El uso de la tecnología por parte de las empresas y organizaciones es algo que está en constante (¿y eternamente?) evolución. Siempre que surge una nueva tecnología se produce un movimiento contiguo de adopción por parte de las empresas, este es el caso de la Inteligencia Artificial Generativa GenAI.
Lo mismo ocurrió con la máquina de vapor, con la automatización de la línea de producción, con las computadoras, con Internet, con los teléfonos celulares, con la nube, por nombrar sólo algunos. Algunas empresas adoptaron estas tecnologías más rápidamente, otras tardaron más en entrar en el juego (y algunas incluso intentaron combatirlo). Otros tuvieron proyectos de implementación exitosos, otros fracasaron. Pocos entendieron el juego, otros no.
No será diferente con la inteligencia artificial generativa. La carrera por implementar la IA en las organizaciones comenzó hace unos años: el término se utilizó por primera vez en 1956, en el Dartmouth College (EE. UU.), cuando un grupo de investigadores creó el “Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”. Por tanto, no es un tema nuevo.
Un nuevo viaje consumista
Sin embargo, el 30 de noviembre de 2022, el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI inició una verdadera revolución en este ámbito. Con la llegada de los modelos conversacionales, la IA se ha vuelto más accesible y atractiva para un número mucho mayor de personas y empresas. Por primera vez, la IA se ha convertido en una tecnología que puede ser manipulada más fácilmente por personas comunes y corrientes, y no sólo por técnicos o programadores.
En palabras de Alessio Alionço, CEO y cofundador de Pipefy, “el gran cambio no fue la tecnología en sí, sino la consumerización del viaje”. En la visión de Alionço, hay tres grupos de profesionales dentro de las organizaciones: (1) aquellos que no saben de qué es capaz la IA; (2) aquellos que saben de lo que es capaz la IA, pero no saben cómo utilizarla; y (3) aquellos que saben de qué es capaz la IA y cómo utilizarla.
Antes de la llegada de ChatGPT como interfaz de IA, el grupo 2 era bastante pequeño en comparación con el grupo 1, y el grupo 3 era mínimo, generalmente restringido a expertos en tecnología. Es decir, pocas personas sabían de qué era capaz la IA y menos aún sabían cómo utilizarla.
Con la llegada de ChatGPT y modelos conversacionales similares, el grupo 2 ha crecido enormemente y más personas comprenden las capacidades de la IA. Sin embargo, la principal y más impactante transformación fue que el grupo 3 creció aún más, pues hoy casi todos los que entienden el poder de la IA también pueden hacer uso de ella de forma fácil e intuitiva. En otras palabras: el acceso y uso se democratizó fuertemente.
¿Un camino sin retorno? Existen desafíos de implementación
Una encuesta reciente de Microsoft y LinkedIn, llamada La IA en el trabajo en 2024, ayuda a demostrar esta democratización. Según esta encuesta, 75% de los entrevistados ya utilizan IA en el trabajo hoy en día, y no siempre con plataformas y herramientas proporcionadas por la empresa, es decir, muchos utilizan ellos mismos la IA en el entorno corporativo. Los datos también muestran que a los usuarios les gustan los resultados: 90% dijo que la IA les ayuda a ahorrar tiempo; 85% dijo que les ayuda a centrarse en el trabajo que más importa; y 83% informó que la IA los hace más productivos.
Si bien esta ampliación del acceso es muy positiva, también trae consigo nuevos –y urgentes– desafíos de implementación. A medida que más y más personas comprenden y utilizan la IA, es fundamental que las empresas creen modelos y reglas de uso que estén conectados con sus estrategias y objetivos comerciales, y no solo como una tecnología instrumental aislada.
En este sentido, ha surgido una nueva línea de visión respecto a la implementación de la IA general en las organizaciones y trae consigo una perspectiva muy interesante: que la IA general no debe ser tratada como una mera herramienta o servicio de apoyo a los humanos, sino como un nuevo compañero de trabajo no humano que complementa, amplifica y mejora las capacidades de sus colegas humanos.
Una evolución de SaaS (Software como Servicio) a TaaT (Tecnología como Compañero de Equipo)
Parece algo simple o un mero cambio de nomenclatura. Pero no lo es. Trae consigo toda una nueva visión de adopción e implementación, que tiene impactos potenciales en varias áreas – incluso en la definición de las competencias esperadas de cada puesto, las descripciones de puestos y funciones humanas y no humanas, capacitaciones y calificaciones, límites éticos y morales, en fin, una verdadera redefinición de la cultura organizacional.
Según la definición que se encuentra en el sitio web de WalkMe, una empresa del grupo SAP:
“En lugar de ver la tecnología como una herramienta o una entidad separada, esta perspectiva (la de la “tecnología como compañero de equipo”) enfatiza la integración perfecta de la tecnología en los flujos de trabajo humanos para aumentar la productividad, la eficiencia y el rendimiento general. En un marco colaborativo o de equipo, la tecnología está diseñada para complementar las habilidades y capacidades humanas, llenar vacíos, automatizar tareas rutinarias y respaldar los procesos de toma de decisiones. Este enfoque reconoce las fortalezas tanto de los humanos como de la tecnología, con el objetivo de crear una asociación sinérgica que maximice las ventajas de cada uno”.
