Categoría: gestión del cambio

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La Gestión del Cambio, la Ley de Ohm y las canicas

Estás cruzando el umbral de la sala e inmediatamente lo intuyes. La reunión va a ir rodada o va a ser un auténtico calvario. No sabes muy bien por qué, pero tu “sentido arácnido” te indica el nivel de energía de esa habitación y las personas que allí se encuentran…

Ayer tuve de nuevo el enorme placer de dar una sesión sobre Gestión del Cambio en ISDI, en otra mañana de sábado de esas maravillosas en las que peloteas ideas con profesionales de primer nivel y de las de “cuando uno enseña, dos aprenden”.

Ley de Ohm

¿Hay algún Ingeniero en la sala?

Se reían los alumnos cuando les preguntaba si había algún Ingeniero Industrial en la sala que nos recordara la Ley de Ohm. Y es que suelo utilizar la metáfora de la Gestión del Cambio como un circuito eléctrico, donde la intensidad de corriente eléctrica que circula (volumen del cambio que podemos impulsar en la Organización) es directamente proporcional al voltaje de la batería (impulso que los agentes de cambio le dan al proyecto) e inversamente proporcional a las resistencias (los que no desean cambiar nada y tratan de boicotearlo).

Cada vez estoy más convencido de que la Gestión del Cambio es la gestión de la energía de una organización. Tiene que ver con la habilidad con la que modulas la energía en esa sala a la que entras y donde se están tomando decisiones de calado. Está relacionado con cómo comunicas y cómo haces sentir a los que reciben la información, o de si consigues que un equipo se sienta cabeza tractora o se posicione como vagón de cola y quede pasivamente a remolque.

Richard Thaler

Un pequeño empujoncito

La tarde del viernes pude asistir, invitado amablemente por Calypsa Padon, al diálogo con el maestro Richard Thaler en el marco de las ponencias sobre #BehavioralScience que organizaban los amigos de BeWay Consulting.

Thaler, que estuvo deliciosamente cercano, explicaba cómo surgió su teoría de los “empujoncitos” (#nudges) como mecanismos para impulsar la toma de decisiones en los individuos y que le llevó a recibir el Nobel de Economía en 2017. Si no has leído su libro, te lo recomiendo encarecidamente como una de las referencias fundamentales en ciencias del comportamiento.

Lo interesante del asunto es que por primera vez escuché a Thaler hablar del “#sludge”, que él definía como el antagonista del “nudge”, y que consiste en las barreras, la burocracia, las dificultades absurdas que a menudo caracterizan los procesos que diseñamos. Es ese ruido y gasto energético que te lleva a la desesperación y al agotamiento cuando estás realizando una tarea absurda, penosa ó mal diseñada.

Revisitando herramientas de mi época diseñando servicios

Recordaba ayer en clase la sesión del día anterior con Thaler y me planteaba si acaso los que nos dedicamos a la Gestión del Cambio no tenemos como principal responsabilidad el asegurarnos de diseñar cauces de ríos limpios por los que puedan discurrir los proyectos de impacto y que potencien el consumo eficiente de los recursos y de la energía de la organización.

⭐️ Provocando impulsos o “empujoncitos” y recuperando herramientas del “Pensamiento de Diseño” como la #PropuestaDeValor a partir de las necesidades de nuestros clientes.

⭐️ Reduciendo los sumideros de energía, recuperando conceptos del “Lean Manufacturing” como la eliminación de la #muda ó desperdicio.

⭐️ Simplificando los procesos apoyados en conceptos del “Agilismo” como el entendimiento y colaboración entre individuos, por encima de tortuosos procesos y herramientas.

Gestionando en definitiva la energía de la organización desde el sentido común.

Subir la canica y generar opcionalidad

Subiendo de nuevo la canica

¿Y es que acaso no es parte de nuestro rol como gestores de cambio, el asegurarnos de que la canica discurre por el camino adecuado? Y como en aquel juego al que jugábamos de pequeñitos, si vemos que la bola se encañona por donde no queremos, volverla a subir y reconducirla generando #opcionalidad y nuevos caminos. Transformando energía potencial en cinética, en acción, en movimiento.

Para ello, debemos rodearnos continuamente de personas que nos reten intelectualmente, que nos muestren nuevas opciones, que conversar con ellos sea como abrir la ventana y oxigenar la habitación. Y en esta semana que ahora acaba tres han sido las personas que me han aportado esa energía:

👉 Calypsa Dawn Padon, un ejemplo de cómo hibridar en el mundo de la empresa, la sensibilidad y la mirada de las humanidades y las ciencias del comportamiento.

👉 Fernando Garcia-Quismondo (高安洋), un referente a la hora de explorar nuevos caminos y conectar puntos, siempre con la pregunta como herramienta “abrelatas” para llevarte a otros territorios y con el que compartí en vivo y en directo la admiración por Thaler.

👉 Adrián Ager Salcedo, la persona con mayor sensibilidad por el usuario que conozco a la hora de diseñar productos y servicios, y con la que en esta ocasión me reencontré como alumno en ISDI, cuando él es un verdadero maestro.

Amigos, gracias por tanto.

#GestiónDelCambio , #BehavioralEconomics , #RichardThaler , #ISDI , #energía

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Juegos de Guerra

Recuerdo con fascinación la película «Juegos de Guerra» del año 1983, que exploraba los peligros de la tecnología y la inteligencia artificial en tiempos de conflicto bélico. La historia nos presenta a un joven hacker que, sin saberlo, se infiltra en un sistema militar ultrasecreto y desencadena una serie de eventos que podrían llevar a una catástrofe nuclear.

Me venía a la memoria esta película al leer el reciente artículo de HBR “AI can (mostly) outperform human CEOs”. Y es que a los seres humanos nos fascinan estas narrativas de “escalada militar”. Si además es en el contexto de la aparición de tecnologías que no comprendemos del todo bien, el argumento para el “click-bait” está servido.

El artículo expone la pregunta de si la inteligencia artificial generativa ha demostrado tener el potencial de superar significativamente a los CEOs en la toma de decisiones estratégicas, especialmente en tareas basadas en datos. Así, en un experimento de simulación de una industria automotriz, los modelos de IA superaron a los participantes humanos en decisiones relativas a ganar cuota de mercado y rentabilidad, pero tuvieron grandes dificultades para manejar eventos inesperados, al carecer de una genuina intuición sobre las dinámicas empresariales y una visión adaptativa a largo plazo. El algoritmo proponía acciones muy agresivas para optimizar el corto plazo, pero carentes de flexibilidad y capacidad de pivote.

¿Por qué creo que hay que cambiar el enfoque?

Observo con excesiva frecuencia este “juego de suma cero” en el que estamos constantemente tratando de definir dónde trazar la línea entre el humano y la máquina. Puede ser entretenido desde un punto de vista narrativo, pero sospecho que no nos hace avanzar en un mundo en el que tendrán que coexistir ambas inteligencias.

Considero mucho más interesantes las aproximaciones desde el análisis de las “capacidades aumentadas” que la IA aporta al humano, lo que ya se empieza a denominar como “cointeligencias”.

