La IA no es el enemigo, ni la solución mágica. La mayoría de los fracasos provienen de líderes que se saltan las preguntas difíciles. Aquí hay 5 que separan la exageración del impacto real.
por Sarah Deane
- 1. ¿Qué problema humano estamos resolviendo y es la IA la mejor manera de resolverlo?
- 2. ¿Cómo estamos validando que el resultado de la IA sea preciso y significativo?
- 3. ¿Cuál es el papel humano y estamos equipados para cumplirlo?
- 4. ¿Cómo mediremos el impacto comercial, no solo el uso o la emoción?
- 5. ¿Cuál es nuestro plan de alimentación y atención a largo plazo para la IA?
- Conclusión
- Sobre el autor
A pesar de los titulares llamativos y, a veces, aterradores, la IA no es una amenaza lejana de ciencia ficción para la humanidad, ni es inherentemente un peligro para la fuerza laboral. Es una tecnología poderosa y de propósito general que está remodelando rápidamente la forma en que las personas y las organizaciones operan, toman decisiones e interactúan. Al igual que con los cambios tecnológicos anteriores, el impacto de la IA dependerá de cómo la guiemos, gobiernemos y apliquemos.
El entusiasmo y la inversión en IA no se han traducido necesariamente en resultados comerciales significativos. El desafío con las iniciativas de IA no siempre es la tecnología. La mayoría de las veces, es una falta de estrategia clara. Los líderes que se apresuran a adoptar la IA sin objetivos claros en mente a menudo terminan corriendo el riesgo de construir y acumular herramientas que son técnicamente impresionantes pero irrelevantes. Los ingenieros de IA que se enfocan únicamente en la emoción de crear nuevas tecnologías pueden terminar con una visión de túnel: centrarse más en lo que pueden construir en lugar de lo que deberían construir para beneficiar realmente a las personas. Y, en algunos casos, las intenciones de un visionario pueden ser grandiosas y parecer genuinamente beneficiosas, pero sin una consideración cuidadosa de las posibles consecuencias, incluso las mejores ideas pueden tener consecuencias no deseadas y, a veces, dañinas.
Los líderes deben hacer las preguntas correctas en cada etapa de un proyecto de IA para extraer valor real. Aquí hay cinco preguntas críticas que todo líder debe considerar, de una conversación que tuve con Daisy Grewal, Ph.D., psicóloga social y directora de Innovación y Automatización Analítica, Estrategia y Transformación de IA en Korn Ferry.
1. ¿Qué problema humano estamos resolviendo y es la IA la mejor manera de resolverlo?
Esta primera pregunta puede parecer obvia, pero a menudo se pasa por alto. Según Grewal, la clave es identificar un punto débil claro y asegurarse de que esté vinculado a la creación de valor tangible o la eficiencia. “Muchos proyectos de IA se están llevando a cabo simplemente porque los líderes piensan que necesitan hacer ‘algo con IA'”, dijo.
Ella alienta a los líderes a “estar por encima de la multitud” pensando realmente en qué problema están resolviendo, recordándonos que “las herramientas de IA solo importan si ayudan a los humanos a diagnosticar, decidir o actuar más rápido sobre problemas comerciales reales”.
Antes de adoptar una tecnología, pregúntese: ¿Este problema realmente necesita IA, o podrían ser suficientes soluciones más simples o diferentes o incluso hacerlo mejor? Al alinear la IA con las necesidades comerciales reales en lugar de la exageración, las organizaciones pueden evitar el desperdicio de esfuerzos y garantizar que los recursos se dirijan a iniciativas que importan.
2. ¿Cómo estamos validando que el resultado de la IA sea preciso y significativo?
Es ampliamente conocido que los modelos de IA pueden alucinar o producir resultados inexactos. Lo que se discute menos es si la producción de IA es realmente útil para los humanos. Grewal enfatiza la importancia de crear una evaluación sólida que esté anclada al problema que está resolviendo al principio del proceso. “Debe determinar si su herramienta está generando información objetiva y utilizable que los humanos encontrarán no solo creíble sino valiosa”, dijo.
