Decía el biólogo americano Edward Wilson que el gran reto de la humanidad es que “somos seres que arrastramos una gestión de las emociones propia del Paleolítico, con unas instituciones adecuadas para el Medievo, y que sin embargo disponemos de tecnología digna de dioses”.
Recordaba esta semana aquella frase, que utilizo a menudo en sesiones de formación sobre #GestiónDelCambio, en el ámbito de la celebración de la gala de los Premios CIONET que reúnen las iniciativas más destacadas de la comunidad tecnológica y #digital.
Y es que en esta edición hemos tenido la gran fortuna de ser finalistas en la categoría de “PEOPLE, MODEL ORGANIZATION & FUTURE OF WORK”, por nuestro proyecto de #adopción de Microsoft Copilot en toda la organización.
Me alegra especialmente el que el jurado reconociera la importancia de la #tecnología centrada en las personas, aportando valor desde el caso de uso y las necesidades en este caso del #empleado.
En un mundo en el que debemos centrarnos en las capacidades aumentadas y las #cointeligencias, ver el binomio Personas + Tecnología tan presente en los proyectos presentados en la edición de este año, resultaba alentador.
Motivo de orgullo especial ha sido el celebrar con el resto de colegas el éxito de los galardones a Ferrovial en cuatro categorías:
💎 Best company of the year 🌄 Best green IT project: Smart grid management platform 🚀 Best digital channel project: Infraverse 🏆 Best CTO of the year: Laura Garrido (magnífica profesional y mejor persona)
Muchas gracias a CIONET, a los partners (Microsoft y Accenture) que nos ayudáis en este viaje y a todos los que día a día abrazan la tecnología desde el propósito y el valor para el empleado 👩 👱.
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.
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.
El poema “The road not taken” de Robert Frost es sencillamente maravilloso.
Nos habla de la libertad de elección, de la incertidumbre y de la bondad de tomar el camino menos transitado. Tiene un marcado tono melancólico, porque reconoce que elegir es renunciar y que no es posible vivir todas las oportunidades que se presentan y que no se han tomado. El poema cuestiona la idea de que nuestras decisiones sean racionales, e incide en el hecho de que es imposible saber a ciencia cierta el resultado de nuestras acciones.
Two roads diverged in a yellow wood,
And sorry I could not travel both
And be one traveler, long I stood
And looked down one as far as I could
To where it bent in the undergrowth;
Then took the other, as just as fair,
And having perhaps the better claim,
Because it was grassy and wanted wear;
Though as for that the passing there
Had worn them really about the same,
And both that morning equally lay
In leaves no step had trodden black.
Oh, I kept the first for another day!
Yet knowing how way leads on to way,
I doubted if I should ever come back.
I shall be telling this with a sigh
Somewhere ages and ages hence:
Two roads diverged in a wood, and I—
I took the one less traveled by,
And that has made all the difference.
Pensaba el otro día en este poema al reflexionar sobre el valor que aporta la #IA en procesos creativos, en aquellas ocasiones donde precisamente se persigue caminar por territorios inciertos y caminos poco explorados.
He de reconocer que utilizo muy frecuentemente herramientas de IA para romper el “lienzo en blanco” y “calentar motores”. Es una forma muy efectiva de realizar “estiramientos” mentales y empezar a desperezar neuronas.
Sin embargo, creo que puedo contar con los dedos de una mano las veces que en el último año el uso de la #IA me ha sorprendido sugiriendo un camino radicalmente diferente al que ya transitaba. Si bien en los primeros meses se percibía cierta anarquía y locura en los resultados, los LLMs producen ahora en general resultados “muy aseaditos” pero poco inspiradores, y mi hipótesis es que lo hacen por dos motivos fundamentales:
Los grandes modelos de lenguaje no son sino mecanismos estadísticos que juegan con las piezas con las que han sido entrenados. Del mismo modo que un set de LEGO permite variaciones a partir únicamente de las piezas que lo componen, la IA en procesos creativos transita por caminos ya abonados, aplicando probabilidades sobre el conocimiento previamente generado. Y es que cuando se habla del peligro de los «sesgos» en la #IA, frecuentemente se centra el debate en los sesgos de género ó raza. Sin embargo, existen muchas otras derivadas de la limitación del corpus de conocimiento usado en el entrenamiento. En un divertido experimento, se trató de que una IA fuera capaz de desescalar un conflicto en una suerte de “Juegos de guerra”. Sin embargo, según el estudio, los LLM no se mostraron especialmente hábiles buscando consensos, porque la humanidad se ha dedicado a luchar, y no existe abundante literatura sobre cómo resolver rencillas.