La gestión del cambio que viene

Esta semana, asistía a la amable invitación de ESIC Business & Marketing School y Area101 para debatir en un panel sobre agilidad empresarial en el ámbito de la innovación corporativa. Una de las ideas que yo transmitía es que necesitamos reenfocar el debate.

Creo que en la tan cacareada era de la “Transformación Digital” nos centramos mucho en “digital” y poco en “transformación”. Digitalizamos tareas, procesos y documentos, pero ¿realmente fuimos capaces de transformar organizaciones?

Esta vez tenemos la oportunidad de hacerlo bien, desde una mirada que reflexione primero sobre qué retos resolver antes de discutir cómo la tecnología puede ayudar a resolverlos. Haciéndonos antes las preguntas “¿por qué?” y “¿para qué?” antes que “¿cómo?”.

Capgemini Research Institute 2024 – Gen AI at work: Shaping the future of organizations

Subiremos IAs a los Comités de Dirección

Las empresas tratamos de pasar rápidamente del Taylorismo a la Holocracia, operando con estructuras más propias del siglo IXX que del siglo XXI. Ahora tenemos la oportunidad de operar a escala, gracias a la tecnología, grandes transformaciones. Pero siempre desde una mirada humanista y entendiendo que entramos en una nueva era del florecimiento donde cada uno de nosotros debe de elevarse en su función.

El hecho de que vamos a tener muy pronto como compañeros en los Comités de Dirección a las IAs está claro. Y no debería de ser entendido como una amenaza ya que, si todas las funciones de un Comité pudieran ser reemplazadas por una IA, no nos hablaría muy bien de la gestión de esa empresa.

Definir una estrategia y dirección, trabajar sobre un propósito, tomar decisiones, desarrollar equipos, construir una cultura de trabajo,… son responsabilidades que desde el origen de los tiempos siempre han desarrollado los líderes de las organizaciones. Y no imagino un futuro en el que eso no deba de seguir ocurriendo de esa manera. Eso sí, lo haremos en un contexto nuevo, en el que tendremos la inmensa suerte de hacerlo acompañados y complementados no ya por copilotos sino por “co-thinkers”.

Bienvenidos a la era de las #cointeligencias.

(Si quieres ver la charla en ESIC con Cristian Ull Molina , Guille Lorbada Rodríguez, PhD y Víctor Ramos, está disponible en este enlace)

#GestionDelCambio , #EmpresaAumentada , #Florecimiento , #IA

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La conversación, como una danza

Acaba una semana intensa de reflexiones sobre #interfaces y #tecnología, y el cambio que potencialmente habilitan. Ilusionado, aventuro que estamos en mitad de una nueva encrucijada en cuanto a cómo nos vamos a #comunicar en las próximas décadas.

Si ya Marshall McLuhan nos advertía hace casi 60 años de que “el medio de comunicación es más determinante en la transmisión de un mensaje que el contenido del mismo”, la tecnología vuelve en estos momentos a ponernos frente al espejo e induce un cambio de paradigma en cuanto a cómo transmitir las ideas.

👉 La conversación, como una danza…

Me preocupa la narrativa que observo frecuentemente en la que se describe la inteligencia artificial como un mecanismo deshumanizador que nos abocará como especie a un sometimiento a la máquina. De hecho, mi experiencia personal es precisamente la contraria. Cada vez disfruto de mejores conversaciones con ella, dejando que sea el modelo el que levante la información, mientras que yo le aporto el #objetivo y el #contexto, convirtiéndola en #conocimiento.

Para mí, una conversación es una relación recíproca de ideas, un intercambio tan delicado como una danza. En esas circunstancias, las nuevas herramientas de IA generativa me parecen prodigiosas en tanto en cuanto habilitan:

⭐️ Conversaciones con uno mismo y su “yo del pasado” ⭐️

Invocando documentos, reflexiones anteriores, bases de conocimiento alimentadas por uno mismo a lo largo de los años y que ya habían quedado en el olvido.

⭐️ Conversaciones con los demás ⭐️

A través de herramientas colaborativas que permiten sumar el algoritmo a la conversación, complementando con visiones diferentes y aportando nuevos sabores.

⭐️ Conversaciones con los datos ⭐️

A través de lenguaje natural, que los hace mucho más accesibles y comprensibles en un formato escrito que nos facilita bajar la abstracción a tierra.

El cambio de interfaz que se está produciendo resulta evidente. Ya no tenemos que aprender a trabajar con la máquina sino que ésta ha aprendido a trabajar con nosotros. Pronto, será habitual dialogar con el software, con la ventaja de que tendrá una ventana de contexto infinita que incluirá nuestras conversaciones anteriores y las bases de conocimiento que determinemos.

Algunas personas asisten al fenómeno entre incrédulas y asustadas. Yo lo observo con la curiosidad e ilusión de un niño, al que de repente le han expandido de forma infinita la dimensión de su arenero.

Feliz fin de semana

#EmpresaAumentada ; #GestionDelCambio ; #IA , #Comunicacion ; #MarshallMcLuhan

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100% correcto, o por qué la IA no es infalible, afortunadamente

“Cuando creíamos que teníamos todas las respuestas, de pronto cambiaron todas las preguntas”

Mario Benedetti

Una de las preguntas recurrentes que me hacen cuando en los últimos meses explico el impacto de las herramientas de IA generativa a equipos de negocio es: “¿Pero y cómo sabemos que la respuesta del algoritmo es 100% correcta?”.

Parece una inocente pregunta, pero representa una piedra angular del reto de #adopción y gestión del cambio en el contexto de la inteligencia artificial. En efecto, esa pregunta encierra varias creencias, entre otras:

⭐️ Que vivimos en un mundo determinista, donde A+B=C y en el cual, siguiendo una receta, obtendré resultados siempre idénticos.

⭐️ Que nos importan más las respuestas que las preguntas.

⭐️ Que existe alguna forma certera de determinar si algo es correcto ó incorrecto.

⭐️ Que asumimos que la máquina debe de ser infalible, cuando todos aceptamos que el humano no lo es.

A las empresas no nos gusta la incertidumbre

Recuerdo mi primera experiencia laboral en 3M, donde había un Director obsesionado por entender por qué caían las ventas de un producto industrial. Dediqué meses a hacer correlaciones entre variables hasta generar una serie de hipótesis sobre cuáles podrían ser los motivos. Cuando se las presenté, él me preguntaba insistentemente: “Pero Alberto, ¿estás 100% seguro de que esas son las verdaderas razones?”. El problema es que podía dedicar muchos más meses a trazar nuevas conjeturas, pero jamás tendría una verdadera certeza, y lo más importante de todo, si hubiera sido capaz de llegar a un índice de incertidumbre menor, tampoco hubiéramos tomado medidas muy diferentes de las que yo proponía tomar en aquel momento.

Aquella fue mi primera “caída del caballo” sobre lo mal que nos solemos manejar en entornos de incertidumbre en entornos profesionales y la importancia de promover otros mecanismos en la toma de decisiones más parecidos a como aprenden los niños en entornos de gran variabilidad:

1.      Probar

2.      Observar

3.      Medir

4.      Ajustar

5.      Volver a probar

6.      … y así sucesivamente

Liminalidad e Innovación

Cuanto más esté pegada nuestra actividad empresarial a las Operaciones, al Project Finance, a la gestión de riesgo,… mayores índices de certidumbre necesitamos en nuestro día a día. En esos casos, la IA Generativa necesita operar en entornos con guardarraíles que permitan un control mayor de los corpus de conocimiento con los que trabajan y de la variabilidad de las respuestas.

