¿Nos obligará la inteligencia artificial a repensar la empresa o solo es una herramienta más? Te explicamos su estado actual y hacia dónde se dirige el debate.

Al expandir los límites de lo que las máquinas son capaces de hacer, la inteligencia artificial (IA) plantea nuevos retos a los directivos, desde entender esta tecnología en constante evolución hasta darle un uso práctico o resolver los dilemas éticos asociados a sus crecientes cualidades humanas.

Se trata de un mundo completamente nuevo para muchos. Aunque la IA podría marcar la transformación empresarial del siglo XXI, la mayoría no alcanzan a definir qué es ni a calibrar el impacto que podría tener en sus organizaciones y en la sociedad.

“La IA es la nueva TI. No significa lo mismo para todo el mundo”, asegura Darío Gil, vicepresidente de IA y computación cuántica de IBM. En su definición más básica, la IA es la manifestación de inteligencia de las máquinas. Aunque comprende el aprendizaje de estas, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, se ha convertido en un término paraguas que abarca muchos otros temas relacionados, como el big data.

Según el profesor de IESE Javier Zamora, “es lo que Marvin Minsky, cofundador del laboratorio de IA del Instituto Tecnológico de Massachusetts, solía denominar ‘una palabra maleta’, o sea, con muchos significados. Debemos ser más específicos”.

La IA y su impacto en la dirección de empresas ha sido el tema de diversos foros del IESE en los últimos meses. En ellos, directivos y académicos han debatido sobre sus implicaciones para el futuro del trabajo.

Sesenta años de avances aislados
Aunque las empresas están invirtiendo más que nunca en IA, no se trata de un concepto nuevo. Establecida como disciplina académica en 1956, los temblores de este cambio sísmico se empezaron a sentir en el mundo empresarial esa misma década, cuando los primeros ordenadores permitieron que los distribuidores recopilaran datos de ventas a una escala sin precedentes.

Pero no funcionó lo bastante bien ni resultó útil a la mayoría de las empresas hasta hace unos diez años, cuando confluyeron el abaratamiento del poder de computación, algoritmos más sofisticados y las vastas series de datos recabadas de internet y otras fuentes.

“Los recientes éxitos de la IA y del aprendizaje profundo se deben básicamente a dos elementos que no había hasta hace poco: el acceso a una computación de alto rendimiento a un coste relativamente bajo y, cómo no, la disponibilidad de una ingente cantidad de datos”, explica Ramón López de Mántaras, director del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial, perteneciente al Consejo Superior de Investigaciones Científicas de España. “Aunque los conceptos existen desde hace años, esta tecnología aún está en pañales”.

De todas formas, hay quien empieza a ver a la IA como una tecnología de propósito, así llamada por su capacidad para transformar amplios sectores de la economía, como la máquina de vapor, la electricidad e internet. Más allá de sus usuarios pioneros, las grandes empresas tecnológicas, está penetrando en la automoción, las telecomunicaciones y las finanzas. Se usa en la distribución y en los medios de comunicación y se considera que tiene un enorme potencial, además, en la salud y en la educación.

El profesor Julian Birkinshaw, de London Business School, compara la creciente ubicuidad de la IA con vivir en un mundo montañoso y ver cómo el agua va subiendo gradualmente de nivel. Como la IA se limita actualmente a aumentar la eficiencia de los procesos existentes y damos por hecho que jamás alcanzará la perspicacia cognitiva que exigen determinadas tareas, nos parece que estamos a salvo. Pero Birkinshaw llama a no caer en la complacencia: “El futuro será muy diferente”.

Puede que nuestra actitud cultural determine el éxito de esta adaptación. Tomo Noda, fundador de la Universidad Shizenkan de Tokio, destaca que los medios japoneses suelen mostrar una IA que está aquí para ayudarnos, con Doraemon y Astroboy como ejemplos. Todo un contraste con la visión distópica de las películas de Hollywood, como A.I. Inteligencia Artificial, 2001: Una odisea del espacio o Terminator. Noda insta a reenfocar nuestra relación con la IA haciéndonos preguntas más positivas: ¿nos puede servir para mejorar las cosas? ¿Qué nuevas oportunidades permite explorar? ¿Cómo podría mejorar la sociedad?

De débil a fuerte
La tecnología IA actual es “débil” o “estrecha”, o sea, capaz de realizar a una velocidad sobrehumana una tarea única en un dominio concreto, como una traducción, la transcripción de discursos, la detección de objetos o el reconocimiento facial. Pero ya estamos avanzando hacia la IA “fuerte” o “general”, que será mucho más disruptiva.

