La IA en el trabajo: cómo la IA ha pasado de ser una herramienta a ser un «compañero de equipo»
El profesor de negocios explora cómo la IA democratiza la experiencia, lo que eso significa para las organizaciones y por qué los líderes necesitan «hacer IA» tanto como «hablar de IA».
Por Jared Spataro, CMO de IA en el Trabajo de Microsoft
El profesor de la Escuela de Negocios de Harvard, Karim Lakhani, no solo tiene teorías sobre la transformación del trabajo por parte de la IA, sino que estudia cómo sucede en realidad.
En un artículo pionero llamado «The Cybernetic Teammate», él y sus coautores demostraron cómo las personas que trabajan con IA pueden ser tan efectivas como equipos enteros que trabajan sin ella. También evoluciona de manera rápida el programa de MBA de Harvard para la era de la IA, que incluye el lanzamiento de un nuevo curso obligatorio llamado Ciencia de Datos e IA para Líderes.
Cuando recibí a Karim para una conversación en la Conferencia de la Comunidad de Microsoft 365 el mes pasado en Las Vegas, planteó una pregunta provocadora: ¿la IA reducirá el costo marginal de la experiencia a cero? A medida que la IA democratiza el acceso al conocimiento especializado en todos los dominios, se deduce que la experiencia pasará de ser escasa y costosa a abundante y accesible. «Esto tendrá un impacto dramático en la naturaleza de nuestras organizaciones y estrategias», me dijo, «porque ¿qué son las empresas sino paquetes de experiencia? Y todos nosotros invertimos para convertirnos en expertos profundos en un dominio».
Esta es nuestra conversación sobre las organizaciones y el liderazgo en la era de la IA (editada y condensada para mayor claridad).
Es un placer hablar con uno de mis amigos sobre hacia dónde se dirige la IA y lo que significa para los líderes. Karim, quiero empezar con ese estudio de «Compañero cibernético de equipo «, hecho con Procter & Gamble. ¿Podrías contarnos la historia de fondo?
KARIM LAKHANI: El instituto que dirijo en Harvard, el Digital Data Design Institute, considera la IA generativa como una nueva «droga» en la economía. No conocemos su eficacia, las dosis correctas, los efectos secundarios o la dieta correcta a seguir mientras lo usamos. No sabemos cómo se transformará el trabajo real con la introducción de esta tecnología, por lo que llevamos a cabo el equivalente a los «ensayos clínicos»: ensayos controlados aleatorios.
Víctor Aguilar, jefe de investigación y desarrollo de Procter & Gamble, quería entender cómo la IA generativa podría transformar de manera radical el proceso de innovación en P&G. En innovación, a menudo hay esta interacción entre la gente de investigación y desarrollo y comercial: la investigación y el desarrollo aporta las ideas técnicas, pero el equipo comercial pregunta: «¿hay un mercado para esto o no?» La mejor práctica es hacer que colaboren en un equipo.
Diseñamos este estudio de 758 profesionales como lo que llamamos un diseño de dos por dos: hicimos que la gente comercial y de marketing trabajara en los desafíos planteados por sus líderes empresariales, un grupo que trabajaba sin IA y otro con IA. También realizamos pruebas a individuos en las mismas condiciones. Luego aleatorizamos quién estaba en qué tratamiento y les pedimos que resolvieran sus problemas con esas herramientas.
Hablemos de los resultados. Este es el estudio que demostró que un individuo equipado con IA podría desempeñarse al menos tan bien como equipos enteros de personas sin IA, y a veces superarlos. Es un hallazgo histórico. ¿Puede hablarnos de eso?
LAKHANI: ¿Qué aporta un compañero de equipo? Le brindan experiencia funcional, lo ayudan con la coordinación y le brindan un sentido de camaradería. Medimos estos tres elementos de forma remota por medio de Microsoft Teams como plataforma.
El primer hallazgo fue que cuando se observa el rendimiento puro, la calidad de las ideas que se crean, las personas con IA eran tan buenas como un equipo sin IA y, a menudo, tan buenas como un equipo con IA. Eso fue notable desde nuestra perspectiva.
La otra cosa interesante que vimos fue que los individuos sin IA tendían a desviarse hacia su experiencia funcional: la gente de marketing ofrecía soluciones basadas en marketing, la gente de investigación y desarrollo ofrecía soluciones basadas en investigación y desarrollo. Pero las personas con IA produjeron soluciones equilibradas, comparables a las soluciones equilibradas que vimos en los equipos. Ese fue un gran momento para nosotros.
¿Hubo alguna otra sorpresa en la forma en que las personas usaron la IA, replantearon su trabajo o querían usarla en el futuro?
LAKHANI: Habíamos realizado varios estudios antes que mostraban los efectos de la IA en la productividad, tanto en términos de calidad como de tiempo. La compresión del tiempo fue bastante notable. Los equipos por lo general experimentan una penalización de tiempo [porque la coordinación lleva tiempo]. Pero con la IA, esa penalización de tiempo desapareció. Fue una gran sorpresa. Otra sorpresa fue cómo se sentían las personas al usar la IA. Reportaron más emociones positivas y menos negativas mientras realizaban el trabajo.
