Resumen
Este artículo discute el impacto de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático en los procesos de trabajo y los puestos de empleados en las empresas. Se plantea que la IA puede mejorar la eficiencia, imparcialidad y rentabilidad de las tareas administrativas asociadas a puestos de gestión, como la creación de turnos de trabajo o la elaboración de informes analíticos. Sin embargo, se enfatiza que la introducción exitosa de la IA en una empresa requiere el rediseño de los procesos de negocio y una mejor formación de los trabajadores.
El artículo identifica cinco categorías principales de casos de uso en los que la IA puede agregar valor a las personas y los procesos de trabajo en lugar de reemplazarlos por completo:
Asistentes: La IA actúa como un asistente para realizar tareas no muy complejas, ya sea a través de comandos de voz o bots de conversación. A medida que se vuelven más inteligentes, los asistentes pueden aprender de los usuarios y mejorar la interacción y los resultados.
Guías: Los guías ayudan a los usuarios a completar tareas complejas proporcionando orientación paso a paso y alternativas en caso de error. Por ejemplo, utilizar una aplicación de navegación para conducir a través de una ciudad en construcción.
Consultores: La IA consultora proporciona asesoramiento personalizado y conocimientos específicos en tiempo real para resolver problemas. Pueden ofrecer recomendaciones tácticas y estratégicas, basadas en preguntas y análisis de datos, para ayudar a los trabajadores a tomar decisiones informadas.
Colegas: Los colegas de IA son expertos en la organización y brindan consejos personalizados para mejorar la eficiencia y eficacia de los empleados. Pueden ofrecer sugerencias, compartir información relevante y actuar como cajas de resonancia para aclarar comunicaciones y riesgos.
Jefes: La IA jefe dirige a los humanos proporcionando instrucciones y directrices claras sobre las tareas a realizar. Aunque se enfatiza que la verdadera prueba de la IA jefe es si los humanos enfrentan consecuencias por desobedecer las órdenes.
En el artículo se entregan ejemplos.
Se destaca que la confianza es fundamental en la relación entre las personas y la IA en todas las categorías mencionadas. También se advierte sobre el riesgo de que las IA evolucionen hacia ser "amienemigos", es decir, software que actúa como amigo y rival al mismo tiempo. Se concluye que los casos de uso son cruciales para identificar las interfaces e interacciones que fomentan la confianza entre humanos y máquinas.
Artículo completo: La Inteligencia Artificial en el trabajo ¿asistente o jefe?
Desde hace algún tiempo se discute sobre si el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y las máquinas con capacidad de aprendizaje cambiarán los procesos de trabajo en las empresas y si afectará a los puestos de los empleados.
Si tenemos en cuenta que los puestos de dirección muchas veces implican una gran cantidad de tareas de tipo administrativo, parece evidente que los managers, antes o después, también tendrán que aprender a convivir con los sistemas inteligentes.
El desarrollo de la inteligencia artificial puede hacer que tareas administrativas mecánicas asociadas a puestos de management, como por ejemplo la creación y modificación de turnos de trabajo o la elaboración de reports analíticos, se lleven a cabo de manera más eficiente, imparcial y rentable que si las hicieran los propios managers.
¿Pero para empezar, cómo debiese introducirse la IA en la empresa?
El rediseño de los procesos de negocio así como una mejor formación de los trabajadores son importantes, pero mejores casos de uso –las tareas e interacciones del mundo real que determinan los resultados diario de la empresa– son los que ofrecen mayores retornos.
A no ser que realmente estemos automatizando un proceso –es decir, eliminando a los humanos de la ecuación–, los algoritmos de IA deberían hacer que el trabajo de las personas resulte más fácil y productivo. Identificar casos de uso en los que la IA añada tanto valor al rendimiento de la gente como a la eficiencia de un proceso es fundamental para implementar con éxito la inteligencia artificial en la empresa.
En lo que a estrategia se refiere, un brillante algoritmo impulsado por datos normalmente importa menos que una experiencia de usuario (UX, por sus siglas en inglés) bien diseñada. Un diseño de UX razonado puede entrenar mejor a los sistemas de aprendizaje automático para que se vuelvan aún más inteligentes.
Cuando las empresas priorizan a las personas y procesos mejorados por la IA por delante de los sistemas autónomos en sí, se obtienen cinco categorías principales de casos de uso:
Asistentes.