Para “enseñar” a la IA los algoritmos que usa, aún tenemos que etiquetar nosotros mismos las primeras series de datos, por ejemplo, identificando los objetos que aparecen en fotografías. Dado que es un proceso muy caro, la mayoría de las empresas no disponen de suficientes datos etiquetados. Por eso, muchas de las compañías que han incorporado la IA a su negocio son los grandes nativos digitales, como Google o Amazon.

La IA fuerte será capaz de transferir el aprendizaje de una red a otra o de razonar para crear sus propias etiquetas, por lo que aprenderá más con menos datos. Mientras que la IA débil necesita una red neuronal para cada tarea, la fuerte será multitarea y multidominio.

La IA fuerte, con aprendizaje y razonamiento entre dominios, no la veremos hasta dentro de unas décadas. Aun siendo prematuro, el temor a la “singularidad”, ese hipotético momento en que la IA nos superará y escapará a nuestro control, es algo que tendremos que afrontar tarde o temprano.

Nuevas competencias directivas
Incluso la IA débil precisa nuevos conocimientos y capacidades de gestión. Los estudios muestran que las empresas que tienen más éxito al implementar esta tecnología son aquellas donde la alta dirección la prioriza.

Los directivos deben tener un conocimiento básico de los datos y sus posibles usos. También discernir qué tareas es mejor que realice la IA y cuáles no, además de aprender a capacitar a los equipos en su manejo. No tienen por qué ser científicos de datos o programadores, sino saber qué es posible y hacer las preguntas correctas, como apunta Ilian Mihov, decano de Insead: “Los algoritmos hallan patrones en los datos, pero no pueden interpretarlos. Los directivos han de pensar qué podría estar pasando y cómo comprobarlo a través de un experimento”.

Para Zamora, primero deben hacerse una serie de preguntas básicas: ¿es la IA relevante para el problema al que me enfrento? ¿Tengo suficientes datos de calidad para enseñar al sistema a producir soluciones? ¿Hay algún programa o algoritmo para ese problema? ¿Puedo fiarme de sus resultados?

Esa disponibilidad de los datos tiene que extenderse al resto de la organización, por lo que es esencial cultivar una cultura corporativa ducha en los datos. Nico Rose, vicepresidente de Adquisición y fidelización del talento en Bertelsmann, explica que contrataron a científicos de datos de las tecnológicas para implementar soluciones de IA avanzadas, pero sin gran éxito. Así que se volcaron en crear un ecosistema que preparara a la organización para los datos y la IA. La contratación es clave, pero también el aprendizaje continuo de todos los empleados.

Los estudiantes universitarios actuales van a labrar toda su carrera profesional al ritmo de los cambios que impondrá la IA, por lo que deben preparase. Más de mil alumnos de Stanford se matricularon el curso pasado en una clase de introducción al aprendizaje de las máquinas. El profesor Jeffrey Pfeffer lo tiene claro: “No quieren ser científicos informáticos, simplemente son conscientes de su importancia”.

El valor de las personas
También hay límites. Según Peter Cappelli, de Wharton, la nueva obsesión del mundo empresarial con los datos es “la venganza de los ingenieros”, que en parte achaca al management y al fracaso de muchas de sus teorías en áreas como la dirección de personas. Pero, en lugar de ceder funciones como recursos humanos a los científicos de datos, los directivos deberían replantearse su modo de dirigir, evaluar y motivar a los empleados.

Para Anne Marie Engtoft Larsen, del Foro Económico Mundial, no todo es tecnología. “Necesitamos recuperar algunas de las habilidades más humanas, como la resolución de problemas complejos, el pensamiento crítico, la creatividad, la dirección de personas, la coordinación con los demás y la inteligencia emocional”.

Asimismo, los directivos deberían reflexionar sobre cuáles son sus fortalezas y en qué difieren de las de la IA. Las personas siempre tendremos ventaja en cierto aspectos de la toma de decisiones estratégicas, como aportar creatividad, originalidad y emoción o hacer concesiones. Las estrategias más perspicaces, afirma Birkinshaw, suelen surgir de extrapolaciones de otros ámbitos: “Es una cualidad muy humana. Descubrimos un patrón en algo que no guarda relación y lo vinculamos al mundo en el que trabajamos. No veo a los ordenadores haciendo eso”.

En su opinión, hay que volver a lo esencial y preguntarnos qué es la estrategia. Citando a Michael Porter, la define como un conjunto de decisiones que conducen a la acción y, en el caso de las estrategias de éxito, como un todo diferenciado. En suma, una buena estrategia difiere de la de los competidores.

