Podcast de Workday: ¿podría ser la IA lo mejor que le puede pasar a su empresa?

Ajay Agrawal: Las personas solamente llegan a vivir algo así una vez en su carrera profesional. Y lo mismo les diría a todas esas personas que nos están escuchando y que tengan, por ejemplo, más de 40 años: recordarán lo que pensaban en los primeros días de Internet. Puede que les pareciera una tecnología más y tal vez trabajaban en un sector al que pensaban que Internet no le afectaría. Y hoy en día cuesta concebir algún negocio al que Internet no le afecte. Y parece que esto va a ser al menos igual de importante que Internet, si no mucho más.

Meg Wright: Inteligencia artificial. Machine learning Poca duda cabe de que estas tecnologías tendrán con toda probabilidad una repercusión enorme sobre las empresas a escala global. 

Pero con todo lo que sabemos (y todavía no) sobre la IA y el ML, puede ser difícil saber cómo se manifestará este verdadero potencial.

Dra. Rumman Chowdhury: El potencial de esta tecnología es casi ilimitado si se canaliza y emplea de forma apropiada y correcta. Creo que esto último es lo que estamos tratando de averiguar. Buen gobierno, uso responsable y fiabilidad. Todos estos elementos son la esencia de una buena innovación. 

Wright: Para los líderes empresariales, las oportunidades deben pesar más que los riesgos y los desafíos.

Y es vital que se hable mucho más de cómo se manifestarán concretamente la IA y el ML para las empresas. 

Chandler Morse: Me gustaría llegar a un punto importante de esta conversación sobre el que no estamos hablando: sí, estas tecnologías pueden tener consecuencias imprevistas, pero también se pueden crear unas formas de enfocar el talento llenas de matices, unas ventajas y una capacidad de respuesta increíbles mediante estas tecnologías.

Wright:  Entonces: ¿podrían la IA y el ML ser lo mejor (o lo peor) que jamás le haya pasado a su empresa?  

Soy Meg Wright, la directora de Innovación de FT Longitude. 

En este episodio especial del pódcast de Workday, analizaremos en profundidad el mundo de la IA y el ML en la empresa: qué sabemos al respecto ahora, adónde pensamos que nos puede llevar y qué nos queda aún por descubrir. 

Chowdhury: Soy la Dra. Rumman Chowdhury. Soy una de las fundadoras del campo de la IA responsable en la práctica. En la actualidad, trabajo como investigadora posdoctoral en IA responsable en el Berkman Klein Center for Internet and Society de Harvard y también soy la cofundadora de la ONG Humane Intelligence.    

En menos de un año, la IA generativa se ha convertido en el tema de conversación. Lo más innovador no ha sido el nacimiento de esta tecnología. De hecho, ya hace unos cuantos años que hay grandes modelos lingüísticos. Lo cierto es que la gran innovación ha sido la accesibilidad para crear textos, imágenes, vídeos y audios de apariencia realista a partir de estos modelos sin tener que programar nada. 

Casi todas las personas que estén escuchando este pódcast probablemente ya estarán acostumbradas a acceder a tecnología de una forma no basada en código. Así, hoy se puede interactuar con ChatGPT, Lensa o Stable Diffusion con solo escribir una instrucción con un lenguaje muy natural. De este modo, si se les dice que creen una imagen de un gato con un gorro de fiesta, enviarán una imagen con un gorro de fiesta. Después se puede ajustar la imagen si se les dice: "Quiero que el gato sea negro y que lleve un gorro de fiesta rosa". Y, en vez de tener que hacer todo esto mediante código (es decir, una skill de programación), que era algo que la mayoría de las versiones anteriores de IA obligaban a hacer y suponía una barrera de entrada para la mayoría de la gente, esta forma de comunicarse con ella mediante texto simple que imita el comportamiento humano es de hecho una de las mayores revoluciones en esta nueva ola de la inteligencia artificial.

Wright: A medida que la IA y el ML empiecen a infiltrarse en el mundo de la empresa, ¿qué skills pasarán a buscarse más? ¿Las personas necesitarán alguna skill en particular para asegurarse de trabajar de forma eficaz con la IA?