Alexa, Siri y Cortana ya encarnan casos de uso reales en los que la inteligencia artificial actúa como asistente. Según la acertada expresión de Amazon, los asistentes tienen las habilidades que les permiten realizar tareas no muy complejas. Tanto si funcionan por voz como por bots de conversación, unas sencillas interfaces hacen que los asistentes resulten fáciles y rápidos de utilizar. Su eficacia queda demostrada tanto por la gente que sabe exactamente lo que necesita como por la sofisticación de los algoritmos. A medida que los asistentes inteligentes se vuelven más inteligentes y capaces, también aumenta su repertorio de tareas. Los asistentes más eficaces aprenden a sondear incluso a sus usuarios con preguntas y palabras clave oportunas para mejorar tanto la interacción como los resultados.
Otros ejemplos:*
Google Assistant: Asistente virtual desarrollado por Google que está disponible en dispositivos Android y en los altavoces inteligentes de Google Home. Puede responder preguntas, reproducir música, controlar dispositivos domésticos inteligentes y proporcionar información basada en búsquedas de Google.
Samsung Bixby: Asistente virtual desarrollado por Samsung que está integrado en los dispositivos Samsung Galaxy. Puede realizar tareas como enviar mensajes, configurar alarmas, abrir aplicaciones y proporcionar recomendaciones personalizadas.
Xiaoice: Asistente virtual desarrollado por Microsoft en China que utiliza IA para mantener conversaciones con los usuarios en plataformas de mensajería. Xiaoice se ha vuelto muy popular y es conocido por tener interacciones más emocionales y humanas.
AliMe: Asistente virtual desarrollado por Alibaba en China que se utiliza en aplicaciones de servicio al cliente y comercio electrónico. Puede responder preguntas sobre productos, proporcionar recomendaciones de compra y ayudar a los usuarios a realizar transacciones en línea.
Guías.
Mientras que los asistentes realizan tareas que se han pedido, los guías ayudan a los usuarios a abrirse paso por una tarea compleja para conseguir los resultados deseados. Utilizar Waze para conducir a través de una ciudad en obras es un ejemplo. Utilizar una herramienta de realidad aumentada para examinar y reparar un dispositivo móvil o un sistema de climatización, otro. Los guías muestran digitalmente a los usuarios humanos los que deberían ser sus próximos pasos y, en caso de cometer alguna equivocación, ofrecerles alternativas hacia el éxito. Los guías son los sherpas del software inteligente: su conocimiento lleva los usuarios hasta su destino deseado.
Otros ejemplos:*
IKEA Place: Aplicación de realidad aumentada que permite a los usuarios ver cómo se verían los muebles de IKEA en su hogar antes de comprarlos.
Google Maps: La popular aplicación de mapas de Google utiliza IA para proporcionar indicaciones precisas y en tiempo real para llegar a destinos específicos. Además, ofrece información sobre el tráfico, sugerencias de rutas alternativas y recomendaciones de lugares cercanos.
TripAdvisor: Esta plataforma de viajes utiliza IA para guiar a los usuarios a través de la planificación de sus viajes. Proporciona recomendaciones personalizadas de hoteles, restaurantes, atracciones y actividades en función de los intereses y preferencias del usuario.
Duolingo: Una aplicación de aprendizaje de idiomas que utiliza IA para guiar a los usuarios en su proceso de aprendizaje. Proporciona lecciones personalizadas, ejercicios interactivos y retroalimentación instantánea para ayudar a los usuarios a dominar un nuevo idioma.
MyFitnessPal: Una aplicación de seguimiento de la salud y el fitness que utiliza IA para guiar a los usuarios en su viaje hacia una vida más saludable. Proporciona recomendaciones personalizadas sobre la ingesta de alimentos, la actividad física y el seguimiento de los objetivos de salud.
Adobe Photoshop: El famoso software de edición de imágenes utiliza IA para guiar a los usuarios en el proceso de edición de fotos. Proporciona herramientas automáticas y sugerencias inteligentes para mejorar la calidad de las imágenes y agilizar el flujo de trabajo creativo.
Consultores.
A diferencia de los guías, los consultores van mucho más allá de la guía y el conocimiento específico de un tema. La inteligencia artificial consultora incluye los casos de uso en los que los trabajadores necesitan claves e información justo a tiempo y asesoriamiento personalizado para resolver un problema. Los consultores algorímicos, al igual que sus homólogos humanos, ofrecen opciones y explicaciones, además de motivos y razonamientos. Un gestor de proyecto de desarrollo de software necesita evaluar los pros y contras de una planificación determinada. Para ello, una IA consultora plantea preguntas y solicita información para emitir recomendaciones concretas sobre el próximo paso a tomar. Un sistema de este tipo puede incluir enlaces relevantes, el expediente de proyectos anteriores e informes sobre el contexto a tener en cuenta. Los consultores más sofisticados ofrecen incluso consejos estratégicos que complementen sus recomendaciones tácticas. Los consultores personalizan sus conocimiento más funcional –horarios, presupuestos, asignación de recursos, compras, diseño gráfico, etc.– de acuerdo a las necesidades de cada usuario humano. Son roboconsejeros que dispensan de forma imparcial su experiencia.