Si las empresas recurren a fuentes de datos y algoritmos parecidos cuando toman decisiones estratégicas derivadas de la IA, la diferenciación desaparecerá de la ecuación. Las decisiones puramente cuantitativas pueden ser estériles, por lo que el razonamiento emocional sigue añadiendo valor.

“La IA puede planificar, elaborar un presupuesto y organizar”, puntualiza Noda. “Pero para establecer la visión, alinear y motivar a los empleados se necesitan personas”.

Los directivos también han de reflexionar sobre la razón de ser de la empresa para aclarar qué rol deben desempeñar en el contexto de la IA. Por un lado, se trata de desarrollar un sentido de identidad o propósito. Por el otro, las empresas son buenas gestionando equilibrios complejos, incluso a largo plazo y frente a la presión de los accionistas. Según Birkinshaw, a la IA ni se le da ni se le dará bien eso. Tampoco el diseño de procesos que concilien diversos puntos de vista.

Tres debates éticos
La IA invoca el miedo a unas máquinas, ordenadores y robots que creamos y programamos para que nos ayuden y pueden llegar a superarnos, tomar decisiones que no comprendamos y cometer errores. Esa posibilidad plantea nuevos dilemas éticos en torno a la justicia, la rendición de cuentas y la transparencia.

El debate de la justicia se centra en parte en el riesgo de perpetuar nuestros sesgos y prejuicios, pues quedan reflejados en las series de datos por objetivas que parezcan. Si nutrimos los algoritmos de esa información, ¿no legaremos esas taras a las futuras generaciones? ¿Cómo podríamos evitarlo?

La rendición de cuentas pasa por designar a los responsables últimos de los sistemas, sobre todo si algo sale mal. Como las máquinas son cada vez más autónomas, crecen las dudas sobre si esa responsabilidad recae sobre quienes diseñan los sistemas o quienes los implantan y sobre los propios sistemas. ¿Quién se hace cargo si una máquina cognitiva se equivoca al tomar una decisión?

Por último, la transparencia y la explicabilidad se resienten porque las decisiones derivadas de la IA no son fáciles de entender. ¿Cómo vamos a interpretarlas si no comprendemos cómo se ha llegado hasta ellas? Si los algoritmos de la IA se vuelven tan complejos que ni siquiera sus desarrolladores los entienden, ¿cómo explicamos y justificamos las decisiones que toman?

Se trata de dilemas sin parangón, aunque los expertos en ética advierten contra el excepcionalismo en el debate sobre la IA. Otros debates éticos, como los que suscitan la medicina o la energía nuclear, pueden contribuir mucho a la conversación.

En la mayoría de las empresas, las cuestiones éticas estarán más relacionadas con el uso de la IA que con su evolución tecnológica. La propia IA estrecha o débil ya está afectando a la sociedad. Hace obsoletos algunos trabajos y sectores al tiempo que crea otros que requieren habilidades totalmente nuevas.

Aunque las empresas se están adaptando a la Cuarta Revolución Industrial que impulsa la IA, hay que tener en cuenta que millones de personas de todo el mundo ni siquiera se beneficiaron de los avances logrados por las otras tres revoluciones. Está claro que las implicaciones de la IA trascienden el ámbito empresarial y apelan al político.

Pfeffer cree que los gobiernos carecen de las habilidades necesarias para gestionar los cambios que ocasionará la IA en el empleo. “Los países industrializados no han gestionado bien el paso de la fabricación a los servicios”, asegura. “La transición a la IA también les va a costar, más si cabe debido al envejecimiento e incluso al declive de la población, los déficits presupuestarios y al aumento de los costes sanitarios. ¿De dónde van a sacar los recursos que necesitan para reciclar o formar a centenares de miles de personas?”. A lo que añade, pensando en los posibles costes políticos y sociales: “Esta vez tenemos que hacerlo mejor”.

Los líderes empresariales deberán tener en cuenta cómo afectará el uso de la tecnología de la IA en la sociedad. También las consecuencias humanas y las dimensiones éticas de la toma de decisiones derivada de la IA. Y, en fin, tendrán que dirigir y gestionar apoyándose en lo que les distingue de las máquinas.

Más datos, pero también más humanidad

Por Marta Elvira, profesora de Dirección de personas en las organizaciones y de Dirección estratégica y titular de la cátedra Puig de Global Leadership Development en IESE.

