Maximizando la eficiencia: Aprovechando la automatización para transformar procesos empresariales

Las empresas no pueden permitirse ignorar las riquezas representadas en su capital humano: esas criaturas falibles con su capacidad única para atreverse y soñar, para intuir y asumir riesgos y, sobre todo, para reconocer cuando se dirigen hacia la catástrofe.

El verano pasado vio un hito sombrío en la historia de la inteligencia artificial: la primera muerte causada por un vehículo autónomo. Un Tesla Model S, operando en piloto automático total, chocó contra la parte trasera de un camión en una autopista de Florida, matando al «conductor» humano.

Según el blog de la empresa, la causa de este trágico accidente fue la incapacidad de la IA para distinguir «el lado blanco del remolque del tractor contra un cielo brillantemente iluminado». Como señala Tesla, esta fue la primera fatalidad en más de 130 millones de millas conducidas en piloto automático, lo que es menos de la mitad de la tasa mundial de 60 millones de millas por muerte para conductores humanos.

Si Tesla y otros fabricantes de coches autónomos pueden mantener esta tasa baja, ciertamente representará una gran mejora en seguridad. Sin embargo, la naturaleza de este accidente, uno que casi con certeza habría sido evitado por un conductor humano, plantea serias preguntas sobre cuánta agencia deben ceder los humanos a las máquinas.

Dilemas éticos y prácticos

A medida que la tecnología se vuelve más inteligente, inevitablemente se le requerirá tomar decisiones que resulten en la muerte de personas. Vehículos como coches y camiones autónomos tendrán que ser programados para tomar decisiones morales, como responder instantáneamente al «problema del tranvía» que ha desconcertado a los éticos durante muchos años.

No todas las preguntas sobre IA y automatización son cuestiones de vida o muerte, pero hay importantes preguntas prácticas y éticas que responder antes de poder estar seguros de que estas tecnologías aumentarán en lugar de disminuir nuestras vidas.

Este es un hecho cada vez más reconocido por las propias empresas. Una investigación de Infosys encontró que más de la mitad (53 %) de los encuestados sienten que las preguntas éticas están impidiendo que la IA sea tan efectiva como podría ser, mientras que solo un tercio (36 %) dice que han considerado plenamente las implicaciones éticas de estas nuevas tecnologías.

Estas preocupaciones van desde los efectos de estas tecnologías en la privacidad de empleados y clientes, hasta el impacto en el empleo (por ejemplo, haciendo redundantes a grandes franjas de la fuerza laboral humana). También hay preguntas, marcadas de forma contundente en la historia de Tesla anterior, sobre hasta dónde la inteligencia artificial puede llegar a reemplazar a los operadores humanos.

Es tan fácil dejarse seducir por el poder prometido de la tecnología como romantizar las capacidades únicas del cerebro humano. A menos que las empresas puedan reconciliar estas dos inteligencias tan diferentes, es poco probable que desbloqueen los beneficios completos que se pueden lograr haciendo que humanos y tecnología se complementen.

El papel vital de los humanos

Uno de los principales desafíos que enfrenta la humanidad es cuánta autonomía decidimos dar a las máquinas, y en qué situaciones la inteligencia artificial se aplica mejor que la mente humana.

A primera vista, la capacidad de la tecnología para procesar enormes conjuntos de datos y aprovechar el procesamiento de lenguaje natural para proporcionar interacciones realistas con los clientes los convierte en el reemplazo perfecto para humanos lentos, caros y propensos a errores.

Pero eso es ignorar las propias fallibilidades innatas de la tecnología, desde el chatbot Tay de Microsoft, que rápidamente aprendió a ser racista, hasta el coche autónomo que no puede distinguir entre el cielo y una pieza de metal de 20 toneladas moviéndose rápido.

El hecho permanece que las máquinas solo pueden proporcionarnos información, y solo las personas tienen la sabiduría para aplicar esta información apropiadamente para cualquier contexto empresarial o personal dado. Si la vida de las personas siempre se rigiera por consideraciones racionales y empíricas, entonces podría haber un argumento para que las máquinas reemplacen a los humanos donde sea posible.

Como todos sabemos, este simplemente no es el caso. Infosys es una empresa que se encuentra con estas preguntas todos los días. Ayuda a un gran número de empresas con iniciativas de machine learning, y lo que rápidamente se volvió claro para nosotros es la importancia de la contextualización.

En la mayoría de los casos, procesar números simplemente no es suficiente; para ser efectivo debe ir acompañado de una comprensión profunda de la cultura y el modelo de negocio de la empresa, sus desafíos únicos y estructuras de datos / informes.

Los humanos seguirán teniendo un papel vital en hacer las preguntas correctas; interrogar, interpretar y aplicar los datos; y formular las hipótesis correctas para las máquinas.

Los evangelistas de la tecnología a menudo olvidan mencionar que la precisión de cualquier algoritmo de machine learning es típicamente del 60-70 % en la primera pasada; esto tiene que ser seguido por ajuste fino y trabajo adicional.

Hasta ahora, esto suena como meramente un argumento para contratar más científicos de datos, en lugar de un himno a la capacidad de los trabajadores humanos. Pero no debería tomar un gran salto de imaginación mirar las limitaciones de la tecnología mencionadas arriba, y ver cómo se aplican a otras áreas de una organización.

Estas van desde la cima del árbol hasta el trabajador más junior. Pregúntele a cualquier propietario de negocio exitoso y le hablará de la importancia de tomar riesgos calculados basados, hasta cierto punto, en la intuición; hablarán de la importancia del pensamiento lateral para resolver problemas empresariales complejos; pueden enfatizar cómo sus mejores ideas y destellos de inspiración surgen de patrones de pensamiento completamente inesperados.

Para un trabajador de RRHH, los datos darán una visión importante del rendimiento y productividad de los individuos; probablemente no les dirán por qué están rindiendo mal, o la forma más empática y efectiva de conducir conversaciones sobre cómo ese trabajador puede mejorar.

Del mismo modo, un operador de atención al cliente se beneficiará de tener acceso a todos los datos que necesita para investigar la queja, pero aún requerirá formación, intuición y humanidad para resolver el asunto de una manera que deje al cliente satisfecho.

La verdad es que los datos son meramente una herramienta que las personas pueden usar para mejorar la forma en que hacen su trabajo, ya sea configurando un fondo de cobertura o lidiando con un cliente insatisfecho.

Las empresas no pueden permitirse ignorar las riquezas representadas en su capital humano: esas criaturas falibles con su capacidad única para atreverse y soñar, para intuir y asumir riesgos y, sobre todo, para reconocer cuando se dirigen hacia la catástrofe.

Fuente: Jonathan Ebsworth, jefe de Tecnologías Disruptivas en Infosys Consulting