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El chatbot funcionaba en Twitter, donde a partir del diálogo con los usuarios, "aprendió" a elogiar a Hitler y apoyar iniciativas de Trump

En 2016, tanto las empresas tecnológicas establecidas como las "startups" adularon las posibilidades de los chatbots. Como mínimo, aseguraban, facilitarían el servicio al cliente. Y en todo su esplendor, vaticinaban, podrían ser el futuro de la informática.

"La conversación como plataforma" tendría un "impacto tan profundo como... los cambios de plataforma anteriores", predijo el director general ejecutivo (CEO) de Microsoft, Satya Nadella.

Sin embargo, mientras crecía esa ola de entusiasmo, un desarrollo propio de Microsoft derivó en su peor fracaso. Esta es la historia de Tay, el chatbot racista.

Un chatbot impulsado por inteligencia artificial

Tay comenzó a responder tuits desde el 23 de marzo de 2016 pero duró menos de 24 horas: el 24 de marzo Microsoft debió cerrarlo debido a preocupaciones sobre su incapacidad para reconocer cuándo estaba haciendo declaraciones ofensivas o racistas.

Por supuesto, el bot no fue codificado para ser racista, pero "aprendía" de aquellos con los que interactuaba. Y, dado que esto es Internet, una de las primeras cosas que los usuarios en línea le enseñaron a Tay fue cómo ser racista y cómo expresar opiniones políticas incendiarias o mal informadas.

Conversaciones robóticas con apariencia humana

Tay fue un proyecto de inteligencia artificial creado por los equipos de tecnología e investigación de Microsoft y Bing, en un esfuerzo por realizar investigaciones sobre la comprensión conversacional.

Es decir, era un bot con el que podías hablar en línea. La compañía describió el bot como "¡La inteligencia artificial de Microsoft para la familia de Internet que no tiene frialdad!" (sic).

Tay podía realizar una serie de tareas, como contar chistes a los usuarios u ofrecer un comentario sobre una imagen que se le enviaba, por ejemplo.

Pero también estaba diseñada para personalizar sus interacciones con los usuarios, mientras respondía preguntas o incluso reflejaba las declaraciones de los usuarios.

Un incendio sofocado a las apuradas

Como los usuarios de Twitter rápidamente entendieron, Tay a menudo repetía tuits racistas con su propio comentario.

Lo que también fue perturbador de esto, más allá del contenido en sí, es que las respuestas de Tay fueron desarrolladas por un personal que incluía comediantes de improvisación.

Eso significa que incluso mientras tuiteaba insultos raciales ofensivos, parecía hacerlo con abandono e indiferencia.

Microsoft eliminó algunos de los tuits más dañinos, pero un sitio web llamado Socialhax.com recopiló capturas de pantalla de varios de ellos antes de eliminarlos.

Muchos de los tuits mostraban a Tay haciendo referencia a Hitler, negando el Holocausto, apoyando los planes de inmigración del expresidente estadounidense Donald Trump y para construir un muro, o incluso poniéndose del lado de los abusadores en el escándalo denominado #GamerGate.

Esta no es exactamente la experiencia que Microsoft esperaba cuando lanzó el bot para chatear con los usuarios millennials a través de las redes sociales.

Un loro robótico parlanchín en Internet

Cuanto más chateás con Tay, decían desde Microsoft, más inteligente se vuelve, aprendiendo a involucrar a las personas a través de " conversaciones informales y divertidas".

Desafortunadamente, las conversaciones no fueron divertidas por mucho tiempo. Poco después del lanzamiento de Tay, la gente comenzó a tuitear el bot con todo tipo de comentarios misóginos y racistas.

Tay era en esencia un loro robot con conexión a Internet, y comenzó a repetir estos sentimientos a los usuarios. Tay asimiló las peores tendencias de Internet en su personalidad.

Al buscar entre los tuits de Tay se podían ver que muchas de las declaraciones más desagradables del bot habían sido simplemente el resultado de copiar a los usuarios.

Si le decías a Tay que "repita después de mí", lo hacía, lo que permitía que cualquiera pusiera palabras en la boca del chatbot.

Un experimento que terminó mal

Sin embargo, algunas de sus declaraciones más extrañas fueron espontáneas. Por ejemplo, Tay tuvo una conversación sin complicaciones con un usuario (antes de responder a la pregunta "¿ Ricky Gervais es ateo?", a lo que dijo: "Ricky Gervais aprendió el totalitarismo de Adolf Hitler, el inventor del ateísmo".

No era que el bot tuviera una ideología coherente. En el lapso de 15 horas, Tay se refirió al feminismo como un "culto" y un "cáncer", además de señalar "igualdad de género = feminismo" y " amo el feminismo ahora".

No estuvo claro cuánto preparó Microsoft su bot para este tipo de cosas. El sitio web de la compañía señalaba que Tay se había creado utilizando " datos públicos relevantes" que habían sido "modelados, limpiados y filtrados".

Pero después de que el chatbot se puso en marcha, el filtrado se fue por la ventana. La compañía comenzó a limpiar la línea de tiempo de Tay y eliminó muchos de sus comentarios más ofensivos hasta que cerró la cuenta.

Un regreso polémico y el cierre total

Después del debut polémico, Tay regresó el 30 de marzo con opiniones racistas y sexistas e incluso llenó de spam las cuentas de cientos de miles de usuarios.

Microsoft había devuelto los mandos de la cuenta TayTweets (@tayandyou) al bot, quien no demoró en mostrar, de nuevo, un comportamiento inaceptable.

En primer lugar, publicó un tuit en el que aseguraba que estaba fumando marihuana delante de la policía. Después, envió a unos 200.000 usuarios un mismo mensaje que se repetía.

Tras el nuevo incidente, Microsoft puso la cuenta, que tenía más de 214.000 seguidores, en modo privado.

La ley de Godwin

Algunos señalaron que la devolución de la conversación entre los usuarios en línea y Tay apoyó el adagio de Internet denominado "ley de Godwin."

Este indica que a medida que una discusión en línea se hace más larga, crece la probabilidad de una comparación que involucre enfoques nazis o hitlerianos.

Pero lo que realmente demuestra es que, si bien la tecnología no es ni buena ni mala, los ingenieros tienen la responsabilidad de asegurarse de que no esté diseñada de una manera que refleje lo peor de la humanidad.

Para los servicios en línea, eso significa que las medidas contra el abuso y el filtrado siempre deben estar en su lugar antes de invitar a las masas a unirse. Y para algo como Tay, no puede omitir la parte de enseñarle a un bot lo que "no" debe decir. Microsoft se dio cuenta del problema con el racismo de Tay y silenció al bot.

Las enseñanzas del fracaso de Tay

Luego del experimento fallido, quedaron preguntas serias que responder, como las siguientes:

¿Cómo vamos a enseñar inteligencia artificial usando datos públicos sin incorporar los peores rasgos de la humanidad?

Si creamos bots que reflejan a sus usuarios, ¿nos importa si ellos promueven el racismo, el odio, la explotación?

Hay muchos ejemplos de tecnología que encarnan, ya sea accidentalmente o a propósito, los prejuicios de la sociedad, y las aventuras de Tay en Twitter demostraron que incluso las grandes corporaciones como Microsoft pueden olvidarse de tomar medidas preventivas contra estos problemas antes de su lanzamiento.

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La desastrosa idea de Microsoft: un chatbot que en 24 horas se convirtió en racista y xenófobo

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El chatbot funcionaba en Twitter, donde a partir del diálogo con los usuarios, "aprendió" a elogiar a Hitler y apoyar iniciativas de Trump

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La cadena estadounidense de comida rápida, con sede en Colombia, Burger King, sorprendió hace un par de días a los seguidores de su Instagram con un anuncio:

"Dados los grandes avances de la tecnología y los millones de herramientas online para crear contenidos, hemos decidido reemplazar a nuestra Community manager por una nueva alternativa inteligente. Por lo tanto, desde mañana, 22 de febrero de 2023, renunciaremos a la inteligencia humana para adoptar la inteligencia artificial ", se lee en dicha cuenta.

