El desafío de gerenciar algoritmos

Uno de los desafíos que nos presenta esta era hipertecnológica es cómo nos vamos a relacionar con las tecnologías exponenciales y su convergencia. 

Venimos especulando sobre cómo puede que sean afectadas nuestras vidas personales, nuestras actividades profesionales, nuestros procesos de aprendizaje, nuestra forma de alimentarnos, de cuidar nuestra salud, de transitar y de relacionarnos con nuestros semejantes y las comunidades a las que pertenecemos. Hemos hablado de estos temas en algunas de las notas de este blog.

La probabilidad que los avances en los campos de biotecnología e infotecnología, inteligencia artificial y robótica, tiendan a generar desigualdades entre los humanos que puedan acceder a mejoras biológicas y aquellos que no cuenten con los recursos económicos para hacerlo es un tema que nos preocupa.

En este contexto, se suma la pérdida de empleos  como una de las predicciones a futuro. Tal el informe que Carl Frey y Michael Osborne de Oxford del 2013 estimando que la mitad de los empleos  estarían en riesgo de perderse en los próximos 20 años. Y es así que, en el informe del Trust Baromenter del 2019, las personas muestran sus miedos a la pérdida de trabajo por la automatización de tareas o por la falta de capacitación para transformar sus actividades. Y se espera que las empresas privadas sean responsables de ese entrenamiento.

Es clara la posibilidad que surjan nuevas actividades derivadas de la interacción de los humanos con los algoritmos. Pero se necesitarán inversiones permanentes en entrenamiento y un replanteo de los sistemas educativos para habilitar esta dinámica.  Harari en “21 lecciones para el Siglo XXI” se pregunta si esta creación de nuevos empleos producirá un estrés y requerirá de los humanos no sólo una educación pertinente, si no también de la resistencia emocional para afrontar estos cambios.

Como líderes empresariales esto nos presenta un cambio profundo en la forma de gestionar el talento de nuestras organizaciones. ¿Cómo lograremos cuidar a nuestra gente en estos contextos?

El otro aspecto que nos preocupa es cómo la evolución de la inteligencia artificial y sus algoritmos afectarán los procesos decisorios que los roles de liderazgo requieren.

También nosotros como líderes tendremos que invertir en nuestras propias capacidades para estar un paso adelante en esta evolución de la inteligencia artificial y mantenernos relevantes. La automatización nos desafía a reimaginar lo que hacemos. Seguramente descubriremos que nuestro tiempo más valioso lo aplicaremos a manejar excepciones y encontrar soluciones no lineales a problemas complejos.

Mike Walsh en su reciente libro “The algorithmic Leader” recomienda crear un equipo para repensar los equipos. La función primaria de este grupo será soportar y nutrir una función de negocios con datos, algoritmos, e infraestructura tecnológica. 

Por ejemplo, podemos contar con un equipo de recursos humanos operativo que recolecta datos sobre nuestros colaboradores y maneja reportes y análisis a través de los distintos departamentos, buscando además oportunidades para automatizar actividades como: onboarding, transferencias internas de recursos o licencias. Amazon tiene un equipo manejando estas actividades que llaman Global HR Operations and Analytics. 

Un buen ejemplo de plan de reentrenamiento de colaboradores es el que inició AT&T en 2013, entendiendo que 100.000 de los 240.000 trabajadores estaban en roles que la empresa probablemente no necesitará en la próxima década. La compañía necesitaría de más capacidades de programación y codificación por ejemplo, y de más líderes que puedan tomar decisiones inteligentes basadas en datos y analítica. 

Crearon un sistema on-line llamado Carrera Inteligente que permite que los empleados identifiquen posiciones alternativas, vean que capacidades técnicas se necesitan, encontrar cuantas posiciones están disponibles, investigar si el segmento crecerá o se estancará. Mientras el entrenamiento es libre y algunos de los módulos pueden ser hechos durante el trabajo, se requiere que gran parte del trabajo de entrenamiento se haga en los tiempos propios de las personas.

Estos cambios en nuestros modelos de negocio con la evolución tecnológica nos presentan un nuevo desafío: cómo nuestra gente va a interactuar con el otro, resolver problemas y generar ideas. Entendamos que la cultura organizacional es el verdadero sistema operativo.

La recomendación de Walsh es que los líderes seamos más jardineros que guardias de una prisión. Esto es brindar los nutrientes y el espacio para permitir que las cosas crezcan. Que las personas basadas en una serie de principios, en lugar de procesos, tengan libertad para descubrir la mejor forma de crear valor para ellos y para la compañía. Un modelo más horizontal y descentralizado apalancado en datos y “machine learning”. Las organizaciones algorítmicas están empezando a usar datos para entender que hace a sus equipos y gente exitosos. Entender como trabajan más allá de lo que indiquen los viejos organigramas.

Un punto importante es que estos procesos de cambio llevan a redefinir también nuestro rol como líderes.  Esto es dedicarnos a diseñar, a repensar las formas de medir la performance, de hacer las cosas, replantear la naturaleza del trabajo. Preguntarnos constantemente si esta es la mejor forma de hacer las cosas, si es el enfoque adecuado.

