Para tener éxito con la IA, incorpore a todos

La IA intimida a sus empleados. A medida que las máquinas realizan tareas cada vez más exigentes desde el punto de vista intelectual que antes estaban reservadas a los humanos, su gente se siente más excluida y menos necesaria que nunca. Y el problema está empeorando. Según la empresa de estudios de mercado Vanson Bourne, el 80% de las organizaciones afirman que su principal objetivo tecnológico es la hiperautomatización, la automatización integral del mayor número posible de procesos empresariales. Los ejecutivos tienden a perseguir ese objetivo sin ningún comentario de sus empleados, las personas cuyos trabajos y vidas se verán más afectados si se logra. Pero mis décadas de investigación sobre la adopción empresarial de las tecnologías emergentes han demostrado una y otra vez una cosa: los líderes más inteligentes dan prioridad a la participación de las bases durante todo el proceso de adopción.

Cuando se excluye a los empleados de ese proceso, se vuelven reacios a trabajar con la IA, nunca desarrollan confianza en sus capacidades y se resisten incluso a los cambios positivos que se derivan de su uso. Sin embargo, si se hace correctamente, las colaboraciones entre humanos y la IA representan la forma de trabajo más prometedora. Puede que no siempre sean la forma más rápida, barata o fácil de introducir y utilizar la inteligencia artificial, pero la alternativa, que excluye a los trabajadores, no es ninguna alternativa. Pensemos en un ejemplo de investigadores del Centro de Ciberseguridad de la Universidad de Nueva York. El equipo de investigación utilizó Copilot, una herramienta desarrollada por GitHub para generar código automáticamente, para producir 1692 programas de software sin la participación de programadores humanos. El cuarenta por ciento de esos programas tenían fallos de seguridad críticos.

En este artículo analizo qué impide que los líderes incluyan a los empleados de base en los proyectos de IA, cómo deben modelar un comportamiento inclusivo y qué debe hacer su organización para desarrollar prácticas de IA inclusivas para los empleados. Esas prácticas pueden hacer que su desempeño a largo plazo tenga más probabilidades de mejorar y que sus empleados tengan más probabilidades de ser felices, productivos y comprometidos.

Sentirse cómodo con la IA

No puede incluir a todo el mundo en el proceso de adopción de la IA si no se involucra mucho. Pero los líderes empresariales me preguntan a menudo cómo pueden guiar una transformación basada en la IA cuando no tienen experiencia personal con la tecnología.

Los líderes empresariales no tienen que ser expertos en IA. Solo tienen que ser lo suficientemente expertos en IA como para reconocer los beneficios de la tecnología para la organización y sus partes interesadas. Una vez que se haya desplegado la IA, los líderes deben aprender a potenciar e impulsar las colaboraciones entre humanos y la IA. Por ejemplo, deberían poder identificar las oportunidades de integración de la IA en los flujos de trabajo diarios y anticipar sus posibles ventajas para los equipos y proyectos asociados a la tecnología. En resumen, el aprendizaje debe formar parte de su liderazgo continuo en IA.

Algunos ejecutivos de mis clases avanzadas de liderazgo se han preguntado en voz alta si necesitan convertirse en programadores profesionales para ser líderes eficaces. Lo que necesitan no es experiencia en programación sino una comprensión básica de la tecnología.

Los conceptos básicos de la IA

La mayoría de los directivos saben que las herramientas de IA son sistemas computacionales que tienen una capacidad de aprendizaje autónoma. Entienden que la IA puede aprender de grandes conjuntos de datos y participar en el reconocimiento de patrones y la resolución de problemas. Probablemente ya lo hayan utilizado en diversas aplicaciones organizativas: escanear los currículums de los solicitantes de empleo, evaluar el desempeño de los empleados, optimizar la programación de las tareas, gestionar el inventario y automatizar las tareas repetitivas para que los empleados puedan explorar nuevas ideas y promover la innovación en lugar de contar los widgets. Es la capacidad de la IA para aprender (utilizar algoritmos para procesar nuevos datos y cambiar el cálculo de la información en función de esos datos) lo que da como resultado comparaciones con la inteligencia humana. Pero demasiados líderes empresariales asumen implícitamente que la IA puede ocupar casi cualquier posición de los humanos.

