Hace apenas unos años, las empresas se enfrentaban a la inteligencia artificial principalmente en abstracto, un problema con el «futuro del trabajo» al que tendrían que enfrentarse en el futuro. ¿Ahora? Más de la mitad las empresas de todo el mundo están adoptando activamente la IA. Si bien las inversiones son particularmente altas en sectores como el cuidado de la salud, la gestión y el procesamiento de datos, la computación en nube y la tecnología financiera, todos los tipos de organizaciones y funciones han incorporado la tecnología de IA en sus operaciones. Y las herramientas de IA generativa, como ChatGPT, obligan a los líderes a preguntarse dónde y cómo la IA puede ayudar a sus empresas.
Aun así, la mayoría de las empresas siguen viendo la IA de manera bastante restringida, como una herramienta que reduce los costes y las ineficiencias del trabajo humano repetitivo al automatizar las tareas físicas mundanas (como mover la mercancía en los almacenes) y aumentar la capacidad de las organizaciones para producir, procesar y analizar montones y montones de datos. Pero la tecnología puede hacer mucho más que eso.
Junto con habilidades «blandas» relacionadas con la indagación, como el pensamiento crítico, la innovación, el aprendizaje activo, la resolución de problemas complejos, la creatividad, la originalidad y la iniciativa, esta tecnología puede ayudarnos a entender un mundo cada vez más complejo, ya que nos permite hacer preguntas más abstractas y cambiar nuestro enfoque de la identificación a la ideación. En nuestras investigaciones y talleres con ejecutivos, descubrimos que las empresas tienen mucho que ganar si tratan a la IA como un colaborador del conocimiento y el trabajo en diversas áreas, como el diseño de productos, la eficiencia de los procesos y la ingeniería prompt. Asociarse con la tecnología de esta manera puede ayudar a las personas haga preguntas más inteligentes, lo que a su vez los convierte en mejores solucionadores de problemas e innovadores innovadores. También estamos viendo el impacto inicial de los sistemas de IA más conscientes del contexto (como ChatGPT) y, a medida que sigan mejorando, la habilidad de hacer preguntas (o crear indicaciones) solo pasará a ser más valiosa en el proceso de descubrimiento.
Si bien los expertos han reconocido la necesidad de que los ingenieros de software hagan preguntas inteligentes desde el principio, al desarrollar herramientas automatizadas (para incorporar menos sesgos y suposiciones), se ha dicho poco sobre la otra cara de la relación entre la IA y la investigación: el potencial de la tecnología para ayudar a las personas a resolver problemas más curiosas y creativas en el trabajo. Nuestro objetivo era corregir este descuido mediante sesiones de pensamiento de diseño y amplias conversaciones de seguimiento con líderes empresariales impulsados por la tecnología de una amplia gama de países e industrias. También encuestamos a unos 200 líderes, de más de 30 países, que participaron en nuestros programas de formación ejecutiva en el MIT, para saber cómo la inteligencia artificial ha afectado a los patrones de cuestionamiento y a los comportamientos y resultados de la innovación en sus organizaciones. (Para esta investigación, hemos definido la «inteligencia artificial» en términos generales para incluir el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la robótica y la reciente explosión de la IA generativa).
Hemos encontrado dos caminos distintos, pero relacionados, que los líderes siguen para fortalecer sus músculos de investigación (y los de sus equipos) a medida que aprovechan el poder de la IA en su trabajo de hacer preguntas.
En el primer camino, pueden utilizar la tecnología para cambiar la cadencia y los patrones de sus preguntas: la IA aumenta la velocidad de las preguntas, la variedad de las preguntas y la novedad de las preguntas. Los resultados de nuestra investigación en curso muestran que la IA puede aumentar significativamente las tres.
En el segundo camino, la IA puede ayudar a transformar las condiciones y los entornos en los que trabajan las personas para que puedan surgir preguntas que generen cambios (lo que denominamos preguntas «catalizadoras»). Esto hace que los líderes salgan de sus zonas de confort y se pongan en una posición de estar equivocados intelectualmente, emocionalmente incómodos y más reflexivos desde el punto de vista conductual, todo lo cual resulta que promueve el pensamiento y la acción innovadores.
Veamos cómo cada camino puede conducir a ideas innovadoras.
Aumento de la velocidad, la variedad y la novedad.
La asociación con la IA para aumentar la velocidad, la variedad y la novedad de las preguntas requiere que las empresas entrenen algoritmos para responder a las preguntas básicas y fáciles (sí/no) de forma independiente y revelar patrones profundamente arraigados en los datos. Cuando se establezcan estas bases, los humanos podrán empezar a explorar el poder de preguntas más matizadas y dependientes del contexto a las que las tecnologías de IA aún no son capaces de responder por sí solas.
