Mauricio Castro Figueroa
ene 167 min.
Actualizado: mar 6
Este artículo explora la relación creciente y fundamental entre la inteligencia artificial (IA) y el mundo organizacional, enfocándose en cómo la IA puede ser aprovechada para innovar, mejorar la calidad y eficiencia de los entregables, y redefinir modelos y procesos.
A través de una analogía detallada entre la IA y las bicicletas eléctricas, descompongo el concepto de la IA y su integración en el ámbito laboral en cuatro etapas:
la primera reacción,
la adaptación del desempeño,
el cambio de perspectiva y
la re-configuración para crecer.
Este enfoque no solo aclara la naturaleza y el potencial de la IA en el entorno laboral, sino que también aborda los retos y las percepciones erróneas comunes acerca de esta tecnología emergente.
La analogía sirve para ilustrar cómo la IA, al igual que una bicicleta eléctrica, puede amplificar las capacidades humanas sin reemplazar la esencia de la experiencia humana en el trabajo.
Al igual que muchos, supongo, es que por estos meses una de las inquietudes que nos ha ocupado a quienes nos relacionamos con el mundo organizacional, es cómo sacar provecho a la Inteligencia Artificial (IA): innovar en productos o servicios, mejorar entregables en tiempo y calidad, repensar modelos y procesos, ganar en eficiencias, etc.
Este tema no es fácil: desde la veloz obsolescencia que implican las nuevas aplicaciones y usos conocidos a diario; hasta la -personalmente creo- sorprendente dificultad que nos significa "hallarnos" en este nuevo contexto de cosas digitales rápidas, precisas y amigables... que de verdad cuesta creerlo.
He tenido dificultad para entablar conversaciones sobre perspectivas en este tema, incluso con personas inteligentes y preparadas, pero que, o bien ven en la tecnología algo muy lejano, o bien les resulta tan desconocido y amenazante, que les es difícil plantearse con claridad en un nuevo contexto IA para lo humano y organizacional.
Me quedó dando muchas vueltas algo que escuché: "no es la IA la que eliminará puestos de trabajo, sino que lo harán las personas que sepan sacar provecho a la IA".
Fue en esta "dificultad comunicacional" y planteándome cómo resolverla, que acudí a una analogía: la IA es a un trabajador, lo que la bicicleta eléctrica es a un ciclista tradicional.
No voy a asumir que todos los lectores saben qué es la IA, así que partiré por lo básico: la IA es una rama de la tecnología que permite a las computadoras realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye actividades como aprender, razonar, resolver problemas, percibir, comprender el lenguaje y tomar decisiones.
En esencia, la IA es un conjunto de algoritmos y programas informáticos que simulan aspectos de la inteligencia humana.
En la vida diaria, la IA puede ser útil en muchas formas. Algunos ejemplos:
Asistentes virtuales: Dispositivos como smartphones y altavoces inteligentes utilizan IA para responder a preguntas, reproducir música, proporcionar recomendaciones, y ayudar en tareas diarias.
Recomendaciones personalizadas: Servicios de streaming de música y vídeo utilizan IA para analizar tus preferencias y ofrecerte recomendaciones personalizadas.
En el trabajo, la IA también ofrece múltiples beneficios. Algunos ejemplos:
Automatización de tareas repetitivas: La IA puede automatizar tareas rutinarias como la redacción de informes o correos, la generación de ideas, o la entrada de datos.
Análisis de datos: La IA puede procesar y analizar grandes volúmenes de datos para descubrir patrones y tendencias, ayudando en la toma de decisiones.
El mountain-bike es mi pasatiempo favorito desde hace más de 20 años. En noviembre de 2018, me compré mi primera e-Bike marca Specialized: una bicicleta de montaña con pedaleo asistido por un motor eléctrico (la asistencia la entrega el motor en la medida de que el ciclista pedalee, o sea, no existe un "acelerador").
En términos simples, la e-Bike se diferencia de las bicis tradicionales en:
Posee un motor (alimentado por una batería) que asiste el pedaleo.
La e-Bike puede llegar a pesar el doble que una bici tradicional.
En septiembre de 2021 la marca Specialized lanzó su campaña para promover su bicicleta Turbo Levo: "Eres tú, sólo que más rápido". Esta campaña para mi gusto rompía el principal paradigma que existía entre los ciclistas y les impedía pasarse al mundo eléctrico: la e-bike no cambia la esencia del ciclismo, sino que la vuelve más poderosa.
Comercial de Specialized "Eres tú, sólo que más rápido"
La primera conclusión a la que llegué es que cuando hablamos de IA en el trabajo, es fundamental distinguir "la bicicleta versus el ciclista". Parece obvio, pero me ha resultado frecuente observar que buena parte de la confusión se produce al mezclar la tecnología con lo humano: una cosa es la herramienta y lo otro es lo que las personas podemos hacer con ella.
Vamos un poco más allá. Cuando recuerdo la evolución que mi grupo de amigos y yo hemos tenido en torno al ciclismo eléctrico de montaña, creo que esta analogía se puede desarrollar en cuatro etapas de adopción (o no-adopción):
La primera reacción.
Adaptación del desempeño.
Cambiar la perspectiva.
Re-configurar para crecer.
Veamos como este enfoque nos puede ayudar maximizando el potencial laboral con IA.
