Desde el lanzamiento de herramientas generativas de inteligencia artificial como ChatGPT, en noviembre de 2022, y el tsunami de otras aplicaciones que le siguieron, hemos realizado entrevistas a profundidad con ceo en varios sectores de la industria. Nuestra meta fue identificar cómo la IA generativa ha cambiado las prácticas en las empresas líderes y buscar extraer enseñanzas para el éxito.
Nuestras últimas entrevistas revelan un marcado cambio de enfoque respecto a estudios preliminares. Mientras que nuestras entrevistas anteriores mostraban la importancia de una cultura centrada en el ser humano, las más recientes han señalado un cambio definitivo hacia el desarrollo de las competencias humanas individuales. El actual ciclo de promoción gira en torno a la capacidad de la IA, las competencias digitales y la necesidad de gestionar el cambio organizativo, pero nuestros hallazgos más recientes revelan la importancia de las capacidades humanas específicas para el uso efectivo de la IA.
De hecho, es la capacidad humana para comprender el contexto –de la que carecen las herramientas de IA– lo que hace necesarias mayores aptitudes humanas. Se trata de una idea importante que puede ayudar a los directivos a comprender los elementos humanos necesarios para que una organización utilice la IA con éxito.
LAS COMPETENCIAS QUE REALMENTE NECESITAN LAS EMPRESAS
Observamos dos categorías de habilidades humanas que los líderes consideran fundamentales y que las organizaciones realmente les enseñan a sus empleados. La primera se refiere a las habilidades interpersonales eficaces, como la resolución básica de conflictos, la comunicación, las habilidades para desconectarse de las emociones e incluso las prácticas de atención plena. En segundo lugar están los conocimientos especializados, con especial atención en preservar dichos conocimientos entre el personal talentoso y experimentado, así como desarrollarlos entre los trabajadores jóvenes sin experiencia.
Mientras que los líderes con los que hablamos daban por sentada la alfabetización digital, no ocurrió lo mismo con las habilidades interpersonales, como la capacidad de comunicarse de manera eficaz, relacionarse de forma significativa con los demás y conseguir la cooperación del equipo. Nuestras entrevistas revelan que, aunque las habilidades técnicas reciben más atención, son estas habilidades exclusivamente humanas las que necesitan las empresas y las que escasean en el mercado actual. María Villablanca, cofundadora y consejera delegada de Future Insight Network, señaló las cualidades específicas que hay que buscar en el talento: “Personas que puedan ser creativas e innovadoras en la forma de encontrar soluciones, solucionadores de problemas”. Una investigación más amplia respalda esta afirmación: un estudio de 1 700 empresas de todo el mundo encontró que aquellas que destacan en las métricas de capital humano tienen cuatro veces más probabilidades de obtener mejores resultados financieros.
Uno de los mayores valores de los trabajadores con experiencia es la pericia en cuanto al dominio, es decir, el conocimiento profundo del entorno. A medida que la IA se hace cargo de más tareas, hay un peligro significativo de atrofia de las competencias y pérdida de este tipo de conocimientos. Desarrollar y mantener estas habilidades es esencial.
Además, se ha demostrado que la IA generativa es más útil como copiloto para los empleados con más experiencia, que pueden filtrar las “alucinaciones” de la IA –información inexacta presentada como un hecho– y tomar el resultado como una ayuda. Los empleados inexpertos, sin embargo, pueden no ser lo bastante perspicaces y necesitan una guía para desarrollar este conocimiento.
Aunque se ha escrito mucho sobre la necesidad de combinar a los humanos con la IA, la verdadera cuestión es cómo llevarlo a la práctica. Esto es lo que deben hacer las empresas.
ALGO MÁS QUE COMBINAR HUMANOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
En 2020 publicamos nuestro marco de cuatro niveles para el uso de la ia, que aboga por crear una organización centrada en el ser humano. Como resultado de nuestros hallazgos actuales, hemos modificado las descripciones de nuestro marco original, haciéndolo más específico en sus mandatos. Esto ofrece una comparación directa –y un cambio– del uso de la ia en el entorno empresarial pospandémico.
