Para tener éxito con la IA, involucre a todos
Cuando incluye empleados de base, mejorará su desempeño general.
Por David De Cremer
IA y Aprendizaje Automático
Harvard Business Review
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Resumen. La IA intimida a los empleados. A medida que las máquinas realizan tareas intelectualmente exigentes que antes estaban reservadas a los trabajadores humanos, las personas se sienten más excluidas y menos necesarias que nunca. El problema no hace más que empeorar. El ochenta por ciento de las organizaciones dice que su principal objetivo tecnológico es la hiperautomatización, o la automatización completa de extremo a extremo de tantos procesos comerciales como sea posible. Los ejecutivos a menudo persiguen ese objetivo sin la retroalimentación de los empleados: las personas cuyos trabajos y vidas sentirán el mayor impacto de la automatización.En este artículo, el autor examina qué impide que los líderes involucren a los empleados de base en proyectos de IA, cómo deben modelar un comportamiento inclusivo y qué deben hacer las organizaciones para desarrollar prácticas de IA que incluyan a los empleados. Esas prácticas harán que las empresas tengan más probabilidades de mejorar su desempeño a largo plazo y de mantener a sus empleados felices, productivos y comprometidos.
La IA está intimidando a sus empleados. A medida que las máquinas realizan cada vez más tareas intelectualmente exigentes que antes estaban reservadas a los humanos, su gente se siente más excluida y menos necesaria que nunca. Y el problema está empeorando. Según la empresa de investigación de mercado Vanson Bourne, el 80% de las organizaciones dicen que su principal objetivo tecnológico es la hiperautomatización: la automatización de extremo a extremo de tantos procesos comerciales como sea posible. Los ejecutivos tienden a perseguir ese objetivo sin ninguna retroalimentación de sus empleados: las personas cuyos trabajos y vidas se verán más afectados al lograrlo. Pero mis décadas de investigación sobre la adopción empresarial de tecnologías emergentes han demostrado una cosa una y otra vez: los líderes más inteligentes priorizan la participación de las bases durante todo el proceso de adopción.
Cuando los empleados son excluidos de ese proceso, se vuelven reacios a trabajar con IA, nunca desarrollan confianza en sus capacidades y se resisten incluso a los cambios positivos que se derivan de su uso. No obstante, si se hacen correctamente, las colaboraciones entre humanos e IA representan la forma más prometedora de trabajar. Puede que no siempre sean la forma más rápida, barata o sencilla de introducir y utilizar la inteligencia artificial, pero la alternativa, que excluye a los trabajadores, no es una alternativa en absoluto. Consideremos un ejemplo de investigadores del Centro de Ciberseguridad de la Universidad de Nueva York. El equipo de investigación utilizó Copilot, una herramienta desarrollada por GitHub para generar código automáticamente, para producir 1.692 programas de software sin intervención de codificadores humanos. El cuarenta por ciento de esos programas tenía fallas de seguridad críticas.
En este artículo examino qué impide que los líderes incluyan a empleados de base en proyectos de IA, cómo deben modelar un comportamiento inclusivo y qué debe hacer su organización para desarrollar prácticas de IA que incluyan a los empleados. Esas prácticas pueden hacer que su desempeño a largo plazo tenga más probabilidades de mejorar y que sus empleados sean más felices, productivos y comprometidos.
Sentirse cómodo con la IA
No puedes involucrar a todos en el proceso de adopción de la IA si tú mismo no estás muy involucrado. Pero los líderes empresariales a menudo me preguntan cómo pueden guiar una transformación basada en la IA cuando no tienen experiencia personal con la tecnología.
Los líderes empresariales no tienen por qué ser expertos en IA. Sólo necesitan tener suficientes conocimientos de IA para reconocer los beneficios de la tecnología para la organización y sus partes interesadas. Una vez que se haya implementado la IA, los líderes deben aprender a potenciar e impulsar las colaboraciones entre humanos y IA. Por ejemplo, deberían poder identificar oportunidades para la integración de la IA en los flujos de trabajo cotidianos y anticipar sus ventajas potenciales para los equipos y proyectos asociados con la tecnología. En resumen, el aprendizaje debe ser parte de su liderazgo continuo en IA.