La IA está optimizada para reducir la pérdida y no para maximizar la ganancia. De esta forma trata de reducir el riesgo y no “romper nada”. De hecho, es evidente que los principales modelos trabajan en el contexto de unos enormes “guardarraíles” que impiden abandonar una ruta que podría llevar a resultados que pudieran causar alarma social, incorrección política ó grandes dilemas morales.
De hecho, para introducir variabilidad y pensamiento lateral al proceso creativo, se necesita al humano. De otro modo, circularemos como esas interminables hileras de hormigas que discurren siguiendo el rastro de feromonas de las que les preceden.
Leía hace poco un estudio que indagaba en la paradoja de la exploración científica. Cuando un grupo numeroso de científicos comparte datos y metodología, aumenta su comprensión sobre el trabajo de sus colegas y su confianza sobre el mismo. Sin embargo, se generan “burbujas epistémicas” derivadas de un pensamiento grupal que penaliza sobremanera la exploración de territorios de conocimiento adyacentes. La IA trabaja de forma parecida, promoviendo una suerte de “endogamia creativa”.
Escuchaba hoy el podcast de Jaime Rodríguez de Santiago : «vivimos en la mediocridad» y no paraba de pensar que la tecnología y los algoritmos no han hecho sino promover “la media” y el encaje en una cierta distribución estadística, evitando las “colas”.
Sin embargo, para el desarrollo de procesos creativos, debemos apostar por ser “centauros” cabalgando a lomos de inteligencias artificiales y no autómatas sometidos a ellas. El día que nos demos cuenta de que esto no va de «sustituir por» IA sino de «acompañar con» IA, habremos avanzado muchísimo.
De momento, la capacidad de conectar ideas aparentemente no relacionadas, de crear categorías o conceptos no basados en nada anteriormente desarrollado, parece ser territorio intrínsecamente del hombre, ó como dice Javier G. Recuenco, “santuarios humanos”.
Disfrutemos del camino de la #IA, y abandonémonos al menos transitado.
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.
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?
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:
… 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.
– 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.
Decía Steve Jobs que “no se pueden conectar los puntos mirando hacia adelante, solo echando la vista atrás”, y que por ese motivo hay que confiar en que las decisiones que vas tomando y los movimientos que realizas, tendrán una coherencia en el futuro.
Por eso disfruté una barbaridad esta charla con Brais Comesaña, porque me sirvió para “conectar puntos” en una trayectoria profesional (y vital) impulsada por la curiosidad y el aprendizaje:
😉 Reflexionando sobre los solapes entre la Innovación, el Marketing y la Experiencia de Cliente. 💰 Pensando desde la visión estratégica de Áreas Corporativas y desde la realidad pegada al terreno del Negocio. 📝 Recordando con cariño aprendizajes en Accenture, 3M, Iberia y Ferrovial (profundamente afortunado de haber trabajado estas grandes escuelas de aprendizaje).
Si quieres saber por ejemplo qué tienen que ver:
🚄 Los retos de innovación construyendo el tren de alta velocidad La Meca-Medina. ❤️ Cómo antes de diseñar de forma correcta un servicio hay que reflexionar sobre si ese es el servicio que hay que diseñar. 🚀 Por qué la gestión del cambio hay que impulsarla desde el principio en cualquier tipo de iniciativa empresarial.
… y muchas cosas más, te animo a que escuches este episodio de “Innovation Takes Guts”.
Mil gracias, Brais Comesaña, por tu amabilidad invitándome a charlar contigo.
«I keep six honest serving-men (They taught me all I knew). Their names are What and Why and When and How and Where and Who. I send them over land and sea, I send them East and West; But after they have worked for me, I give them all a rest.»