Agrawal: Otra manera de formular la pregunta es: ¿qué skills no necesitarás? Tras el último medio siglo, con la introducción de cada vez más ordenadores en la fuerza laboral, en la actualidad los ordenadores nos parecen muy benignos. A la gente le preocupa la IA, pero a muy pocas personas les inquieta sentarse delante del ordenador en su escritorio de la oficina o ni siquiera tener un ordenador en el teléfono.

Me llamo Ajay Agrawal. Trabajo como profesor en la Universidad de Toronto, en la Rotman School of Management, y soy el fundador de un programa sin ánimo de lucro llamado Creative Destruction Lab. Nuestra misión es mejorar la comercialización de la ciencia para que la humanidad progrese.     

Antes de las IA para la navegación, pongamos el caso de que una persona tuviera que ir a la universidad en Londres durante tres años. Por lo tanto, tenía tres años para llegar a conocer de verdad la City de Londres y orientarse bien para conducir por allí. Lo que la IA hizo fue conseguir que una persona que desconociera por completo la City de Londres pudiera ir en avión a Heathrow, alquilar un coche y, aunque nunca hubiera pisado la City de Londres, pudiera conducir por la ciudad con la misma eficiencia que un profesional.       

Eso hizo que conducir fuera algo mucho más accesible. Imaginemos ahora que hubiera algún tipo de sesgo sistemático sobre quién puede entrar en las autoescuelas para adquirir esos conocimientos sobre Londres. Fueran cuales fueran esas barreras, con esto se derribarían en gran medida. Así, lo único que tienes que saber es que, siempre y cuando puedas conducir un coche de forma segura, la IA potencia tus habilidades para orientarte y llegar a tu destino. 

En Japón, un grupo de investigadores y economistas estudiaron esto en Tokio, y su estudio consistió en darles una IA de navegación a la mitad de un grupo de conductores y no dársela a la otra mitad. Después, compararon su productividad entre el antes y el después de recibir las IA de navegación.

En este caso, hay dos cuestiones. Una consiste simplemente en predecir la ruta óptima entre dos sitios. En segundo lugar, en el caso de los taxistas, la otra predicción que tienen que hacer es por dónde deben ir al dejar a un pasajero para minimizar el tiempo que pasará hasta que recojan al siguiente pasajero. Esto se debe a que la productividad de la conducción de un taxi se mide por el número de minutos que pasa un pasajero en el coche frente a los minutos en los que no hay ningún pasajero. El resultado fue que, entre quienes recibieron la IA de navegación, los conductores menos experimentados aumentaron su productividad un 7 %, mientras que los más experimentados la aumentaron un 0 %, pues ya sabían bien por dónde convenía ir para minimizar el tiempo que tardarían en recoger a un cliente. Este fue un caso más en el que la IA igualó las condiciones entre los conductores, digamos, más experimentados frente a los que tenían menos experiencia.

Morse: Estoy convencido de que la IA y el ML son un verdadero revulsivo para la actividad empresarial.

Creo que lo que todo el mundo está constatando de repente es que cuesta imaginar que haya algún sector de la economía que no vaya a adoptar estas herramientas.

Wright: Les presento a Chandler Morse, el vicepresidente de Asuntos Corporativos de Workday. 

Chandler concuerda en que la IA tiene el poder de transformar radicalmente a la fuerza laboral, tanto en lo referente a los resultados de la empresa como al desarrollo de la carrera profesional. 

Morse: Me apasiona mucho hablar sobre las skills, ya que durante la mayor parte de mi carrera profesional he trabajado con grupos de población para quienes creo que esto es algo esencial y fundamental. Siempre pongo el siguiente ejemplo: elija cualquier ciudad de EE. UU. y verá que, cuando algo cambia, se pierden empleos. La cuestión es que, vale, se invierten recursos. En Estados Unidos, el Gobierno federal proporciona una cantidad considerable de recursos para el desarrollo de los empleados y colaboradores. Entonces, se invierten recursos para desarrollar skills. Y la pregunta es: ¿en qué? ¿En qué puedo desarrollar skills? Creo que la tecnología está ahí para saber qué es lo que se mueve en la economía, qué es lo que va y viene, y dónde están las oportunidades.

