En un contexto saturado por Inteligencia Artificial (IA) y con un flujo imparable de contenido que se genera, es evidente preguntarse: ¿a quién creerle?, ¿qué implementar?, ¿por dónde partir?
Desde un punto de vista pragmático, creemos que una primera pregunta útil para reflexionar es: ¿para qué IA?
- ¿Para qué instalar IA en mi empresa?
- ¿Para qué aprender sobre IA como parte de mi rol?
- ¿Para qué utilizar IA en este ecosistema?
En este artículo exploramos algunos de los dilemas-IA que enfrentan los equipos de liderazgo a nivel global y proponemos una respuesta al ¿para qué de la IA? en nuestro Take-Away Rebel.
😅 1. Muchas empresas están obsesionadas con hablar de IA
Pero hay dos #preguntas (¿incómodas?)
En las conferencias en que las empresas reportan sus resultados (earning calls), la inteligencia artificial (IA) sigue siendo el trending topic. Como CEO, pareciera obligatorio mencionar como tu empresa está haciendo algo en el mundo IA. Desde hace 1 año, cuando el CEO de Google Sundar Pichai se hizo viral por mencionar “AI” más de 120 veces en la conferencia Google I/O, la “obsesión” solo ha aumentado. De hecho, dos tercios de las empresas en la lista de CNBC de las 50 compañías más disruptivas del 2024, describen la IA como crítica para su negocio.
#Pregunta1: ¿cuánto es real y cuánto es “AI Washing”?
El término “AI Washing” ha ganado interés el último mes. Se refiere a la exageración deliberada que realizan algunas empresas sobre sus capacidades y uso de IA. Al “inflar su importancia”, algunos CEOs podrían lograr mejorar el precio de sus acciones. Sin embargo, la SEC (The Securities and Exchange Commission, USA) ya tomó acción dando una señal al acusar a las empresas Delphia y Global Predictions de hacer declaraciones falsas y engañosas sobre su uso de IA.
Helen Toner, directora del CSET (Center for Security and Emerging Technology), plantea otra pregunta en su charla.
#Pregunta2: ¿Cómo gobernar y regular una tecnología que nos cuesta entender y predecir?
Luego de trabajar con gobiernos y empresas, Toner recomienda no dejarse intimidar por la tecnología o por las empresas que crean IA pues: “La historia ha demostrado la importancia de la opinión de las personas afectadas por la adopción de nuevas tecnologías. Todos tenemos un rol cuando emerge una nueva tecnología y no necesitamos ser científicos o ingenieros para tener voz respecto a IA.”
No creemos que todo producto o servicio que "utiliza, contiene o se basa" en Inteligencia Artificial sea oro (ni realidad).
💪 2. En las empresas, la IA está logrando un desafío casi imposible del fitness: perder “peso” y ganar “músculo” al mismo tiempo
Pero hay un #detalle
Los titulares del último año han mostrado una contradicción aparente en el mundo corporativo: despidos masivos (en general asociados a crisis o reducción de costos) y récord de utilidades (en general asociados a momentos de estabilidad o crecimiento). Empresas predominantemente tecnológicas, como META y PayPal, han despedido entre el 3% y el 13% de su planilla (metafóricamente perder “peso”), mientras que simultáneamente, han visto aumentos en sus ingresos de más de 70% (metafóricamente aumentar “masa muscular”). Scott Galloway, profesor de Marketing en NYU, ha llamado a la IA el “Ozempic corporativo”.
La clave, según algunos expertos, radica en la adopción de herramientas de IA que potencian la automatización y en el entrenamiento de equipos en estas tecnologías, lo cual se traduce en un salto en la productividad.
Pero hay un #detalle: Goldman Sachs estima que la IA podría realizar el 25% del trabajo que realizamos las personas hoy. La exposición es mayor en profesiones y empresas administrativas (46%) y legales (44%), y menor (por ahora) en profesiones físicamente intensivas como la construcción (6%) y el mantenimiento (4%).
La idea de que los trabajadores serán reemplazados por IA se fundamenta en un concepto conocido en economía como el substitution effect. En simple, si el costo de implementar IA es menor que el costo de mantener trabajadores para realizar las mismas tareas, las empresas podrían optar por invertir en IA. La paradoja es que, a medida disminuye el costo de instalar IA para automatizar procesos, también lo hace el costo promedio de producir cualquier producto. Esto podría permitir a las empresas ofrecer precios más bajos, lo que a su vez podría impulsar a los consumidores a comprar más, posiblemente llevando a las empresas a contratar más personal y utilizar más capital.