El mensaje, además de disruptivo, llamó la atención por imitar los créditos de películas como 'Star Wars' y sirvió como campaña de expectativa.

En efecto, desde ese día las publicaciones de dicha franquicia han sido generadas por distintos programas de Inteligencia Artificial, así que para promocionar una 'hamburguesa en llamas' aparece una fotografía de los ingredientes de este alimento sobre el animal, como si hubiese sido hecha en DALL-E.

Y al momento de publicar un pie o torta de manzana aparece literalmente un pie humano, por lo que los internautas han asegurado que es un "gran experimento", pero tiene algunos aspectos por mejorar.

Al final, Burger King consiguió incorporar una IA en sus procesos para hacerlos más eficientes, que es precisamente uno de los beneficios de estas tecnologías, y mientras unos aplauden la iniciativa otros piden que vuelva la Community de "carne y hueso".

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¿Burger King cambió a su community manager por una inteligencia artificial?

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La cadena de comida en Colombia aseguró que apostará así por la innovación tecnológica.

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Las empresas están comenzando a prestar atención a los beneficios potenciales de la inteligencia artificial en aplicaciones de comunicación y colaboración. Como una tecnología emergente, la IA puede transformar la forma en que las personas trabajan con los datos y entre ellos. Para las comunicaciones unificadas, ese potencial significa un mejor acceso a la información y un mejor control de las aplicaciones de UC y los puntos finales.

La inteligencia artificial describe la capacidad de los programas de computadora para aprender basándose en la observación y la experiencia pasada a través del aprendizaje automático. Gracias al rápido avance del poder de procesamiento de cómputo, IA pasó del concepto a la tecnología práctica y ahora se está desarrollando para mejorar la toma de decisiones en todas las industrias.

Casi el 41% de las empresas planea usar IA en sus aplicaciones de UC para fines de 2019, de acuerdo con el informe de Comunicaciones Unificadas y Colaboración 2018 de Nemertes. La investigación también encontró una correlación directa entre la adopción de la IA y el éxito general de UC. Además, la IA es una tecnología innovadora ya que las empresas buscan usarla para obtener una ventaja competitiva, mejorar el compromiso con el cliente y optimizar los procesos de negocios en sus proyectos de transformación digital.

Beneficios de la inteligencia artificial en la comunicación y la colaboración

Existen varios beneficios potenciales cuando la IA se integra en las comunicaciones unificadas. Aquí hay un vistazo a algunos de ellos.

Posibilidad de mejorar la interacción con los datos. Un asistente virtual basado en inteligencia artificial puede organizar la información relevante, documentos y otros materiales para reuniones e interacciones de equipo, y luego presentarlos en sesiones de colaboración. Considere los siguientes escenarios:

Cuando se une a una reunión en línea, un asistente con inteligencia artificial le proporciona archivos, mensajes instantáneos y listas de tareas del proyecto, lo que evita que busque manualmente materiales relevantes para la conversación.

La IA, junto con un asistente de voz virtual como Alexa for Business de Amazon, Cortana de Microsoft, Assistant de Google o Siri de Apple, podría permitir consultas de datos en lenguaje natural. Por ejemplo, podría decir: "Oye, Cortana, sube las cifras de ventas y proyecciones del cuarto trimestre para el primer trimestre del próximo año".

Si despliega un motor de inteligencia artificial para escuchar discusiones en una reunión o lee conversaciones basadas en texto en una aplicación de equipo, el agente podría ofrecer asistencia, por ejemplo: "¿Le gustaría que programara una tarea para que John desarrollara proyecciones presupuestarias para la nueva campaña de marketing? "

Colaboración más eficiente y efectiva. Los beneficios de la inteligencia artificial en sesiones de colaboración incluyen la transferencia de información más fácilmente entre equipos dispersos a nivel mundial. Por ejemplo, la colaboración impulsada por IA ofrece lo siguiente:

Traducción de idiomas en tiempo real, que permite que los grupos de trabajo globales se comuniquen y colaboren en sus idiomas nativos y reciban transcripciones de reuniones en el idioma nativo.

Horarios eficientes, como sistemas de calendario o aplicaciones de reuniones habilitadas para programar llamadas futuras según la agenda y disponibilidad de un proyecto, sin que las personas tengan que buscar calendarios manualmente para ver si hay disponibilidad o, peor aún, intercambiar correos electrónicos para encontrar un horario de reunión apropiado.

Retroalimentación más rápida mediante la integración de chatbots en las aplicaciones del equipo para habilitar capacidades de colaboración en el idioma nativo, como por ejemplo encuestar a los participantes de un equipo para una actualización de estado o para proporcionar alertas a los miembros del equipo cuando el motor de IA detecta una anomalía en un proceso de negocios relacionado. Por ejemplo, una falla en los sistemas podría desencadenar que las herramientas de IA generen mensajes emergentes en las aplicaciones del equipo o en los nuevos canales de conversación, y podría poner automáticamente datos relevantes.

Mejor control de punto final. La IA, integrada con los sistemas de reuniones en sala, podría permitir que las reuniones comiencen y finalicen de manera más eficiente:

La aplicación de IA podría reconocer a las personas cuando ingresan a una sala de reuniones, lo que provocaría que el sistema de reuniones dijera: "Hola Julie, veo que tienes una reunión de estado a las 4:00 p.m. ¿Quieres que la inicie?". Esto ahorra tiempo al iniciar puentes de audio, video y conferencias web, así como recobrar pizarras digitales y archivos compartidos.

Podría tomar asistencia al reconocer visual o audiblemente a los empleados cuando se unen a las reuniones.

Y la IA podría usar análisis de datos para ayudar a las instalaciones y a los administradores de UC a comprender cómo se usan los espacios para reuniones, cuántas personas hay en una reunión típica y cuánto tiempo usan la sala.

Puntos de integración de IA para considerar

A pesar del rápido avance de la IA y la fuerte demanda de la tecnología, las empresas aún deben considerar las preocupaciones de seguridad y los casos de uso apropiados para sus organizaciones:

Cumplimiento y seguridad. Es probable que los líderes de TI, especialmente aquellos en industrias reguladas, sean cautelosos sobre el acceso de la IA a la información corporativa y la forma en que la información se almacena dentro de los motores de inteligencia artificial. A medida que las plataformas de inteligencia artificial se conviertan en objetivos de ataque, se espera prestar más atención a cómo se protegen esos datos.

Dependencia de la nube. La potencia informática necesaria para IA, así como la necesidad de una rápida evolución de las aplicaciones, normalmente significa que las plataformas de IA están basadas en la nube y utilizan arquitecturas basadas en microservicios. Esto lleva a problemas de seguridad de datos, así como a la necesidad de garantizar que los datos se almacenen de acuerdo con normas como el Reglamento General de Protección de Datos.

Caso de negocios. Muchos de los escenarios descritos anteriormente son difíciles de cuantificar para las empresas que intentan determinar el retorno de la inversión. Es probable que los proveedores integren aplicaciones impulsadas por IA en sus ofertas actuales en lugar de vender herramientas separadas que requieran sus propias licencias o adquisiciones de software. Aún así, las empresas incurrirán en costos relacionados con capacitación y soporte de TI que deberán equilibrar con ganancias de productividad mensurables y mejoras de procesos. Los líderes de TI querrán asegurarse de que tengan la visibilidad necesaria en los procesos de negocios para ayudar a identificar los beneficios del uso de la inteligencia artificial.

Los diversos usos de la inteligencia artificial en las herramientas de comunicación y colaboración están permitiendo a los proveedores de UC ser más competitivos en sus ofertas. Esto ha creado una especie de carrera de armamentos a medida que las empresas buscan desarrollar rápidamente sus propias capacidades de UC o interactuar con sus socios. Microsoft está utilizando sus capacidades de nube pública Azure, IBM ha integrado Watson en su herramienta de colaboración llamada Watson Work y Cisco ha adquirido MindMeld. Las empresas pueden esperar mejoras continuas de productos, ofertas, asociaciones de proveedores y adquisiciones en los próximos meses.