Pero, para mucha gente, la pregunta es: ¿cómo puedo pagar el alquiler? ¿Cómo puedo abrir una oportunidad que sea provechosa para que pueda mantener a mi familia y que pueda llevarme a un nivel superior? Me apasiona el hecho de que un enfoque basado en skills pueda empezar a abrir esas puertas de una manera que, francamente, me parece más rápida, eficiente y eficaz de generar mejores oportunidades económicas para la población. Y, para ello, creo que la IA es un componente sumamente importante.

Creo que nos encontramos en una época muy interesante en la que la economía de EE. UU. y, sinceramente, la economía global está saliendo en cierto modo de la pandemia y lo hace con nuevas tecnologías que cambian con rapidez. Lo que todo el mundo debe entender es que, en la economía, todo puede cambiar a una velocidad vertiginosa, y eso es algo que sabemos de primera mano. Y, si se produce este cambio en la economía, ¿cómo preparamos a los empleados y a las empresas para reaccionar en consecuencia de una forma ágil?

Estoy convencido de que las skills son el camino, pero respaldadas por una implantación concienzuda, ética y responsable de la IA con garantías normativas que fomenten la confianza. Creo que esto es increíblemente interesante.

Wright: La IA y el ML pueden ser herramientas eficaces para mejorar la experiencia del empleado, la eficiencia del trabajo y los resultados de la empresa. Pero un potencial tan ilimitado trae aparejada la cuestión de la confianza. 

En las propias palabras de la Dra. Rumman Chowdhury: "Los tecnólogos no siempre entienden a las personas y las personas no siempre entienden la tecnología". ¿Qué significa todo esto a la hora de regular la IA y el ML para la empresa? 

Chowdhury: Lo cierto es que la cultura de la ciencia de datos está, por definición, muy fragmentada y descentralizada, y creo que eso es algo bonito. Hemos invertido en tecnologías de código abierto y las hemos desarrollado. De hecho, es así como la mayoría de la gente se forma para ser científico de datos e ingeniero de IA. Nos mantenemos al día de lo que se publica para mejorar continuamente nuestras skills y creo que eso es algo a lo que hay que lanzarse con entusiasmo. Por lo tanto, en vez de tratar de regular la inteligencia artificial metiéndola en un jaula con las puertas cerradas, lo cierto es que yo sugiero una apertura y una transparencia mayores.

Wright: Esto nos lleva a plantearnos la siguiente pregunta: ¿cómo podemos establecer una vía intermedia para evitar la sobrerregulación y, al mismo tiempo, asegurarnos de que la IA se utilice de forma segura? ¿Y qué pueden hacer las empresas para tener una relación productiva con quienes diseñan las políticas?

De nuevo, interviene Rumman: 

Chowdhury: Muchos de estos problemas son, en realidad, los mismos que hemos visto en las plataformas y, tras haber trabajado en Twitter, puedo decir sin riesgo a equivocarme que conozco bien los desafíos a los que nos enfrentamos. Creo que hay muchos paralelismos. En definitiva, se plantean varias preguntas: ¿cuánta regulación hay sobre qué? ¿Es la respuesta a la pregunta? ¿Quién acabará decidiendo qué es verdad y qué no lo es? ¿Quién decide qué es lo correcto y qué no lo es? ¿Quién decide qué se debe ver y qué no? ¿Quién decide cómo se debe ver y cómo no? ¿Y quién decide qué es bueno y qué es malo? 

Lo cierto es que el meollo de esta cuestión reside en elegir a las partes que acabarán decidiendo qué es verdad y qué no lo es. En lo referente a la IA generativa, cuando pensamos en el RGPD y su paralelo con la IA generativa, la Ley de IA de la UE que se acaba de aprobar, tenemos la Ley de Servicios Digitales, la Ley de Mercados Digitales, y se están preparando más regulaciones. 