Sin embargo, si nuestra actividad empresarial requiere de Innovación y explorar y crear el futuro, necesitamos operar con otros parámetros.

Como decía J.R.Tolkien: “no todos los que vagan están perdidos”. Hay multitud de trabajos que requieren de una mentalidad de exploración continua, de un “espíritu de boyscout” como dice Julia Galef en su muy recomendable libro homónimo. Y es que si un “boyscout” es especialmente efectivo resolviendo retos en entornos de incertidumbre, no es solo por sus conocimientos o por ser más listo, sino por observar el mundo con una mentalidad curiosa e identificar opcionalidad por todas partes.

El reto, es que debemos de ser capaces de “desprogramar” nuestras mentes, acostumbradas desde la educación básica a que las preguntas nos venían dadas por el maestro y nuestra labor era determinar y responder con la única respuesta correcta.

El reto, como siempre, está en las transiciones

Mi padre, de formación arquitecto, siempre me recuerda que las goteras en un edificio nunca ocurren en una superficie continua sino en las juntas. Del mismo modo, el óxido aparece en los puntos de soldadura y los materiales se resquebrajan por las uniones. Y es que la gestión empresarial es especialmente complicada en espacios liminales, aquellos a caballo entre un pasado que se desmorona y un futuro que está por construir y muy impredecible.

De mi época de ingeniero estudiando dinámica de fluidos siempre recuerdo la enorme dificultad al pasar de “régimen continuo” a “régimen turbulento”. O del temido “golpe de ariete” o sobrecarga de presión que sufre una tubería en su interior cuando una columna de líquido se mueve dentro de ella con cierta inercia y, de repente, ese flujo cesa de forma repentina.

La turbulencia, genera incertidumbre e impredecibilidad, y en esas estamos.

Y en esto que empezamos a trabajar con Inteligencias Artificiales

Aunque la IA lleva con nosotros ya décadas, en los últimos dos años la democratización de las herramientas de IA generativa ha introducido un nuevo factor en nuestra ecuación como gestores empresariales.

Si ya era complejo manejar equipos humanos, con el grado de incertidumbre que la gestión de personas incorpora, llegan las “máquinas” y tenemos que reconfigurar el tablero.

En primer lugar, debemos de definir qué rol les asignamos y cuál pasa a ser el nuestro. A partir de ahí, surgen infinidad de preguntas, entre otras:

⭐️ ¿Con qué reglas de negocio configuramos el algoritmo?

⭐️ ¿Cómo incorporamos el conocimiento de compañía que reside en las personas en esas reglas de negocio?

⭐️ ¿Quién tiene la responsabilidad sobre las decisiones que el algoritmo tome?

⭐️ ¿Cómo preparamos a las organizaciones para trabajar con IAs?

Bueno, pero es sencillo, porque la IA introduce predictibilidad y órden

Algún incauto podía pensar que el algoritmo nos aporta mayor certidumbre, al fin y al cabo ¿no era gestionar personas lo que introducía variabilidad a la labor del manager?

Sin embargo, el funcionamiento de la Inteligencia Artificial Generativa no es determinista sino probabilista. Ante una misma pregunta, y debido a su diseño aprovechando arquitecturas de redes neuronales, la respuesta nunca va a ser exactamente la misma.

De ahí las preocupaciones de los equipos cuando les hablo de cómo tienen que trabajar con el algoritmo. Cuando esperaban que por fin su labor cómo managers iba a ser más predecible porque ante un estímulo de entrada, la salida iba a ser siempre la misma, ven que no es así.

Congreso anual DEC

Afortunadamente, la transformación que aporta la IA generativa no es determinista

Un viejo proverbio chino dice algo así como “ojalá vivas tiempos interesantes”, ante lo que yo reformulo: “ojalá vivas tiempos probabilistas”.

Creo sinceramente que la oportunidad que ofrece la creación de un binomio humano + máquina nos mete de lleno en el mundo de la creación y en un nuevo florecimiento de la labor del manager.

Es cierto que supone una amenaza para todos aquellos trabajadores del conocimiento que, aunque se creían “white collar”, no dejaban de ser un “blue collar” pero de oficina. Y es que apretar tornillos u ordenar documentos no dejan de ser actividades conceptualmente muy próximas.

Sin embargo, es precisamente la impredecibilidad del algoritmo lo que hace que siga existiendo, como dice Javier G. Recuenco, el “último santuario humano”. De otra forma, si toda nuestra labor como gestores fuera determinista y replicable, seríamos absolutamente prescindibles.

En términos muy parecidos se desarrolló esta semana el debate en el congreso de los amigos de la Asociación DEC para el Desarrollo de la Experiencia de Cliente en donde tuve el placer de intervenir invitado por Nanes Martínez-Arroyo , Accenture y Avanade. ¿Cuál es el rol del humano y cuál el del algoritmo cuando diseñamos y ejecutamos procesos de operaciones de cliente en nuestras organizaciones?

Es la era de la Co-Inteligencia

Pero volvamos por un momento a mis sesiones con los equipos promoviendo el uso de la IA Generativa.

Creo que un reto fundamental es hacerles conscientes de que la IA no sustituye al humano. Que de lo que se trata es de establecer procesos de trabajo híbrido humano-máquina en los que cada uno aporta una serie de capacidades.

Todas las actividades relacionadas con el procesamiento de información podrán quedar relegadas al algoritmo, que lo hace de forma mucho más exhaustiva y eficaz. Y aquello relacionado con contextualizar el trabajo, darle sentido y definir una hoja de ruta, caerá del lado del humano.

En términos prácticos, yo recomiendo a los equipos a la hora de trabajar con IA:

⭐️ Definir el objetivo, el contexto, las fuentes de información y el formato de salida.

⭐️ No delegar en el algoritmo la responsabilidad sobre los resultados que nos proporciona.

⭐️ Entender que la IA generativa es un “copiloto”, y que nosotros los humanos debemos seguir al mando como “pilotos”.

⭐️ Comprender que el algoritmo no es “determinista” y que ante pequeños cambios de contexto o de la información de entrada, ofrece resultados ciertamente diferentes.

⭐️ Utilizar flujos de retroalimentación con el algoritmo, contribuyendo a su aprendizaje en aquellas herramientas donde esto es posible.

⭐️ Ofrecer a la IA información de entrada completa, exhaustiva y relevante.

En el fondo, la oportunidad que la IA nos brinda es extraordinaria. Si todo fuera cuestión de seguir un manual, sería aburridísimo. Sin embargo, tenemos la oportunidad de delegar en ella aquellas tareas de menor valor añadido y elevarnos y florecer en aquellas capas de conocimiento en las que la componente creativa y de darle sentido a las cosas es relevante.

Ethan Mollick, profesor de The Wharton School y co-director del laboratorio de IA generativa , nos cuenta en su reciente libro “Co-Inteligencia” cómo la democratización de la IA a partir de Noviembre de 2022 y la expansión de los modelos de propósito general, nos obliga a desarrollar la capacidad de sentirnos cómodos en un mundo de colaboración humano-máquina.

