravito AI Assistant principalmente para encontrar y presentar investigaciones más rápidamente. Lo que está cambiando es cómo los equipos lo utilizan para validar suposiciones estratégicas antes de tomar decisiones importantes, y sintetizar evidencia en diferentes mercados antes de comprometerse con una dirección.

La adopción temprana se debió al tiempo ahorrado. Ahora, con Deep Research Agent, Stravito AI Assistant planifica de forma autónoma investigaciones multietapa, analiza informes completos en paralelo, verifica hallazgos y entrega síntesis totalmente citadas y basadas exclusivamente en los datos de la empresa. El resultado son respuestas con profundidad analítica que proporcionan evidencia que los responsables de la toma de decisiones pueden defender.

Desde que hablamos por última vez, Stravito ha expandido el uso de la inteligencia artificial para apoyar formas más dinámicas de trabajar con conocimientos, incluyendo características como AI Personas. ¿Cómo están utilizando los clientes estas capacidades en la práctica, más allá de la ideación o experimentación temprana?

Stravito AI Personas convierte estudios de segmentación estáticos en perfiles de consumidores interactivos basados en la investigación propia de la empresa, para que los equipos puedan probar todo, desde embalajes hasta conceptos de campañas y ideas de productos, antes de que se comprometan grandes presupuestos.

Por ejemplo, Lavazza Group integró Stravito AI Personas en su proceso de marketing y innovación, creando perfiles de consumidores a partir de miles de entrevistas. Ya han refinado decisiones sobre embalajes y campañas.

Lo que antes requería semanas de validación puede ahora comenzar con sesiones de trabajo enfocadas antes de pasar a pruebas adicionales, manteniendo los resultados arraigados en la investigación propia desde el principio. El objetivo es reducir el riesgo más temprano, iterar de manera más efectiva y priorizar ideas más sólidas antes de comprometer la inversión.

A medida que se han introducido más funcionalidades impulsadas por inteligencia artificial en la plataforma, ¿qué nuevas preguntas están formulando las empresas en torno a la gobernanza, la supervisión y la rendición de cuentas, y cómo ha adaptado Stravito esas preocupaciones?

La pregunta que las empresas solían hacer era “¿qué puede hacer?”. Ahora es “¿podemos defenderlo?”. Para Stravito, la gobernanza siempre ha sido una prioridad y eso se refleja en cómo está construida la plataforma.

La inteligencia artificial genérica se basa en datos de Internet sin contexto empresarial. Stravito se basa enteramente en la investigación validada de la propia empresa. No hay raspado de Internet ni fuentes compartidas.

Por ejemplo, con Deep Research Agent, el plan de investigación es visible antes de que comience el análisis y cada conclusión está totalmente citada, por lo que cualquier respuesta se puede rastrear hasta la fuente original. Stravito también cumple con los más altos estándares de seguridad y privacidad de datos empresariales, con certificación ISO 27001, acreditación SOC 2 Tipo II y una garantía contractual de que los datos del cliente no se utilizarán para entrenar grandes modelos de lenguaje.

En cuanto a la rendición de cuentas, la inteligencia artificial maneja la síntesis y la planificación de la investigación. Las personas manejan el juicio, la estrategia y la decisión final.

Muchas organizaciones luchan no con la adopción de nuevas herramientas, sino con integrarlas en la toma de decisiones diaria. ¿Qué has aprendido sobre la gestión del cambio al implementar Stravito en grandes organizaciones globales?

Las organizaciones que integran Stravito con más éxito hacen tres cosas bien.

Establecen una expectativa clara desde el principio: no se toma ninguna decisión importante sin la inteligencia que la empresa ya posee. Cuando eso se convierte en el estándar, utilizar la plataforma deja de ser opcional.

Invierten en campeones internos. Cuando las personas a las que otros miran están utilizando la plataforma durante las revisiones comerciales, discusiones de planificación y conversaciones de innovación, la adopción sigue.

Y emparejan el acceso con la capacitación y el apoyo. Los equipos necesitan orientación sobre cómo hacer las preguntas correctas y saber qué hacer con las respuestas. Eso es lo que convierte una plataforma que la gente tiene en una plataforma que la gente usa.

Stravito se posiciona como una fuente única de verdad para conocimientos de mercado y consumidor. En la realidad, las empresas suelen tener investigaciones fragmentadas dispersas en múltiples sistemas. ¿Qué tan exitosos han sido los clientes en consolidar ese conocimiento, y dónde aún encuentran resistencia?

A menudo, la investigación existe. La inteligencia empresarial, de consumidor y de mercado está dispersa en sistemas, regiones y funciones. El problema es que no está conectada, por lo que las decisiones importantes sobre innovación, expansión y marketing se toman sin ella. Eso es lo que resuelve Stravito.

La consolidación ocurre en etapas. Las organizaciones comienzan con sus investigaciones de mayor valor y expanden desde allí, con cada etapa construyendo el caso comercial para la siguiente. Heineken es un buen ejemplo, al reunir su inteligencia en un solo lugar, redirigieron el tiempo de CMI lejos de encontrar investigaciones hacia un trabajo más estratégico y de mayor valor.