En mi opinión, estas nuevas leyes han aprendido de algunas de las críticas al RGPD: que resultaba muy oneroso para las empresas y que, de hecho, no entendía cómo almacenaban y recopilaban los datos las empresas. Por consiguiente, directivas aparentemente "sencillas" como el derecho al olvido o el derecho a la información sobre uno mismo resultaban una tarea bastante difícil para muchas empresas.         

Sinceramente, un mundo con una mala regulación de la IA es igual de malo que un mundo sin ninguna regulación ni estándar en absoluto sobre la inteligencia artificial. Por lo tanto, he aplaudido muchas de las iniciativas lanzadas para invertir en muy diversas formas de gobierno. Así pues, gobernar no significa solamente regular. Crep que existe bastante interés en esto debido a toda la regulación que viene de la Unión Europea y a los esfuerzos que se están llevando en otras partes del mundo como, por ejemplo, el Reino Unido y cada vez más en los Estados Unidos. Ahora bien, el gobierno adopta muchos aspectos y formas y, de hecho, todos ellos resultan útiles de maneras muy distintas. En parte, un buen gobierno impulsa la innovación. De este modo, se dispondría de métodos estandarizados para evaluar las tecnologías en las que se invierte, de forma que se pudiera saber a ciencia cierta si tal o cual tecnología ofrecerá o no lo previsto y que, además, se pudiera comparar con el resto de las distintas tecnologías para elegir la mejor y la más adecuada para el producto y las necesidades particulares de cada cual.

Wright: Dado que los usos de la IA y el ML por parte de las empresas escalan con rapidez, es vital que los líderes se enfrenten a cuestiones relacionadas con la confianza, la seguridad y la ética. 

Si la historia nos ha enseñado algo, es que este tipo de conversaciones son fundamentales para escalar la tecnología de forma responsable, tal y como explica Chandler Morse de Workday. 

Morse: Vamos a ser testigos de una gran cantidad de implementaciones de estas tecnologías. Existen ciertos casos de uso y aplicaciones que suscitan una serie de dudas, dudas que se deben resolver y hacerlo en el contexto de una política.

Wright: ¿Qué lecciones pueden extraer las empresas de otras tecnologías emergentes? Y, en particular, ¿cómo pueden evitar caer en la peligrosa trampa de la sobrerregulación, que entorpece el progreso, pero también en la de que no haya ninguna regulación, lo que erosiona la confianza por parte de la población?

Morse: Esa es una cuestión que siempre me plantean en plan: "En su sector, no confiamos en que de verdad haga falta una regulación".

Creemos en el poder de la IA para liberar el potencial humano. Y lo decimos como proveedor de servicios de gestión de capital humano para la mitad de las empresas de la lista Fortune 50 y el 50 % de las empresas de la lista Fortune 500, con 60 millones de registros de empleados en nuestro sistema. Sabemos que estas tecnologías pueden redundar en beneficio de las oportunidades económicas para las personas, y para eso trabajamos. Pero la gente no utilizará tecnologías en las que no confíe. 

Cuando estaba en Capitol Hill, donde pasé la mayor parte de mi carrera profesional, lo único que quería saber cuando me venía alguien era lo siguiente: "Dígame qué es lo que pretende. No me haga adivinarlo. ¿Qué es lo que quiere? ¿Podemos colaborar?". Y nuestro propósito está claro. Queremos que la gente utilice estas tecnologías. Prestamos estos servicios, y la gente no los utiliza para liberar su potencial, para establecer estos mercados del talento, para favorecer conversaciones provechosas sobre las carreras profesionales, para ver qué es lo que hace falta en la economía y adónde se deben asignar los recursos necesarios para desarrollar skills.  

Simplemente, consideramos que estas tecnologías pueden ser muy beneficiosas. Por lo tanto, nuestro objetivo es desarrollar un cierto nivel de comodidad, y pensamos que la forma de llegar a dicho nivel de comodidad es mediante una regulación útil. 

Wright: ¿Cómo posibilitarán entonces la IA y el ML una nueva forma de encarar los negocios con audacia? ¿Estamos siquiera listos para un mundo con un potencial ilimitado? 