La realidad es que la IA no puede pensar como un humano y no es tan creativa. En primer lugar, no genera ideas novedosas; sus ideas existen en los conjuntos de datos que se le introducen. Ni siquiera los sistemas de IA más sofisticados pueden deducir significado del aprendizaje, como hacen los humanos. No pueden hacer analogías ni pueden apreciar los matices culturales y contextuales. Mientras que los humanos pueden extraer los significados más profundos y los intrincados matices de las conversaciones de negocios, la IA no puede saber cuándo lo que se dice es contradictorio con lo que se quiere decir. Por ejemplo, interpretará «¿Se toma en serio esta oferta?» como una simple solicitud para confirmar lo que se ofrece. La mayoría de los humanos entenderán que la otra parte no está contenta con lo que se ofrece.

Los líderes empresariales que son lo suficientemente expertos en IA reconocen que la tecnología puede hacer mucho para mejorar la eficiencia del trabajo y el funcionamiento general de una organización. También deben reconocer que no puede reemplazar por completo a los humanos y, lo que es más importante, no puede pensar por nosotros.

Tres formas en las que la IA puede alejar a los empleados

Una vez que se sienta cómodo con su capacidad para hablar y defender la adopción de la IA, tendrá que generar entusiasmo en todas las bases, no es un proceso fácil. Para ser un líder eficaz, debe entender por qué la IA provoca una brecha entre sus trabajadores y la dirección y encontrar formas de cerrar la brecha entre lo que sienten al respecto y lo que le gustaría que sintieran. Y tendrá que evitar el territorialismo y el tribalismo que pueden producirse cuando un grupo controla la IA y otro ni siquiera la entiende.

Estas son las tres razones más comunes de la alienación de los trabajadores.

Los empleados pierden la autonomía y se vuelven cínicos.

No hace mucho, una colega mía solicitó una tarjeta de crédito en su banco. La empleada que la ayudaba introdujo toda su información en un programa de ordenador, que ejecutaba un algoritmo para determinar si cumplía los requisitos. Mi colega, que se gana la vida bien y tiene buen crédito, se sorprendió cuando la empleada le informó de que el algoritmo había decidido que no reunía los requisitos para la tarjeta. Cuando ella le pidió una explicación, él respondió que la decisión se había basado en hechos y estaba automatizada, por lo que no podía añadir mucho. Al final, murmuró que no era una máquina, entonces, ¿por qué esperaría que entendiera la decisión del algoritmo? Ese comentario reveló que el empleado no sentía que tenía el control de su trabajo, estaba claramente desmotivado y no tenía intención de intentar que la decisión del algoritmo fuera comprensible para mi colega. El resultado fue un mal servicio de atención al cliente y una oportunidad de negocio perdida.

Cuando automatiza las tareas fáciles pero deja las difíciles y exigentes emocionalmente en manos de los humanos, afecta negativamente al bienestar de sus trabajadores. Un estudio de 2021 de la Universidad Estatal de Georgia reveló que cuanto más se introduzca la automatización en el lugar de trabajo, peor será la salud y la satisfacción laboral de los empleados.

Los empleados no entienden la IA y se resisten a ella.

Por lo general, la gente prefiere trabajar con humanos y recibir consejos de ellos antes que de la IA. Debe ser consciente de este sesgo y reconocer que los empleados responden de forma emocional y no racional a la tecnología, incluso cuando se ha demostrado que es superior a la de los humanos.

Si quiere que la adopción de la IA sea inclusiva, debe posicionarse como mediador y facilitador en las interacciones entre humanos y la IA. Debe asegurarse de que sus empleados reciben el apoyo y la formación adecuados para interactuar de forma eficaz con los sistemas de IA y crear oportunidades para que recurran a un humano si esas interacciones salen mal. Si se sienten realmente incluidos en la forma en que planea trabajar con la IA, se mostrarán menos reacios a ella.

Chad Hagen

La falta de inclusión puede incluso llevar a una resistencia activa. Por ejemplo, cuando los trabajadores de las empacadoras de Amazon eran «supervisados» por algoritmos de IA, eran más propensos a sufrir lesiones. Se vieron obligados a cumplir objetivos de alta productividad, con pocas o ninguna oportunidad de tomarse un descanso, y podían ser despedidos indiscriminadamente por no alcanzar sus objetivos. Frustrados, firmaron peticiones y se reunieron frente a sus almacenes, unidos por el grito de guerra «¡No somos robots!» De hecho, como dijo sucintamente un empleado: «[La productividad es] lo único que les importa. No les importan sus empleados. Se preocupan más por los robots que por los empleados».