La primera capa del marco es la intencionalidad. Con esto nos referimos a que el modelo de negocio de una empresa debe diseñarse deliberadamente en torno a la capacidad de la ia, en lugar de limitarse a aplicarla a los procesos existentes. Spencer Fung, presidente y CEO de Li & Fung, una empresa global de logística y cadena de suministro, nos dio una analogía: “Las empresas que adquieren IA sin un nuevo modelo de negocio equivalen a una empresa que digitaliza una carreta de caballos, mientras que la competencia ha creado un automóvil digital”. Puso como ejemplo la empresa de ropa Shein, la cual se convirtió en líder del sector de la moda rápida utilizando un modelo de negocio centrado en una plataforma de comercio electrónico impecable que aprovecha un enfoque basado en datos.
Después viene la integración en todas las funciones de la empresa, con la comunicación horizontal y la IA como capa habilitadora; en otras palabras, deshacerse de los silos. Por ejemplo, Ekaterra, la mayor empresa de té del mundo, invirtió en una plataforma de IA unificadora para crear una conectividad horizontal completa, con integración y visibilidad en tiempo real.
El verdadero reto, sin embargo, está en la aplicación. Garry Kaspárov, antiguo campeón del mundo de ajedrez, ha escrito que el rendimiento ganador no proviene de combinar la mejor tecnología con las mejores personas, sino del mejor proceso de combinación. Para lograrlo, el talento debe estar familiarizado con las capacidades de la IA y saber cómo utilizarlas de la mejor manera.
Sin embargo, la IA es una tecnología en evolución y eso significa que las empresas necesitan programar tiempo para el aprendizaje. Con una tecnología en evolución, el nuevo aprendizaje puede incluso causar una pérdida temporal de productividad, pero esa pérdida al final se recuperará con creces.
La implementación también requiere diferenciar entre “trabajo profundo” y “trabajo superficial”, asignando este último a la IA. Es preciso hacer hincapié en que el trabajo profundo requiere la formación de los trabajadores para alfabetizar al talento.
La última parte del marco es la medición del rendimiento. Olvídate de las medidas de rendimiento tradicionales o del debate absurdo sobre trabajar desde la oficina o la casa. Busca desarrollar métricas novedosas vinculadas directamente con la intencionalidad de tu modelo de negocio mediante IA generativa.
HUMANOS CON CAPACIDADES MEJORADAS EN EL CÍRCULO DE CONFIANZA
La ventaja competitiva no puede lograrse sin seres humanos que cuenten con la información adecuada. Apresurarse a sustituir el talento por la ia es un gran error. ¿Por qué?
Primero, la IA se puede copiar. Lo que no se puede reproducir es un modelo de negocio único, los procesos y una cuidadosa integración de los seres humanos.
En segundo lugar, la IA se basa en datos históricos que pueden no ser válidos en un entorno empresarial mundial y volátil. Las decisiones empresariales no se toman en un vacío separado de cuestiones laborales, inflacionarias o geopolíticas, y aquí la experiencia de las personas es esencial. En nuestras entrevistas a ejecutivos escuchamos repetidamente que la nueva ventaja competitiva es “la mente humana”, “el pensamiento crítico humano” y “la inteligencia de decisión humana”.
En tercer lugar, la IA está sujeta a alucinaciones y “derivas”, en las que los resultados son fabricados por la IA o resultan simplemente inexactos. Entregar las riendas a la IA plantea grandes riesgos en términos de toma de decisiones inexactas e incluso de responsabilidad legal.
La ia aún es una herramienta. La pieza central son las personas, pero con una alfabetización humana mejorada, un modelo de negocio bien pensado y procesos magníficos que integren a los humanos con sus copilotos de IA.
por NADA R. SANDERS Y JOHN D. WOOD*
© The New York Times Syndicate
* La doctora Nada R. Sanders es profesora distinguida en el D’Amore McKim School of Business de la Universidad Northeastern y miembro del Decision Sciences Institute. John D. Wood es abogado, autor, educador, emprendedor, productor ejecutivo y socio en la firma de abogados Green Klein Wood and Jones.