Algunos ejecutivos de mis clases de liderazgo avanzado se han preguntado en voz alta si necesitan convertirse en codificadores profesionales para ser líderes eficaces. Lo que necesitan no es experiencia en codificación, sino una comprensión fundamental de la tecnología.
Los fundamentos de la IA
La mayoría de los directivos saben que las herramientas de IA son sistemas computacionales que tienen capacidad de aprendizaje autónomo. Entienden que la IA puede aprender de grandes conjuntos de datos y participar en el reconocimiento de patrones y la resolución de problemas. Probablemente ya lo hayan visto utilizado en una variedad de aplicaciones organizacionales: escanear los currículums de los solicitantes de empleo, evaluar el desempeño de los empleados, optimizar la programación de tareas, administrar el inventario y automatizar tareas repetitivas para que los empleados puedan explorar nuevas ideas y promover la innovación en lugar de contar. widgets. Es la capacidad de la IA para aprender (usando algoritmos para procesar nuevos datos y cambiar su cálculo de la información en función de esos datos) lo que resulta en comparaciones con la inteligencia humana. Pero muchos líderes empresariales suponen implícitamente que la IA puede sustituir a los humanos en casi cualquier puesto.
La realidad es que la IA no puede pensar como un humano y no es tan creativa. En primer lugar, no genera ideas novedosas; sus ideas existen en los conjuntos de datos que se introducen en él. Ni siquiera los sistemas de inteligencia artificial más sofisticados pueden inferir significado a partir del aprendizaje, como lo hacen los humanos. No pueden establecer analogías y no pueden apreciar los matices culturales y contextuales. Mientras que los humanos pueden extraer los significados más profundos y los matices intrincados de las conversaciones de negocios, la IA no puede decir cuándo lo que se dice contradice lo que se quiere decir. Por ejemplo, interpretará "¿Hablas en serio esta oferta?" como una simple solicitud para confirmar lo que se ofrece. La mayoría de los humanos entenderán que la otra parte no está contenta con lo que se le ofrece.
Los líderes empresariales que conocen lo suficiente la IA reconocen que la tecnología puede hacer mucho para mejorar la eficiencia del trabajo y el funcionamiento general de una organización. También deben reconocer que no puede reemplazar completamente a los humanos y, lo que es más importante, no puede pensar por nosotros.
Tres formas en que la IA puede alienar a los empleados
Una vez que se sienta cómodo con su capacidad para discutir y defender la adopción de la IA, necesitará generar entusiasmo en todas las bases, lo que no es un proceso fácil. Para ser un líder eficaz, debe comprender por qué la IA causa una brecha entre sus trabajadores y la gerencia y encontrar formas de cerrar la brecha entre lo que sienten al respecto y lo que usted le gustaría que sintieran. Y será necesario prevenir el territorialismo y el tribalismo que pueden ocurrir cuando un grupo controla la IA y otro ni siquiera la entiende.
Aquí hay tres razones comunes para la alienación de los trabajadores.
Los empleados pierden autonomía y se vuelven cínicos. No hace mucho, una colega mía solicitó una tarjeta de crédito en su banco. El empleado que la ayudó ingresó toda su información en un programa de computadora, que ejecutó un algoritmo para determinar si calificaba. Mi colega, que gana bien la vida y tiene buen crédito, se sorprendió cuando el empleado le informó que el algoritmo había decidido que ella no calificaba para la tarjeta. Cuando ella le pidió una explicación, él respondió que la decisión se basaba en hechos y era automatizada, por lo que no podía añadir mucho. Finalmente, murmuró que no era una máquina, entonces ¿por qué debería esperar que él entendiera la decisión del algoritmo? Ese comentario reveló que el empleado no se sentía en control de su trabajo, estaba claramente desmotivado y no tenía intención de intentar hacer comprensible la decisión del algoritmo a mi colega. El resultado fue un mal servicio al cliente y una oportunidad de negocio perdida.