Si quiere evitar la resistencia de sus empleados a la hora de introducir la IA, debe sacarlos de su zona de confort y asegurarse de que entienden por qué lo hace. Deberían saber cómo piensa cuidarlos durante esta transición. Tendrá que tener paciencia, porque los trabajadores tardarán tiempo y esfuerzo en familiarizarse con la IA y ver cómo puede ayudarlos en su trabajo.

La IA crea silos empresariales.

Además de provocar resistencia, la adopción de la IA puede socavar la inclusión al afianzar los silos en su organización de tres maneras. En primer lugar, dado que la amplia experiencia necesaria para entender y operar los sistemas de IA suele encontrarse solo en los equipos de tecnología, los empleados de otros departamentos (como RRHH, operaciones y marketing) pueden tener dificultades para interactuar con la IA. Pero necesitan los conocimientos para utilizarlos de manera que tengan sentido para sus propios objetivos empresariales. En segundo lugar, la propiedad y el acceso a los datos pueden ser un tema polémico entre los departamentos. Los sistemas de IA dependen en gran medida de los datos para el entrenamiento y la toma de decisiones, pero es posible que los equipos individuales tengan sus propios repositorios de datos y no quieran o no puedan compartir datos con otros. En tercer lugar, el impacto de la IA variará según los equipos: algunos pueden encontrarla más útil que otros y otros pueden ver que se utiliza para automatizar sus tareas más que las de otros departamentos. Cuando diferentes equipos se sienten más o menos amenazados (o se benefician) por la adopción de la IA, pueden recurrir a un comportamiento aislado, evitando la colaboración y el intercambio de información para proteger sus propios intereses.

La resistencia de los empleados a menudo crea una organización en la que los expertos en IA y los de los negocios trabajan por separado. La gente cierra mentalmente y vive dentro del ámbito de su propia experiencia. Y cuando la IA se adopta de manera diferente en cada silo, los recursos pueden duplicarse o infrautilizarse, lo que limita la capacidad de los líderes de ampliar la tecnología en toda la organización. Los equipos pueden recopilar, almacenar y gestionar los datos de forma independiente, lo que provoca incoherencias, redundancia o conjuntos de datos incompletos. Eso puede dificultar su capacidad de aprovechar todo el potencial de sus datos. Cuando los departamentos funcionan de forma aislada, la colaboración interfuncional y la resolución interdisciplinaria de problemas se hacen imposibles. Su trabajo como líder inclusivo será hacer hincapié en la importancia de la colaboración e impulsar la implementación de soluciones tecnológicas y organizativas, como la centralización de los datos para su análisis en las herramientas basadas en la nube.

Para abordar todos estos desafíos, tiene que adaptar la cultura de su organización.

Un modelo de IA más eficaz e inclusivo

Como líder empresarial, tiene que hacer que las personas se sientan miembros de pleno derecho de su organización, con el poder de trabajar como seres humanos y, al mismo tiempo, colaborar con la IA en todos los procesos automatizados. La IA puede producir código rápidamente para nuevos programas, por ejemplo, pero se necesitan empleados humanos para corregir cualquier defecto de seguridad y otro problema.

Un enfoque inclusivo hará que los empleados sientan que tienen el control del proceso de adopción, reducirá la aversión a la tecnología y aumentará la confianza en ella. Esos resultados ayudarán a integrarlo de manera más eficiente en el flujo de trabajo de sus empleados y aumentarán la probabilidad de crear valor en toda la organización (en lugar de establecer únicamente efectos aislados y, por lo tanto, menores). Para lograrlos, la organización debe seguir cuatro prácticas de forma coherente.

Cree espacio y tiempo para la conexión social.

Cuando se trabaja con la IA, las personas tienen que pasar mucho tiempo frente a las pantallas de los ordenadores comunicándose con las máquinas. Eso limita su interacción con otros humanos. Una encuesta de 2022 del Centro de Investigación Pew reveló que una de las principales preocupaciones de las personas por la presencia de la inteligencia artificial en sus vidas es que las aísla de otros humanos. Como líder, tiene la importante responsabilidad de fomentar las conexiones sociales de sus empleados, lo que puede hacer a través de eventos y comunidades en línea dentro y fuera de la organización. Las aseguradoras digitales, por ejemplo, suelen emitir pólizas de seguro sin siquiera reunirse con los solicitantes. Se les podría pedir que se reunieran semanalmente con otras aseguradoras y con las personas que crearon el sistema de IA que utilizan para hablar de posibles mejoras. Uber ahora permite a sus conductores, que están bajo una supervisión algorítmica constante y, por lo tanto, se sienten deshumanizados, llamar por teléfono a otras personas de la organización cuando necesitan ayuda o tienen alguna pregunta.