Las empresas se valen cada vez más de la IA en la toma de decisiones sobre las estrategias de RR HH. Las herramientas de IA abren nuevas posibilidades para entender las fortalezas de la plantilla y adaptar el desarrollo de talento a los objetivos estratégicos.

No es un asunto menor. Las empresas que más rinden son las que fomentan la adaptación de su plantilla, las que desarrollan y retribuyen a los profesionales que contribuyen a la innovación. La sostenibilidad a largo plazo depende del grado de competencia a la hora de dirigir a los empleados con gran potencial y alentar la creatividad a través de la diversidad. Esto pasa por que la alta dirección y el consejo den prioridad a las estrategias de recursos humanos.

La IA puede ayudarnos a superar la generalización y centrarnos en el individuo. La capacidad para analizar datos e identificar patrones nos permitirá conocer con mayor precisión lo que se le dará bien a cada persona en función de sus fortalezas.

La IA también puede ayudar a decidir sobre formación. Los algoritmos detectarán qué funciona en las empresas, además de sugerir cómo ajustar las buenas prácticas a las necesidades individuales. Estos avances redundarán en una mayor satisfacción laboral, aprendizaje y productividad.

Al nivel del gobierno corporativo, la IA puede ayudar a los consejos a entender y ofrecer mejor orientación sobre cuestiones relacionadas con el talento. Para ello, los miembros del consejo deben informarse sobre los datos e IA. Sin embargo, los directivos de RRHH también deben poner sus datos en orden. La mayoría de departamentos de RRHH no recaban información suficiente y agravan el problema con sus bases de datos. Si estas son lo bastante grandes y están organizadas, se puede aplicar IA a la toma de decisiones, aunque siempre con los objetivos en mente. En la contratación, por ejemplo, si el foco se centra en reducir costes y no en identificar a los mejores candidatos, el resultado a largo plazo podría ser nefasto.

También es imperativo que las empresas eviten el uso de lo que Peter Cappelli, de Wharton, llama “herramientas cool”. El software de reclutamiento y dirección de personas suele ser bueno en ingeniería pero no en psicología. Lo desarrollan personas que, en su mayor parte, carecen de una gran experiencia directiva. Por mucho que se sostenga lo contrario, estas herramientas no tienen por qué producir mejores resultados.

La ecuanimidad es otra preocupación. Los algoritmos se pueden sesgar sistemáticamente, reflejando, en algunos casos, los prejuicios de los responsables de contratación en cuestiones que van desde el género a la educación y la raza. Y esos sesgos podrían replicarse en toda la empresa.

La supervisión de las decisiones de la IA cobrará más importancia a medida que aumente el poder y la ubicuidad de la tecnología. Por eso necesitaremos directivos emocionalmente inteligentes e íntegros que tengan como prioridad a las personas.

La preparación empieza por arriba

Por Anneloes Raes, profesora de Dirección de personas en las organizaciones en IESE.

La IA promete ser un potente impulsor del cambio con resultados que no podemos ni prever. Aun así, conviene pensar en cómo los equipos directivos deberían preparar a sus empresas para los cambios que sí podemos ver.

Los datos van a ser la commodity más importante en la era de la IA. Para sobrevivir y prosperar se necesitará cultivar una cultura corporativa de preparación de arriba abajo en cuanto a gobierno, arquitectura, trazabilidad, accesibilidad y visualización.

En mi investigación he comprobado que los equipos directivos de máximo rendimiento presentan una alta flexibilidad cognitiva, es decir, están abiertos a nuevas ideas, tienen en cuenta muchos puntos de vista diferentes y son capaces de cambiar de opinión a la luz de nuevos datos. La flexibilidad cognitiva aumenta la creatividad con que se interpreta la información y se generan alternativas.

Puede que los equipos directivos no necesiten saber programar ni un profundo conocimiento técnico en IA, pero sí entender su potencial con el fin de hacer las preguntas correctas y considerar todos los ángulos, sin prejuicios ni miedo. Alentar una cultura organizacional abierta, ágil y multidisciplinar es crucial antes de que llegue la próxima ola.

Todo cambio cultural suele empezar por la alta dirección. Como indica mi investigación, lo que pasa a puerta cerrada en la cúpula directiva se propaga e influye en el resto de la organización. Cuanto más sepa modelar comportamientos, más empezarán los mandos intermedios y otros empleados a alinearse e ilusionarse con las posibilidades de la IA. En un intento de abanderar el cambio que pregonan, muchas empresas líderes están reclutando a graduados de MBA que han avanzado más en la curva de aprendizaje de la IA que los altos directivos para que contagien su conocimiento y entusiasmo a toda la organización.