Lo más importante para nosotros fue que la IA pasó de ser una herramienta a un compañero de equipo. Esto no tiene precedentes. Ahora tenemos inteligencia y experiencia a la disposición.
Me imagino que lo que está en la mente de la gente es: «Lo entiendo. Entiendo dónde está la tecnología… Pero, ¿qué significa esto para mí? ¿Qué hago yo como líder?» ¿Qué consejo le daría al grupo?
LAKHANI: ¿Recuerdas los debates sobre si deberíamos tener Wi-Fi en nuestras oficinas? Estoy seguro de que algunos de ustedes participaron en ellos. La pregunta tal vez llegó a sus tableros. O recuerda la pregunta: «¿Deberían los empleados tener navegadores? ¿Acceso a la información global?»
Esas cosas no cambiaron de manera fundamental la naturaleza del trabajo. Pero la inteligencia bajo demanda, la experiencia bajo demanda: estas tecnologías tienen que ver con el trabajo en sí mismo. Es necesario impulsar tanto la transformación organizativa como la técnica. A menudo decimos que es un 30% de tecnología, un 70% de organización. Engrápate a tus equipos de RRHH. O pídele a Copilot que te enseñe las cosas sobre RRHH que deberías saber. Crea excelentes tutoriales, como sabes. Eso es lo primero.
Segundo: La gente está preocupada, en verdad preocupada, por estas tecnologías. Eso es parte de la conversación que necesitas tener. ¿Cómo podemos tener una mentalidad de abundancia en torno a esto? ¿Cuáles son los desbloqueos de capacidad? Una vez más, estas son cosas sobre las que por lo general no se les ha preguntado a los líderes tecnológicos. Pero tienes que adueñarte de ello y entablar una conversación con tus líderes y compañeros de equipo al respecto.
Tercero: Este tipo de cambio tiene que venir desde arriba. Llegué en la era de la revista Wired y Fast Company en la década de 1990, cuando Internet llegó a los lugares de trabajo. Fast Company se centraba en los agentes de cambio. Pero los agentes de cambio son masacrados en la mayoría de las corporaciones. ¿Por qué? Porque si no hay una aceptación de arriba hacia abajo, los agentes de cambio mueren en la vid. La clave para nosotros aquí es asegurarnos de que nuestros principales líderes entiendan esto y vean la IA como una tecnología de trabajo y negocio, no como una tecnología de la información. Los líderes de las empresas necesitan «hacer IA» (usar Copilot como un socio de pensamiento todo el tiempo, crear sus propios agentes) tanto como «hablar de IA».
¿Hay algún último concepto o idea que sientas que no se ha dicho?
LAKHANI: Bueno, si fuera bueno para predecir el futuro, estaría en el mercado de valores, no en la academia. Tiendo a ser muy empirista: llego con una mentalidad de descubrimiento, realizamos el experimento y luego obtenemos los hechos. Pero me encantaría ofrecer un marco en torno a esta visión de inteligencia.
Decidí convertirme en académico en la década de 1990 cuando descubrí el software de código abierto. Ahora estamos en la misma coyuntura. Esto funciona en la práctica, pero nuestras teorías de gestión o teorías económicas no saben cómo manejar este tipo de tecnología.
Piensa en los años 90 de nuevo, cuando el navegador estuvo disponible. ¿Qué hicieron en realidad el navegador e Internet? En esencia, redujeron el costo marginal de la transmisión de información. Si vas a una llamada de Teams hoy con un equipo global o nacional, no te lo piensas dos veces sobre todos los videos que llegan. Hace treinta años, cada uno de nosotros habría necesitado un operador de cámara, un operador de sonido, un enlace ascendente y un enlace descendente para camiones satelitales. Esto sería bastante caro. Pero hoy en día, el costo marginal de la transmisión de información se ha reducido a cero, y podemos conectarnos sin problemas con cualquier persona o dispositivo a nivel mundial.
En este momento, predecimos lo mismo para la experiencia: el costo marginal de la experiencia va a ser cero.
Los ensayos clínicos con nuestros socios colaboradores (Boston Consulting Group y P&G) apuntan en esta dirección, y esto tendrá un impacto dramático en la naturaleza de nuestras organizaciones y estrategias. Porque, ¿qué son las empresas sino paquetes de experiencia? Tenemos finanzas, marketing, ventas, investigación y desarrollo y marca. Tienes toda esta experiencia. A medida que el costo de la experiencia disminuye, lo que hace una empresa, cuáles son todas nuestras funciones, está sujeto a invención y reinvención.
La dirección de este cambio depende de todos nosotros. No podemos limitarnos a ser los receptores de ella; tenemos que entender lo que sucede y luego establecer la dirección para nosotros mismos y nuestras empresas.
Escuchen la reciente aparición de Karim Lakhani en el podcast WorkLab. Para obtener más información sobre la IA y el futuro del trabajo, suscríbanse a este boletín
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