Cuando automatizas tareas fáciles pero dejas las difíciles y emocionalmente exigentes a los humanos, afectas negativamente el bienestar de tus trabajadores. Un estudio de 2021 de la Universidad Estatal de Georgia reveló que cuanto más se introduce la automatización en el lugar de trabajo, peor es la salud y la satisfacción laboral de los empleados.
Los empleados no entienden la IA y se resisten a ella. En general, las personas prefieren trabajar y recibir consejos de humanos en lugar de IA. Debe ser consciente de este sesgo y reconocer que los empleados responderán emocionalmente más que racionalmente a la tecnología, incluso cuando haya demostrado ser superior a los humanos.
Si desea que la adopción de la IA sea inclusiva, debe posicionarse como mediador y facilitador en las interacciones entre humanos y IA. Debe asegurarse de que sus empleados reciban el apoyo y la capacitación adecuados para interactuar de manera efectiva con los sistemas de inteligencia artificial y crear oportunidades para que recurran a un ser humano si esas interacciones salen mal. Si se sienten realmente incluidos en la forma en que planea trabajar con la IA, se mostrarán menos reacios a ello.
La falta de inclusión puede incluso conducir a una resistencia activa. Por ejemplo, cuando los trabajadores de las instalaciones de embalaje de Amazon fueron “supervisados” por algoritmos de inteligencia artificial, se volvieron más propensos a sufrir lesiones. Se vieron obligados a cumplir objetivos de alta productividad, con pocas o ninguna oportunidad de tomarse un descanso, y podían ser despedidos indiscriminadamente por no alcanzar sus objetivos. Frustrados, firmaron peticiones y se reunieron frente a sus almacenes, unidos por el grito de guerra “¡No somos robots!” De hecho, como lo expresó sucintamente un empleado, “[La productividad es] lo único que les importa. No les importan sus empleados. Se preocupan más por los robots que por los empleados”.
Si desea evitar la resistencia de sus empleados al introducir la IA, debe sacarlos de su zona de confort y, al mismo tiempo, asegurarse de que comprendan por qué lo está haciendo. Deben saber cómo planea cuidarlos durante esta transición. Deberá tener paciencia, porque los trabajadores necesitarán tiempo y esfuerzo para familiarizarse con la IA y ver cómo puede ayudarles en sus trabajos.
La IA crea silos empresariales. Además de generar resistencia, la adopción de la IA puede socavar la inclusión al afianzar silos en su organización de tres maneras. En primer lugar, debido a que la profunda experiencia necesaria para comprender y operar sistemas de IA a menudo solo se encuentra en los equipos de tecnología, los empleados de otros departamentos (como RR.HH., operaciones y marketing) pueden tener dificultades para interactuar con la IA. Pero necesitan el conocimiento para utilizarlo de manera que sea significativo para sus propios objetivos comerciales. En segundo lugar, la propiedad y el acceso a los datos pueden ser una cuestión polémica entre departamentos. Los sistemas de inteligencia artificial dependen en gran medida de los datos para la capacitación y la toma de decisiones, pero los equipos individuales pueden tener sus propios depósitos de datos y no querer o no poder compartir datos con otros. En tercer lugar, el impacto que tiene la IA variará entre los equipos: algunos pueden encontrarla más útil que otros, y algunos pueden ver que se utiliza para automatizar sus tareas más que las tareas de otros departamentos. Cuando diferentes equipos se sienten más o menos amenazados (o beneficiados) por la adopción de la IA, pueden recurrir a comportamientos aislados, evitando la colaboración y el intercambio de información para proteger sus propios intereses.
