Como líder, para tomar mejores decisiones bajo presión, la inteligencia artificial (IA) te puede ayudar. Cada vez más negocios están acudiendo a la IA en busca de tecnologías que permitan cerrar la brecha en el estudio de los datos para mejorar su capacidad de toma de decisiones a tiempo y en situaciones de mucha presión. Estas tecnologías abarcan una gran variedad de herramientas, incluyendo asistentes virtuales, realidad virtual (RV) y aumentada, herramientas para minería de procesos y una variedad de análisis de datos y de plataformas de inteligencia para negocios.
Recientemente se ha despertado un enorme interés por la inteligencia artificial generativa o los grandes modelos de lenguaje (llm), toda una clase de algoritmos capaces de procesar grandes volúmenes de datos, comprender su estructura probabilística y crear resúmenes, respuestas, simulaciones y escenarios alternativos a partir de esos datos.
Las tecnologías basadas en la IA pueden agilizar y mejorar la toma de decisiones al menos de tres maneras clave:
1. SEGUIMIENTO Y PREDICCIÓN MEJORADOS
Con datos cada vez más precisos procedentes del seguimiento tecnológico de las cadenas de suministro, las empresas pueden saber ahora de dónde proceden sus materias primas e insumos, quién los ha elaborado o suministrado, y si estos insumos se han producido y obtenido de forma ética y respetuosa con el medio ambiente.
Consideremos el caso de Unilever, el gigante de los bienes de consumo. La empresa desplegó una serie de tecnologías de última generación para detectar indicios de deforestación en su extensa cadena de suministro de aceite de palma. Para los usuarios industriales de aceite de palma, la deforestación en las lejanas cadenas de suministro es un riesgo medioambiental siempre presente. Con el objetivo de conocer mejor las condiciones sobre el terreno, la empresa utiliza el análisis anónimo de las señales de telefonía móvil para rastrear el flujo de aceite de palma a lo largo de sus diversas redes ramificadas, lo que ayuda a identificar cualquier fuente de suministro no autorizada o anómala. El análisis por ia de imágenes por satélite también puede detectar cambios repentinos o inesperados en la cubierta forestal, alertando en tiempo real a los gestores de posibles riesgos de deforestación.
2. JUEGO DE ROL VIRTUAL EN CONDICIONES REALES
Muchos sectores utilizan hoy tecnologías basadas en IA para dotar a trabajadores y directivos con la capacidad de tomar decisiones en diversos escenarios empresariales. Verizon, el gigante estadounidense de las telecomunicaciones, utilizó la tecnología de rv de Strivr para situar a agentes de atención al cliente en prácticas con entornos virtuales en los que podían intercambiar papeles con el cliente y ver los problemas desde su perspectiva. Esta experiencia de inmersión les permitió a los aprendices tomar decisiones que ayudaron a reducir tensiones y desarrollar su fluidez verbal en las interacciones.
La policía de Fort Meyers, en Florida, utiliza tecnologías inmersivas para ayudar a los agentes a tomar decisiones críticas en situaciones de alta presión o emergencia, por ejemplo, con medidas para reducir la tensión en las interacciones con personas con enfermedades mentales. socom, el Mando de Operaciones Especiales de Estados Unidos, utiliza la rv para mejorar la toma de decisiones en escenarios de combate realistas, mientras que, en la atención sanitaria, los médicos utilizan sistemas de IA para ayudarlos a diagnosticar enfermedades como el cáncer de mama, eliminar errores de dosificación y realizar cirugías más seguras.
3. SUSURRADORES, COPILOTOS Y CAJAS DE RESONANCIA VIRTUALES
Un tercer ámbito en el que las tecnologías de IA –especialmente la IA generativa– pueden desempeñar un papel importante en la toma de decisiones es como asesores virtuales y cajas de resonancia.
En la atención sanitaria, por ejemplo, los sistemas de ia pueden limitar la carga cognitiva de los médicos al filtrar y sintetizar automáticamente los datos clave necesarios para una toma de decisiones eficaz, lo que reduce el volumen de alertas de medicación innecesarias y activa de manera automática acciones de seguimiento y comunicación con los pacientes.