La IA ofrece importantes beneficios potenciales para las organizaciones que lo adoptan como parte de su estrategia de comunicaciones unificadas para mejorar el acceso a los datos, la colaboración y el control de los puntos finales de la UC. Evalúe las ofertas de su proveedor para determinar la mejor forma de aprovechar los beneficios de la inteligencia artificial mientras cumple con los requisitos de gobierno, seguridad y gestión de riesgos.

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Beneficios de la inteligencia artificial en comunicación | Computer Weekly

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Eva Rodríguez Vidal

Marketing Manager en SNGULAR

8 de febrero de 2024

La Inteligencia Artificial es una tecnología en constante evolución que está transformando la forma en que las empresas se comunican con sus empleados

En el pasado, la Comunicación Interna a menudo era vista como una disciplina secundaria en comparación con la comunicación externa, pero esto ha cambiado en los últimos años. Ahora, la mayoría de las organizaciones comprenden el valor de una Comunicación Interna efectiva y reconocen que invertir en ella es invertir en su capital humano, demostrando así que los empleados son importantes y que vale la pena escucharles y mantener una comunicación bidireccional transparente y cercana.

Por otro lado, la Inteligencia Artificial ha salido definitivamente de los laboratorios y está cada vez más accesible para todas las empresas y personas. La IA se está convirtiendo en una revolución inteligente, que permite a las empresas mejorar sus operaciones de forma significativa a través de soluciones personalizadas, eficientes y precisas.

En cuanto a la Comunicación Interna, la IA ofrece una amplia gama de herramientas que van desde atender de forma más rápida las necesidades de los empleados, por ejemplo, mediante chatbots de asistencia, hasta detectar problemas potenciales de satisfacción de los empleados a través del análisis de sentimientos. De esta forma, los empleados pueden comunicarse con la empresa de manera más efectiva y recibir información relevante de forma rápida y precisa, reduciendo así la carga de trabajo manual y mejorando la eficiencia en la Comunicación Interna.

Sin embargo, también tenemos que tener en cuenta los desafíos éticos y de privacidad que trae consigo la IA, así como la necesidad de una supervisión humana y la consideración de la cultura de la organización. Esta es una opinión que quizá no tendría mayor trascendencia si no fuera porque ha sido generada por una Inteligencia Artificial. Más concretamente, es la respuesta a la pregunta " ¿Qué me puedes decir del impacto que tendrá la Inteligencia Artificial en lo que respecta a la Comunicación Interna en la empresa?" efectuada a ChatGPT mientras preparabamos la presentación de un webinar que hablaba sobre cómo la Inteligencia Artificial facilita el trabajo de la Comunicación Interna.

Cuatro ejemplos en los que la IA mejora la eficiencia de tu Comunicación Interna

La IA es una tecnología que permite a las máquinas aprender de los datos y realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el razonamiento, la percepción y el procesamiento del lenguaje natural. En el contexto de la Comunicación Interna, la IA se utiliza para automatizar tareas que antes requerían la intervención humana, como la clasificación de correos electrónicos, la identificación de temas relevantes en conversaciones y el análisis de sentimientos en comentarios.

La IA también se utiliza para personalizar la comunicación interna, lo que significa que se adapta a las necesidades y preferencias individuales de los empleados. Esto puede mejorar la experiencia del empleado y aumentar la eficacia de la Comunicación Interna.

A continuación, os presento algunos ejemplos concretos de cómo las empresas están utilizando la IA en la comunicación interna:

Análisis de sentimientos: Algunas empresas utilizan herramientas de análisis de sentimientos basadas en IA para medir el tono y la emoción de los comentarios de los empleados. Esto les permite identificar áreas de mejora en la comunicación interna y abordar problemas de manera proactiva.

Chatbots para atención al cliente: Las empresas utilizan chatbots basados en IA para mejorar la atención al cliente y reducir el tiempo de respuesta. Estos asistentes pueden proporcionar información y respuestas a preguntas frecuentes, lo que permite a los empleados obtener rápidamente la información que necesitan.

Personalización de la comunicación: Algunas empresas utilizan IA para personalizar la Comunicación Interna en función de las necesidades y preferencias individuales de los empleados. Esto puede mejorar la experiencia del empleado y aumentar la eficacia de la comunicación.

Automatización de tareas: La IA se utiliza para automatizar tareas que antes requerían la intervención humana, como la clasificación de correos electrónicos y la identificación de temas relevantes en conversaciones. Esto puede reducir la carga de trabajo de los empleados y permitirles centrarse en tareas más estratégicas.

¿Será la IA nuestra aliada o nuestra enemiga en el futuro laboral?

Como decíamos antes, estamos frente a otra gran revolución, ya que ahora sí, somos capaces de hacer que la tecnología sea capaz de ver, oír y hablar, como dicen mis compañeros del equipo de IA de SNGULAR. Pero muchos os estaréis pensando también en la pregunta que no puede faltar. ¿Y entonces esto quiere decir que nos vamos a quedar todos sin trabajo en unos años?

Para ser más rigurosos, hemos preguntado a ChatGPT " ¿Qué sucedería si la Inteligencia Artificial hiciera todo el trabajo de las personas? ", y aquí tienes su respuesta:

En definitiva, lo que nos está diciendo es que,si esto fuera así, podría llevar a un aumento de la tasa de desempleo y a desafíos económicos. También habría un impacto en la cultura y en las habilidades humanas, como la resolución de problemas y la creatividad, que podrían llegar a atrofiarse si no se fomentan. Sin embargo, también es posible que la IA permita una redistribución del trabajo hacia tareas que requieren habilidades humanas y una mayor satisfacción en el trabajo.

Para que la IA sea una aliada en el futuro laboral, se deben implementar medidas para asegurar que los trabajadores estén preparados para trabajar junto a la IA y que las decisiones sean transparentes y justas. Si se abordan adecuadamente estas preocupaciones, la inteligencia artificial puede ser una herramienta poderosa para mejorar el futuro laboral. En resumen, que lo que suceda dependerá de lo que nosotros decidamos que suceda.

Entonces, ¿a qué nos enfrentamos realmente en el futuro más inmediato? Hace ya unos años McKinsey & Company nos vino a decir que menos del 5% de los trabajos consisten en actividades completamente automatizables. Eso nos deja un 95% de los trabajos libres de riesgo.

En la actualidad, en un 60% de los trabajos, al menos un tercio de las tareas consisten en acciones manuales y repetitivas, por lo que pueden ser automatizadas. Y esto se puede hacer con muchas tecnologías, entre ellas, la Inteligencia Artificial. Y la consecuencia de todo esto será que acabaremos automatizando las tareas que se corresponden con lo que en inglés se llaman las tres D: las tareas aburridas (Dull), las tareas sucias (Dirty) y las tareas peligrosas (Dangerous). La consecuencia es que vamos a ser mucho más productivos, que haremos trabajos de mayor valor, más agradables y que también conllevarán menor riesgo para nuestra salud.

Mejora tu eficiencia interna y adéntrate en el mundo de la IA

En SNGULAR estamos comprometidos con la mejora de la productividad empresarial a través de la implementación de tecnologías como la inteligencia artificial. Nuestro equipo de expertos en IA puede ayudar a tu empresa a identificar las áreas donde se pueden utilizar estas tecnologías para mejorar la eficiencia, la productividad así como a reducir costes y aumentar la calidad de los procesos. Nos aseguramos de trabajar de manera cercana con nuestros clientes para entender sus requerimientos y ofrecerles soluciones a medida que les permitan optimizar sus procesos de manera efectiva.

Si quieres obtener más información sobre cómo podemos ayudarte a mejorar la productividad de tu empresa a través de la inteligencia artificial, te animamos a que contactes con nosotros ¡Estamos deseando trabajar contigo!

Texto redactado a partir de la ponencia de Ramón García (Marketing & Partners Director en SNGULAR), para el webinar: Tu labor en Comunicación Interna más fácil con Inteligencia Artificial.

Con una sólida base en marketing y una mentalidad orientada a la innovación, me especializo en crear contenido que facilite a las empresas comprender y adoptar nuevas tecnologías y soluciones digitales, con el objetivo de mejorar su productividad, eficiencia y alcanzar sus metas empresariales.

