¿Se acuerdan de la analogía con yoga en mi primer newsletter? Pueden revisarlo acá, si no. De lo contrario, les quiero recordar un principio básico de yoga: no forzar la postura. El flow se logra soltando unas partes y tensando otras para que la postura avance. ¿Y si pensamos en gestión del cambio?
Cuando cambiamos a 200+ vendedores a una aplicación digital (algunos de los cuales llevaban 40 años en la empresa), había que tensar para obligarlos a crear un usuario, no dejándoles otra alternativa (entrar sin registro a la app), pero a la vez soltar, marcando como datos obligatorios solo lo estrictamente necesario para una experiencia sin fricción. ¿Al empujar demasiado un cambio, acaso no forzamos que la postura (la organización) se desarme?
“Estas son las 20 profesiones que la IA va a reemplazar este año”. Quien lea su profesión en esa lista, estará más rígido que nunca… y eso, justamente, hace que el programa colapse.
Así, partimos con el pie izquierdo con la IA. Pero no es la primera vez: ya lo hemos vivido en múltiples transformaciones digitales. Y sabemos que avanzar requiere soltar unas partes y tensar otras.
Primero que todo: ningún PM quedará sin trabajo por el avance de la IA. La IA no es una inteligencia en sí misma; es un algoritmo matemático y estadístico que se aproxima bastante a una respuesta humana. Nada más y nada menos. Sí, tarda menos en hacer algo parecido a lo que hace un humano (por ejemplo, tomar notas, lo que nos alivia bastante la vida a los PM), pero también requiere supervisión constante y, desde luego, no es gratis.
Vamos a hacer un breve repaso por los principales problemas de las IAs modernas (más información en mi articulo anterior aquí).
Principales problemas de las IAs modernas
- Sycophancy: refuerzan lo que el usuario quiere escuchar en vez de ofrecer pensamiento crítico. Resultado: toma de decisiones en un programa sujeta al sesgo de la persona que ocupa la IA para el análisis y reforzamiento de sus creencias erróneas.
- Model drift: necesitan supervisión constante porque los modelos cambian al exponerse a datos del mundo real. Resultado: un modelo que después de funcionar bien por un tiempo gradualmente empieza a generar información o predicciones erróneas, que se siguen usando para planificación y control de programas.
- PoC no escalables: por varias razones – data de mala calidad, infraestructura, costos, gobernanza. Resultado: frustración con “programas de transformación digital”, presupuestos de TI invertidos en proyectos que no generan valor tangible para el stakeholder.
Antes de que los detractores de la IA celebren la victoria, repasemos los beneficios de la IA bien implementada:
- Mejora en productividad: por ejemplo, programadores que trabajan con IA. (Aunque vale la pena mencionar el artículo de Andrew McAfee “AI Revolution, Meet the Credibility Revolution”, donde cuestiona las predicciones de ROI y productividad).
- Automatización de tareas simples: recomiendo Zapier, que conecta más de 8.000 aplicaciones y permite automatizar procesos básicos. También existen add-ons en Atlassian Suite, GSuite o Microsoft365 que eliminan trabajo manual.
- Resultados más consistentes: la verdad es que el humano no siempre es la persona más inteligente de la sala, puede tener conocimiento limitado, puedo no haber tenido experiencia previa, o simplemente estar cansado. Una IA bien entrenada dispone de una base de conocimiento amplia, con sesgos (idealmente) corregidos y resultados estables.
Como aprovechamos, entonces, los beneficios, sin ocultar o subestimar los problemas.
El rol del humano: human-in-the-loop
Me llama la atención que Google, uno de los líderes en IA, dedique tanto tiempo en sus entrenamientos al concepto de human-in-the-loop. “Por favor”, – insisten sus altos ejecutivos, “no olviden incluir criterio humano en su trabajo con la IA”.
Human-in-the-loop significa “combinar inteligencia de máquinas con inteligencia humana para entrenar, usar, verificar y refinar modelos de IA”.
Ejemplo: el feedback de un especialista de soporte que revisa la IA que filtra mensajes de clientes, o el refinamiento de resultados de una IA generativa a través de prompts.
Fuente (traducido por IA)
¿Teniendo una lavadora, seguirías lavando a mano? Espero que no, porque tu tiempo vale más. Pero ¿usar una lavadora siempre asegura el mejor resultado? Tampoco. A veces, se requiere prelavado, algún detergente especial o elegir un programa intensivo o delicado dependiendo de los materiales.
Con la IA pasa igual: no es automática ni perfecta, y requiere intervención humana.
Que intervenciones se requieren de ti en interacciones con la IA:
- Gobernanza. Debes identificar asertivamente donde yace la necesidad que puede ser cubierta por la IA. Debes asegurar que la IA esta desarrollada y se usa responsablemente. Debes implementar procesos para corregir sesgos y ejecutar controles periódicos de los resultados de la IA.
- Supervisión. Debes corregir los problemas conocidos de la IA – corte de conocimiento (actualizando la IA siempre que sea posible), alucinaciones (aplicando pensamiento crítico, preguntando por fuentes de información), model drift (entrenando y reentrenando, si el modelo empieza a fallar más allá del límite establecido).
- Feedback. Más feedback recibe la IA de nosotros, más rápido va a aprender y mejorar sus resultados. Enseñarle a una IA va a hacer tu trabajo más fácil, con resultados más exactos y claros. La IA es algo así como tu asistente: si se equivoca, te aumenta trabajo a ti. Entrénala en tareas simples, para que te puedas enfocar en lo importante.
Beneficios para ti, hoy
- Menos trabajo rutinario y repetitivo
- Menos errores humanos
- Menos tiempo en investigación
- Más ideas creativas
La pregunta ya no es si la IA va a reemplazarnos, sino cómo vamos a integrarla para potenciar nuestro trabajo y generar más valor. ¿Te animas a usar la IA para generar tu próximo reporte de avance? ¿O retrospectiva? ¿O ideas para el cumpleaños de tu hijo?
Suscríbete y comparte para seguir explorando cómo combinar IA y criterio humano en la gestión del cambio.
Soy Ludmila Solon, Senior Program Manager con 12+ años de experiencia trabajando en entornos multiculturales. Voy a seguir escribiendo semanalmente sobre la gestión de proyectos y programas. Si este contenido es de tu interés, te invito a suscribirte.