Cuando llegué por primera vez con mi e-Bike a nuestra clásica salida de fin de semana, las reacciones fueron diversas: desde el bullying más desatado por "traicionar" al sagrado deporte, hasta los súper entusiastas que me pidieron la bici para dar una vuelta y probarla.
Con la IA pasa algo muy parecido. Dada su cualidad de tecnología emergente, aún no hay coherencia en las organizaciones acerca de qué y cómo hacerlo, pues si bien algunos ya pueden exhibir casos de éxito usando IA, otros pueden dificultar e incluso impedir el adoptar la IA en el trabajo. Algunas posibles razones pueden ser:
Falta de una visión y una estrategia para integrar IA al negocio.
Miedo a lo desconocido: que la IA me reemplace.
Prejuicios en torno a "cómo se trabaja".
No saber cómo empezar y el miedo al error.
Desconfianza en los resultados.
Estilos de liderazgo: no hacerlo sino hasta que me lo digan.
Falta de definiciones en cuanto a aplicación, limitaciones, seguridad y privacidad.
Cuando varios ya andábamos en bicis eléctricas, los cambios que más comentábamos, era cómo aquellos senderos que recorríamos desde hacía tiempo, los disfrutábamos de manera diferente. Lo mejor de todo, era repetir más veces las bajadas favoritas, con menos cansancio (cabe mencionar algunos de los que no se cambiaron a e-Bike, fueron perdiendo paulatinamente el entusiasmo de salir con nosotros).
Tal vez la mejor forma de empezar con la IA en un puesto de trabajo es "recorriendo los mismos senderos, más rápido". El transitar desde un terreno conocido y experimentar mejoras fácilmente identificables y cuantificables, puede generar un contexto de mayor seguridad personal. En esta línea, el primer nivel de preguntas que nos podemos hacer son:
¿Cómo hacer mi trabajo más rápido?
¿Cómo hacer más eficiente mi jornada?
¿Cómo disminuir mis posibilidades de error?
¿Cómo mejorar la calidad y el atractivo de mis entregables?
¿Cómo profundizar en aquellos temas en los cuales me manejo actualmente?
Con el correr de los meses fuimos buscando nuevos y más desafiantes senderos. Las bicis eléctricas nos permitían recorrer más distancias que las que acostumbrábamos y nos dimos cuenta de que podíamos aprovechar mejor nuestros tiempos de pedaleo por rutas más largas y difíciles, sacando un mejor partido a la autonomía que las e-bike nos ofrecían.
Una vez que las personas se sientan cómodas y confiadas usando la IA, y han visto resultados palpables en su propio trabajo, es posible que se desafíen para descubrir nuevas perspectivas adyacentes a su quehacer ya mejorado. La IA puede ofrecer "asesoría" valiosa para descubrir oportunidades de más aprendizaje y crecimiento laboral. Un segundo nivel de preguntas que nos podemos hacer son:
¿Cómo ampliar mis opciones: acceder a más ideas?
¿Cómo descubrir insights en gran contenido de textos o datos?
¿Cómo facilitar una mejor toma de decisiones?
¿Cómo hacer mejores preguntas que me abran nuevas perspectivas?
¿Cómo emprender un camino de aprendizaje y crecimiento según mis intereses?
Cuando ya habíamos sacado el máximo provecho a nuestras e-Bike en su modalidad estándar, pasamos a personalizar su desempeño por medio de aplicaciones que las re-configuran, tanto en la asistencia que entrega el motor como la duración y por lo tanto autonomía que entrega la batería. De esa forma podíamos establecernos objetivos ya sea de mayor distancia de recorridos, como de exigencia física en nuestras salidas.
Las posibilidades tecnológicas son innumerables, pero éstas deben estar al servicio de las personas, sobretodo en el contexto de tecnologías emergentes como la IA. Poner lo digital a continuación de lo humano, ofrece un contexto de mayor confianza, entendiendo que las personas son lo que debe estar primero. Un cuarto nivel de preguntas que nos podemos hacer son:
¿Cómo automatizar procesos que lleven mi productividad a un siguiente nivel?
¿Cómo realizar tareas que sin la IA, me serían muy difíciles de hacer?
¿Cómo identificar y capitalizar nuevas oportunidades o tendencias emergentes?
¿Cómo puedo ampliar mi rango de análisis desde nuevas fuentes de información?
¿Cómo realizar análisis predictivos y prevenir problemas antes de que ocurran?
Al igual que una e-Bike amplifica las capacidades del ciclista sin alterar la esencia del ciclismo, la IA potencia nuestras habilidades profesionales sin reemplazar el núcleo humano de nuestro trabajo (eso quiero creer por ahora). Adoptar la IA no se trata solo de adoptar una tecnología avanzada; es un viaje de descubrimiento personal y organizacional, donde cada etapa – desde la primera reacción hasta la re-configuración para crecer – ofrece oportunidades únicas para mejorar, innovar y prosperar.
Así como el ciclista y la e-Bike trabajan juntos para conquistar terrenos más difíciles, las personas y la IA pueden colaborar para superar los desafíos del mundo moderno, abriendo un sinfín de posibilidades para el crecimiento personal y profesional. En este contexto dinámico y en constante evolución, la pregunta clave no es si debemos adoptar la IA, sino cómo podemos hacerlo de la manera más efectiva y humana posible.