Velocidad de la pregunta
Los algoritmos pueden dar respuestas inmediatas a las preguntas que hacen los líderes y, a su vez, les permiten hacer más preguntas (y con más frecuencia). En nuestra investigación, descubrimos que el 79% de los encuestados hacían más preguntas, el 18% hacía la misma cantidad y el 3% hacía menos.
En la empresa de ciberseguridad Cybereason, los investigadores confían en la IA y el aprendizaje automático para responder inmediatamente a las preguntas básicas sobre qué ocurrió en una aparente infracción para que el equipo pudiera centrar su atención más rápidamente en formular preguntas más profundas sobre por qué sucedió. En el pasado, dijo el CEO Lior Div, las conclusiones eran más en blanco y negro: «Es un ataque. No es un ataque. Está bien o es malo». Pero la velocidad con la que la IA rellenó esos espacios en blanco abrió una línea completamente nueva de preguntas sobre la intención y lo que realmente buscan los hackers en una situación determinada.
Por supuesto, el uso de la IA para generar preguntas rápidas conlleva riesgos. Por un lado, es posible que las personas sigan haciendo más y más preguntas sin esforzarse por encontrar una vía práctica, por lo que es importante reconocer cuándo el proceso deja de ser productivo. Por otro lado, más preguntas no equivalen necesariamente a mejor preguntas, lo que significa que todavía tendrá que ejercitar el juicio humano para decidir cómo proceder.
Variedad de preguntas
La IA ayuda a descubrir patrones y correlaciones en grandes volúmenes de datos, conexiones que los humanos pueden pasar por alto fácilmente sin la tecnología. Saber que tienen esta herramienta a su disposición libera a los líderes para hacer preguntas más amplias y explorar nuevas ideas que de otro modo no habrían considerado. En nuestra investigación, descubrimos que la interacción con la IA hacía que los encuestados hicieran preguntas diferentes a las que harían de otro modo el 94% de las veces.
Pensemos en este ejemplo: Kli Pappas, director de análisis predictivo de Colgate-Palmolive, nos contó que su equipo recurrió a la IA para entender cómo el carbón se convirtió en un ingrediente muy popular en los productos de consumo y así poder «encontrar el próximo carbón». Su algoritmo generó y respondió a miles de preguntas basándose en su búsqueda inicial de datos, trazando una trayectoria de décadas desde los exfoliantes con carbón en Corea del Sur hace 20 años hasta el carbón que aparecía en los jabones faciales en los EE. UU. y, luego, en todo tipo de productos de todo el mundo. Los datos generados por la IA llevaron al equipo a hacer cientos de preguntas menos obvias para iniciar una reflexión creativa sobre las tendencias futuras que podrían estar al acecho en lugares inesperados. «Miramos hacia atrás en las categorías y tratamos de ver cómo se mueven las tendencias entre las categorías, desde el cuidado del cabello hasta el cuidado de la piel y el cuidado bucal», dijo Pappas. «El solo hecho de hacer eso lo coloca una década o más por delante de la curva».
Novedad de preguntas
La IA también facilita una visión más profunda al ayudar a los usuarios a llegar a preguntas novedosas que «saltan categorías» (el estándar de referencia de la consulta innovadora) que aplican la comprensión de un área a un espacio completamente diferente. Nuestras investigaciones muestran que la IA llevó a los encuestados a hacer preguntas únicas que cambiaban el rumbo de su equipo, organización o sector el 75% de las veces.
Cuando sabe que una tecnología puede analizar muchos más datos y conectar más puntos de los que podría hacer solo, le da licencia para hacer preguntas más descabelladas, cosas que nunca se preguntaría si tuviera que responderlas por su cuenta, porque son intratables para el cerebro humano o, de alguna manera, van en contra de sesgos cognitivos arraigados.
Si bien no surgirán preguntas que salten de categoría en todos los encuentros con sistemas de IA, estar abierto a las posibilidades y permitir la libertad de investigación puede allanar el camino para más casos. Así es como Mir Imran, un innovador médico y fundador de InCube Labs, describió las ventajas cuando hablamos: «La IA puede tomar variables muy oscuras y establecer conexiones novedosas. Cuando estas conexiones ocultas se unen, hace que replantee su pregunta y ofrezca innovaciones disruptivo». En otras palabras, las novedosas conexiones de la IA pueden generar preguntas novedosas y, a su vez, llevarlo a investigar soluciones con las que otros aún no han soñado, como pastillas robóticas que el equipo de Imran creó recientemente para reemplazar las inyecciones externas por inyecciones internas.
Crear las condiciones para hacer mejores preguntas.