La validación va más allá de la precisión técnica. Un modelo puede funcionar bien con datos de prueba, pero no influir en las decisiones del mundo real. Los líderes deben establecer métricas que midan la utilidad y la relevancia para el problema en cuestión, así como la corrección. Las pruebas periódicas con estas métricas garantizan que los resultados de la IA generen información procesable en lugar de información engañosa.
3. ¿Cuál es el papel humano y estamos equipados para cumplirlo?
La IA no es una varita mágica. La supervisión humana es crucial. Grewal advierte que, con demasiada frecuencia, los usuarios generan resultados de IA sin suficiente entrenamiento o contexto, lo que crea el riesgo de mal uso o error. “Sus usuarios humanos deben comprender profundamente por qué y cómo la IA debe aumentar el juicio, no reemplazarlo”, explicó, y dijo que si bien hay mucha letra pequeña en las herramientas de IA para verificar y validar los resultados, todavía estamos siendo bombardeados por la basura de la IA.
Garantizar la eficacia de la intervención humana significa equipar a los usuarios para que revisen los resultados de la IA, comprendan sus limitaciones y la apliquen de forma responsable. Este proceso reduce el riesgo de errores de alto perfil, como los desafíos de Deloitte en Australia, y ayuda a las organizaciones a aprovechar la IA como una herramienta de apoyo. Los líderes deben crear una cultura de uso informado de la IA. “Los usuarios deben comprender lo suficiente sobre cómo funciona la IA para sentirse empoderados y equipados para criticar el resultado, y no solo asumir que la IA está haciendo magia”, dijo Grewal.
A medida que la IA continúa acelerándose, la demanda de habilidades especializadas, y de empleados con sólidas capacidades humanas únicas, crece junto con ella. Incluso cuando las organizaciones realizan reducciones de fuerza laboral en respuesta a la IA, el CEO de IBM, Arvind Krishna, destaca una tendencia importante: estos cambios están creando oportunidades para reinvertir el esfuerzo humano en áreas donde habilidades como el pensamiento crítico, la creatividad y la perspicacia interpersonal son cada vez más valiosas.
La pregunta entonces para los líderes es: ¿está su fuerza laboral equipada para aprovechar su ventaja humana? Los comportamientos y hábitos mentales que impulsan el rango emocional, el pensamiento ecosistémico, la empatía y el contagio de energía se están volviendo fundamentales para el éxito organizacional sostenido en un mundo impulsado por la IA.
4. ¿Cómo mediremos el impacto comercial, no solo el uso o la emoción?
Es fácil quedar atrapado en métricas como las tasas de adopción, los clics o el entusiasmo interno. Pero estas métricas de vanidad no reflejan si la IA está impulsando resultados comerciales significativos. Grewal enfatiza la importancia de la medición del impacto: “En estos días se están construyendo muchas herramientas impresionantes impulsadas por IA. Para justificar la inversión, debe poder demostrar que una herramienta realmente cambió una decisión, liberó capacidad o generó ingresos de manera positiva”.
Los líderes deben definir KPI vinculados a la eficiencia operativa, la experiencia de los empleados, la experiencia del cliente o el rendimiento financiero. Esto garantiza que los proyectos de IA sean responsables de los resultados tangibles, no solo de la novedad. Al vincular las métricas a los resultados del mundo real, las organizaciones pueden priorizar iniciativas que brinden un ROI medible y evitar ser seducidas por herramientas llamativas pero ineficaces.
5. ¿Cuál es nuestro plan de alimentación y atención a largo plazo para la IA?
La IA no es una implementación única. Es un sistema en evolución que requiere atención continua. Y a diferencia de las aplicaciones SaaS típicas, el mantenimiento y las mejoras necesarias para mantenerlo son diferentes de lo que muchas empresas pueden estar acostumbradas. Según Grewal, muchas herramientas de IA fallan no debido a fallas en el diseño sino debido a la negligencia: “La mayoría de las herramientas de IA que se construyen hoy probablemente morirán por negligencia, no por malicia”.