La resistencia de los empleados a menudo crea una organización en la que los expertos en IA y los de negocios trabajan por separado. La gente se cierra mentalmente y vive dentro del ámbito de su propia experiencia. Y cuando la IA se adopta de manera diferente en todos los silos, los recursos pueden duplicarse o subutilizarse, lo que limita la capacidad de los líderes para ampliar la tecnología en toda la organización. Los equipos pueden recopilar, almacenar y administrar datos de forma independiente, lo que genera inconsistencias, redundancia o conjuntos de datos incompletos. Eso puede obstaculizar su capacidad para aprovechar todo el potencial de sus datos. Cuando los departamentos operan de forma aislada, la colaboración interfuncional y la resolución interdisciplinaria de problemas se vuelven imposibles. Será su trabajo como líder inclusivo enfatizar la importancia de la colaboración e impulsar la implementación de soluciones tecnológicas y organizativas, como la centralización de datos para su análisis en herramientas basadas en la nube.
Para abordar todos estos desafíos, necesita ajustar la cultura de su organización.
Un modelo más eficaz e inclusivo para la IA
Como líder empresarial, debe hacer que las personas se sientan como miembros de pleno derecho de su organización, empoderadas para trabajar como seres humanos mientras colaboran con la IA en cada proceso automatizado. La IA puede producir rápidamente código para nuevos programas, por ejemplo, pero se necesitan empleados humanos para corregir cualquier falla de seguridad y otros fallos.
Un enfoque inclusivo hará que los empleados se sientan en control del proceso de adopción, reducirá la aversión a la tecnología y aumentará la confianza en ella. Esos resultados ayudarán a integrarlo de manera más eficiente en el flujo de trabajo de sus empleados y mejorarán la probabilidad de crear valor en toda la organización (en lugar de establecer solo efectos aislados y, por lo tanto, menores). Para lograrlos, la organización debe seguir consistentemente cuatro prácticas.
Crea espacio y tiempo para la conexión social. Cuando se trabaja con IA, las personas tienen que pasar mucho tiempo frente a las pantallas de las computadoras comunicándose con las máquinas. Eso limita su interacción con otros humanos. Una encuesta de 2022 realizada por el Pew Research Center reveló que una de las principales preocupaciones que tienen las personas sobre la presencia de inteligencia artificial en sus vidas es que las aísla de otros humanos. Como líder, usted tiene la importante responsabilidad de fomentar las conexiones sociales de sus empleados, lo que puede hacer a través de eventos y comunidades en línea dentro y fuera de la organización. Los aseguradores digitales, por ejemplo, a menudo emiten pólizas de seguro sin siquiera reunirse con los solicitantes. Se les podría pedir que se reúnan semanalmente con otros suscriptores y con las personas que construyeron el sistema de inteligencia artificial que utilizan para discutir posibles mejoras. Uber ahora permite a sus conductores, que están bajo constante supervisión algorítmica y, como resultado, se sienten deshumanizados, llamar por teléfono a otras personas de la organización cuando necesitan ayuda o tienen alguna pregunta.
Land O'Lakes, la empresa láctea Fortune 500, ofrece un excelente ejemplo de cómo liberar a los empleados de la soledad de trabajar con IA. Comenzó su transformación en IA en 2017, cuando buscaba automatizar parcialmente el pronóstico de productos básicos y el modelado de propensión. Los líderes de la empresa dieron prioridad a hablar con las bases sobre los desafíos esperados, ayudando a establecer un entendimiento común de las posibilidades y límites del proyecto y asegurando a la gente que la empresa no estaba buscando tecnología por el simple hecho de ser tecnología. Los equipos se coordinaron entre departamentos, pero los líderes de la empresa también realizaron controles semanales entre personas con cada unidad de negocio para abordar cualquier desafío, emocional o de procedimiento, que pudiera haber surgido. Ese enfoque fue crucial para el éxito de la transformación de la IA de Land O'Lakes. Los empleados tuvieron oportunidades de expresar sus preocupaciones, cuestionar tácticas y plantear cualquier otra cosa que pudiera tener en mente.