Comparto su optimismo y su apuesta por no perder la identidad humana. Dejemos a la máquina ayudarnos en resolver preguntas, y centrémonos en determinar qué preguntas son relevantes resolver.

No nos preocupemos tanto de si el resultado del algoritmo es o no 100% correcto, y apoyémonos en su resultando aportando criterio y sentido común. No vivimos en un mundo determinista sino probabilista, y habrá que estar cómodo con el riesgo y la incertidumbre.

Bienvenidos a la era de las capacidades aumentadas.

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Arranca Futuroscopia, porque nuestros hijos vivirán en las estrellas

Decía Woody Allen que le importaba el futuro, porque era donde iba a vivir el resto de su vida.

A nada que aspires a ser algo más que un pequeño primate pensante, el futuro debe de interesarte. Pensar en el futuro nos permite diseñar, planificar, preparar, tomar decisiones y dar forma al porvenir, beneficiándonos a nosotros mismos y a los que nos rodean. Si además eres padre, saber la realidad que le dejarás a tus hijos aumenta el apetito por asomarse a la ventana del futuro.

Por ese motivo, en cuanto Isabel Fernández Peñuelas me lo propuso, no dudé ni un minuto. Isabel quería poner en marcha un podcast donde reflexionar sobre el futuro desde todo tipo de ópticas. Además, los compañeros de cordada eran personas admiradas y queridas: César Astudillo, Francisco J. Jariego, PhD. y Fernando Garcia-Quismondo (高安洋). De ahí solo podían surgir cosas buenas.

Creo firmemente en aquella frase atribuida a Confucio que decía algo así como “si eres la persona más inteligente en una habitación, debías de cambiar de habitación”. Y lo que Isabel me proponía era trasladarme no ya a una nueva habitación, sino a un verdadero palacio de ideas.

Así que de aquella idea cocinada a raíz de un encuentro entre amigos en una casa de campo en tierras de la Alcarria, surge hoy el podcast “Futuroscopia”. Como todo en sus comienzos, es un espacio de reflexión que todavía gatea, y que habrá que mimar y cuidarlo para que crezca. Pero ¡y lo que nos estamos divirtiendo!

Para esta primera edición, nos pusimos de gala y decidimos invitar a Jesús Zamora Bonilla, catedrático de Lógica y Filosofía de la Ciencia en la UNED, y autor del libro “Progreso, ma non troppo”. Así que el maestro García-Quismondo nos preparó una “jam sesión” en la que fuimos poniendo a prueba las tesis de Jesús sobre el progreso y que pueden resumirse en que, si bien la evolución en áreas como la Ciencia, la Tecnología, la Economía y la Espiritualidad han sido notorias en las últimas décadas, se quedan cortas comparadas con su florecimiento en siglos anteriores, y parecen condenadas a quedarse estancadas en una suerte de curva logística.

Tratando de escapar de las etiquetas de “tecno-cenizos” ó “tecno-optimistas”, retamos con argumentos las tesis de Jesús y creo que surgió una charla entretenida en la que yo al menos no paré de aprender.

Sin intención de hacerte “spoiler” pero para abrirte el apetito y animarte a escuchar el podcast, planteo aquí algunas de las preguntas sobre las que transitamos:

🎭 ¿Por qué si la Tecnología prometía liberarnos de las tareas más penosas y permitirnos dedicarnos al florecimiento de lo humano, no parece que hayamos avanzado tanto respecto a los Griegos hace más de 3.000 años?

💊 ¿Y si la verdadera oportunidad de progreso no fuera el desarrollo vertical de tecnologías estancas sino conectarlas (ej: la computación y la biomedicina)?

🎓 ¿Por qué si dedicamos 10 veces más recursos, personas y presupuesto a la Ciencia que hace 50 años, los avances no parecen cualitativamente habernos mejorado la vida?

💻 ¿Cómo es que siendo los ordenadores de hoy en día billones de veces más poderosos que los de los inicios de la computación, no somos capaces aún de resolver las grandes preguntas de la Humanidad?

❔ ¿Y si en vez de dedicar tanto esfuerzo tecnológico a la obtención de respuestas lo hiciéramos para asegurar que resolvemos las preguntas adecuadas?

✒️ ¿Tiene más valor la ingente producción artística actual ó una pretendida mayor calidad pasada?

⚖️ ¿Ha permitido la Tecnología dotarnos de mayor transparencia y calidad democrática?

😕 ¿La “Ilusión de Pareto” nos condena a que a medida que aumentan las capacidades técnicas lo hagan también nuestras expectativas y eso nos provoque permanente frustración?

🔬 ¿Ha avanzado la Ciencia más allá de la “Introducción a la Ciencia” de Asimov en 1973?

🔆 ¿Es la disponibilidad de energía marginalmente ilimitada condición sine qua non para descubrir tecnologías hoy inalcanzables?

En fin, te invito a acompañarnos en este nuevo viaje explorando el futuro, y te animo a dejar en los comentarios algún asunto sobre el que quieras que reflexionemos en las próximas ediciones.

Isabel, César, Paco y Fernando, conoceros es un verdadero regalo.

Enlace al podcast

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La vida, la IA y las canicas

En 1957, el biólogo Conrad Waddington describió que el desarrollo de los mamíferos es unidireccional, lo que significa que las células madre embrionarias se desarrollan en una dirección que discurre por definición hacia un estado más maduro y diferenciado.

Esta idea se ha representado habitualmente como una canica que rueda desde la cima de una montaña hasta el fondo de un valle. Así se muestra, visualmente, la restricción natural del potencial de diferenciación celular durante el desarrollo normal.

Sin embargo, una serie de experimentos pioneros mostraron que el destino celular es flexible y reversible. Debido al trascendental descubrimiento de que se pueden generar células madre pluripotentes inducidas (iPSCs, por sus siglas en inglés), el estado pluripotente es como un centro que conecta diferentes rutas de linaje en la cima del modelo de Waddington. Entre otras aplicaciones, este descubrimiento ha permitido afrontar con éxito el tratamiento de procesos oncológicos.

Este fin de semana cerrábamos en Alicante el Máster Ejecutivo en Inteligencia Artificial, que ha supuesto 7 meses de “subir de nuevo la canica a la cima” constantemente, para conectar con nuevos territorios de conocimiento. Y es que ha sido una montaña rusa de “esguinces mentales” y aperturas de mente, con ponentes de primerísimo nivel a los que he de agradecer infinitamente el habernos ayudado a sumergirnos de lleno en el potencial de la Inteligencia Artificial para los negocios.

Cerraba el Máster Miguel Ángel Román con una pregunta: “¿Enfrentaremos un nuevo Invierno de la #IA o estamos más bien en una Primavera donde todo el potencial está por descubrir?”.

Yo estoy convencido de que estamos aún en el comienzo de una ruta en la que veremos nuestras capacidades como individuos y como organizaciones, aumentadas. La IA es pura potencialidad, es subir la canica a una montaña muy alta. De nosotros dependerá por qué valle la echamos a rodar.