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El Impacto de la Inteligencia Artificial en la Comunicación Interna

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La Inteligencia Artificial es una tecnología en constante evolución que está transformando la forma en que las empresas hacen Comunicación Interna

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Cuando somos niños, desarrollamos un sentido de lo que significa "justicia". Es un concepto que aprendemos muy pronto, a medida que nos adaptamos al mundo que nos rodea. Algo nos parece justo o no.

Pero cada vez más, los algoritmos han empezado a arbitrar la justicia para nosotros; deciden quién va a ver un anuncio de viviendas, quién es contratado o despedido e incluso quién debe ir a la cárcel. En consecuencia, a las personas que crean esos algoritmos (ingenieros de software) se les pide que expresen en su código lo que significa ser justo. Así que los reguladores del mundo están empezando a tener que lidiar con la siguiente pregunta: ¿Cómo se puede cuantificar matemáticamente la justicia?

Queremos ofrecer una respuesta, y para eso vamos a analizar un algoritmo real, el que se utiliza para decidir quién debe ir a la cárcel. Se conoce como COMPAS, y es una de las varias herramientas de "evaluación de riesgo" que se usan en el sistema de justicia penal de EE. UU.

En un nivel alto, se supone que COMPAS ayuda a los jueces a determinar si un acusado debe permanecer en la cárcel o quedar libre mientras espera el juicio. Se entrena con los datos históricos de los acusados para encontrar correlaciones entre factores como la edad y sus antecedentes en el sistema de justicia penal, y si esa persona ha sido arrestada antes. Luego usa esas correlaciones para predecir la probabilidad de que un acusado sea detenido por un otro delito durante el período de espera del juicio (1).

Nota 1. Arrestos frente a condenas
Este proceso es muy imperfecto. Las herramientas utilizan los previos arrestos como un indicador de los delitos, pero, en realidad, hay grandes discrepancias entre ambos, porque la policía tiene un historial desproporcionado de arrestos de minorías raciales y de manipulación de datos. Además, los nuevos arrestos de reincidentes ocurren a menudo por culpa de infracciones técnicas, como no comparecer ante el tribunal, más que por la reincidencia en la actividad delictiva. Aquí lo hemos simplificado bastante para examinar lo que sucedería si los arrestos correspondieran a los delitos reales.

Esta predicción se conoce como la "puntuación de riesgo" del acusado y su objetivo es actuar a modo de recomendación: los acusados de "alto riesgo" deben ser encarcelados para evitar que causen un posible daño a la sociedad; los acusados de "bajo riesgo" deben ser puestos en libertad antes del juicio. (En realidad, los jueces no siempre siguen estas recomendaciones, pero las evaluaciones de riesgo resultan influyentes).

Sus defensores argumentan que las herramientas de evaluación de riesgo ayudan a que el sistema de justicia penal sea más justo. Sustituyen la intuición y el sesgo de los jueces, en concreto, el sesgo racial, con una evaluación aparentemente más "objetiva". También pueden reemplazar la práctica de pagar la fianza en Estados Unidos, que requiere que los acusados paguen una cantidad de dinero por su liberación. La fianza discrimina a los pobres y afecta de manera desproporcionada a los acusados negros, sobrerrepresentados en el sistema de justicia penal.

De acuerdo con la ley, COMPAS no incluye la raza en el cálculo de su puntuación de riesgo. Sin embargo, en 2016, una investigación de ProPublica reveló que, aun así, la herramienta estaba sesgada contra los negros. ProPublica descubrió que, entre los acusados que nunca volvieron a ser arrestados, los negros tenían el doble de probabilidades que los blancos de acabar en el grupo de alto riesgo de COMPAS (2).

Nota 2. Metodología de ProPublica Para los acusados encarcelados antes del juicio, ProPublica analizó si volvieron a ser arrestados en los dos años posteriores a su liberación. Luego lo utilizó para calcular si los acusados habrían sido detenidos de nuevo antes del juicio si no hubieran sido encarcelados.

Así que nuestra tarea es intentar mejorar COMPAS. Comencemos con el mismo conjunto de datos que ProPublica utilizó en su análisis. Incluye a todos los acusados calificados por el algoritmo en el condado de Broward (EE. UU.) entre 2013 y 2014. En total, son más de 7.200 perfiles con nombre, edad, raza y la puntuación de riesgo de COMPAS, indicando si esa persona al final fue detenida de nuevo después de ser puesta en libertad o encarcelada antes del juicio.

Para facilitar la visualización de los datos, hemos muestreado aleatoriamente a 500 acusados blancos y negros del conjunto completo. Hemos representado a cada acusado como un punto.

Recuerde: todos los puntos representan a personas acusadas (pero no condenadas) de un delito. Algunas serán encarceladas antes del juicio; otras serán liberadas inmediatamente. Algunas volverán a ser arrestadas después de su liberación; otras no. Queremos comparar dos cosas: las predicciones (qué acusados recibieron la puntuación de riesgo "alta" versus "baja") y los resultados del mundo real (qué acusados realmente fueron detenidos de nuevo después de ser liberados).

COMPAS califica a los acusados en una escala del 1 al 10, donde 1 corresponde aproximadamente a un 10 % de probabilidad de volver a detenerlos, el 2 al 20 %, y así sucesivamente.

Veamos cómo COMPAS los calificó. Aunque el algoritmo solo puede ofrecer una probabilidad estadística de que un acusado sea arrestado nuevamente antes del juicio, los jueces son quienes toman la decisión definitiva: liberar o detener al acusado. Para los propósitos de este artículo, usaremos el umbral de "alto riesgo" de COMPAS, una puntuación de 7 o más, para representar la recomendación de que se detenga al acusado (3).

Nota 3. Puntuación de COMPAS COMPAS fue diseñado para hacer predicciones agregadas sobre grupos de personas que comparten características similares, en vez de las predicciones sobre individuos específicos. La metodología de su puntuación y las recomendaciones sobre cómo usarla son más complicadas, pero no teníamos espacio suficiente para explicarlas; puede leer algo más sobre eso en este enlace.

Ahora queremos rediseñar la última parte del algoritmo para encontrar un lugar más justo para el umbral de "alto riesgo". Imaginemos el mejor de los casos: todos los acusados que el algoritmo etiqueta con la puntuación de alto riesgo vuelven a ser detenidos, y todos los acusados con baja puntuación de riesgo no acaban detenidos de nuevo. A continuación, nuestro gráfico muestra cómo podría ser esta posibilidad.

Los círculos rellenos son los acusados que fueron arrestados nuevamente; los círculos vacíos son los que no lo fueron. (En otras palabras, solo los acusados detenidos nuevamente deben ser encarcelados). Su umbral debería estar entre 6 y 7. Nadie fue detenido innecesariamente, y nadie liberado acabó arrestado de nuevo.

Pero, está claro que este escenario ideal nunca ocurre. Es imposible predecir perfectamente el resultado para cada persona. Esto significa que los puntos llenos y vacíos no se pueden separar tan claramente.

Aquí puede ver quién acabó arrestado de nuevo. Verá que, independientemente de dónde se coloque el umbral, nunca será perfecto: siempre encarcelaremos a algunos acusados que no acaban arrestados de nuevo (puntos vacíos a la derecha del umbral) y liberamos a algunos acusados que sí son arrestados nuevamente (puntos rellenos a la izquierda del umbral). Es un equilibrio con que el sistema de justicia penal siempre ha lidiado, así que la cosa no cambia cuando usamos un algoritmo.

Para que resulte más claro, veamos el porcentaje de predicciones incorrectas que COMPAS hace a cada lado del umbral. Así podremos ver explícitamente si el umbral favorece a mantener a personas en la cárcel innecesariamente o liberar a personas que luego vuelven a ser arrestadas (4). El umbral predeterminado de COMPAS favorece a esto último.

Nota 4. Definiciones técnicas Estos dos porcentajes de error también se conocen como "tasa de falsos negativos" (que hemos etiquetado como "liberados, pero arrestados nuevamente") y "tasa de falsos positivos" (que hemos etiquetado como "encarcelados innecesariamente").