Haga que los equipos tecnológicos y no tecnológicos colaboren. Como líder experto en IA, usted sabe que las colaboraciones exitosas entre humanos e IA cruzan disciplinas. Sus expertos en tecnología y negocios no deberían retirarse a rincones separados, literales y virtuales. Así que cree equipos diversos que trabajen juntos para adoptar la IA. Por ejemplo, los expertos en negocios pueden explicar a los expertos en tecnología qué objetivos deben alcanzarse, y los expertos en tecnología pueden hacer sugerencias sobre qué sistemas de IA se necesitarán. Mientras tanto, RR.HH. puede familiarizar a los empleados con el sistema de IA que utilizarán y las habilidades que necesitarán, y el personal operativo puede centrarse en integrar todo el flujo de trabajo entre humanos y IA en la configuración organizacional.
Para liderar equipos tan diversos y unirlos, debe comunicarse de manera que una en lugar de dividir a las personas, permitiendo e integrando múltiples perspectivas e identificando obstáculos que pueden complicar o impedir la colaboración. Como líder empresarial, puede comenzar explicando las necesidades de la organización a sus equipos tecnológicos y comerciales y luego describir cómo los expertos en tecnología pasarán a formar parte del proceso empresarial para lograr los resultados deseados. Trate de establecer un lenguaje común y una comprensión para ambos grupos sobre cómo abordar los desafíos, reconocer patrones, dividir los grandes problemas en otros más pequeños y encontrar un método de trabajo compartido. Sin ese lenguaje común, sus equipos pueden no lograr cohesión y la cultura inclusiva que han intentado desarrollar puede disiparse.
En uno de mis proyectos de consultoría vi al director de tecnología de una institución financiera global presentar la nueva estrategia tecnológica de la empresa. Apenas unos minutos después, el director ejecutivo interrumpió. Dijo que no entendía nada de lo que decía el CTO y lo presionó para que presentara su mensaje en tres simples viñetas. Fue vergonzoso para la CTO. El equipo técnico se redujo. Los departamentos de TI dejaron de intentar hablar con los altos ejecutivos. El director ejecutivo perdió credibilidad ante los altos ejecutivos, quienes se dieron cuenta de que no sería capaz de guiar al banco a través de su proyecto de adopción de IA. No se había convertido en un experto en IA, no conectaba la IA con el propósito de la empresa y, lo peor de todo, no había desarrollado la mentalidad inclusiva necesaria para trasladarse del CTO al negocio y viceversa. No hace falta decir que el proyecto fracasó. El director general dejó la empresa al año siguiente.
Las colaboraciones exitosas entre humanos e IA cruzan disciplinas. Sus expertos en tecnología y negocios no deberían retirarse a rincones separados, literales y virtuales.
Cuando se hace correctamente, mezclar equipos puede mejorar fundamentalmente no sólo la tecnología de una empresa sino también su cultura general. En 2017, el equipo directivo del fabricante de equipos agrícolas CNH Industrial decidió que quería crear una serie de capacidades de automatización impulsadas por IA. También quería conectar a los clientes con socios internos y externos y promover a CNH como una empresa orientada a los servicios.
Los ejecutivos comenzaron el proceso de transformación hablando con empleados de su unidad de vehículos comerciales, unidades de vehículos específicos de la industria, TI y operaciones. Se crearon asesores digitales y un nuevo equipo digital dentro de la organización de TI existente de CNH para respaldar la estrategia, implementación y ejecución continuas. Al establecer equipos interdisciplinarios y mantenerlos involucrados durante todo el proceso, CNH pudo adoptar (o retirar) rápidamente enfoques experimentales. Redujo las barreras entre desarrolladores y propietarios de empresas y permitió recibir comentarios en tiempo real sobre el trabajo programado.
Desarrolla constantemente tus propias habilidades de liderazgo. Hacer que sus empleados se sientan incluidos en su proyecto de adopción de IA requiere que tenga en cuenta su incertidumbre e incomodidad al tratar con IA. Como líder experto en IA, se le debe considerar abierto a escuchar sus inquietudes. Mi investigación indica que los empleados están más dispuestos a confiar e interactuar con la IA si sus líderes son humildes y demuestran esa apertura.