Un modelo que frecuentemente uso en mis clases sobre #GestionDelCambio para describir cómo diseñar arquitecturas de incentivos en #SistemasComplejos es el de los “Atractores y Repelentes”. Ambos son pequeñas intervenciones que ayudan a que “la canica” discurra por el camino que como diseñadores de procesos de transformación, queremos que la organización transite.

https://www.mdpi.com/1422-0067/24/22/16098

La clave para responder a la pregunta sobre si estamos o no ante una Primavera de la IA es discernir si seremos capaces de diseñar “Atractores” que sean netamente positivos para las sociedades en las que vivimos y no “valles de la muerte”. Que seamos capaces, en ese “descenso por gradiente” que utilizan los algoritmos de optimización, de llegar a mínimos locales deseables desde una perspectiva completa para todos los individuos.

Gracias infinitas a todo el equipo del Instituto de Inteligencia Artificial por habernos acompañado en este viaje: Miguel Ángel Román, PhD , Maria Jose Peral , Andrés Miguel Torrubia Sáez , Aurelia Bustos MD, PhD

(P.D. Si estás interesado en cursar el Máster, encantado de hablar contigo y contarte mi experiencia)

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A Tale of Two Cities: Bruges & Antwerp – Change Management Lessons

Getting lost in the little streets of Bruges (Belgium) is one of the most wonderful experiences you can enjoy in Europe. Each stone conveys a glorious past that has remained forever anchored in time. Today its streets, once bustling with trade from the main markets of the Old Continent, receive tourists in a fairytale city.

Once upon a time, in what we now call Belgium, there was a thriving trade city named Bruges. Nestled beside the Zwin estuary, Bruges blossomed around a late 9th-century castle, the cornerstone of the Duchy of Flanders. Fast forward a century, and it became not just the capital of Flanders but a burgeoning hub as trade winds blew prosperity through Northern Europe.

Bruges was a tapestry of commerce, weaving itself into a powerhouse of cloth manufacturing. Its lifeblood, the Zwin River, brought in a bounty – English cheese, Spanish wine, Russian furs, Danish pork, and exotic silk and spices from the East. Despite political upheavals, including French conquest and Burgundian rule, Bruges didn’t just survive; it thrived, doubling London’s population and pioneering in industries like Indian diamond cutting. Its docks, alive with Hanseatic League trade, hummed with the energy of grand commercial ships.

But then, the 15th century rolled in with a twist. The Zwin began to silt up, choking off Bruges’ trade lifeline. As its waters grew shallow, the big ships turned away, and so did the Hanseatic League, setting sail for Antwerp. Bruges, once a nexus of bustling commerce, slowly turned into a silent, preserved beauty – a «time capsule» city.

Today, Bruges stands as a testament to history, a perfectly preserved medieval marvel, while Antwerp, embracing the Scheldt River, rose to become the new titan of Western European economy.

Lessons for Today’s Leaders:

I was walking these Christmas days through the little streets of Bruges, and I was thinking about this story of success and decay. And as Mark Twain said, «History does not repeat itself, but it rhymes”.

The history of Bruges and Antwerp offers several valuable lessons on how to adapt to changing circumstances and uncertain environments:

✨ Embrace change and innovation: Antwerp’s rise was partly due to its willingness to embrace change and innovate, especially in fields such as finance and new trade practices. This teaches us the importance of being open to new ideas and methods, especially in times of change or challenge.

🔱 Diversification is fundamental: Unlike Bruges, which relied heavily on the trade of very specific products, Antwerp diversified its trade, making its economy more resilient. Similarly, in our personal and professional lives, diversifying skills, interests, and investments can provide stability in an unpredictable world.

⛵ The importance of connectivity and opening to the ecosystem: The sedimentation of the Zwin River limited Bruges’ accessibility, leading to its decline. In contrast, Antwerp’s accessible port facilitated its growth. This highlights the importance of maintaining and improving connectivity, whether in infrastructure, communication, or relationships.

🔀 The relevance of pivoting in the face of unforeseen changes: The geographical change that hindered Bruges was outside its control, like how technological and market changes can be beyond our control today. Antwerp’s success shows the importance of proactively adapting to such changes.

🛡 The importance of strong governance: Antwerp flourished in part due to the stable political environment and favorable economic policies of the Habsburgs. This teaches us the value of creating and maintaining stable and supportive environments in organizations and communities.

🦲 Diversity and tolerance provide a growth platform: Antwerp’s policy of religious tolerance attracted a diverse population of merchants and financiers, enriching its cultural and economic life. This demonstrates how inclusion and tolerance can be powerful catalysts for growth and innovation.

👁 Observe and detect challenges and setbacks: Bruges’ decline was not immediate, but a gradual process that offered signs of changing times. Learning from challenges and setbacks, as Antwerp did by observing Bruges, can provide valuable insights for future success.

In summary, the history of Bruges and Antwerp teaches us to pivot, embrace diversity, maintain connectivity, proactively respond to external changes, foster stable environments, practice inclusion, and learn from our challenges to thrive in changing circumstances.

I wish you all a Merry Christmas from Belgium

Bonus track for 2024

As we navigate the dynamic tides of business, let’s draw inspiration from these two cities – one that held onto its glorious past, and another that embraced change and prospered. What’s your strategy in this ever-changing business landscape?

❔ Would you adapt like Antwerp or preserve like Bruges?

❔ How can we apply the lessons of Bruges and Antwerp in modern business environments?

❔ What are the new ‘Zwin Rivers’ in today’s business world, and how can we navigate them?

#HistoricalInsights #BusinessStrategy #Adaptation #ChangeManagement

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Hacer lo fácil, o hacer lo correcto

Clayton Christensen fue uno de los pensadores sobre gestión empresarial más influyentes de la segunda mitad del S. XX. Desde su cátedra en Harvard, estudiaba los principios que llevaban a explicar el efímero éxito de muchas empresas. ¿Cómo es que a menudo sucumbían al embate de competidores mucho más pequeños que sin embargo ofrecían productos más baratos, sencillos y accesibles?

El reto de la empresa ambidiestra

En “El dilema del innovador”, Christensen expone el reto de la “empresa ambidiestra”, aquella que debe de ser capaz de innovar y explorar, al mismo tiempo que explota su negocio actual. Afirma que las empresas consolidadas (aquellas que realizan solo “innovación incremental”), no están a menudo preparadas para adaptarse a las nuevas tecnologías que trastocan los mercados (“innovación disruptiva”). Además, de forma paradójica, esa mala preparación no se deriva de una mala gestión de su negocio actual, sino de que su enfoque eficiente con el negocio existente no es funcional en situaciones de innovación tecnológica que generan disrupción. Por ejemplo, los análisis de mercado sobre clientes existentes no permiten evaluar mercados que están aún por ser creados.

¿Qué está ocurriendo en nuestras sociedades?

Recordaba estos días a Christensen al observar el páramo de indigencia intelectual existente en el panorama político en España. Líderes sin preparación y sin escrúpulos, condicionan el presente y el futuro de la “empresa” que dirigen. Gestores mucho más solventes del pasado, quedaron desplazados por líderes emergentes de mucha menor talla profesional e ínfima catadura moral.