El Fortuna La 500 empresa láctea Land O’Lakes es un excelente ejemplo de cómo liberar a los empleados de la soledad de trabajar con la IA. Comenzó su transformación de la IA en 2017, cuando buscó automatizar parcialmente la previsión de productos básicos y la modelación de propensión. Los líderes de la empresa dieron prioridad a hablar con las bases sobre los desafíos esperados, ayudar a establecer una comprensión común de las posibilidades y los límites del proyecto y garantizar a la gente que la empresa no perseguía la tecnología por la tecnología. Los equipos coordinaban todos los departamentos, pero los líderes de la empresa también realizaban visitas semanales de persona a persona en cada unidad de negocio para abordar cualquier problema, emocional o procedimental, que pudiera haber surgido. Ese enfoque fue crucial para el éxito de la transformación de la IA de Land O’Lakes. Los empleados tuvieron la oportunidad de expresar su preocupación, cuestionar las tácticas y plantear cualquier otra cosa que se les ocurriera.

Haga que los equipos tecnológicos y no tecnológicos colaboren.

Como líder experto en IA, sabe que las colaboraciones exitosas entre humanos y la IA interdisciplinarias. Sus expertos en tecnología y negocios no deberían retirarse a rincones separados, literales y virtuales. Así que cree equipos diversos que trabajen juntos para adoptar la IA. Por ejemplo, los expertos en negocios pueden explicar a los expertos en tecnología los objetivos que se deben alcanzar y los expertos en tecnología pueden hacer sugerencias sobre los sistemas de IA que se van a necesitar. Mientras tanto, Recursos Humanos puede familiarizar a los empleados con el sistema de IA que van a utilizar y las habilidades que van a necesitar, y el personal de operaciones puede centrarse en integrar todo el flujo de trabajo de la IA humana en la organización.

Para dirigir equipos tan diversos y unirlos, debe comunicarse de manera que una en lugar de dividir a las personas, permitir e integrar múltiples perspectivas e identificar los obstáculos que puedan complicar o impedir la colaboración. Como líder empresarial, puede empezar por explicar las necesidades de la organización a sus equipos técnicos y empresariales y, después, describir cómo los expertos en tecnología pasarán a formar parte del proceso empresarial para lograr los resultados deseados. Intente establecer un lenguaje y un entendimiento comunes para ambos grupos con respecto a cómo abordar los desafíos, reconocer los patrones, dividir los grandes problemas en otros más pequeños y encontrar un método de trabajo compartido. Sin ese lenguaje común, es posible que sus equipos no logren la coherencia y la cultura inclusiva que ha intentado desarrollar podría disiparse.

En uno de mis proyectos de consultoría, vi al director de tecnología de una institución financiera global presentar la nueva estrategia tecnológica de la empresa. Apenas unos minutos después, el CEO interrumpió. Dijo que no entendía nada de lo que decía el CTO y lo presionó para que presentara su mensaje en tres simples viñetas. Fue embarazoso para el CTO. El equipo técnico se ha reducido. Los departamentos de TI dejaron de intentar hablar con los altos ejecutivos. El CEO perdió credibilidad entre los altos ejecutivos, quienes se dieron cuenta de que no sería capaz de guiar al banco en su proyecto de adopción de la IA. No se había convertido en un experto en IA, no conectaba la IA con el propósito de la empresa y, lo peor de todo, no había desarrollado la mentalidad inclusiva necesaria para traducir del CTO al negocio y viceversa. No hace falta decir que el proyecto fracasó. El CEO dejó la empresa al año siguiente.

Colaboraciones exitosas entre humanos e IA interdisciplinarias. Sus expertos en tecnología y negocios no deberían retirarse a rincones separados, literales y virtuales.

Cuando se hace correctamente, mezclar equipos puede mejorar de manera fundamental no solo la tecnología de la empresa sino también su cultura general. En 2017, el equipo directivo del fabricante de equipos agrícolas CNH Industrial decidió que quería crear una serie de capacidades de automatización impulsadas por la IA. También quería conectar a los clientes con socios internos y externos y promover CNH como una empresa orientada a los servicios.

Los ejecutivos comenzaron el proceso de transformación hablando con los empleados de su unidad de vehículos comerciales, unidades de vehículos específicos del sector, TI y operaciones. Se crearon asesores digitales y un nuevo equipo digital en la actual organización de TI de CNH para apoyar la estrategia, la implementación y la ejecución continuas. Al crear equipos interdisciplinarios y mantenerlos involucrados durante todo el proceso, CNH pudo adoptar (o retirar) rápidamente los enfoques experimentales. Redujo las barreras entre los desarrolladores y los propietarios de negocios y permitió recibir comentarios en tiempo real sobre el trabajo programado.