Pensemos en Satya Nadella, director ejecutivo de Microsoft, que es un maestro en utilizar la empatía para fomentar la inclusión. Una de las primeras cosas que hizo cuando fue nombrado director ejecutivo, en 2014, fue persuadir a sus empleados de que, sin importar el éxito que hubiera tenido Microsoft en el pasado, debían permanecer abiertos a nuevas ideas y otras formas de trabajar. Pedirles que pensaran diferente requirió valentía, pero también mostró la importancia de ser humildes y no tener miedo de recibir comentarios de los demás. La actitud humilde de un líder anima a los empleados a interactuar periódicamente con expertos de diferentes departamentos para comprender y relacionarse con las diversas perspectivas que existen en el trabajo en la organización.
También debe guiar a los empleados en su comprensión de la IA. Para que las interacciones entre humanos e IA sean verdaderamente colaborativas, los empleados necesitan marcos sólidos para pensar en cómo trabajar con máquinas inteligentes. En el ámbito de la seguridad aérea, por ejemplo, los pilotos necesitan más formación para pilotar aviones con sistemas colaborativos de piloto automático. Esto se debe a que, como dijo a Wired en 2022 el capitán Shem Malmquist, un veterano investigador de accidentes de aviación y seguridad, “deben tener un modelo mental tanto de la aeronave como de sus sistemas primarios, así como de cómo funciona la automatización del vuelo” para gestionar los problemas que puedan surgir. podrían convertirse en accidentes catastróficos. Sólo cuando los empleados tengan un modelo claro de sus propias fortalezas y debilidades, y las de sus herramientas de IA, comprenderán cómo la IA puede mejorar su trabajo.
Recompensar a los trabajadores por ser humanos. Los empleados quieren que les diga cómo ve su papel en el proceso de colaboración entre humanos y IA. También quieren saber cómo serán recompensados por el valor que crea la colaboración. Para que los humanos y la IA trabajen juntos con éxito, es necesario establecer pautas claras sobre a quién se le atribuye qué. De lo contrario, sus empleados pueden sentir que ha restado importancia a su contribución y atribuido el éxito del proyecto en gran medida a la IA.
Para garantizar que los empleados se sientan incluidos, permítales compartir las recompensas que conlleva el valor que crea la IA. Enfatice que, en su opinión, los humanos son cruciales para el desempeño de la IA y, por lo tanto, merecen el reconocimiento apropiado. Incluso un simple correo electrónico para toda la empresa reconociendo y celebrando los logros de alguien puede contribuir en gran medida a elevar la moral.
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La adopción de la IA es un proceso complejo que requiere que todos los involucrados aprendan, cuestionen y colaboren. La forma en que su empresa lo aborde dependerá del nivel de perspicacia tecnológica de sus empleados, su presupuesto y muchos otros factores críticos. Pero el enfoque que recomiendo es uno que cualquier empresa puede adoptar para optimizar el proceso.
Debería comenzar con que los gerentes aprendan lo suficiente sobre la IA como para sentirse seguros al comunicar su importancia a sus equipos. Entonces se necesita una conexión constante de persona a persona entre unidades de negocios interdisciplinarias, así como reuniones en las que todos se sientan libres de hablar abiertamente. Estas reuniones brindan excelentes oportunidades para que los gerentes muestren vulnerabilidad, comuniquen sus propias preguntas o incluso simplemente escuchen las desahogos entre colegas. Cuando su transformación está en marcha y su empresa se centra en optimizar la IA en lugar de simplemente implementarla, debe recompensar a sus empleados por sus contribuciones exclusivamente humanas. Si no se sienten valorados y respetados, su intento de transformación seguramente fracasará.
Una versión de este artículo apareció en la edición de mayo-junio de 2024 de Harvard Business Review.
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David De Cremer es profesor de gestión y tecnología en la Universidad Northeastern y decano de la familia Dunton de su Escuela de Negocios D'Amore-McKim. Su sitio web es daviddecremer.com.