La transformación digital es más que automatizar procesos, es repensar qué hacer. Estaremos pasando a una forma de trabajo más estructurada donde es posible diseñar módulos de interacciones automatizadas. Cuanto más actividad pueda ser capturada por el sistema, los algoritmos serán más inteligentes y se facilitará el diseño de mejores formas de trabajar. 

Esta transformación digital implica poner foco en la experiencia del cliente para reimaginar los objetivos y procesos.

Un tema interesante para profundizar es la utilización de la inteligencia artificial para capturar patrones de conocimiento humano basado en las experiencias de trabajo en las organizaciones. Conservar y aprovechar todo ese conocimiento que muchas veces se pierde cuando las personas, hoy por ejemplo los “baby boomers”, nos retiramos luego de cuarenta años de trabajo. Podemos así replicar esas mejores prácticas y comportamientos en la organización, facilitando la toma de decisiones.  

Es lo que Padmanabhan, mencionado por Walsh en su libro, llama “inteligencia aumentada”. Cuando tratamos de imitar las funciones cognitivas humanas con un loop de retroalimentación.

Un caso de utilización a escala de inteligencia artificial para optimizar el rendimiento de un producto manufacturado es Rolls-Royce para sus motores de aviación, a través del llamado “gemelo digital”, transformándose en un socio digital de las aerolíneas. Insertando sensores en sus motores que proveen información analítica en tiempo real sobre su desempeño. Esto permite estudiar a escala y predecir fallas, descubriendo mantenimientos efectivos, optimizar el consumo de combustible. Y esto puede ser aplicado a distintos tipos de negocio y organización, donde estos gemelos digitales pueden aprender continuamente y actualizarse usando los datos captados por los sensores. Permite correr simulaciones, predecir resultados y explorar escenarios complejos.

Una de las responsabilidades importantes que tenemos como líderes en la era digital es siempre preguntarnos “por qué”. Nos enfrentaremos a dilemas éticos. Por ejemplo, nuestros clientes nos pedirán utilizar sus datos para predecir y personalizar servicios y, al mismo tiempo nos demandarán por el uso inapropiado y la posible manipulación de su información. Tendremos además la amenaza de hackers y terroristas. Los gobiernos y reguladores querrán proteger su propia posición. El caso de Facebook en las elecciones de Estados Unidos puso estos temas arriba de la mesa. Y el propio Zuckerberg ha reconocido que la empresa quebró la confianza de sus usuarios.

Puede incluso ocurrir que los algoritmos amplifiquen los prejuicios humanos, profundicen las divisiones y no contribuyan a la integración social a través de una civilización global más conectada. Por ello, contar con equipos donde la diversidad nutre las decisiones es fundamental. Conocer los contextos culturales y sociales es muy relevante. Y  sobretodo, no perder la visión punta a punta de cómo se enlazan las distintas partes, la visión completa del sistema.

Un aspecto que no debemos perder de vista es que las tecnologías nos permiten ser masivos y singulares a la vez. No debemos caer en la deshumanización de nuestras organizaciones. Pensando en los clientes, deben seguir existiendo experiencias y contacto humano que aseguren satisfacción y construyan relaciones de largo plazo. Tal es el caso de Apple con sus “retail stores”, donde uno se encuentra con una plaza donde además de interactuar con los productos es rápidamente asistido por vendedores y también técnicos. 

Los comportamientos humanos son complejos y presentan desafíos a los algoritmos. Podemos entrenar a los algoritmos para un autoaprendizaje, fijar parámetros y detectar señales, pero no podemos aún darle las habilidades para razonar desde el contexto. 

A medida que deleguemos más procesos de decisión en algoritmos para gobernar la vida de las personas, será muy importante asegurarnos que reflejamos razonablemente en esos sistemas la complejidad de la vida humana. O, al menos considerar el sentido común de los humanos para identificar y rectificar errores.

Para atender las necesidades humanas debemos desarrollar una disciplina de diseño de inteligencia artificial centrada en la persona.

Uno de los interrogantes que nos surgen, siendo la búsqueda de propósito el foco de nuestro blog, es si el uso de algoritmos en forma generalizada pueda hacer que las personas que trabajan en una organización empiecen a desconectarse de los valores y sentido de propósito detrás de su trabajo.

Inclusive, aquellos que trabajan teniendo como jefe a un algoritmo, como los servicios de choferes de autos o de traslado de bienes. Son parte de las desigualdades humanas existentes cuando pensamos si el ingreso que perciben les da condiciones razonables de vida. Se necesitarán inversiones en educación y entrenamiento para mitigar estas realidades, más allá de las regulaciones impositivas o laborales.

Es probable en un futuro cercano que trabajemos para plataformas tecnológicas de talentos como freelancers o empleados flexibles en una empresa. Y sean los algoritmos quienes armen los mejores equipos de trabajo para desarrollar proyectos.

Será un desafío del liderazgo cómo diseñar mejores plataformas que sean amigables para las personas.

Considerar cómo nos sentiríamos si estamos afectados por una decisión social o política y no hemos tomado parte en esa decisión. Ese es el abordaje que deberíamos procurar cuando construyamos sistemas para manejar nuestros equipos de trabajo y colaboradores.

Lo que resulta motivante es que todos estamos en un punto de inflexión, para evaluar y volver a imaginar nuestro propósito y potencial humano.

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