La “frontera irregular” de la Inteligencia Artificial

Hay tareas donde el impacto de la IA puede ser negativo sobre el performance – son las que están más allá de la “frontera irregular”. Propongo una guía en tres pasos para enfrentar este reto.

Vamos a cumplir 10 meses del lanzamiento de ChatGPT, y empiezan a salir los primeros estudios sobre los efectos de usar IA generativa en el trabajo “de oficina”.

Uno en particular me parece muy relevante porque:

(1) se enfoca en consultores de management (prototipos del knowledge worker) y

(2) ha involucrado a más de 700 personas en todo el mundo.

Además, cuenta con talento de Harvard, Warwick, MIT y Wharton – además de Boston Consulting Group que puso a disposición los sujetos investigados.

La ciudad fortificada de Palmanova, en Italia, es relevante para este discurso: pronto verás por qué.

Uno de los resultados más interesantes fue la confirmación de algo que los autores intuían: hay tareas en las cuales usar la IA empeora el performance.

En otras palabras: si tomamos dos tareas en el mismo nivel de dificultad, en una la aplicación de la IA puede llevar a mejora en el rendimiento, en otra el efecto puede ir en el sentido contrario.

¿De qué depende? De si la tarea se encuentra dentro o fuera de la frontera de las habilidades de la IA – frontera que no es homogénea sino irregular.

Esta hipótesis está ilustrada en la imagen abajo:

Ahí está: Palmanova y la Inteligencia Artificial comparten una frontera irregular

La línea punteada representa una serie de tareas de dificultad constante. Diferentes en sus características pero consideradas igualmente retadoras para que un trabajador las resuelva a tiempo y con calidad.

La línea azul es la frontera de las habilidades de la Inteligencia Artificial: ilustra visualmente para qué es buena (mejora el performance) y para qué no. Al ser irregular, algunos de los retos representados caen dentro de ella, otros afuera

Para explorar este escenario, nuestros investigadores diseñaron dos retos diferentes (ilustrados por las estrellas)  y los aplicaron a grupos homogéneos.

Antes de explorar el experimento, vale la pena anticipar su mensaje: la IA no es la panacea.

Individuos y empresas deben adoptarla rápidamente en los campos en que lleva a mejoras y evitarla (o dedicarle más atención) cuando quedan más allá de la frontera; no se recomienda el uso indiscriminado.

Volviendo al experimento: ¿cómo le fue al grupo cuya tarea estaba dentro de la frontera?

Una maravilla.

Comparando quien usó IA con el grupo de control (sin IA) se registró:

  • 40% mejor calidad
  • 25% de las tareas terminadas más rápido
  • 12% más tareas completadas.

Con lo que cuesta un consultor de BCG, cada una de estas frasecitas se traduce en millones de dólares de valor adicional. Un no brainer.

¿Y el otro grupo? ¿Los que recibieron una tarea expresamente diseñada para estar fuera de la frontera? En ese caso, a la IA no le fue tan bien.

Solo el 60/70% de quien la usó para resolver el problema encontró la respuesta correcta – contra el 84,5% del grupo que no se apoyó en Inteligencia Artificial.

Sorprendente. Uno esperaría una ineficacia neutral: usar la IA no mejora el resultado – y punto. En cambio, se nota un efecto contrario: a la aplicación de la herramienta corresponden resultados peores.

Cómo usar un martillo para apretar un tornillo: algo logras, pero te va mejor con un clavo (o con un destornillador, cambiando permutación).

Hermoso, potente y eficaz - siempre y cuando no se use con tornillos.

Detrás de este resultado contraintuitivo puede estar el exceso de confianza y los correspondientes atajos: si creo que la IA es infalible, no le pongo atención al proceso y termino aceptando cualquier resultado.

“Me duermo al volante”, para usar la expresión de Fabrizio Dell’Acqua en el estudio que le dedicó justamente a este escenario.

Aplicación concreta: un plan en tres pasos.

Muy interesante, pero… ¿qué implicaciones prácticas tiene?

Estamos todos en etapa de adopción y necesitamos saber si vamos en el camino correcto – así que me atrevo a sintetizar un plan en tres pasos para la aplicación en tu empresa.

1. Usar la IA primero en las tareas que están dentro de la frontera

Empieza por los retos que la IA está más preparada a enfrentar – esto es obvio. Más importante: la definición de cuáles son los retos “correctos” la debe hacer la persona encargada de cada tarea.

Todavía no hay “manuales de instrucciones” para ayudarnos en este paso; además, cada empresa funciona de manera diferente y no hay estándares universales.

La única manera de saber si una tarea está dentro de la frontera es experimentando; y la única persona que puede llegar a esta conclusión es la responsable por esa tarea.

Será oportuno entonces entrenar a cada función o cargo en el uso de la IA. No conviene en cambio delegar esta definición a un consultor externo o a un delegado interno: podrá ser más experto en IA pero aquí el factor clave es el conocimiento de la tarea (no de la tecnología).

El objetivo de esta primera fase es obtener resultados medibles y relevantes con los “mangos bajitos”, con la correspondiente credibilidad interna con el equipo y los infaltables escépticos.

Una vez logrado, se puede pasar al segundo paso

2. Identificar al talento que mejor ha enfrentado el nuevo escenario

Si pensamos en una organización grande y compleja, a este punto ya habrá decenas de personas que se han ejercitado con la Inteligencia Artificial – cada una en su campo.

Ahora se trata de identificar en este grupo las potenciales embajadoras de la IA – personas que hayan demostrado una inclinación natural a lidiar con ella y que puedan ser utilizadas para enfrentar retos más complejos en campos contiguos.

Una vez formalizado y encaminado su talento innato, con ellas pasaremos a la fase 3:

3. Pedirle ayuda a las embajadoras con las tareas que están fuera de la frontera.

Conscientes del riesgo de “dormirse al volante”, los equipos mixtos (responsables + embajadoras) pueden domar hasta las tareas más traicioneras.

Se completa así una primera oleada de adopción a lo largo de toda la empresa. No es el final del camino, pero ya te pone en condiciones de evaluar en qué  áreas (y con qué ritmo) pasar de la adopción a la adaptación – la etapa en qué te planteas cómo reorganizar el trabajo en presencia de Inteligencia Artificial.

 


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