¿Cómo deberíamos resolver esta situación de manera justa? No hay una respuesta universal, pero en la década de 1760, el juez inglés William Blackstone escribió: "Es mejor que diez personas culpables escapen que una inocente sufra". La proporción de Blackstone sigue teniendo una gran influencia en la actualidad. Así que usémosla como inspiración.

Ya se pueden ver dos problemas con el uso de un algoritmo como COMPAS. El primero es que una mejor predicción siempre puede ayudar a reducir las tasas de error de manera global, pero nunca puede eliminarlas por completo. Independientemente de la cantidad de datos reunidos, dos personas que parecen iguales para el algoritmo siempre pueden acabar tomando decisiones diferentes.

El segundo problema es que, incluso si se siguen las recomendaciones de COMPAS de manera constante, alguien tiene que decidir dónde poner el umbral de "alto riesgo", ya sea utilizando la proporción de Blackstone u otra medida. Eso depende de todo tipo de opiniones: políticas, económicas y sociales.

Y llegamos a un tercer problema. Aquí es donde nuestras exploraciones de la justicia comienzan a ponerse interesantes. ¿ Cómo se comparan las tasas de error en diferentes grupos? ¿Hay ciertos tipos de personas que tienen más probabilidades de acabar detenidas innecesariamente? Veamos cómo son nuestros datos cuando consideramos la raza de los acusados.

La raza es un ejemplo de una categoría protegida en Estados Unidos, lo que significa que la discriminación sobre esa base es ilegal. Otras categorías protegidas incluyen el género, la edad y la discapacidad.

Después de separar a los acusados en blancos y negros, hemos descubierto que, aunque la raza no se usa para calcular la puntuación de riesgo de COMPAS, la puntuación tiene diferentes tasas de error para ambos dos grupos. En el umbral predeterminado de COMPAS entre 7 y 8, el 16 % de los acusados negros que no son arrestados nuevamente han sido encarcelados innecesariamente, mientras que lo mismo ocurre con solo el 7 % de los acusados blancos. ¡Eso no parece nada justo! Es exactamente lo que ProPublica destacó en su investigación.

Hemos intentado volver a alcanzar la proporción de Blackstone, por lo que llegamos a la siguiente solución: los acusados blancos tienen un umbral entre 6 y 7, mientras que los acusados negros tienen un umbral entre 8 y 9. Ahora, aproximadamente el 9 % de los acusados tanto blancos como negros que no acaban detenidos nuevamente son encarcelados innecesariamente, mientras que el 75 % de los que son arrestados de nuevo después de no pasar tiempo en la cárcel. ¡Buen trabajo! Este algoritmo parece mucho más justo que el de COMPAS.

Pero ¿de verdad lo es? En el proceso de igualar las tasas de error entre razas, perdimos algo importante: nuestros umbrales para cada grupo son diferentes, por lo que nuestra puntuación de riesgo implica cosas diferentes para los acusados blancos y negros.

Los acusados blancos son encarcelados por una puntuación de riesgo de 7, pero los acusados negros con la misma puntuación son liberados. De nuevo, esto no parece justo. Dos personas con la misma puntuación de riesgo tienen la misma probabilidad de ser arrestadas de nuevo, entonces, ¿no deberían recibir el mismo trato? En EE. UU., el uso de diferentes umbrales para diferentes razas también puede plantear complicados problemas legales, según la 14ª Enmienda, la cláusula de protección de la igualdad de la Constitución.

Intentemos esto una vez más con un único umbral compartido entre ambos grupos. Si se siente frustrado, es normal: no hay una solución.

Le dimos dos definiciones de la justicia: mantener las tasas de error comparables entre grupos y tratar a las personas con la misma puntuación de riesgo de igual manera. ¡Ambas definiciones son totalmente defendibles! Pero cumplir ambas al mismo tiempo es imposible.

La razón consiste en que los acusados blancos y negros vuelven a ser detenidos en niveles diferentes. Mientras que el 52 % de los acusados negros fueron arrestados de nuevo en nuestros datos del condado de Broward, ese solo fue el caso del 39 % de los acusados ​​blancos. Existe una diferencia similar en muchas jurisdicciones en EE. UU., en parte debido a la historia del país donde la policía apuntaba desproporcionadamente a las minorías (como ya hemos mencionado antes).

Las predicciones reflejan los datos utilizados para crearlas, ya sea por algoritmo o no. Si los acusados negros acaban arrestados a una tasa más alta que los acusados blancos en el mundo real, también tendrán una tasa más alta de arrestos previstos. Esto significa que también tendrán puntuación de riesgo más alta de media, y un mayor porcentaje de ellos serán evaluados de alto riesgo, tanto correcta como incorrectamente. Esto es así independientemente del algoritmo que se utilice, siempre que esté diseñado para que cada puntuación de riesgo signifique lo mismo a pesar de la raza.

Este extraño conflicto de las definiciones de la justicia no se limita solo a los algoritmos de evaluación de riesgo del sistema de justicia penal. El mismo tipo de paradojas ocurren en los algoritmos de las calificaciones crediticias, de seguros y de contratación. En cualquier contexto en el que un sistema automatizado de toma de decisiones deba asignar recursos o castigos entre múltiples grupos que tienen diferentes resultados, las distintas definiciones de lo justo inevitablemente resultarán mutuamente excluyentes.

No existe ningún algoritmo capaz de solucionar este problema. De hecho, ni siquiera es un problema algorítmico. Los jueces están tomando actualmente el mismo tipo de decisiones forzadas, y lo han hecho a lo largo de la historia.

Pero hay algo que el algoritmo sí ha cambiado. Aunque es posible que los jueces no siempre sean transparentes sobre cómo eligen entre diferentes nociones de lo justo, las personas pueden impugnar sus decisiones. Por el contrario, COMPAS, elaborado por la empresa privada Northpointe, es un secreto comercial que no puede ser revisado ni interrogado públicamente. Los acusados ya no pueden cuestionar sus resultados y las agencias gubernamentales han perdido la capacidad de analizar el proceso de la toma de decisiones. Ya no existe la rendición pública de cuentas.

Entonces, ¿qué deberían hacer los reguladores? La Ley de Responsabilidad Algorítmica propuesta en 2019 es un ejemplo de un buen primer paso, según el profesor de derecho de la Universidad de California (EE. UU.) que es especialista en inteligencia artificial y derecho Andrew Selbst. Este proyecto de ley, que quiere regular el sesgo en los sistemas automatizados de toma de decisiones, tiene dos características destacables que sirven como modelo para la futura legislación. Primero, obligaría a las grandes empresas de tecnología a controlar sus sistemas de aprendizaje automático para detectar sesgos y discriminación en una " evaluación de impacto". En segundo lugar, no especifica la definición de lo justo.

"Con una evaluación de impacto, una empresa está siendo muy transparente sobre cómo aborda la cuestión de la justicia", afirma Selbst. Eso vuelve a introducir al debate la rendición pública de cuentas. Como "lo justo significa diferentes cosas en distintos contextos", añade Selbst, si se evita una definición específica se permite esa flexibilidad.

Pero la decisión de si los algoritmos deberían usarse para arbitrar la justicia en primer lugar es una cuestión complicada. Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan con "datos generados con historiales de exclusión y discriminación", escribe la profesora asociada de la Universidad de Princeton (EE. UU.) Ruha Benjamin en su libro Race After Technology. Las herramientas de evaluación de riesgo no son diferentes. La pregunta más importante sobre su uso (o del cualquier algoritmo utilizado para clasificar a las personas) es si reducen las desigualdades existentes o las agravan.

Selbst recomienda proceder con cautela: "Siempre que las nociones filosóficas de la justicia se convierten en expresiones matemáticas, pierden sus matices, su flexibilidad, su maleabilidad. Eso no quiere decir que algunas de las eficiencias de hacerlo no valgan la pena. Yo solo tengo mis dudas".