El fenómeno no es solo nacional. Tras décadas de éxito continuado, los planteamientos políticos tradicionales (que representan la “innovación incremental”), se han centrado en atender a sus clientes más cautivos y “rentables”, es decir, a los votantes más fieles. Sin embargo, al hacerlo, han descuidado a una gran parte del mercado potencial, formado por votantes menos cautivos y más volátiles, que se sienten insatisfechos o ignorados por la oferta política existente. Estos votantes, que representan los clientes no consumidores, son el caldo de cultivo para la “innovación disruptiva”, ofrecida en este caso por planteamientos populistas, que prometen productos más simples, baratos o emocionales, que apelan a los instintos, los prejuicios o los miedos de la gente.

Toboganes morales

Del mismo modo que el agua siempre se encañona por el valle con mayor pendiente, los mensajes políticos, una vez desactivado el espíritu crítico de la ciudadanía, avanzan con fuerza por el camino donde encuentra menor resistencia, que es siempre el de la emoción (miedo al futuro, desencanto con el presente, odio al diferente,…).

Razonar consume energía, y tras años de evolución, nada premia más la naturaleza que el minimizar el gasto calórico. Pensar, analizar, evaluar, elegir,… son verbos que requieren de un esfuerzo ímprobo, desde luego mucho mayor que dejarse guiar “por las tripas”. Desde el punto de vista cognitivo, resulta mucho más sencillo comprar “mercancía escacharrada” que ejercer el librepensamiento.

Pero volvamos por un momento a Clayton Chrystensen. Uno de los elementos de su obra que más me llama la atención es su acercamiento al final de sus días al concepto de “cómo medir una vida bien vivida”. En su escrito “How will you measure your life”, explora el concepto de los “toboganes morales”.

Un “tobogán moral” es una metáfora que utiliza Christensen para describir cómo las personas toman malas decisiones siguiendo el camino incorrecto por ser el de menor resistencia, sin pensar en las consecuencias negativas a largo plazo. Es el clásico “bueno, sé que estoy obrando mal, pero por una vez no pasa nada”. Y es que, una vez tu comportamiento no es intachable en todas y cada una de las ocasiones, cada vez es más fácil estropiciarlo aún más al ser el coste marginal de conducirse por el lado equivocado de la vida, cada vez más pequeño.

La impunidad que siente el líder con escasa catadura moral, es el “fentanilo” en la toma de decisiones y el buen gobierno. Le lleva a un descenso gradual y casi imperceptible, que ocurre cuando se asumen pequeñas concesiones o compromisos, que poco a poco erosionan los principios y los valores. ¿Te suena parecido a lo que nos está ocurriendo en España?

Un tobogán moral puede llevar a una vida infeliz, insatisfactoria o incluso ruinosa. Christensen advierte de la necesidad de tener una visión clara de lo que queremos lograr en nuestra vida, y de no dejarnos arrastrar por la tentación del cortoplacismo o la conveniencia.

La espiral del silencio

La politóloga alemana Elisabeth Noelle-Neumann exponía en 1977 en su teoría sobre “la espiral del silencio” que la opinión pública actúa como un mecanismo de control social que premia o castiga a los individuos según se alineen o no con las actitudes percibidas como dominantes en la sociedad. Noelle-Neumann sostiene que los individuos tienen un «sentido» que les permite medir el clima de opinión y ajustar su comportamiento en consecuencia. De esta forma, se crea una espiral que silencia a las voces disidentes y refuerza a las percibidas como mayoritarias, hasta que se encuentra con el «núcleo duro», formado por aquellos que no renuncian a sus principios y valores y que desafían a la opinión pública con su testimonio. La espiral del silencio nos invita a reflexionar sobre el papel que jugamos en la configuración de la opinión pública y el valor que le damos a nuestras convicciones. ¿Somos capaces de construir una catedral moral, o nos conformamos con hacer lo fácil y seguir a la masa y el “pensamiento único”?

Pensamiento Catedral: hacer lo fácil o hacer lo correcto

La primera piedra de la catedral de Colonia fue colocada en 1238. Sin embargo, su construcción terminó en 1880, es decir, 632 años después. Generaciones de maestros artesanos contribuyeron a que esta joya gótica pudiera ver la luz. Cada uno de ellos, era plenamente consciente de que nunca la vería terminada en vida, y sin embargo la existencia de un propósito común les impulsaba a participar en un ejercicio coral donde lo importante no era el “aquí y ahora” sino la contribución marginal a una gran obra.

El “pensamiento catedral” desapareció hace tiempo de nuestra sociedad, y pocos líderes políticos y empresariales son capaces de aplicarlo para desactivar toboganes morales. Aunque no les disculpa, las arquitecturas de incentivos perversas, les llevan a que esos costes marginales de conducirse por el lado oscuro y el corto plazo, resulten ínfimos.

Hemos entrado en el lado de la asíntota de la curva, y ante cada nueva y mayor barrabasada, el impacto en el ciudadano medio ya es marginalmente inexistente. Nos estamos volviendo insensibles frente a la burricie.

Cómo salimos de esto

Va a ser tremendamente complejo. Y es que como decía el demócrata estadounidense Upton Sinclair, “es difícil hacer que un hombre entienda algo cuando su salario depende de que no lo entienda”.

No tengo una bola de cristal, pero aventuro tres posibles salidas, de más a menos traumática:

  • Las cosas solo pueden empezar a ir bien, una vez que han llegado a ir muy, muy mal: Cuando el desgüazamiento del estado de derecho sea tal que lleve a una situación-país no funcional, cuando hayamos tocado fondo, solo quedará salida hacia arriba. No hace falta describir lo traumático del fenómeno y el sufrimiento que dejaría por el camino, sobre todo en aquellos ciudadanos con menores recursos. Y ni siquiera tocar fondo garantiza retornar a la superficie y podríamos quedar atrapados en el fondo durante decenios.
  • La llegada de un competidor que opere con otras arquitecturas de incentivos: A nadie se nos escapa que las democracias liberales son un caso muy atípico de cómo gestionar una sociedad. Dictaduras y “dictablandas” funcionan como sistema de gestión en la mayor parte del mundo habitado. Cuando esos sistemas empiecen a pasarnos por la izquierda y por la derecha, en el mejor de los casos servirá de revulsivo al ver “las orejas al lobo”. Si no queremos acabar ahí, tendremos que desarrollar sociedades que operen desde otros principios y sean funcionales.
  • Innovación disruptiva que lleve a cambio de paradigma: La potencial llegada de un “cisne negro” que nos impacte de una forma imprevista y que sea capaz de aglutinar voluntades alineadas en una suerte de pensamiento catedral en búsqueda de un bien común y nos saque del “regate corto” actual. El COVID pudo ser uno de esos fenómenos que alineara hojas de ruta y sin embargo creo que precisamente acrecentó las diferencias.

Mi estrategia personal

Cada vez creo menos en obsesionarse con los resultados y más con el proceso. Y es que “un viaje de mil millas, comienza con el primer paso”. Así que paso corto y mirada larga.

Empecemos con inculcar pensamiento crítico y pensamiento catedral en nuestra esfera de influencia. Ejerzamos modelos de “liderazgo elegante” en nuestros equipos y con nuestras familias. Dotemos a nuestros hijos de preparación para desenvolverse en un mundo endiabladamente complejo, promoviendo que busquen entornos donde puedan ser ciudadanos libres e iguales.