Agrawal: La tecnología llegará hasta ese punto con bastante rapidez. Será mediante la gestión del cambio para las personas en sus empresas. Creo que lo que impulsará ese cambio es la competencia, que en cuanto una empresa de un sector lo haga y, de repente, pueda ofrecer un servicio mucho mejor para sus clientes y por un precio muy inferior, o bien se solventará muy rápido toda esa resistencia que ha lastrado a las demás, o bien la empresa en cuestión será cada vez menos relevante.

Si yo estuviera viendo esto y tratara de prever con qué rapidez se desarrollarán los acontecimientos, me centraría mucho en limitarme a observar a los líderes innovadores. Esto es lo mismo a como se percibía Netflix en sus inicios en EE. UU., cuando la gente lo veía como una curiosidad y, al mismo tiempo, seguían metiéndose en sus coches para ir al Blockbuster a alquilar un vídeo. Cuando se vio que funcionaba, costaba no concebir que fuera inevitable. 

No hace falta observar la rapidez con la que cambiarán todas las empresas. Lo único que tenemos que buscar es al líder único y, así, se marcará el ritmo que deberán seguir todos los demás.

Wright: Es esencial que las empresas líderes participen abiertamente en la conversación. 

Morse: Consideramos que la IA tiene un potencial enorme para desatar el potencial humano y somos muy optimistas al respecto. Al mismo tiempo, estas tecnologías pueden tener consecuencias imprevistas que hay que abordar.

Cuando empezamos a hablar de esto en 2019, lo primero que decíamos era: "Adoptemos un enfoque basado en el riesgo. No tenemos claro que los casos de usos de la IA para los RRHH y las recomendaciones de Netflix sobre la próxima temporada de una serie que quieres ver merezcan el mismo nivel de escrutinio". De este modo, se entiende de verdad en qué aspectos hay que centrarse. Sinceramente, creo que en Europa lo han entendido y han visto que es inevitable que ahora esto sea un componente esencial de lo que se hable. Ha dejado de ser un concepto novedoso. 

También consideramos que, al adoptar un enfoque con matices, han dado de lleno en el clavo. Una de nuestras recomendaciones fue que, en el triángulo del riesgo entre el riesgo bajo y el no poder usar en absoluto la IA en estos casos de uso, evitaran caer en la tentación de asignar categorías a sectores enteros. Les dijimos que el enfoque basado en el riesgo debía adoptar un enfoque con los suficientes matices como para distinguir de verdad incluso en nuestro sector lo que tendría consecuencias descomunales sobre las oportunidades de empleo frente a lo que quizá tuviera un poco menos de repercusión.

Wright: Aparte de gestionar el cambio de forma eficaz y adoptar un enfoque matizado del riesgo, los líderes empresariales también tendrán que entender cómo podría empezar la IA a redefinir el panorama empresarial en su conjunto. Interviene Rumman para explicarlo: 

​​Chowdhury: Por ejemplo, Duolingo es una aplicación que enseña diversos idiomas. Pues bien, lo que hacen en Duolingo es tomar este modelo básico creado por OpenAI y refinarlo para amoldarlo a sus propósitos. Así pues, en este nuevo mundo en el que las empresas están empleando un algoritmo básico creado por otra empresa y lo redefinen conforme a sus propósitos, estas también son responsables en términos de confianza y seguridad. De hecho, esa responsabilidad por la confianza y la seguridad se refiere a su caso de uso de adaptación específica. Por lo tanto, existe la expectativa de que estas gigantes empresas de IA, los Anthropics y los OpenAIs del mundo, asuman la responsabilidad de identificar daños atroces, utilizar el red teaming y, en general, asegurarse de promover un uso responsable.

Ahora bien, la parte secundaria que lleva a cabo una redefinición para sus propósitos también tiene una responsabilidad. Entonces, lo que las empresas deben pensar es lo siguiente: cuáles son estos dos niveles de confianza y seguridad y cuáles son las expectativas que conciben para sus clientes. Así, aunque se puede externalizar una parte razonable de la tecnología porque lo único que hacen es ajustar un modelo básico, yo también añadiría que ese componente de responsabilidad no se puede externalizar del mismo modo.