La IA automatizará cada vez más los procesos de negocio, lo que implica que habrá menos gente trabajando en operaciones. También librará al talento de las limitaciones de localización y las estructuras de gestión serán mucho más fluidas. Los directivos podrán aprovechar el poder de la IA para tomar mejores decisiones informadas desde cualquier parte del mundo.

Los avances en traducción automática y los asistentes virtuales permitirán que los mejores directivos trabajen con mayor facilidad y eficacia en entornos internacionales y multiculturales, incluso si lo hacen remotamente. La IA les ayudará a sacar lo mejor de sus equipos, estén donde estén. Los equipos multidisciplinares que trabajen en centros diferentes estarán conectados por las buenas prácticas derivadas de la IA, adaptadas a sus propias necesidades. Cuanto más participativo, inclusivo y cooperativo es el liderazgo, más motivador resulta para los empleados. Por muchos efectos disruptivos que tenga la IA, lo importante es ceñirse a los fundamentos de una cultura.

En los últimos años se han descubierto algunos conceptos de la IA que se habían resistido durante décadas.

Javier Zamora, profesor asociado del departamento de Sistemas de información del IESE, ha elaborado una lista de los conceptos básicos de la IA que todo directivo debe conocer.

La inteligencia artificial (IA) evoluciona cada día más rápido y se usa ya en casi todos los sectores. Pero también afecta al funcionamiento de las empresas. Darío Gil, CEO de IBM Research y vicepresidente de IA y computación cuántica del gigante tecnológico, conoce de primera mano los nuevos desafíos que supone para el liderazgo y la gestión. En esta entrevista habla del presente y futuro de la IA y ofrece su visión de la computación cuántica.

¿A qué se refiere cuando dice que la IA es la nueva TI?
Como ocurrió con la TI, muchas empresas ven la creación y adopción de la IA como una parte esencial de su éxito. Hay paralelismos entre ambas experiencias, ya que las corporaciones están creando departamentos a medida y se disputan a los expertos en un intento de establecer los posibles usos de esta tecnología. Además, las expectativas generadas en torno a la IA no dejan de crecer. Se ha convertido en una palabra de moda que está reemplazando a otros términos, como TI, automatización o análisis de datos, cuando en muchas ocasiones no se trata realmente de IA.

Suele haber dos visiones de la IA: una utopía de máquinas que mejoran el mundo y una distopía en la que los seres humanos somos superfluos. ¿Cuál está en lo cierto?
Ninguna de las dos refleja la realidad de la IA. Su auge ha venido acompañado de ambas perspectivas: un entusiasmo sin límites por su capacidad para transformar nuestras vidas y el miedo a que nos sustituya y perjudique. En IBM nos hemos propuesto usarla para mejorar el trabajo y la toma de decisiones, es decir, crear aplicaciones prácticas que ayuden a las personas a realizar tareas bien definidas. Es innegable que la llegada de esta tecnología afectará a determinados trabajos, pero estamos convencidos de que el futuro de la especialización profesional pasa por la colaboración entre personas y sistemas de IA.

¿Cómo cambiará la IA el empleo?
Si miramos la historia, el empleo siempre ha crecido con cada transformación tecnológica. Hoy, esa transformación se está produciendo en la automatización y reorganización de las tareas, por lo que los trabajadores necesitarán nuevas habilidades para llevarlas a cabo. Surgirán nuevas profesiones, desde “formadores” que enseñen a los sistemas de IA cómo deben realizar las tareas hasta “explicadores” que aclaren cómo estos dispositivos inteligentes toman sus decisiones. En algunas áreas puede darse escasez de profesionales cualificados, como los expertos en ciberseguridad. La aparición de los sistemas de IA hace aún más evidente esa carencia.

Para poder trabajar con los algoritmos, ¿hay que entenderlos?
No creo que sea imprescindible conocer con exactitud todos y cada uno de los sistemas de IA. Aun así, los métodos de prueba y la experiencia nos permitirán alcanzar cierta base de confianza. En determinados casos, usuarios como médicos y profesionales clínicos tendrán que justificar las recomendaciones producidas por los sistemas de IA.

¿Cómo pueden los líderes empresariales adaptarse al nuevo escenario de la IA?
Es imperativo que los CEO y los directivos de todos los niveles se versen en IA, separen la realidad de las expectativas creadas y empiecen a desarrollar una estrategia para determinar qué usos podrían dar a estos sistemas en sus empresas. El liderazgo va a cambiar en muchos de sus aspectos “duros”, como la toma de decisiones basada en los datos, y deberá incidir más en los “blandos”, como ayudar a los empleados a trabajar juntos. Los líderes también tendrán que pensar en cómo favorecer la colaboración entre los trabajadores y los sistemas de IA.