Rudyard Kipling
Whenever we are working in an Innovative initiative ⚡️, we normally have more questions than answers.
Some large German companies place such a high value on powerful questions that they actually employ a ‘Direktor Grundsatzfragen’ – a Director of Fundamental Questions.
If you are interested in #criticalthinking and improving the quality of your #questions, I’m sharing with you some useful links:
🧠 The 5 Whys technique: developed by Toyota, it is a great way of figuring out what the root cause of an issue is. https://lnkd.in/dkwPD2ur
❤️ A more beautiful question: a great book on how to improve your questioning skills https://lnkd.in/dYs7qcaU
👑 The Art of Asking Great Questions: an article from HBR with some examples of how leaders at McKinsey, BCG or Deloitte come up with powerful questions. https://lnkd.in/d8NTuFTZ
What are your thoughts on improving your questioning skills?…
Everyone has #cognitive biases. It is impossible to scape from them as they are anchored deeply in our brain operating system. But getting to know them, helps you navigating and trying to avoid them as much as possible.
When working in #Innovation ⭐️ , there are some which are specially painfull:
👉 Confirmation bias: the tendency to search for, interpret, favor, and recall information in a way that confirms or supports one’s prior beliefs or values.
👉 Availability bias: the human tendency to think that examples of things that come readily to mind are more representative than is actually the case.
👉 Anchoring: the tendency to rely too heavily, or “anchor”, on one trait or piece of information when making decisions (usually the first piece of information acquired on that subject).
This article is also interesting, as it reflects on cognitive biases hindering innovation and how to act on them.
What cognitive biases are those affecting the most to you? I have to admit that «Availability bias» is one of those that I have to pay more attention to.
When working in Innovation, a common question you frequently ask yourself is what trends will stay and which ones will slowly fade away. That way you can assess whether investing in something is worth or you should think on the next big thing.
This question also applies for example to you personal investing decision: should I buy a flat in that city so I can expect renting fees to raise as it becomes more popular? should I buy Bitcoins as more people will be willing to buy them next year?
A mental model that I like very much that I discovered when reading “Antifragile” from Nassim Thaleb is “The Lindy Effect”. According to that model, the way to better predict if some trend will stay is looking for how long it has been around. For example, if “Let it be” from The Beatles has been a great success for many generations, chances are high that it will continue to stay with us for many more years to come, while the latest hit from Dua Lipa could eventually be lost in our memory the very next year.
That doesn’t mean that new things are never successful. The truth is that progress replaces technologies from the past as new more effective and efficient solutions are put in place. Think for example about Hyperloop (the ultra-high-speed ground transportation system for passenger and cargo proposed as a concept by Elon Musk, CEO of Tesla and SpaceX). Chances are high that it will sooner than later become a winner way of transportation, but if you think about the fundamental concept behind it is that it is a train. Not a regular train but a very sophisticated one, but fundamentally it is a train. And trains have been around us since Richard Trevithick invented it in Cornwall in 1804.
I would love to read your thoughts on how you manage your “crystal ball” when traying to identify emerging trends. Do you believe in the “Lindy Effect”?
La personalización ha sido tema de debate y objeto de deseo desde hace tiempo. No hay presentación de marketing no que lleve la palabra personalización o estrategia. ¿Hemos avanzado algo en este campo? ¿Hacia dónde debemos ir como organizaciones?
Los equipos de marketing estan cambiando. Está cambiando los roles y skills necesarios para desarrollar el trabajo, porque el objetivo de estos equipos también se está modificando. Atrás quedaron los tiempos donde se trataba de un equipo de publicidad, que diseñaba creatividades (en muchos casos mediante una agencia) para intentar tener el mayor impacto posible. En este punto se abre un debate que dejaremos para otro día, entre el paralelismo de esto, y la publicidad con influencers.
Sin embargo desde todos los lados se lleva tiempo insistiendo en la necesidad de la personalización. El motivo de esto es que genera un mayor engagement con el cliente, lo que conduce a una mejora de la conversión (a ventas). Y este creo que es un punto fundamental, la definición y acuerdo de cúal es el objetivo de los equipos de marketing. ¿Es la participación en esa influencia de venta? En ese caso, pongamos objetivos que realmente incentiven esto.