Los investigadores proyectan distintos escenarios, algunos en que la automatización también crea trabajos completamente nuevos que ni siquiera nos imaginábamos y otros más dramáticos en que tanto empresas como personas quedan "fuera del juego". Independientemente del futuro que se haga realidad, hay bastantes señales que revelan la importancia de entender el valor que aportas como profesional o empresa.
Creemos que para no ser una víctima más de IA es clave que tu empresa (o tu perfil profesional) no sea un commodity.
🕹️ 3. Cuando IA se enfrenta al mercado, el resultado es impredecible (por ahora)
Hay 3 historias que lo ilustran
#Duolingo
Con la funcionalidad de traducción en tiempo real de IA, algunos analistas pensaban que aprender un lenguaje nuevo quedaría rápidamente obsoleto y en consecuencia que Duolingo sería una de las primeras víctimas. La realidad ha sido distinta, pero ¿qué hay detrás?
Duolingo reportó un 45% de crecimiento de sus ingresos y un récord en utilidades el primer trimestre del 2024, con 7.4 millones de suscriptores pagos (aumento del 54%) y 97.6 millones usuarios activos mensuales (aumento del 35%). Uno de los principales desafíos de la aplicación era escalar “prácticas de conversación en tiempo real” sin la necesidad de contratar profesores. En su nueva suscripción y en alianza con OpenAI, Duolingo ofrece la funcionalidad Roleplay, un partner de conversación interactivo y paciente, que corrige errores sin emitir juicios y facilita un aprendizaje práctico. Al hacer que la práctica sea más accesible y efectiva, Duolingo está consolidando su posición como líder en la educación de idiomas apoyada por IA.
Duolingo hizo de IA su ventaja competitiva, no su enemigo.
#McDonald’s
En contraste, McDonald’s terminó la alianza con IBM que permitía contar con “AI drive-thru” en 100 ubicaciones desde el 2019 (tanto Mcdonald's como IBM fueron early adopters de IA). Sorprendentemente, el proceso funcionaba bien el 85% de las veces, pero ese 15% de las veces funcionaba tan mal que varios casos se hicieron virales. El equipo de liderazgo de McDonald’s consciente de nuestra tendencia de recordar más las experiencias negativas, decidió terminar el contrato (por ahora pues, McDonald’s buscará otro proveedor).
El efecto de la mala publicidad desplazó a la IA en McDonald's.
#Apple
Finalmente, Apple ha recuperado terreno en la carrera IA, anunciando una colaboración con OpenAI. Históricamente, Apple nunca ha ganado “siendo primeros en el mercado”, pero sí perfeccionando y dominando; similar a su enfoque con el iPhone (post Blackberry), iPod (post MP3) y Apple Watch (post FitBit). El movimiento hacia la IA con "Apple Intelligence", integrando Siri con capacidades de ChatGPT, revela una vez más su habilidad para innovar y liderar en tecnología, incluso cuando entra “tarde” en la carrera. Esta asociación no solo nos dará el Siri que merecemos, sino que también refuerza la posición de Apple como se ve en el precio de sus acciones.
Pero lo que la IA realmente hizo posible, es que dos rivales colaboren (Apple y Microsoft que es como el "sugar daddy" de OpenAI).
💡 Take-away: ¿La Conclusión Rebel?
Entonces, ¿para qué IA en la empresa?
Para cumplir las promesas que le hacemos a nuestros clientes con mayor calidad, eficiencia y consistencia. Es decir, para cuidar a aquellas personas a las que les hicimos una promesa y nos dan la oportunidad de cumplirla.
Al hacerle una promesa a nuestros clientes y cumplirla, construimos confianza. Al hacerlo recurrentemente construimos identidad (nuestra marca). Cuando tu marca te precede y nuevos clientes te buscan, estás ganando su atención. Las promesas construyen confianza y te permiten competir en el (saturado) mundo que compite por la atención. Confianza y atención son según Seth Godin la “moneda de cambio” de esta economía.
Creemos que la adopción de IA debería estar orientada por la intención de superar la manera en la que hacemos y cumplimos nuestras promesas a clientes. Y que en consecuencia, no resuelve un problema tecnológico sino que un desafío de negocio.