¿A qué retos organizacionales se enfrentarán las empresas?
Uno de los más importantes es determinar si impulsarán la estrategia y capacidades de IA internamente o se apoyarán en organizaciones externas. En esa decisión influyen varios factores, entre ellos sus posibilidades de atraer, desarrollar y retener el talento clave para la IA. También es crucial que alguien de la dirección se encargue de la estrategia y ejecución de esta teconología. A tal fin se puede crear un nuevo cargo, como el de director de IA, o integrar esa función en las responsabilidades del director de tecnología o el de datos.

¿Qué impacto tendrán las tecnologías cuánticas?
IBM se centra en la ciencia de la información cuántica avanzada y la búsqueda de aplicaciones prácticas de la computación cuántica. En septiembre de 2017, nuestro equipo probó un enfoque pionero para realizar simulaciones químicas en nuestros ordenadores cuánticos. Esperamos hallar aplicaciones prometedoras muy pronto, como nuevos algoritmos capaces de trabajar con ordenadores cuánticos y descifrar la complejidad de las interacciones moleculares y químicas, así como de abordar problemas de optimización complejos y los retos de la IA. Estos avances podrían abrir la puerta a nuevos logros científicos en áreas como el diseño de materiales, el descubrimiento de medicamentos, la optimización de la cartera, el análisis de escenarios, la logística y el aprendizaje de las máquinas.

¿Qué otros pasos se deberían dar en los próximos años en materia de IA y tecnologías cuánticas?
Líderes y directivos deben dar el primer paso informándose sobre IA, computación cuántica y el impacto y los beneficios potenciales para sus empresas. Hemos de pasar de la IA estrecha a una categoría más amplia que permita la aplicación de los sistemas de IA de una tarea a otra. Los líderes tienen que empezar definiendo una estrategia de desarrollo y uso de la IA para su negocio. Su estilo de liderazgo evolucionará después hacia el reconocimiento del valor que la IA aporta a la toma de decisiones. Respecto a la computación cuántica, animamos a los líderes a que se preparen y se eduquen en esta disciplina, identifiquen posibles usos y exploren el desarrollo de algoritmos que den fe de sus ventajas.

Así se crean los ordenadores cuánticos del futuro: un criostato de IBM conectado a un sistema de 50 qubits. Fotografía: IBM

La inteligencia artificial (IA) despierta el miedo a un futuro distópico en el que las máquinas nos sustituyen y acabamos completamente solos y aislados. Pero Thomas W. Malone, profesor de Dirección de empresas en la MIT Sloan School of Management y director fundador del MIT Center for Collective Intelligence, visualiza justo lo contrario: grupos de personas conectadas como nunca antes y capaces de tomar decisiones más inteligentes gracias a la tecnología. Su nuevo libro, Superminds: The Surprising Power of People and Computers Thinking Together, analiza estas colaboraciones entre máquinas y humanos.

¿Qué es una supermente?
Según mi definición, las supermentes son grupos de personas, y a menudo ordenadores, que trabajan juntos de un modo que se antoja inteligente, si no siempre, sí al menos en ciertas ocasiones. Las supermentes están por todas partes y son de muchas formas y tamaños, desde organizaciones jerárquicas y mercados globales hasta comunidades científicas, barrios o la democracia directa ejercida en los ayuntamientos. Y hay muchos otros grupos.

Las supermentes hacen que el mundo funcione. Es más, son estos grupos de personas, no los individuos, los responsables de casi todo lo que los seres humanos hemos logrado.

Si siempre trabajamos en grupos, ¿cuál es la novedad?
Que las nuevas tecnologías de comunicación son las más poderosas que hayamos tenido nunca, y con diferencia. Estas tecnologías informáticas nos ayudan de dos maneras. En primer lugar, y es tal vez la mayor novedad, los ordenadores a veces pueden pensar por sí mismos. Aunque, hoy por hoy, no poseen ni de lejos nuestra inteligencia general, sí pueden utilizar su inteligencia artificial especializada y asumir una parte de la tarea de pensar necesaria para resolver los problemas planteados por esos grupos de personas. Segundo, los ordenadores también pueden proporcionarnos lo que llamo “hiperconectividad”, es decir, conectarnos entre nosotros y con otros ordenadores a una escala y con un abanico de posibilidades sin precedentes.