Como consumidores o usuarios, buscamos una experiencia de usuario acorde a las expectativas, y poder acceder a la información o al producto de la mejor forma posible. No todos hacemos un uso similar, o al menos consumimos el producto la misma forma, y es aquí cuando nuestras preferencias tienen que ponerse en valor para conseguir esa personalización.
La personalización por lo tanto se nutre de información personal de cada usuario para poder mostrar información relevante a cada uno de ellos. De ello, lo que se persigue en muchos de los casos es la visión 360 del cliente. Es muy posible que esa visión 360 sea utópica, o por lo menos muy difícil de conseguir. Y la dificultad no reside en la tecnología, sino que es un tema de estrategia, de cultura organizativa y de procesos. Todo eso debería venir gobernada por una estrategia de datos que favoreciera esa visión 360. Sin embargo pocas organizaciones cuentan con esta directriz. En algunos casos es la imposibilidad que tienen algunas marcas de poder romper silos y tener esa visión consolidad de datos. En otros casos se trata de imposibilidad de tener datos frescos y actualizados. Y por otro lado se trata de disponer de todos estos datos pero no saber actuar con ellos. Cada organización debe decidir si quiere tener ese 360 grados, o mejor tener un 90 grados, que sepa manejar y poder ir creciendo poco a poco.
La visión 360 del cliente, gobernada por esa estrategia de gestión de datos, nos ayuda a poder tomar decisiones. Pero cuando hablamos de la personalización tener el siguiente problema. Si los datos nos ayudan a proporcionar una experiencia de cliente personalizada, cuando estamos hablando de servir a miles o cientos de miles de clientes, como poder crear esa personalización. En el caso más sencillo, un simple email, podemos personalizar ciertas partes del email, sin embargo, la personalización debería ir mucho mas lejos. Los temas son relevantes para mí, puede que no lo sean para ti, y la forma que tengo de consumir información, es diferente a la tuya (para una persona pueden ser textos largo y para otra cortos y visuales). Y podemos citar así más diferencias que hacer replantear que es personalizar y hasta dónde debemos o queremos llegar. Por todo esto los datos son poder, ya que nos ayudan a entender hasta qué punto podemos llegar. El siguiente factor sería como poder hacerlo en tiempo real y a escala. Cuando tú y yo podemos tener preferencias de comunicación diferentes, y necesitamos esa información o requerimos esa interacción con la marca, puede que haya miles o cientos de miles de clientes en nuestra misma situación. ¿Cómo puede una marca, personalizar los mensajes, con estos supuestos que hemos mencionado arriba? Alguna escuela de pensamiento dice que deberíamos alejarnos de la hiper-personalización, y que las marcas deberían centrarse en cómo conseguir impactar al mayor número de usuarios, buscando un formato, mensaje y acción que sea lo más reconocible para todos. Sin embargo creo que este enfoque esta perdiendo de vista lo que la tecnología puede hacer por nosotros.
Las marcas que quieran ser omni-canal deben pensar en poder accionar por diferentes canales en función de preferencias. Y apoyándose en tecnología, las marcas deberían poder interaccionar con sus clientes, por esos canales de preferencia, con un mensaje de acorde a las necesidades de ese cliente. Este enfoque sin la tecnología adecuada que nos permita escalar, interacción en tiempo real y poner en valor todos los datos que tenemos, es imposible.
Por lo tanto, la personalización es posible, pero requiere que tomemos un enfoque interactivo e incremental que nos ayude a crecer poco a poco, que vayamos creando métodos de gobierno y control que haga que nuestra estrategia de datos nos ayude a tener una mayor madurez digital y por lo tanto conseguir los objetivos marcados. Cuando nuestros objetivos son de ventas, por ejemplo, ¿que aspectos de la personalización nos ayudaran a crear una optimización de ese proceso? ¿seremos capaces de personalizar la web en función de prioridades? ¿seremos capaces de interaccionar con dos usuarios diferentes, con necesidades similares, por canales diferentes y mensajes personalizados?
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