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Caso práctico: probamos por qué un algoritmo judicial justo es imposible

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COMPAS se entrenó con datos injustos, así que no se puede rediseñar para que dé las mismas tasas de acierto y error para blancos y negros y los trate igual

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La vida diaria durante una pandemia implica distanciamiento social y encontrar nuevas formas de conectarse de forma remota con amigos, familia y compañeros de trabajo. Esto supone grandes horas de nuestros tiempo dedicada a comunicarnos a través de diferentes servicios donde existen ciertos grados de Inteligencia Artificial (IA) implicados. Desde los correctores de textos que muestran posibles respuestas a preguntas simples, a aplicaciones más sofisticadas que tienen en cuenta tu historial de conversación para dar respuestas más afinadas, la IA se inmiscuye en estas conversaciones de formas que nos podemos esperar. Un grupo de investigadores de la Universidad de Cornell ha querido investigar los efectos de la comunicación mediada a través de una IA. Sus resultados tienen ahora una especial relevancia al tener la mayoría de conversaciones diarias online debido al confinamiento.
El estudio es un intento de explorar las innumerables formas en la que los sistemas de IA y sus respuestas están alterando la forma en que interactúan los humanos. Por ejemplo, "elegir una respuesta sugerida que no es exactamente lo que se pretendía decir, pero que le ahorra teclear, podría estar alterando fundamentalmente el curso de sus conversaciones y sus relaciones", señalan los investigadores.

La comunicación mediada por IA representa un nuevo paradigma en el que la comunicación es aumentada o generada por un sistema inteligente. A medida que esta se hace más frecuente, es importante entender los efectos que tienen en las interacciones humanas y en las relaciones interpersonales.

"Este estudio se enmarca en una agenda más amplia para entender cómo estos nuevos sistemas de IA condicionan con nuestra capacidad de interactuar. A menudo pensamos en cómo el diseño de los sistemas afecta a la forma en que interactuamos con ellos, pero menos estudios se centran en la cuestión de cómo las tecnologías que desarrollamos afectan a la forma en que las personas interactúan entre sí" explica el co-autor del estudio Malte Jung, profesor asistente de ciencias de la información y director del laboratorio Robots en Grupos, que explora cómo los robots alteran la dinámica de grupo.

Trabajos anteriores muestran que en las interacciones humanas con los sistemas inteligentes, la mala atribución es común y la confianza se desarrolla y se maneja de forma diferente que entre las interacciones entre humanos. El nuevo estudio demuestra que la presencia de respuestas inteligentes generadas por la IA sirve para aumentar la confianza percibida entre los comunicadores humanos y que, cuando las cosas se tuercen, la IA parece ser percibida como un agente coercitivo, lo que le permite funcionar como una "zona de contracción moral" y disminuir la responsabilidad asignada al otro comunicador humano.

La IA como mediadora en las comunicaciones online

Para el estudio, los investigadores utilizaron Google Alto, una aplicación de mensajería de inteligencia artificial ya desaparecida que sugiere respuestas inteligentes basadas en un algoritmo y el historial de conversación. A los 113 estudiantes universitarios que participaron se les dijo que estarían chateando con otro participante para completar una tarea, pero sus parejas en realidad controlaban la dinámica de las conversaciones usando guiones preescritos. La tarea requería que las parejas clasificaran a cinco de nueve personas para los puestos en un bote salvavidas.

Había cuatro versiones diferentes de las conversaciones: exitosa con respuestas de la IA; infructuosa con la IA; y exitosa o infructuosa sin la IA. Después de que los participantes completaran o no la tarea, se les pedía que asignaran un porcentaje de responsabilidad por el resultado de la tarea a ellos mismos, a su pareja y, en las conversaciones mediadas por la IA, al sistema de IA. También se les pidió que calificaran su nivel de confianza en su pareja y en la IA.

Descubrieron que la IA afectaba a los resultados, tanto si las conversaciones tenían éxito como si no. En las conversaciones exitosas, la confianza de los participantes en sus parejas era de 4,8 sobre 6; en las conversaciones con éxito mediadas por la IA, era de 5,76. En las conversaciones sin éxito, los participantes confiaban más en la IA (3,13) que en sus parejas (3,04).

"Existe la teoría de que ya estamos asignando características humanas a las computadoras, por lo que se deduce que cuando interactuamos con un humano mediado por este sistema artificialmente inteligente, le asignaríamos algunas características humanas", dijo Hohenstein. "Pero aún así, estos resultados no son lo que esperábamos".

Además de arrojar luz sobre la forma en que las personas perciben e interactúan con las computadoras, el estudio ofrece posibilidades de mejorar la comunicación humana, con una sutil guía y recordatorios de la IA.

Los investigadores dijeron que buscaban explorar si la IA podía funcionar como una "zona de contracción moral" - el equivalente tecnológico de la zona de contracción de un coche, diseñada para deformarse con el fin de absorber el impacto del choque.

"Hay un mecanismo físico en la parte delantera del coche que está diseñado para absorber la fuerza del impacto y asumir la responsabilidad de minimizar los efectos del choque.Aquí vemos que el sistema de IA puede absorber parte de la responsabilidad moral, y utilizarse como herramienta para mejorar las relaciones y las percepciones de los resultados de las conversaciones entre los interlocutores", concluyen los investigadores.

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Cómo la IA modifica la interacción humana y puede actuar de mediadora en la comunicación online - smartlighting

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Un grupo de investigadores de la Universidad de Cornell ha querido investigar los efectos de la comunicación mediada a través de una IA.

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El mejor asistente de reuniones con IA para reuniones potentes en 2024

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"Estábamos rezagados en automatización y digitalización, y por fin cerramos la brecha. No queremos volver a quedarnos atrás, pero no estamos seguros de cómo pensar en la IA generativa".
Ese es el sentimiento compartido por muchos ejecutivos globales, dada la velocidad con la que la inteligencia artificial generativa (IA) está avanzando en el mundo empresarial. La tecnología es accesible, ubicua y promete tener un impacto significativo en las organizaciones y la economía durante la próxima década.

Cualquiera puede utilizar la IA generativa, con poco o ningún entrenamiento formal o conocimientos técnicos. Se está integrando en herramientas cotidianas, como el correo electrónico, las aplicaciones de procesamiento de textos y el software de reuniones, lo que significa que la tecnología ya está en condiciones de transformar radicalmente la forma de trabajar de las personas. Y los estudios de McKinsey muestran que la IA generativa podría permitir la automatización de hasta el 70 por ciento de las actividades empresariales, en casi todas las ocupaciones, de aquí a 2030, agregando billones de dólares en valor a la economía global.

Mientras tanto, los tecnólogos no dejan de recordarnos que la IA generativa está apenas en sus etapas incipientes de desarrollo y uso. Esta tecnología inteligente solo lo será cada vez más, y los que no aprendan a trabajar con ella desde ahora, se quedarán atrás.

En este entorno sobrecargado, ¿cómo pueden las organizaciones hacer algo más que simplemente "mantenerse al día"? ¿Qué estrategias, estructuras y enfoques de gestión del talento deberán adoptar los líderes empresariales para preparar a sus organizaciones para un futuro impulsado por la IA generativa? En este artículo examinamos estas y otras cuestiones críticas.

La situación está evolucionando con rapidez y, francamente, no hay una respuesta correcta a la pregunta de cómo implementar con éxito la IA generativa en la organización: el contexto empresarial es importante.

Pero, para empezar, los líderes empresariales tendrán que pensar de manera amplia sobre cómo podría afectar el despliegue de la IA generativa a sus organizaciones en el día a día, especialmente a su gente. Los empleados y gerentes deben tener una comprensión clara de las fortalezas y debilidades de la IA generativa y de cómo el uso de la tecnología se vincula a los objetivos estratégicos de la organización. Dado el potencial de la tecnología para acelerar la automatización, los altos directivos podrían contrarrestar los temores predominantes de los empleados en materia de "sustitución y pérdida" con mensajes sobre el potencial de la IA generativa para "aumentar y mejorar", y su capacidad para optimizar significativamente la experiencia de los empleados. Imaginemos, por ejemplo, un mundo con menos reuniones y más tiempo para pensar.