La IA puede sacar a los líderes de su modo de operación habitual y obligarlos a ceder el control sobre dónde sus preguntas los llevarán. Eso es bueno. El aumento de la velocidad de las preguntas, la variedad y, especialmente, la novedad facilitan reconocer dónde se equivoca intelectualmente y convertirse en emocionalmente incómodo y en silencio conductual, las mismas condiciones en las que, encontrado, tienden a producir líneas de investigación que cambian las reglas del juego. Jeff Wilke, exdirector CEO de Amazon Consumer Worldwide y ahora cofundador de Re:Build Manufacturing, ha adoptado estas condiciones no solo en su trabajo diario como ejecutivo de tecnología, sino también a lo largo de su carrera, revisando continuamente sus modelos mentales mientras pasaba de un puesto a otro. Cuando hablamos, dijo lo siguiente: «Si busca cosas que no conoce y tiene el coraje de equivocarse, de ser ignorante, de tener que hacer más preguntas y tal vez sentirse avergonzado socialmente, entonces creo que se construye un modelo más completo y ese modelo le sirve de mucho a lo largo de la vida».
Pero hacer equipo con la IA tiene un problema: Investigación sugiere que puede resultar difícil para las personas hacerlo de forma agradable, ya que las capacidades sobrehumanas y los movimientos impredecibles de la IA pueden impedirles confiar plenamente en la tecnología e interactuar con ella. Eso coincide con lo que hemos observado en las organizaciones y aprendido de nuestras conversaciones con los líderes.
La desconfianza en la tecnología no conduce a la investigación creativa. Así que busque formas de compensar eso y no deje que la IA genere las condiciones para una idea innovadora y la resolución de problemas. Considere de qué otra manera podría crearlos. ¿Dónde hay espacio en sus procesos de resolución de problemas para sintetizar cosas que no parecen estar relacionadas? ¿Cómo podría aprovechar esas oportunidades para perder el equilibrio de la gente y que generen preguntas que lleguen más allá lo que intelectualmente saben que tiene razón, qué hace que se sientan cómodos emocionalmente y lo que están acostumbrados a decir y hacer? Al mismo tiempo, ¿cómo puede crear seguridad psicológica para que la gente de su organización haga preguntas de gran alcance y utilice la IA de forma más eficaz para aprender de ellas, ¿lo que, en última instancia, lleva a hacer mejores preguntas? Cuando hay seguridad psicológica, la gente puede decir, sin repercusiones: «Me equivoco», «Me siento incómodo» y «Sigo pensando».
En lugar de resolver claramente todas esas tensiones, los líderes y los equipos deben aprenda a soportar la incertidumbre que proviene de hacer preguntas que los llevan a un nuevo territorio. Si bien el proceso no es fácil, los resultados son interesantes, que quizás sea la ventaja más importante de colaborar con un sistema de IA. La emoción proporciona el impulso y la motivación para llevar a cabo un proceso difícil, lo que impulsa una mayor creatividad.
Mitigar las debilidades de la IA con las fortalezas humanas
La inteligencia artificial puede ser sobrehumana en algunos sentidos, pero también tiene puntos débiles considerables. Para empezar, la tecnología es fundamentalmente retrospectiva, se basa en los datos de ayer y puede que el futuro no se parezca en nada al pasado. Es más, los datos de entrenamiento inexactos o defectuosos (por ejemplo, los datos sesgados por sesgos inherentes) producen malos resultados.
Los líderes y sus equipos deben gestionar esas limitaciones si quieren tratar a la IA como un socio con pensamiento creativo. ¿Cómo? Centrándose en las áreas en las que el cerebro humano y las máquinas se complementan. Mientras que la IA aumenta el volumen de datos que podemos procesar y el grado de complejidad que podemos gestionar, nuestro cerebro funciona de manera reductiva; generamos ideas y luego se las explicamos a otras personas. Mientras que las máquinas carecen de imaginación y juicio moral, podemos aprovechar esas habilidades críticas, ya que la IA nos ayuda a aumentar la velocidad, la variedad y la novedad de las preguntas que hacemos para resolver problemas en nuestras organizaciones. Estas diferencias son el elemento de una colaboración fructífera, y optimizarlas puede reducir la amenaza de la IA para el trabajo humano.
Con los humanos y la IA trabajando para aprovechar sus puntos fuertes, pueden transformar incógnitas desconocidas en incógnitas conocidas, lo que abre la puerta a ideas innovadoras: saltos lógicos y conceptuales que ninguno de los dos podría dar sin el otro. Aprovechar este potencial requerirá que los líderes analicen la inteligencia artificial desde una nueva perspectiva, una que se base menos en el ahorro de costes, la eficiencia y la automatización y más en la inspiración, la imaginación y la innovación. También será necesario crear una cultura que apoye, incentiva y recompense las preguntas importantes y no necesariamente sepa las respuestas.