Mark Fitzgerald, director senior de Propeller, una consultora de gestión estadounidense, comparte una opinión similar. Para él, muchos proyectos de implementación de IA fracasan porque esta es mal entendida, tratada como una herramienta que mágicamente resolvería todo, en lugar de ser tratada como una capacidad que aprende y se adapta –y, en este sentido, estaría más cerca de un nuevo empleado entusiasmado y curioso que de una fría herramienta tecnológica.
Siguiendo con la opinión de Fitzgerald, deberíamos tratar a la IA no como una herramienta para utilizar, sino como un compañero de equipo con el que colaborar, dando forma a un futuro en el que la asociación entre los humanos y la IA sea la mejor ventaja competitiva.
Nuevos contextos, nuevas habilidades necesarias
Esta nueva visión en relación a la tecnología exige también una mirada diferente en relación a las habilidades que se esperan de los humanos para sacar lo mejor de ella. Gestionar a un nuevo compañero de trabajo requiere habilidades específicas que son bastante diferentes a las del uso de software. Si bien utilizar un SaaS requiere conocimientos técnicos y habilidades refinadas, trabajar con un TaaT requiere mejorar las habilidades de comunicación en dos frentes: en conversaciones con humanos y en conversaciones con IA.
Gartner comparte esta opinión. En una publicación de finales de 2023 titulada El director de ventas trimestral, la reconocida consultora destaca, en un apartado específico sobre el mundo de las ventas, que el rol del vendedor (y aquí podemos ampliarlo a varias funciones organizativas) se simplificará en dos áreas clave:
– Habilidades emocionales para tratar con los humanos: empatía, escucha activa, decodificación cognitiva, adopción de perspectiva. Se trata de habilidades esenciales para comprender lo que dicen los seres humanos al otro lado de las relaciones, cómo piensan, cómo sienten y, en un nivel más sofisticado, para predecir cómo actuarán.
– Habilidades de colaboración con compañeros de equipo de tecnología:identificación de alucinaciones, ingeniería rápida, selección de casos de uso y potencial creativo. Estas son habilidades esenciales para mostrarles la visión a los compañeros de tecnología, guiarlos en el camino y ayudarlos a evolucionar constantemente.
Como podemos ver, una habilidad humana esencial sigue siendo el núcleo de esta nueva estrategia: la capacidad de mantener buenas conversaciones. La diferencia, sin embargo, radica en el hecho de que estas conversaciones ahora se abren en dos ramas igualmente importantes: la conversación con humanos y la conversación con compañeros de equipo tecnológico.
Inversión en empleados
Invertir en el desarrollo de los empleados para mejorar cada vez más esta habilidad conversacional se vuelve aún más importante. De hecho, en el aspecto de la “conversación humana”, nunca debería haberse calmado. Sin embargo, basado en mi experiencia como coach y mentor de ejecutivos de una amplia gama de sectores e industrias, puedo ver que la mala calidad de las conversaciones dentro y fuera de las organizaciones sigue siendo un gran desafío a enfrentar. Si consideramos que un alto ejecutivo puede gastar hasta 75% de su tiempo en reuniones y conversaciones, esto raya en lo absurdo.
La consultora estadounidense Conversant, especializada en ayudar a las organizaciones a mejorar la calidad de las conversaciones e interacciones, afirma que la forma de construir conversaciones de calidad es centrarse en generar valor y eliminar el desperdicio en cada interacción. Para ella, el valor es “todo lo que los clientes y los inversores están dispuestos a pagar y que los empleados pueden y quieren proporcionar”. El desperdicio es “cualquier uso de tiempo y otros recursos que no contribuye a la generación de valor”.
Veo que este enfoque no sólo define la importancia de capacitar a los empleados para mejorar la calidad de sus conversaciones, sino que también refuerza la relevancia de la adopción de TaaT por parte de las organizaciones: dejar a los humanos con el foco esencial en todo lo que genera valor, contando con el aporte fundamental de nuestros pares tecnológicos para reducir (o eliminar) el desperdicio de tiempo y recursos.
Una buena estrategia para implementar la IA como compañero de equipo implica pautas claras sobre cómo se desarrollará esta relación, qué habilidades se esperarán y desarrollarán, cómo se medirá el éxito y cuál será el ciclo de retroalimentación. Y todo esto tiene mayores posibilidades de éxito si la estrategia está “centrada en el ser humano” y se basa en una colaboración real entre las personas y sus socios de IA.