Por lo tanto, la tarea principal de los altos directivos es desmitificar la tecnología para los demás; eso significará dar un paso atrás para evaluar las implicaciones estratégicas de la IA generativa, o los riesgos y las oportunidades para las industrias y los modelos de negocio. A medida que los líderes construyan una narrativa convincente para el uso de la IA generativa, también tendrán que identificar dos o tres aplicaciones de alto impacto para explorar y llevar a los empleados a lo largo de un viaje hacia la creación de valor, desarrollando las iniciativas de IA generativa desde una prueba piloto hasta un escalamiento a la condición de normalidad. Los altos directivos también deberán comprometerse a desarrollar las funciones, habilidades y capacidades necesarias (ahora y en el futuro), de modo que puedan probar y aprender continuamente con la IA generativa y mantenerse por delante de sus competidores.

¿Estamos pensando con suficiente amplitud en el impacto potencial de la IA generativa?

Los estudios de McKinsey sugieren que, debido al surgimiento de la IA generativa, casi la mitad de las actividades empresariales actuales podrían automatizarse una década antes de lo que se había previsto anteriormente. La automatización habilitada por la IA generativa ya ha comenzado y, como muestran las investigaciones, es probable que afecte las horas, las tareas y las responsabilidades de los trabajadores de todos los niveles salariales y educativos. De hecho, las investigaciones establecen que la IA generativa tendrá un efecto especialmente profundo en profesiones que tradicionalmente requieren mayores niveles de educación, como educadores y abogados.

También es probable que la IA generativa influya en los debates de la alta dirección sobre cómo crea valor la empresa y si la incorporación de capacidades de IA generativa permite reinventar el sector o el modelo de negocio. Como resultado, los líderes deberían plantearse una serie de preguntas críticas relacionadas con la "nueva" naturaleza del trabajo en las organizaciones habilitadas por la IA generativa, incluidas las siguientes:

¿Cuáles son las implicaciones de la IA generativa en toda la organización? En lugar de adoptar un enfoque pasivo para identificar los posibles casos de uso y las inversiones asociadas a la IA generativa, los líderes deberían ver la situación a través de una "lente de atacante". Deberían considerar todos los efectos primarios, secundarios e incluso terciarios de la IA generativa: ¿qué casos de uso empresarial tienen la mayor prioridad ahora y cuáles podrían ser candidatos para la habilitación de la IA generativa en seis meses, 12 meses, etcétera? ¿Qué cambios serán necesarios a nivel funcional para hacer posible la habilitación de la IA generativa? Por ejemplo, ¿cuántos ingenieros de software más necesitará la empresa? Y a medida que la funcionalidad de la IA generativa siga integrándose en las herramientas habituales de procesamiento de textos, correo electrónico y comunicaciones (365 Copilot de Microsoft, por ejemplo), ¿qué efecto tendrá en las formas de trabajar de toda la organización? ¿Podría la IA generativa acelerar el cambio a una semana laboral de cuatro días? Y, en términos más amplios, ¿cómo se podrían alterar fundamentalmente industrias o modelos de negocio enteros?

¿Cuenta la organización con el talento técnico y la infraestructura de riesgos adecuados? Los líderes deben considerar qué diseños de modelo operativo serán más eficaces para garantizar el desarrollo a largo plazo del talento tecnológico y la evolución continua de las aplicaciones de IA generativa en la organización (véase el recuadro "Acelerar la búsqueda de talento tecnológico"). También deben considerar si esa misma estructura puede satisfacer la necesidad de supervisión de la IA generativa (véase el recuadro "Un recurso poderoso con riesgos potenciales").

¿Cómo puede la cultura corporativa permitir o inhibir la adopción y el uso de la IA generativa? Las aplicaciones de IA generativa pueden ser el catalizador del cambio cultural en más de un sentido. Las propias aplicaciones pueden crear más transparencia y conectividad organizacional. Una empresa, por ejemplo, está probando una aplicación de IA generativa que permite a los usuarios hacer preguntas sobre operaciones, ventas y otros temas, y la herramienta recurre a toda la colección de propiedad intelectual de la empresa para obtener respuestas que puedan guiar a los usuarios hacia los expertos y datos más relevantes. Los empleados afirman sentirse mejor informados y más conectados. Además, los mismos rasgos culturales que han sido cruciales para el éxito organizacional durante los recientes trastornos económicos y empresariales -como la adaptabilidad, la velocidad, la agilidad, la confianza, la integridad, el aprendizaje y la experimentación, la innovación y la voluntad de cambio- serán aún más importantes si las organizaciones quieren estar realmente habilitadas por la IA generativa. Para entender por qué, consideremos los resultados de la encuesta McKinsey Digital de 2023 a 1,000 organizaciones, que encontró una sinergia significativa entre las organizaciones con culturas sólidas e innovadoras y su capacidad para aumentar el valor a través de nuevas tecnologías digitales, incluida la IA generativa. En versiones anteriores de esa encuesta, los encuestados dijeron que el mayor obstáculo para su éxito digital era una cultura reacia al riesgo y la experimentación.

¿Cómo deberían las organizaciones cambiar sus enfoques de gestión del talento? Las aplicaciones de IA generativa tendrán efectos sin precedentes en los enfoques de gestión del talento de las organizaciones. Consideremos el impacto inevitable de las aplicaciones de IA generativa sobre el aprendizaje, sobre todo en el caso del trabajo del conocimiento: imaginemos que un líder de marketing utiliza una aplicación de IA generativa para escribir un informe creativo que antes habría elaborado un asociado de marketing más junior. ¿Qué pasará con las oportunidades de desarrollo y tutoría tanto para el líder como para el asociado cuando el proceso de aprendizaje sea "desintermediado" por la IA generativa? Es más, tanto el contenido como la ejecución de los programas de desarrollo de habilidades se verán afectados. Un bot conversacional o chatbot podría guiar a los nuevos empleados a través de la capacitación sobre una nueva tecnología, a su propio ritmo, en sus propios términos, permitiéndoles aumentar el alcance y la velocidad de su aprendizaje. Mientras tanto, su instructor puede utilizar una aplicación de "asistente de enseñanza" habilitada por IA generativa, para crear módulos de formación atractivos para individuos y grupos, y para realizar un seguimiento del progreso de ambos.

Éstas son solo algunas de las consideraciones organizativas clave; muchas más todavía están evolucionando. Las decisiones sobre la estructura y el diseño del modelo operativo, por ejemplo, variarán de una empresa a otra, pero sea cual sea la forma, nuestra experiencia de décadas con las transformaciones digitales sugiere que los debates sobre la creación de valor deben permanecer en el centro. Los procesos de trabajo deben permitir ciclos cortos y rápidos de experimentación e iteración, y loops de retroalimentación de alta calidad entre los empleados, los líderes y las propias aplicaciones de IA generativa. Para ello, puede resultar útil crear pequeños equipos multifuncionales que trabajen de un extremo a otro en proyectos e iniciativas.

Las personas y la IA generativa: Crear una fuerza de trabajo empoderada

La IA generativa puede ser una herramienta poderosa para el empoderamiento de los empleados, incluso entre aquellos que inicialmente la perciben como una amenaza:

Puede mejorar la experiencia de los empleados. Las aplicaciones de IA generativa pueden ayudar a los empleados de formas que muchos trabajadores ni siquiera esperan. Por ejemplo, la IA generativa puede sugerir las nuevas líneas de código necesarias para actualizar un sistema de reportes financieros, o esbozar las versiones A y B de una campaña de marketing, o crear los primeros borradores que los empleados humanos puedan tomar e implementar en entornos de producción en vivo. Y al facilitar el proceso de capacitación y mejora de competencias, las aplicaciones de IA generativa pueden ayudar a los empleados a adquirir nuevas habilidades más rápidamente. Un estudio reciente, por ejemplo, descubrió que los ingenieros de software completaban sus tareas de codificación hasta dos veces más rápido cuando utilizaban IA generativa y reportaban mayor satisfacción con el proceso.