¿Cómo sabremos que las decisiones tomadas por los grupos son las mejores?
No hay nada que lo garantice, pero sí creo que hay más posibilidades de que lo sean. Naturalmente, depende del tipo de decisión pero los grupos grandes ofrecen no pocas ventajas en este sentido. Una es la fuerza bruta. Muchos trabajos, entre ellos los intelectuales, exigen pensar mucho y probar un sinfín de alternativas. De hecho, cuantas más se prueben, más posibilidades habrá de dar con la que funcione mejor. Otra ventaja de los grupos grandes frente a los pequeños es que es más fácil que alberguen puntos de vista diferentes. Al analizar los problemas desde más ángulos, es más probable que se les ocurran otras maneras de evaluarlos o vean la oportunidad de probar más cosas. En un grupo grande también es más probable encontrar a personas con capacidades inusuales.

Con la IA, ¿pensarán más por nosotros los ordenadores?
Hemos de entender la diferencia entre dos tipos de inteligencia. La primera es la estrecha o débil, o sea, la capacidad para alcanzar objetivos concretos en entornos específicos. La segunda es la general o capacidad para alcanzar una amplia variedad de objetivos en entornos diferentes. Hoy en día, hasta los sistemas de IA más avanzados del mundo no pasan de la inteligencia especializada. Un niño de cinco años tiene más inteligencia general que el programa de IA más potente.

Hasta que no dispongamos de ordenadores que hagan igual de bien lo que hacemos, tendremos que intervenir en todos y cada uno de los usos que les demos. Hemos de decidir con qué programas funcionarán y qué hacer cuando salgan mal las cosas. Y a menudo tendremos que encargarnos de aquellas partes de los problemas que los ordenadores no sean capaces de resolver desde el principio.

¿Veremos pronto ordenadores con inteligencia general?
La gente ha hecho preguntas como esta desde la aparición del campo de la inteligencia artificial en los años cincuenta. Y durante seis décadas, la respuesta siempre ha sido la misma: “Dentro de veinte años”. En teoría, ¿puede que esta vez sea cierto? Sí, lo es, pero solo en teoría. Por eso deberíamos desconfiar de quienquiera que asegure que la IA estará al mismo nivel que la humana en los próximos veinte años. Es fácil sobrevalorar su potencial porque también lo es imaginar máquinas tan inteligentes como las personas. Pero es mucho más difícil crearlas que imaginarlas.

¿Qué consecuencias tiene todo esto para el trabajo?
Me parece que mucha gente está más preocupada de lo que debiera por el problema de la pérdida de puestos de trabajo. La automatización probablemente lleve más tiempo de lo que se piensa. Otra realidad que se olvida es el retraso en la implementación. Incluso si ahora mismo tuviéramos un ordenador con una IA general perfecta, al nivel de la humana, en el laboratorio del MIT, ¿cuándo tardaría esa tecnología en extenderse y asumir todos los trabajos que hay en el mundo? ¿Un día? ¿Una semana? ¿Un año? No, tardaría décadas, aun cuando ya dispusiéramos de toda la tecnología.

Uno de los aspectos más interesantes de los mercados como supermentes es que son muy ingeniosos y creativos con el uso de los recursos. Es fácil visualizar la desaparición de los trabajos que conocemos, pero nos cuesta muchísimo más imaginar los que aún no existen. Pero que sean difíciles de imaginar no significa que no vayan a ser una realidad.

Seis características de las empresas pioneras

Cinco claves del éxito de la transformación

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Las posibilidades de la inteligencia artificial (IA) respecto a la toma de decisiones directivas no solo están creciendo, sino que abarcan cada vez más actividades y funciones de negocio.

Por responsabilidad, los CEO y altos directivos deben familiarizarse con estas herramientas y su aplicación, ya que es imprescindible para su trabajo conocer tanto las debilidades como las fortalezas de la IA. Pero el verdadero desafío es otro:
¿seguirá siendo relevante la dirección y gestión de empresas en la era de la IA?

Para responder a esta pregunta, debemos tener presente que, siendo indudable que puede ayudar en la toma de decisiones, dirigir una empresa es mucho más que eso. La dirección define un escenario, un rumbo y unos objetivos coherentes para la empresa. Implica el diseño de políticas y su ejecución de forma consistente. Aspira a involucrar y desarrollar a los empleados. Atiende a una amplia variedad de grupos de interés, además de equilibrar distintas necesidades y limitaciones, a corto y largo plazo. Y no solo hay que tener cierto conocimiento especializado, también buen criterio, iniciativa, creatividad y humildad para aprender, así como ejercer un impacto positivo, cualidades que la IA puede complementar, pero no sustituir.