Desarrolle constantemente sus propias habilidades de liderazgo.

Para que sus empleados se sientan incluidos en su proyecto de adopción de la IA es necesario que tenga en cuenta su incertidumbre e incomodidad a la hora de tratar la IA. Como líder experto en IA, se le debe ver dispuesto a escuchar sus preocupaciones. Mi investigación indica que, de hecho, los empleados están más dispuestos a confiar en la IA y a interactuar con ella si sus líderes son humildes y demuestran esa franqueza.

Pensemos en Satya Nadella, el CEO de Microsoft, que es un maestro en el uso de la empatía para fomentar la inclusión. Una de las primeras cosas que hizo cuando fue nombrado CEO, en 2014, fue persuadir a sus empleados de que, independientemente del éxito que hubiera tenido Microsoft en el pasado, debían permanecer abiertos a nuevas ideas y otras formas de trabajar. Pedirles que pensaran de manera diferente requería coraje, pero también demostró la importancia de ser humilde, sin miedo a recibir comentarios de los demás. La actitud humilde de un líder alienta a los empleados a interactuar regularmente con los expertos de los diferentes departamentos para entender y relacionarse con las diversas perspectivas de la organización.

También debe guiar a los empleados en su comprensión de la IA. Para que las interacciones entre humanos y la IA sean verdaderamente colaborativas, los empleados necesitan marcos sólidos para pensar en cómo trabajar con máquinas inteligentes. En cuanto a la seguridad de las aerolíneas, por ejemplo, los pilotos necesitan más formación para volar aviones con sistemas de piloto automático colaborativos. Eso se debe a que, como dijo el capitán Shem Malmquist, un veterano investigador de accidentes de aviación y seguridad Cableado en 2022, «deben tener un modelo mental tanto de la aeronave como de sus sistemas principales, así como del funcionamiento de la automatización de vuelo» para gestionar los problemas que podrían convertirse en accidentes catastróficos. Solo cuando los empleados tengan un modelo claro de sus puntos fuertes y débiles, y los de sus herramientas de IA, comprenderán cómo la IA puede mejorar su trabajo.

Recompense a los trabajadores por ser humanos.

Los empleados quieren que les diga cómo ve su papel en el proceso de colaboración entre humanos y la IA. También quieren saber cómo se les recompensará por el valor que crea la colaboración. Para que los humanos y la IA trabajen juntos con éxito, tiene que establecer directrices claras sobre a quién se le atribuye qué. De lo contrario, sus empleados podrían pensar que ha restado importancia a su contribución y ha atribuido el éxito del proyecto en gran medida a la IA.

Para garantizar que los empleados se sientan incluidos, que compartan las recompensas que conlleva el valor que crea la IA. Haga hincapié en que, en su opinión, los humanos son cruciales para el rendimiento de la IA y, por lo tanto, merecen el debido reconocimiento. Incluso un correo electrónico en toda la empresa que reconozca y celebre los logros de una persona puede contribuir en gran medida a levantar la moral.

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La adopción de la IA es un proceso complejo que requiere que todos los involucrados aprendan, cuestionen y colaboren. La forma en que su empresa lo aborde dependerá del nivel de conocimiento tecnológico de sus empleados, de su presupuesto y de muchos otros factores críticos. Pero el enfoque que recomiendo es el que cualquier empresa pueda adoptar para optimizar el proceso.

Debería empezar con que los directivos aprendan lo suficiente sobre la IA como para sentirse seguros de comunicar su importancia a sus equipos. Entonces necesita una conexión constante de persona a persona entre las unidades de negocio interdisciplinarias, así como reuniones en las que todos puedan hablar abiertamente. Estas reuniones brindan excelentes oportunidades para que los gerentes demuestren su vulnerabilidad, comuniquen sus propias preguntas o incluso simplemente escuchen desahogarse entre sus colegas. Cuando su transformación esté en marcha y su empresa se centre en optimizar la IA en lugar de simplemente implementarla, debe recompensar a sus empleados por sus contribuciones humanas únicas. Si no se sienten valorados y respetados, su intento de transformación sin duda fracasará.

David De Cremer es el autor de El líder experto en IA: 9 formas de recuperar el control y hacer que la IA funcione (Harvard Business Review Press, 2024), de la que se ha adaptado este artículo.

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