Soy en el fondo optimista, las sociedades han superado situaciones infinitamente más complejas. Espero que pronto, estos tiempos infames, hayan quedado en nuestra memoria como un mal recuerdo.

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El camino hacia la «Inteligencia Artificial General» 👉 Todavía nos queda la Autoconsciencia y la Empatía

¿Qué tienen que ver la #autoconsciencia y la #empatía con la inteligencia artificial? 📣📣📣

 Hablábamos esta semana en el Máster Ejecutivo de Inteligencia Artificial sobre la capacidad de #generalización de los modelos de #IA y del viaje que se está produciendo desde la:

⭐️       No Generalización: modelos que tratan dominios de tareas sin incertidumbre (ej. Buscar en una base de datos).

⭐️       Generalización Local: modelos que se adaptan a lo desconocido dentro de un dominio de tareas conocidas (ej. Reconocimiento biométrico).

⭐️       Generalización Amplia: modelos que se adaptan a situaciones desconocidas e imprevistas en un dominio amplio de tareas (ej. Conducción Autónoma).

⭐️       Generalización Extrema: modelos que se adaptan a situaciones desconocidas e imprevistas en un rango de dominios desconocidos (ej. Aprendizaje de los humanos).

Del mismo modo que un avión “vuela”, basándose en los mismos principios de sustentación que un pájaro, pero impulsándose mediante una turbina y no el batir de alas, las máquinas avanzan desarrollando capacidades que antes solo eran propias de la condición humana, pero operándolas a través de sus propios modelos.

Estos modelos, les permiten realizar el viaje desde operar en territorio conocido, hasta el aprendizaje autónomo en situaciones de incertidumbre extrema, mediante dos capacidades fundamentales:

‣ Abstracción: ser capaces de reutilizar el conocimiento previo frente a una situación nueva.

‣ Razonamiento: ser capaces de inferir una regla desde otra, mediante el uso de la lógica y del “sentido común”.

 A medida que la IA avanza en ese viaje hacia la Inteligencia Artificial General, observamos con asombro cómo territorios que considerábamos exclusivamente humanos, empiezan a estar a tiro de piedra para las máquinas.

Quedan sin embargo todavía elementos característicos de la condición humana, como son la #Autoconsciencia y la #Empatía, que no parecen cercanos a poder alcanzarse por las máquinas y que suponen elementos fundamentales en el liderazgo en las organizaciones.

Mi natural pragmático me lleva a pensar, a medida que me voy adentrando en este mundo de la IA y trato de aventurar el impacto que tendrá en las organizaciones, que no tiene mucho sentido discutir sobre hasta dónde será capaz de llegar el desarrollo tecnológico, y resulta sin embargo más útil el aprovechar esas capacidades que ya ha demostrado que tiene en nuestro propio beneficio y centrar nuestra energía en explotar aquellas que todavía siguen siendo territorio exclusivo del Homo Sapiens y son tan necesarias para el progreso de las organizaciones humanas:

Autoconsciencia, ese don de mirarse a uno mismo con ojos críticos, de reconocer y comprender nuestros propios pensamientos, sentimientos, acciones y motivaciones. Porque solo quien se conoce a sí mismo puede conocer a los demás y liderarlos.

Empatía, esa habilidad para ponerse en el lugar del otro, de sentir su dolor y su alegría, de comprender sus motivos y sus sueños. Clave para crear vínculos humanos, para generar confianza y respeto, para inspirar y motivar a quienes nos rodean. Maravillosamente descrita en el reciente discurso de Meryl Streep al recibir el premio Princesa de Asturias.

Estas dos dimensiones nos hacen humanos, nos distinguen de las máquinas, nos dan sentido y propósito. Sin ellas, la inteligencia artificial no sería más que una herramienta fría e impersonal, incapaz de crear valor real para el mundo.

Como líderes de equipos, podemos seguir discutiendo cuándo las máquinas podrán alcanzar la autoconsciencia y la empatía, pero ¿por qué no dedicamos nuestra atención y esfuerzo a desarrollarlas al máximo en nosotros mismos?

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El impacto de la IA en el futuro de trabajo

Escuchar a Bernardo Crespo es siempre una auténtica delicia. Es de estas personas que hace replantearse creencias profundas, provocando lo que yo denomino “esguinces mentales” que amplían la perspectiva sobre el mundo en el que operamos y el que está por venir.

Anoche, en el marco de la presentación del Digital Transformation Executive Program del IE que él dirige, compartía unas interesantísimas reflexiones sobre el futuro del trabajo en un entorno de máxima complejidad e incertidumbre, y en el que el impacto de la #InteligenciaArtificial (tradicional y ahora además la generativa) va a ser innegable.

Resumo algunos de los argumentos más interesantes que se plantearon durante la ponencia y posterior debate:

“Los ordenadores son inútiles. Solo pueden dar respuestas”

Pablo Picasso

La velocidad de adopción de la tecnología en las últimas dos décadas es vertiginosa. No tenemos más que pensar en que por ejemplo el primer iPhone apenas llegó a nuestros bolsillos en 2007. En el mundo B2B, la velocidad de cambio ha sido también muy acelerada.

¿Y qué ha permitido que la curva de adopción de la tecnología se acelere? Claramente la mayor facilidad de uso y el aumento exponencial de las capacidades que la tecnología habilita, son dos de las razones que lo explican. Un ejemplo muy actual es la verdadera revolución de la IA generativa en apenas el último año.

¿Es esto flor de un día o representa un vector de transformación duradero?

La cosa va muy en serio.

En los últimos años están empezando a converger tres vectores tecnológicos que van a cambiar el mundo:

  • IA: proporciona los modelos.
  • Blockchain: proporciona la posibilidad de gestionar información de forma segura y trazable.
  • Quantum computing: proporciona una velocidad de computación masiva y posibilidad de realizar cálculos hasta ahora demasiado complejos.

Además, nuestra interacción con dispositivos genera cada vez más datos. El volumen estimado de datos generados a nivel mundial en 2022 es de 94 zettabytes, sufriendo un crecimiento exponencial derivado entre otras cosas de la mayor sensorización de dispositivos y de una realidad donde unos modelos realimentan a otros.

Vivimos en tiempo real disrupciones de modelos de negocio que creíamos consolidados (ej: el de los buscadores) y nos aventuramos a observar cambios profundos en sectores como la Educación y la Sanidad.

En este contexto ¿qué impacto cabe esperar en el futuro del trabajo?

El informe “How People Can Create—and Destroy—Value with Generative AI” de BCG de Septiembe de 2023 nos ofrece algunas buenas pistas.

Una de sus principales conclusiones es que al dotarles de herramientas de IA generativa como Chat GPT-4, los empleados más júnior son capaces de demostrar un desempeño muy parecido al de los empleados con mayor experiencia. Mientras que todos ellos se benefician de la utilización de la herramienta, son los que poseen una trayectoria profesional más incipiente los que lo hacen en mayor medida. Las implicaciones en cuanto al impacto en procesos de aprendizaje de las personas que se incorporan a un proyecto son evidentes.