La IA sostenible requiere tipos específicos de actualizaciones: datos frescos y de alta calidad, reentrenamiento periódico de modelos e integración en los flujos de trabajo diarios, continuó Grewal. Los sistemas de IA más exitosos son aquellos que se “empujan” a las operaciones diarias en lugar de requerir que los usuarios los busquen. “El éxito dependerá de hacer de la IA una parte viva de cómo se realiza el trabajo, no un desvío brillante”, advirtió.
Si bien están entusiasmados con la promesa y la posibilidad, los líderes también deben planificar el mantenimiento, el monitoreo y la adaptación de las soluciones de IA para garantizar que sigan siendo relevantes y efectivas.
Una forma poderosa de descubrir las implicaciones aguas arriba y aguas abajo es usar una línea de preguntas “¿Y luego qué?”. Por ejemplo: su solución impulsada por IA hace [X], ¿y luego qué? ¿Cómo importa el impacto? ¿Qué pasa con las personas en el ecosistema más amplio? ¿Qué políticas o estructuras de apoyo se requieren? ¿Cómo se desarrolla el impacto y el riesgo a lo largo del tiempo: en 30 días, 90 días, un año, tres años, cinco años?
Asegúrese de tener una representación de experiencia en la sala. Tener las perspectivas correctas presentes garantiza que los riesgos potenciales, las oportunidades y las consecuencias no deseadas se consideren a fondo. Hacer estas preguntas, e involucrar a los expertos adecuados, ayuda a los líderes a anticipar los efectos dominó, diseñar sistemas más resistentes y garantizar que la innovación brinde un valor sostenible.
Otro enfoque útil es el juego de roles. Incluso con las mejores intenciones para su visión, puede ser valioso imaginar cómo la misma capacidad podría ser utilizada por un “mal actor” dentro del ecosistema. ¿Qué riesgos surgen si esta tecnología o capacidad cae en las manos equivocadas? El ejercicio puede revelar vulnerabilidades y ayudarlo a identificar las estrategias de mitigación o los planes de acción necesarios para abordar las amenazas potenciales antes de que se conviertan en problemas reales.
Conclusión
Construir o implementar IA no es solo un ejercicio técnico, es estratégico. Al hacer estas cinco preguntas, los líderes pueden ir más allá de la exageración y centrarse en iniciativas que resuelvan problemas humanos, creen valor e integren en las operaciones de manera responsable y sostenible:
- ¿Qué problema humano estamos resolviendo y es la IA la mejor manera de resolverlo?
- ¿Cómo estamos validando que los resultados de la IA sean precisos y significativos?
- ¿Cuál es el papel humano y estamos equipados para cumplirlo?
- ¿Cómo mediremos el impacto comercial, no solo el uso o la emoción?
- ¿Cuál es nuestro plan de alimentación y atención a largo plazo para la IA?
Responder a estas preguntas puede transformar la IA de una palabra de moda en una herramienta que impulsa mejores decisiones, mejora la productividad y produce resultados comerciales medibles. Los líderes que se comprometen con este nivel de pensamiento estratégico se posicionan a sí mismos y a sus organizaciones para cosechar los beneficios reales de la IA, no solo la promesa.
Nota del editor: Lea más consejos de liderazgo para aprovechar al máximo las inversiones en IA:
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Sobre el autor
Sarah Deane es la directora ejecutiva y fundadora de MEvolution. Como experta en energía y capacidad humana, e innovadora que trabaja en la intersección de la ciencia cognitiva y del comportamiento y la IA, Sarah se enfoca en ayudar a las personas y organizaciones a renunciar a sus bloqueadores, restaurar su energía, recuperar su capacidad mental y redefinir su potencial.
Fuente: https://www.reworked.co/leadership/5-questions-every-leader-should-ask-before-building-ai-solutions/