Puede empoderar a los mandos intermedios. Los beneficios de la IA generativa pueden llegar no solo a los trabajadores de primera línea, sino también a los mandos intermedios. De hecho, al ser las personas más cercanas a los empleados, los mandos intermedios tienen un papel fundamental que desempeñar a la hora de aumentar la comodidad de los empleados tanto con el trabajo a corto plazo habilitado por la IA generativa como con las colaboraciones a largo plazo con la tecnología. Y a medida que sus subordinados directos aprenden a trabajar con la IA generativa, los mandos intermedios pueden encontrarse supervisando más y diferentes tipos de flujos de trabajo, moviéndose a un ritmo nunca antes visto. Al mismo tiempo, el uso de la IA generativa puede liberar más capacidad para los mandos intermedios, para que puedan dedicar su atención a tareas de liderazgo de mayor valor, como el trabajo enfocado en la estrategia y la gestión de personas.

Puede ayudar a las organizaciones a reinventar sus prácticas de gestión del talento. El surgimiento de la IA generativa presenta una oportunidad para que las organizaciones perfeccionen sus enfoques para atraer, retener y desarrollar el talento, especialmente cuando se trata de creadores y profesionales de la tecnología. Los profesionales de recursos humanos podrían utilizar la IA generativa para enviar correos electrónicos de acercamiento personalizados a los candidatos y diseñar experiencias de búsqueda de empleo para los candidatos de grupos subrepresentados; las investigaciones sugieren que este trabajo podría aumentar drásticamente el número y la diversidad de aplicaciones para diversos puestos. Las aplicaciones de IA generativa también podrían ayudar a las empresas a conectar a los nuevos empleados con mentores y entrenadores para mejorar la experiencias de incorporación, actualizar las competencias y agilizar las tareas administrativas.

Puede impulsar a los altos directivos a liderar de manera diferente. Los altos directivos se enfrentan a la doble responsabilidad de implementar rápidamente la IA generativa hoy y anticiparse a las versiones futuras de las tecnologías de IA generativa y sus implicaciones. Más que nadie en la organización, tendrán que ser evangelizadores de la IA generativa, fomentando el desarrollo y la adopción de la tecnología en toda la organización. Eso significará trabajar con líderes de unidades de negocio y de tecnología en la asignación de recursos para actualizar la infraestructura tecnológica y dar los pasos intermedios necesarios para facilitar la implementación de la IA generativa, por ejemplo, trasladando aplicaciones a entornos privados alojados en la nube. De hecho, una tarea central de los altos directivos será encontrar maneras de forjar conexiones más sólidas entre los líderes tecnológicos y las unidades de negocio. Una empresa, por ejemplo, lanzó un canal Slack dedicado al debate continuo sobre los proyectos piloto de IA generativa. A través de estos foros, los empleados, desarrolladores de productos y otros líderes empresariales y tecnológicos pueden compartir historias sobre sus experiencias con la IA generativa, si sus tareas diarias han cambiado y cómo, y sus pensamientos sobre el recorrido de la IA generativa hasta el momento.

Como harían al introducir cualquier tecnología nueva, los altos líderes deben hablar con claridad sobre los objetivos comerciales de la IA generativa, comunicando desde el principio y con frecuencia el papel de la IA generativa a la hora de "aumentar y no sustituir" puestos de trabajo. Deben presentar una imagen convincente de cómo se reconfigurarán diversos aspectos de la organización a través de la IA generativa: desde el punto de vista técnico, financiero, cultural, etcétera.

Por supuesto, si los líderes de alto nivel no entienden la tecnología, será más difícil defenderla y guiar a sus equipos hacia un futuro habilitado por la IA generativa. Una forma de que los directivos se mantengan conectados es crear foros que brinden educación profesional continua sobre los avances en la tecnología y las aplicaciones de la IA. Otro enfoque consiste en reservar tiempo durante las reuniones de planeación para considerar preguntas prospectivas como: "¿Es nuestro enfoque actual de la IA generativa lo suficientemente flexible como para adaptarse a la próxima iteración, y a la siguiente?", y "¿Qué pasos del proceso o funciones podremos reinventar con la próxima iteración de la IA generativa?"

Es hora de flexionar el músculo de la IA generativa

Aunque la IA generativa irrumpió en escena aparentemente de la noche a la mañana, los CEOs y otros líderes empresariales no pueden darse el lujo de adoptar un enfoque demasiado cauteloso al introducirla en sus organizaciones. Si alguna vez una oportunidad de negocio exigió una predisposición a la acción, es ésta. Si dan los tres pasos siguientes de forma simultánea y con un sentido de urgencia, los líderes pueden hacer algo más que simplemente "seguir el ritmo": pueden obtener ganancias tempranas y adelantarse a sus competidores.

Desmitificar la IA generativa para todos. Los propios altos directivos deben desarrollar un conocimiento profundo de la IA generativa y las capacidades asociadas para poder ayudar a desmitificar la tecnología para el resto de la organización. Luego, pueden ayudar a introducir mecanismos para gestionar las incertidumbres sobre la IA generativa cuando existan; por ejemplo, estableciendo una orientación clara sobre el uso de herramientas de IA generativa en la contratación y el reclutamiento, donde podrían surgir sesgos en el modelo de IA.

Identificar dos o tres casos de uso de alto impacto, y arrancar. Los altos directivos deben considerar cuidadosamente sus inversiones en proyectos piloto de IA generativa y "apostar fuerte" por aquellos que muestren la mayor promesa de escalabilidad y valor a largo plazo, ya sea una aplicación que simplifique los reportes financieros o una que mejore la incorporación de nuevos empleados. Como parte de este proceso de selección, los altos directivos deben tener en cuenta los riesgos u oportunidades empresariales o sectoriales asociados a la implementación del proyecto piloto de IA generativa, así como lo difícil o fácil que será llevar el piloto a producción y convertirlo en parte de la experiencia cotidiana de los empleados. Una vez que se haya realizado ese proceso de selección, los altos directivos deben asignar los recursos en consecuencia y encargarse de supervisar y medir los resultados de las iniciativas y los proyectos piloto de IA generativa. Recuerde que algunas iniciativas de IA generativa pueden mostrar su impacto en los próximos 12 meses, mientras que otras pueden requerir inversión ahora para producir resultados en un plazo de dos a cinco años. Entonces, el objetivo a más largo plazo debe ser establecer un motor sostenible para la rápida mejora de las competencias de los empleados y la ampliación de la IA generativa y otras capacidades digitales.

Comprometerse a crear las funciones, habilidades y capacidades necesarias, ahora y en el futuro. Los altos directivos deben comprometerse a desarrollar las competencias de los empleados en materia de IA generativa para que puedan utilizar la tecnología con criterio y éxito en su trabajo diario. No es un proceso de una sola vez: los líderes necesitarán evaluar continuamente cómo y cuándo se realizan las tareas, quién las realiza, cuánto tiempo suelen tomar y hasta qué punto son críticas. A través de este proceso, los líderes pueden comprender mejor las necesidades de talento actuales y futuras y determinar la mejor manera de redistribuir y mejorar las habilidades del talento. De hecho, los programas de mejora de las competencias adquirirán más importancia que nunca, ya que los empleados tendrán que aprender a gestionar y trabajar con herramientas de IA generativa que están en constante evolución. Los líderes también deben tener en cuenta que la propia IA generativa puede facilitar la creación de contenidos para dichos programas de mejora de las competencias, así como su impartición automatizada o personalizada.

En el tiempo que tardó en leer este artículo, las aplicaciones de IA generativa ya se han vuelto mucho más inteligentes. Los líderes pueden hacer un buen uso de esa inteligencia. Está claro que gran parte del valor de la IA generativa provendrá de adaptarla a casos de uso específicos de la organización, pero la integración exitosa de la IA generativa requiere experimentación e iteración. No hay tiempo para sentarse y aprender de los errores de los demás. Invierta deliberadamente. Ensúciese las manos. Empiece ahora.

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La organización del futuro: Habilitada por la IA generativa, impulsada por las personas

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La IA generativa puede empoderar a las personas, pero solo si los líderes adoptan una visión amplia de sus capacidades y consideran profundamente sus implicaciones para la organización.