Además, la buena noticia es que somos capaces de generar empresas más productivas a nivel agregado, moviendo la distribución del rendimiento a la derecha y reduciendo la dispersión. Es decir, los equipos pasan a ser homogéneamente más productivos.

Sin embargo, miedos atávicos que siempre han acompañado a las grandes transformaciones motivadas por un cambio del paradigma tecnológico, surgen también con ésta. Sobre el miedo a la erosión del trabajo, probablemente sea un error el plantearlo exclusivamente en términos de un problema de tasa de sustitución de los trabajadores, sino que el mayor reto es el de acelerar la tasa de adopción de la tecnología y el conseguir mediante la capacitación que los empleados sean funcionales en las nuevas circunstancias. O como dice esa frase que circula por la red: “La IA no te va a quitar tu trabajo, te lo va a quitar otra persona como tú que sepa usar la IA mejor que tú”.

Para ello, resulta fundamental que las organizaciones realicen de forma urgente diagnósticos en los que se evalúen las competencias que habilita la IA y los tengan en cuenta en sus ejercicios de “workforce planning” y de “up-skilling” y “re-skilling”.

De pronto, cambia además el concepto de desempeño en las compañías y toca redibujar no solo cómo generar valor sino cómo medirlo.

Es tiempo de repensar cómo armar la dupla perfecta de humano + máquina, donde pongamos a trabajar en paralelo a ambas entidades para que no sumen, sino que multipliquen. Y es que no nos podemos creer lo que la IA generativa proporciona a pies juntillas. Toca aprender a cuestionar esa “primera verdad” que proporciona la IA y validar sus respuestas con conocimiento experto.

Ese impacto positivo ¿lleva acarreados retos?

Por supuesto. Sin ir más lejos, grandes expertos en la materia, incluidos Elon Musk ó Steve Wozniak, han firmado un manifiesto en favor de realizar una parada técnica en el desarrollo de modelos de IA superiores a GPT-4.

Consideran que no se deben de hacer avances hasta entender que los riesgos son manejables y los impactos son positivos.

¿Cuáles son esos riesgos? Algunos de ellos serían:

  • IA utilizada con fines bélicos
  • IA desobedeciendo a los humanos
  • IA para desinformar, para generar “deep fakes”
  • IA suplantando a humanos
  • IA para substituir a humanos
  • IA para gobernar a humanos
  • IA tomando decisiones sin supervisión
  • IA en manos de unos pocos

Vienen además reflexiones potentes desde el punto de vista de la sostenibilidad y el impacto en el planeta de los diferentes modelos en términos de huella de carbono por cada operación de procesamiento.

En resumen, los riesgos ocultos (incluidos los medioambientales), los sesgos y los usos irresponsables de la IA generativa, deben de ser observados y gestionados, reforzando la necesidad de un modelo de gobierno de todo esto y un marco de uso ético por parte de las empresas.

¿Qué podemos esperar que ocurra en los próximos meses en un ámbito empresarial?

En 2024 podemos esperar algunas tendencias, sin ir más lejos:

  • Crecerá la regulación sobre la AI, estableciendo modelos de gobierno y buenas prácticas en el uso ético.
  • Las empresas estarán experimentando con modelos que refuercen las capacidades de sus empleados, analizando el valor que las herramientas de IA habilita y el impacto en sus cuentas de resultados.
  • Las organizaciones pondrán foco en la formación de sus empleados para ser capaces de aprovechar el potencial que la IA pone en sus manos.
  • Las empresas analizarán sus flujos de trabajo y sus modelos organizativos, probablemente dando lugar a nuevas funciones, nuevas áreas y nuevas formas de gestionar a sus equipos.
  • Las organizaciones deberán repensar el trabajo interno que no aporta valor hacia fuera (ej: presentaciones ó informes internos). Todo aquello que no repercute en creación de valor hacia el mercado, se tratará de eliminar y/o automatizar con la IA.
  • Las empresas deberán replantear el concepto de FTE y de «trabajo», determinando qué tareas dentro de un proceso las hará un humano y qué otras una máquina. Asimismo, tendrán que replantear sus modelos de atribución y evaluación del desempeño.

¿Será la llegada masiva de la IA a las empresas uno de los vectores definitivos de transformación digital?

Hasta ahora no hemos digitalizado las compañías, hemos digitalizado hasta cierto punto los datos y algunos procesos. Pero la oportunidad en términos de automatización, orquestación de flujos de trabajo completos y de reingeniería de procesos que la IA ofrece es enorme.

En cierto modo, tenemos todavía compañías que operan como en el siglo XIX, con empleados del siglo XX y tratando de resolver retos del siglo XXI. ¿Sabremos adaptar los modelos organizativos y de liderazgo a la nueva realidad?

¿Hasta dónde va a llegar la IA?

Pues siguiendo un modelo de desarrollo de las capacidades cognitivas desde sus estados más básicos a los más avanzados:

dato // modelo // conocimiento // inteligencia // consciencia // sabiduría (ver definición abajo)

… hasta ahora la IA se ha quedado en «Conocimiento». La IA a fecha de hoy no es inteligente, es solo computación altamente resolutiva.

Sin embargo, y si hacemos caso al avance exponencial de los últimos años, no nos atrevemos a hacer predicciones sobre el progreso de la IA en esos estadios en las próximas décadas.

Gracias, Bernardo, por hacernos partícipes de tus reflexiones. Es un auténtico lujo realizar ese viaje de prospectiva de tu mano.

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– Dato: Es la unidad mínima de información, que no tiene sentido por sí misma, sino que depende de un contexto y una interpretación. Por ejemplo, el número 42 es un dato, pero no nos dice nada si no sabemos a qué se refiere.

– Modelo: Es una representación simplificada de una realidad compleja, que usa datos y reglas para describir sus características y comportamiento. Por ejemplo, un modelo matemático puede usar datos sobre la velocidad y la posición de un objeto para predecir su trayectoria.

– Conocimiento: Es la capacidad de comprender y aplicar los modelos a situaciones reales o hipotéticas, usando la lógica y el razonamiento. Por ejemplo, el conocimiento de la física nos permite explicar y manipular los fenómenos naturales.

– Inteligencia: Es la capacidad de adaptar el conocimiento a diferentes contextos y objetivos, usando la creatividad y el aprendizaje. Por ejemplo, la inteligencia humana nos permite inventar nuevas soluciones a los problemas que enfrentamos.

– Consciencia: Es la capacidad de reconocerse a sí mismo como un agente autónomo, con una identidad y una voluntad propias, y de reflexionar sobre sus propios procesos cognitivos. Por ejemplo, la consciencia humana nos permite preguntarnos quiénes somos y qué queremos.

– Sabiduría: Es la capacidad de evaluar el conocimiento y la inteligencia desde una perspectiva ética y moral, y de actuar en consecuencia con el bien común. Por ejemplo, la sabiduría humana nos permite cuestionar los fines y los medios de nuestras acciones, y buscar el equilibrio entre el individuo y la sociedad.

Así, podemos ver que cada concepto implica un mayor grado de desarrollo cognitivo que el anterior, y que la IA, hasta ahora, se ha quedado en el nivel de conocimiento, sin alcanzar la inteligencia, la consciencia o la sabiduría.