Ejemplos:*
IBM Watson: Es un sistema de inteligencia artificial desarrollado por IBM que se utiliza en diversos campos, incluyendo el análisis de datos, la atención médica y el comercio. Watson puede proporcionar asesoramiento basado en datos, realizar análisis complejos y ayudar en la toma de decisiones informadas.
Legal Robot: Es una plataforma que utiliza IA para analizar contratos legales y proporcionar asesoramiento jurídico. Puede identificar cláusulas problemáticas, detectar riesgos legales y ofrecer recomendaciones para mejorar la redacción de contratos.
Grammarly: Es una herramienta basada en IA que proporciona asesoramiento en la corrección gramatical y ortográfica en tiempo real. Puede analizar el texto y ofrecer sugerencias para mejorar la escritura, incluyendo la gramática, el estilo y el uso del vocabulario.
Salesforce Einstein: Es la plataforma de inteligencia artificial de Salesforce que se utiliza en el ámbito del servicio al cliente y las ventas. Einstein puede analizar datos de clientes, predecir comportamientos, ofrecer recomendaciones personalizadas y proporcionar asesoramiento estratégico para mejorar las relaciones con los clientes.
EY Lighthouse: Es una plataforma desarrollada por Ernst & Young (EY) que utiliza IA para proporcionar asesoramiento y análisis en el campo de la auditoría y la consultoría empresarial. Puede analizar grandes cantidades de datos financieros, identificar patrones, detectar anomalías y ofrecer recomendaciones para mejorar los procesos empresariales.
Colega.
Un colega se parece a un consultor pero con un comprensión analítica y construida sobre datos de la situación local. Es decir, un colega es experto en la propia organización en la que lo utilizan. El colega tienen acceso a las analíticas relevantes del espacio de trabajo, los prespuestos, los calendarios, los planes estratégicos, las prioridades y presentaciones para así poder aconsejar al resto de personas, a sus otros "colegas". Los casos de uso de este tipo giran en torno a los consejos que necesitan los mánagers y empleados para trabajar de manera más eficiente y eficaz dentro de la empresa. Un colega de IA podría recomendar referenciar y/o adjuntar una presentación en un correo electrónico, a quién pedir consejo, qué modelo de presupuesto utilizar, qué clientes necesitan un trato preferencial, etcétera. Los colegas son más un colaborador que una herramienta: ofrecen sabiduría y conciencia. Al igual que sus pares humanos, sirven como cajas de resonancia que -¿quiénes?– ayudan a clarificar las comunicaciones, aspiraciones y riesgos.
Ejemplos:*
Slack: Es una plataforma de comunicación y colaboración en equipo que utiliza IA para mejorar la productividad y la interacción entre los miembros del equipo. Slack puede proporcionar recomendaciones inteligentes sobre canales relevantes, búsqueda de información y programación de reuniones, facilitando la comunicación y la colaboración en el entorno laboral.
Trello: Es una herramienta de gestión de proyectos que utiliza IA para ayudar a los equipos a organizar y administrar tareas. Trello puede proporcionar recomendaciones sobre la asignación de tareas, recordatorios de plazos y seguimiento del progreso, actuando como un colega virtual que ayuda a mantener el flujo de trabajo en el equipo.
Microsoft Office 365: La suite de productividad de Microsoft, que incluye aplicaciones como Word, Excel y PowerPoint, utiliza IA para ofrecer funciones inteligentes que mejoran la eficiencia y la colaboración. Por ejemplo, el asistente de escritura en Word puede proporcionar sugerencias de gramática y estilo, mientras que la función Ideas en PowerPoint puede generar automáticamente diseños de diapositivas profesionales.
GitHub Copilot: Es una herramienta de desarrollo de software basada en IA que actúa como un colega programador. Copilot puede generar sugerencias de código en tiempo real mientras se escribe, ahorrando tiempo y ayudando a los desarrolladores a completar tareas de programación más rápidamente.