Investigación
Eso es lo que dice el informe Estado de la IA en el trabajo 2024, de Asana:
“Considerar la IA como un socio colaborativo puede fomentar una relación más integrada y mutualista entre los humanos y la tecnología, abriendo nuevas posibilidades para el intercambio de ideas, la resolución de problemas y la toma de decisiones. Para liberar todo el potencial de la IA en el lugar de trabajo, los líderes deben priorizar los enfoques centrados en el ser humano y posicionar a la IA como un amplificador del potencial humano y un compañero de equipo”.
Como modelo de negocio: oportunidad
Todo lo que hemos dicho hasta ahora es esencialmente válido para cualquier empresa u organización, ya que la evolución del modelo de pensamiento de SaaS a TaaT puede generar amplios beneficios.
Sin embargo, también cabe destacar la oportunidad que surge para las empresas (tecnológicas o no) que sean capaces de ayudar a otras empresas en este proceso de transformación a través de soluciones sencillas y accesibles.
Scott Galloway, profesor de la Universidad de Nueva York, dijo recientemente en sus “Predicciones para 2025” que las próximas empresas ganadoras serán aquellas que sean capaces de “capitalizar el servicio como software, es decir, tomar servicios intensivos en mano de obra y agregar una gruesa capa de IA para escalar con menos mano de obra”. En otras palabras, una reinterpretación del “software como servicio” a “servicio como software”, en palabras del profesor.
No te confundas con tantas siglas, querido lector. En mi opinión, no hay ningún conflicto entre ellos. Lo que podemos entender aquí es que las empresas que sepan transformar servicios en software para ayudar a las organizaciones a centrarse en generar valor y acabar con el desperdicio tendrán mayores posibilidades de ganar la partida (desde el punto de vista de las oportunidades de negocio en IA); Del mismo modo, las organizaciones que logren redefinir su relación con la tecnología, viéndola como un compañero de trabajo y no como una herramienta, tendrán mayores posibilidades de éxito (desde el punto de vista de la adaptación cultural a los retos futuros).
Créditos
Artículo de Denis García F. Rocha en Reseña del Instituto Tecnológico Sloan del MIT. Denis es un ejecutivo senior con más de 20 años de experiencia en el área comercial y nuevos negocios en empresas de diferentes segmentos y tamaños. Actualmente lidera el área de clientes empresariales de LinkedIn (división de soluciones de ventas) en América Latina. Es profesor y coach ejecutivo.
IA generativa en ServiceNow: aplicaciones y beneficios
La inteligencia artificial (IA) ha transformado la forma en que las empresas gestionan sus operaciones, y la IA generativa está surgiendo como una poderosa innovación para optimizar procesos, crear contenido y mejorar la experiencia del cliente. En el contexto de ServiceNow, esta tecnología permite una variedad de aplicaciones que mejoran la automatización de tareas, el servicio al cliente y la toma de decisiones.
Aplicaciones de IA generativa en ServiceNow
1. Servicio y soporte al cliente
La IA generativa se puede utilizar para mejorar la atención al cliente respondiendo preguntas frecuentes basadas en modelos de procesamiento del lenguaje natural. Esto permite que los sistemas de chatbot comprendan y respondan de una manera más humanizada y precisa, reduciendo la necesidad de intervención humana.
2. Creación de contenido y generación de datos
Con la capacidad de crear textos, imágenes y vídeos, la IA generativa crea materiales de alta calidad, ayudando en la comunicación empresarial. Además, puede generar datos sintéticos para el análisis de datos y el desarrollo de modelos de aprendizaje.
3. Automatización de procesos y reducción de costes
La IA optimiza los procesos automatizando tareas repetitivas y facilitando la integración entre diferentes sistemas, proporcionando mayor eficiencia y reducción de costes.
4. Generación de imágenes y transferencia de estilos
Los modelos de IA generativa, como las redes generativas antagónicas y el modelo de difusión, permiten la creación de imágenes realistas y personalizadas para diversas aplicaciones, como el diseño y el marketing.
5. Mejora de la toma de decisiones
La IA generativa puede analizar grandes conjuntos de datos, detectar patrones y proporcionar información para una mejor toma de decisiones estratégicas.
6. Plataformas de datos e inteligencia empresarial
Las empresas pueden utilizar plataformas de datos impulsadas por IA para mejorar la inteligencia de datos aprovechando los datos de entrenamiento para ajustar los modelos y mejorar la precisión de las predicciones.
El futuro de la IA generativa en ServiceNow
La investigación en IA está avanzando rápidamente, lo que hace que los sistemas de IA generativa sean cada vez más efectivos. Con las mejores prácticas y la mejora constante de los modelos base, la IA tiene el potencial de transformar diferentes sectores, incluidos el público y el corporativo.
La capacidad de crear nuevos contenidos y conocimientos seguirá evolucionando, lo que permitirá un futuro en el que la tecnología de IA desempeñe un papel central en la innovación y la mejora de la experiencia del usuario. Los modelos tradicionales basados en IA y transformadores seguirán evolucionando, brindando nuevas oportunidades para las organizaciones que buscan innovación.