Si surge resistencia, generalmente es organizativa más que técnica. Las organizaciones que se mueven más rápido y de manera más efectiva tienen una propiedad clara y campeones internos que pueden llevar a diferentes regiones y funciones a bordo. El caso comercial, las decisiones tomadas más rápido con mejor evidencia, es lo que mueve esa conversación hacia adelante.

Una de las metas de Stravito ha sido democratizar el acceso a conocimientos más allá de los equipos de investigación tradicionales. Durante el último año, ¿cómo ha cambiado este acceso más amplio la relación entre los equipos de conocimientos y las partes interesadas empresariales?

Cuando más equipos pueden interactuar directamente con el conocimiento de consumidores y mercados, los conocimientos se integran en las decisiones más temprano. Las partes interesadas ya no esperan informes estáticos. Están interactuando directamente con su propia inteligencia para dar forma a las decisiones, desde la posición y el embalaje hasta dónde expandirse a continuación.

Esto también ha cambiado en qué se enfocan los equipos de conocimientos. Con menos tiempo dedicado a atender solicitudes y encontrar investigaciones, están trabajando cada vez más como asesores estratégicos, asegurándose de que la evidencia dé forma a las decisiones que más importan.

La personalización es a menudo citada como una ventaja importante de la inteligencia artificial en el software empresarial. ¿Cómo están personalizando los clientes de Stravito la descubierta de conocimientos por rol, región o función, y qué impacto ha tenido en la participación con la investigación?

Cuando los equipos ven investigaciones relevantes para sus decisiones, se involucran con ellas más temprano y las utilizan de manera más consistente. Un líder de categoría global tiene prioridades diferentes a las de un director de marketing regional, y Stravito entiende eso.

Las colecciones son una de nuestras características más utilizadas. Funcionan como listas de reproducción, permitiendo a los equipos agrupar investigaciones por tema, región o función, por ejemplo, una colección dedicada a la incorporación o la sostenibilidad. Luego, Stravito utiliza la inteligencia artificial para presentar continuamente investigaciones relevantes adicionales basadas en lo que ya está en la Colección, para que los equipos se mantengan al tanto de lo que importa sin tener que buscar.

A medida que la inteligencia artificial se integra más en los flujos de trabajo de conocimientos, ¿cómo están decidiendo las organizaciones cuándo confiar en el contexto generado por la inteligencia artificial versus cuándo deferir a la experiencia humana, particularmente para decisiones de alto riesgo?

Las organizaciones que lo hacen bien tienen una división clara de trabajo. La inteligencia artificial maneja la síntesis y la planificación de la investigación. Las personas manejan el juicio, la estrategia y la decisión final.

En la práctica, herramientas como Deep Research Agent en Stravito AI Assistant comprimen el tiempo entre la pregunta y la evidencia, entregando respuestas totalmente citadas y basadas en la investigación de la empresa. AI Personas permiten a los equipos probar suposiciones contra perspectivas de consumidores reales antes de comprometer la inversión. Ambos están diseñados para fortalecer la base sobre la cual se toman las decisiones.

Sin embargo, la salida es el punto de partida. Las personas deciden qué significa la evidencia, sopesan las compensaciones y poseen la decisión final.

La integración es un desafío recurrente en entornos empresariales. ¿Qué patrones has observado entre los clientes que exitosamente integran Stravito con sus sistemas de análisis, investigación o gestión de conocimientos existentes?

Las organizaciones que ven el mayor impacto están claras sobre para qué es Stravito. No otro repositorio, sino la capa que conecta los conocimientos existentes y los lleva a las decisiones que los necesitan.

En la práctica, Stravito funciona junto a los proveedores de investigación y análisis que los clientes ya utilizan, reuniendo la inteligencia empresarial, de mercado y de consumidor en un solo lugar para que el conocimiento que se encuentra en diferentes sistemas pueda llegar a las decisiones que lo necesitan.

Mirando hacia adelante, basado en lo que has observado durante el último año, ¿qué subestiman las empresas aún sobre la operacionalización de la inteligencia artificial en la gestión de conocimientos, y cómo está dando forma a la dirección del producto de Stravito?

La inteligencia artificial puede presentar respuestas instantáneamente. Lo que las empresas subestiman es todo lo que sucede después. El costo de actuar sobre una idea incorrecta es demasiado significativo como para tratar la salida como la conclusión.

Las organizaciones que se adelantarán no serán las que automatizan lo más. Serán las que utilizan lo que ya saben para tomar mejores decisiones, más rápido y con más confianza.

Eso es lo que da forma a nuestra dirección de producto. Por ejemplo, Deep Research Agent entrega la rigidez y verificabilidad que las decisiones importantes exigen. AI Personas traen la perspectiva del consumidor al proceso antes de que se comprometa la inversión. Ambos han sido diseñados para asegurar que ninguna decisión importante se tome sin la inteligencia que la organización ya posee.

Gracias por la gran entrevista, los lectores pueden desear leer nuestra entrevista anterior o visitar Stravito.