Wrike: Es una plataforma de gestión de proyectos y colaboración que utiliza IA para ayudar a los equipos a planificar, organizar y ejecutar proyectos de manera eficiente. Wrike puede proporcionar recomendaciones sobre la asignación de recursos, seguimiento de plazos y resolución de problemas, actuando como un colega virtual que apoya la gestión de proyectos.
Jefe.
Donde los colegas y consultores aconsejan, los jefes dirigen. Los jefes de IA indican a los humanos cuáles deberían ser sus próximas tareas. Los casos de uso de jefe eliminan opciones, la posibilidad de elegir y la ambigüedad en favor de las imposiciones, los decretos y las directrices; de la obediencia. Haz esto, deja aquello, cambia el calendario, reduce el presupuesto, envía este memorándum... La inteligencia artificial jefe está diseñada para que la obedezcan y le rindan cuentas. El humano cede ante el algoritmo. Representa la pendiente resbaladiza de la autonomía, la versión laboral de un sistema de piloto automático que asume el control de un avión, de un sistema de frenado automático en un automóvil. Existen casos de uso y circunstancias que explican esta subordinación del humano frente al software. Pero la verdadera prueba del "jefeware" es humana: si los humanos no son sancionados – o despedidos– por desobedecer, entonces el software tampoco ocupa realmente el lugar de un jefe.
Ejemplos:*
Workday Prism Analytics: Es una plataforma de análisis empresarial que utiliza IA para proporcionar a los ejecutivos y gerentes información y análisis en tiempo real sobre el rendimiento de la empresa. Puede generar informes detallados, realizar proyecciones financieras y ofrecer recomendaciones estratégicas para la toma de decisiones gerenciales.
ADP Vantage HCM: Es una solución de gestión del capital humano que utiliza IA para ayudar a los líderes empresariales a administrar y tomar decisiones sobre la fuerza laboral. Puede ofrecer análisis de datos sobre el rendimiento de los empleados, identificar brechas de habilidades, proporcionar recomendaciones sobre la retención del talento y realizar proyecciones de costos laborales.
Oracle NetSuite: Es un sistema de gestión empresarial basado en la nube que utiliza IA para proporcionar información y orientación a los líderes empresariales. Puede ofrecer análisis en tiempo real sobre las operaciones comerciales, identificar áreas de mejora, ofrecer recomendaciones para optimizar la eficiencia y ayudar a los gerentes a tomar decisiones informadas.
Salesforce Sales Cloud: Es una plataforma de gestión de ventas basada en la nube que utiliza IA para ayudar a los gerentes de ventas a supervisar y gestionar sus equipos. Puede proporcionar análisis de rendimiento de ventas, identificar oportunidades de mejora, establecer objetivos y ofrecer recomendaciones para aumentar la productividad y los ingresos.
IBM Cognos Analytics: Es una plataforma de inteligencia empresarial que utiliza IA para proporcionar a los líderes empresariales análisis avanzados y visualizaciones de datos. Puede ayudar a los gerentes a monitorear el rendimiento de la empresa, identificar tendencias, tomar decisiones basadas en datos y establecer estrategias empresariales efectivas.
Como muestra el último ejemplo, las categorías anteriores se entremezclan entre sí con facilidad. No cuesta imaginar escenarios y casos de uso en los que los guías se conviertan en asistentes, los asistentes mejoren hasta convertirse en colegas y los consultores se transformen en jefes. Pero las diferencias básicas entre las cinco categorías deberían servir para aportar cierto rigor y disciplina a la hora de imaginar su evolución futura.
¿Cómo podría ser la relación entre las personas y la IA?
La confianza está implícita en las cinco categorías. ¿Confían los trabajadores en que sus asistentes algorítmicos hagan lo que se les ha encargado? ¿Confían en los guías para llevarles hasta donde quieren llegar? ¿Confían los mánagers en la competencia del jefeware, en que sus colegas no les traicionarán? Los problemas de confianza y transparencia se mantienen al margen de lo inteligente que se vuelva el software; se vuelven incluso más importantes al aumentar increíblemente la complejidad de los motivos que explican cualquier decisión.
Un riesgo: que estas inteligencias artificiales evolucionen hasta convertirse en "amienemigos". Es decir, en software que actúa de forma simultánea como amigo y rival de su compañero humano. Por tanto, los casos de uso se vuelven esenciales para identificar qué tipos de interfaces e interacciones facilitan la confianza entre humanos y máquinas.
(*) Si bien este artículo se publicó en nov/2017, se ha actualizado y complementado con ejemplos de aplicaciones en jul/2023.