Entonces, ¿para qué deberíamos utilizar IA en nuestras empresas? (en primer lugar)
1. Para desafiar nuestros estándares de trabajo (y bajar la mediocridad organizacional)
La adopción de IA nos está llevando a superar nuestras capacidades continuamente. Si alguien de tu equipo genera cualquier entregable (texto, análisis, borrador, propuesta, modelo) que es mediocre o tiene errores evidentes, ya sabes que “ni siquiera se lo pasó a ChatGPT” y que probablemente una versión 100% realizada por IA hubiese sido más pulcra. Si eso ocurre frecuentemente en distintas empresas y posiciones, es más probable que la IA termine reemplazando muchas posiciones. Como parte de un equipo, IA nos desafía a aportar valor por sobre las propuestas generadas por IA, a hacernos cargo de nuestras incompetencias, a “raise our game”.
2. Para desafiar la eficiencia (y disminuir la irresponsabilidad organizacional)
Ya ha sido demostrado que la IA tiene un impacto en la productividad personal. Los líderes rápidamente esperan de sus equipos desarrollar la capacidad de administrar múltiples promesas en paralelo y cumplirlas. Con un asistente IA que te ayude con tareas que toman tiempo pero son de bajo valor y te permita dedicar más tiempo al valor agregado, esto será posible. La frase “no serás reemplazado por la IA, sino por alguien que use IA” se hace cada vez más evidente. Las personas usando IA tendrán una ventaja al poder gestionar más frentes.
3. Para desafiar la inconsistencia (y disminuir la falta de visibilidad)
Es frustrante para los clientes no tener visibilidad del estado de las promesas que les hicieron, que no les avisen en caso de potencial incumplimiento o que la fecha prometida no esté calculada de forma realista. Esto aplica a clientes externos e internos. Los modelos IA (y buenos datos) pueden contribuir a identificar patrones y señales para dar alertas tempranas de incumplimiento, crear dashboards para ver en tiempo real el estado de las promesas hechas a clientes, optimizar cronogramas, analizar feedback de clientes, automatizar las comunicaciones y simular diferentes escenarios de cumplimiento.
Hasta Warren Buffett afirma que la IA le genera miedo, pero está claro que la tecnología no se detendrá. Lo interesante es que tenemos poder de decisión.
Estamos convencidos de que poner la Inteligencia Artificial al servicio de cumplir las promesas a tus clientes orienta el roadmap de ejecución.
Gracias por leernos.
Sebastián Balmaceda - Fernando Brierley
💬 Preguntas para reflexionar
- ¿Cómo administrar los posibles sesgos en los datos de entrenamiento que dieron origen a los modelos generativos?
- ¿Qué pasará cuando los modelos de IA futuros sean entrenados con información que a su vez fue generada con modelos previos de IA?
- ¿Qué tanto se amplificarán los sesgos? ¿Qué podríamos hacer al respecto?
Gracias a Sebastián Wilson, CEO de OK to Shop, por conversar con nosotros y agregar este ángulo a la reflexión.
📕 Recomendación
- Charla TED sobre AI Agents: basados en Large Language Models (LLM) son “agentes” diseñados para planear tareas y ejecutarlas, reflexionar sobre los resultados y usar herramientas tecnológicas para lograr sus objetivos. Básicamente “trabajadores virtuales”.
- Charla TED del fundador de Duolingo (Latino 👏) haciendo un aporte al aprendizaje. Originalmente de Guatemala . También fue el creador de Captcha y Recaptcha.
- Caso de estudio de Banco ING (Europa) link. Chatbot que usa IA para resolver preguntas de sus clientes, aumentando en 20% los clientes asistidos por el banco en las primeras 7 semanas de la implementación. El impacto total una vez que se haya implementado el chatbot en los 10 mercados del banco es de aprox. 37 millones de personas. Este nuevo chatbot da respuestas precisas, detalladas y a la medida de las necesidades del cliente.
- Caso de Banco DBS (Singapore) link. ADA, o Advancing DBS with AI, es una plataforma interna de autoservicio que funciona como una sola fuente de información para garantizar la gobernanza, la visibilidad, la calidad y la seguridad de los datos. ALAN, es un protocolo de IA y repositorio de conocimientos, ha permitido desplegar la IA a mayor escala y rapidez. En conjunto, ADA y ALAN permiten a los equipos del banco crear y desplegar modelos de IA con rapidez. PD. El gerente de DBS ha sido citado como un "early adopter" de IA y ejemplo para otros CEOS.
🏆 Meme selection
Preguntarse si chatGPT es realmente inteligente es similar a preguntarse por si un submarino puede nadar. Jason Crawford
Con ChatGPT, la creación de contenido sigue acelerando, en consecuencia es clave distinguir la música del ruido
Quizás solo somos el "bootloader biológico" de una IA.