El éxito a largo plazo de la mayoría de las empresas depende del desarrollo de buenos equipos directivos capaces de sacar partido a la innovación tecnológica, pero también de tomar decisiones prudentes. Las máquinas que aprenden no están diseñadas para discernir entre el bien y el mal. Podemos enseñarlas suministrándoles datos sobre lo que está bien o mal en determinados casos, pero no pueden extraer conclusiones éticas generales de esa información. El uso de la prudencia y del buen criterio en la IA es indispensable, pues validan la calidad de los datos y los procesos a partir de los cuales los algoritmos hacen recomendaciones o toman decisiones. No son pocos los fallos de estas herramientas debidos a datos falsos o algoritmos incompletos. La IA solo puede complementar a la dirección cuando los datos son fiables y los algoritmos están bien estructurados.

Los buenos directivos asumen la responsabilidad de sus actos y omisiones. En aquellas situaciones en las que la interacción y el comportamiento humanos son cruciales, necesitamos el buen criterio de personas que sean responsables de sus decisiones. Las consecuencias jurídicas del desarrollo de la IA son de enorme trascendencia para personas y empresas, sobre todo las relacionadas con la responsabilidad legal de las máquinas que toman decisiones. Además, muchas interacciones sociales se basan en la confianza y, por tanto, exigen que las personas se traten de un modo profesional y responsable.

Por transformacional que pueda ser la IA, los CEO y altos directivos siguen teniendo roles, responsabilidades y retos fundamentales que solo pueden abordar líderes competentes. Y lo hacen con una combinación de criterio racional, inteligencia emocional, principios éticos, libertad e iniciativa emprendedora que les permite tomar decisiones desde una perspectiva holística. Aun cuando cuenten con una IA sofisticada, deberán resolver los siguientes retos directivos.

Propósito. Se trata de dar una respuesta convincente a la pregunta “¿Por qué existe mi empresa?”. Es decir, toda empresa debe explicitar su propósito. La rentabilidad del accionista es una condición sine qua non, pero no basta para la supervivencia a largo plazo de la compañía, que ha de cultivar su reputación con grandes y pequeños pasos para que los clientes se sientan vinculados y los profesionales, atraídos por ella. Tener un propósito es vital.

Singularidad. ¿En qué consideran el CEO y el comité ejecutivo que la empresa es única para clientes y profesionales? Tienen que tomar decisiones que la conviertan en una compañía excepcional, diferente de sus competidores. Para ello, no solo hay que pensar en inversiones y otros compromisos con los que crear ventajas competitivas, también en cómo dar forma al alma de la empresa: los valores en que se inspira y las actividades que la hacen especial a ojos de clientes y empleados. Su propuesta de valor también debe ser clara y fácil de entender para los clientes, además de consecuente con sus políticas.

Valor económico sostenible. La dirección no solo ha de asegurarse de que la empresa es única y especial para los clientes, también de crear valor económico sostenible para todos los grupos de interés, incluidos los accionistas.

Crear el futuro. Los buenos directivos piensan en el futuro, acometen nuevos proyectos empresariales y ayudan a construir el futuro con energía y pasión. Son dados a desarrollar nuevas ideas con una mentalidad emprendedora. Hay algo genuinamente humano en el proceso de creación de nuevos productos, servicios o empresas que tengan un impacto positivo. Es imposible hacerlo sin nuestra pasión por el descubrimiento, la innovación y el deseo de marcar la diferencia.

Impacto más amplio. Por último, la empresa debe pensar en cuánto valor crea y qué propósito tiene, pero también en el impacto que ejerce en la sociedad. Este enfoque trasciende la gestión de los distintos grupos de interés para aspirar a que la compañía sea un ciudadano responsable de la sociedad en la que opera.

Ahora que el uso de la tecnología y de los datos es mucho más inteligente, los altos directivos afrontan retos fascinantes en el mundo empresarial y la sociedad. Pero, al mismo tiempo, tenemos que plantearnos esas cuestiones esenciales de liderazgo. La IA no sabe cómo enfocarlas ni ofrece una respuesta; los buenos directivos, sí. El desafío al que nos enfrentamos es cómo usar las herramientas de IA para que nuestras empresas no solo sean más competitivas, sino también más humanas.

Jordi Canals es profesor de Dirección estratégica del IESE y fue director general de la escuela de 2001 a 2016. Coorganizó la conferencia The Future of Management in an Artificial Intelligence-Based World de abril de 2018 junto al director general, Franz Heukamp.