Una aplicación emergente de la IA generativa es el desarrollo de copilotos de decisiones capaces de evaluar información en situaciones dinámicas, sugerir opciones y los pasos siguientes más adecuados, además de completar tareas. En el desarrollo de software, GitHub Co-pilot utiliza IA generativa para ofrecer a los desarrolladores sugerencias de codificación, lo que ayuda a las organizaciones a introducir su software en el mercado con más rapidez.
La IA generativa también se utiliza para ayudar a las organizaciones a gestionar su reputación, por ejemplo, mediante herramientas de “escucha social” que ayudan a los responsables de marketing y redes sociales a seguir en tiempo real los comentarios y las críticas en línea, y tomar decisiones eficaces sobre cómo responder.
Una de las mayores aplicaciones potenciales de la IA generativa es la comprobación y prueba de ideas, como una especie de caja de resonancia virtual. Entrevistamos a Matt Johnson, científico senior del Institute for Human & Machine Cognition (ihmc) y antiguo piloto de la marina estadounidense, quien comentó: “Si se utiliza correctamente, la IA generativa podría funcionar como un buen compañero de equipo, del mismo modo que yo querría hablar de un problema con mis colegas aunque crea que ya tengo la solución. También tiene una gran memoria organizativa, lo que es útil para las personas que pueden ser nuevas en una organización y quieren saber cómo se trataron los problemas anteriormente”.
IMPERATIVOS PARA FOMENTAR LA CONFIANZA ENTRE LAS PERSONAS Y LAS MÁQUINAS
Aunque los sistemas de IA se usan cada vez más para apoyar y, en algunos casos, sustituir la toma de decisiones humana, abundan los retos y riesgos. Entre éstos se encuentran posibles sesgos, violaciones de ética, problemas de comprobación de datos y la precisión, por nombrar algunos.
Nuestra investigación y experiencia sugiere cuatro imperativos para los líderes empresariales:
1. SER ESPECÍFICO DEL ÁMBITO
Aunque los modelos generativos de ia pueden aplicarse en principio a una amplia gama de situaciones de toma de decisiones, es probable que sean mucho más eficaces cuando se aplican a problemas discretos utilizando datos organizativos o de mercado bien definidos.
2. PRESTAR ATENCIÓN A LA CURVA DE EXPERIENCIA
La investigación indica que los perfiles de cualificación y experiencia de los trabajadores marcan una gran diferencia en la forma de interactuar con la tecnología de IA y en las repercusiones esperadas. En general, los expertos tienden a basarse en gran medida en la experiencia y la intuición, y utilizan las máquinas para comprobar los sentidos o sugerir opciones. Los expertos también serían menos competentes con las nuevas tecnologías si llevan mucho tiempo en un campo. Los novatos pueden utilizar la ia para “aprender el oficio” y exponerse más rápidamente a distintos escenarios, pero necesitan práctica en el mundo real para no depender demasiado de las máquinas.
3. MANTENER ACTUALIZADOS LOS CONOCIMIENTOS
Johnson, basándose en su experiencia como piloto, observa: “Incluso los pilotos necesitan desconectar el piloto automático y aterrizar el avión manualmente. Los simuladores son estupendos para practicar lo que no quieres hacer en un vuelo real, pero no puedes mantener tus habilidades sólo en el simulador. Debes hacerlo en sí. Lo mismo ocurre con el uso de la IA en contextos empresariales y de gestión para la toma de decisiones”.
4. HACER LAS PREGUNTAS ADECUADAS… DE LA FORMA ADECUADA
La IA generativa está dando lugar a una nueva disciplina llamada ingeniería de preguntas. En esencia, se trata de cómo estructurar las preguntas e indicaciones en los sistemas de IA para obtener las mejores respuestas posibles. Los investigadores han demostrado que los expertos en determinados campos suelen ser mucho mejores que los principiantes o los que trabajan en otros campos a la hora de formular preguntas para obtener información útil. En la actualidad, muchas organizaciones llevan a cabo programas de “IA ciudadana” para democratizar el uso de la IA entre las funciones empresariales generales y los usuarios.
por MARK PURDY Y A. MARK WILLIAMS*
© The New York Times Syndicate
* Mark Purdy es director de Purdy & Associates, una consultora independiente que se enfoca en temas de políticas de economía y tecnología. A. Mark Williams es un investigador científico senior en el Institute of Human and Machine Cognition en Florida.