Yo abogo abiertamente por la existencia de un gobierno internacional de algunos de estos problemas para los que necesitamos una tutela moral. Creo que este concepto de gobierno internacional ha evolucionado para acabar teniendo muy diversas patas, pero en mi opinión, lo que este organismo de gobierno debe hacer es tener la misión de posibilitar el progreso de la humanidad. Sé que todo esto suena muy vago y nebuloso, pero lo mismo sucede con el concepto de la inteligencia artificial general, ¿no? Entonces, si vamos a invertir miles de millones de dólares en un concepto que suena del todo inalcanzable, como es el caso de la inteligencia artificial general, creo que también deberíamos dedicar mucho tiempo, esfuerzo y dinero a posibilitar el progreso humano a partir de estas tecnologías.

Wright: Queda mucho trabajo por hacer, pero nadie niega que el pronóstico para la IA y el ML es excelente. ¿Qué significa esto para los líderes empresariales? ¿Cómo deberían prepararse las empresas actuales para el futuro mundo del trabajo? Le planteo esta pregunta a Ajay: 

Agrawal: Lo primero de todo es dirigir la IA hacia problemas reales de las empresas. En otras palabras, la gente se queda como hipnotizada por el componente de magia y ciencia ficción de que todas las iniciativas de IA dentro de la empresa deberían centrarse en una métrica empresarial clave. Y, por consiguiente, también deberían ser muy medibles. Las IA son optimizadores y se tienen que dirigir hacia aquello que optimizan. Por lo tanto, yo me abstendría de dejar la IA completamente en manos del responsable de la ciencia de datos y procuraría que quedara bajo los auspicios del director de una unidad de negocio que tuviera un indicador clave del desempeño o algún tipo de métrica muy claros. Así, la IA se dirige hacia un objetivo empresarial que, en última instancia, o aumenta los ingresos o reduce los costes. 

En segundo lugar, en la actualidad, la IA se puede aplicar en muchos ámbitos, sobre todo ahora que podemos trabajar con el lenguaje. Así, muchas cosas que hace tan solo un año no se podían hacer ahora son factibles porque podemos leer contratos, procedimientos normalizados de trabajo, contratos de empleo y correos electrónicos, así como todos los demás datos no estructurados que hace un año no podíamos procesar de forma muy eficaz y que ahora son muy manejables. 

Priorice, elija uno, dos o tres proyectos (los que sean) que supongan el mayor avance en términos de aumento de ingresos o de reducción de costes en una de las dimensiones y que, en la segunda, resulten fáciles de desarrollar. En otras palabras, aplique su cálculo habitual de la rentabilidad de la inversión y limítese a elegir uno, dos o puede que incluso tres proyectos, pero absténgase de perder el tiempo probando a atacarlo todo a la vez. 

Por último, en tercer lugar, yo animaría encarecidamente a todas las empresas a que se apoyasen en algo. En otras palabras, que elijan la iniciativa de IA más valiosa y se pongan en marcha ahora, en vez de limitarse a esperar y ver qué pasa. El motivo es porque la IA aprende. A diferencia de cualquier otra herramienta utilizada anteriormente por la humanidad, la IA aprende, por lo que mejora con el uso. Así, quienes se sienten a ver los toros desde la barrera se estarán perdiendo todo el tiempo de aprendizaje de aquellas personas que ya estén desarrollando sus IA, quienes están aprovechando la ventaja de que, al llegar antes, con mayor rapidez empezará a aprender su IA.

Wright: Las personas, el desempeño, la política y el progreso. Resulta innegable el futuro potencial que tienen la IA y el ML para las empresas. 

Y, sin embargo, son los pasos que den los líderes empresariales de hoy en día los que acaben determinando cómo se desplegará este potencial y, lo que es clave, el valor que generarán la IA y el ML. 

Entonces: ¿podrían la IA y el ML ser lo mejor que jamás le haya pasado a la empresa? 

Dejaré que sean ustedes quienes lo decidan. 

Soy Meg Wright. Gracias por escucharnos.