¿Automatización o aumento? Dos aproximaciones a la IA en una empresa | IA en los negocios #124

En 2018, Unilever ya se había embarcado en un viaje consciente para equilibrar las capacidades de automatización y aumento. Al hacerlo, ha logrado resultados impresionantes: un aumento del 16 % en la diversidad étnica y de género de las nuevas contrataciones, un ahorro de 70 000 días laborales al año y una reducción del 90 % en el tiempo de contratación. Pero, ¿qué son la automatización y el aumento? Echemos un vistazo más de cerca y descubramos las interacciones dinámicas, las oportunidades y los obstáculos, y el impacto en las empresas y en los empleados individuales. Sigue leyendo para saber más.

¿Qué son la automatización y el aumento en el contexto de la IA en una empresa?

La automatización y el aumento son fuerzas opuestas pero interdependientes. De hecho, las empresas se enfrentan a una elección: ¿recortan costos y automatizan tareas, eliminando la participación humana en el proceso? ¿O, centrándose en la calidad y la personalización, mejorar las capacidades de los empleados y mejorar los resultados mediante el aumento de la IA, que implica una estrecha colaboración entre los humanos y la inteligencia artificial? Luego, sus habilidades complementarias se combinarían para realizar una tarea específica.

La paradoja de la automatización y el aumento es un problema que las organizaciones modernas deben afrontar. Comprender la diferencia y las sinergias entre los dos conceptos es crucial para la implementación exitosa de la IA en las empresas.

Automatización

La automatización es el proceso de reemplazar actividades humanas repetitivas con software. Antes de la era del rápido desarrollo de la inteligencia artificial generativa, la automatización sólo era aplicable a tareas rutinarias y bien estructuradas, como por ejemplo:

• llenar facturas,
• creando informes,
• resumir gastos,
• Atención al cliente sencilla basada en la selección del siguiente paso de la conversación pulsando un botón.

Las organizaciones pudieron automatizar procesos basados ​​en conocimiento experto codificado en forma de algoritmos que definen las relaciones entre condiciones (“si”) y consecuencias (“entonces”). Dicha automatización se basó en un modelo de dominio definido explícitamente, es decir, una representación del conocimiento del dominio que optimiza una función de utilidad elegida.

Sin embargo, el desarrollo de la inteligencia artificial generativa ha traído cambios radicales al campo de la automatización. Los nuevos modelos no sólo pueden responder de manera mucho más flexible a los datos de entrada, sino que también pueden ejecutar comandos expresados ​​en lenguaje natural. En otras palabras, en lugar de ejecutar comandos basados ​​en reglas explícitas, pueden realizar tareas basadas en la comprensión contextual.

Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Sin embargo, las automatizaciones que utilizan inteligencia artificial conllevan un riesgo considerable.

El primero son los peligros de automatizar la toma de decisiones, un problema al que se enfrentan, entre otros, los desarrolladores de vehículos autónomos. Por ejemplo, cuando un vehículo debe realizar una maniobra en fracciones de segundo porque no hay forma de evitar una colisión.

El segundo riesgo proviene de confiar en algoritmos predictivos. Incluso si una empresa quisiera implementar una opción automatizada para seguir las recomendaciones de inteligencia artificial basadas en datos, un humano debe asumir la responsabilidad de las decisiones tomadas.

Un tercer tipo de riesgo es el uso de inteligencia artificial generativa que, al carecer de datos suficientes, comienza a alucinar, es decir, a dar respuestas probables pero falsas. Por ejemplo, puede generar noticias falsas o dar a los clientes respuestas falsas a sus preguntas. Por lo tanto, explorar los beneficios y riesgos de la automatización requiere un análisis y una preparación cuidadosos.

Aumento

El aumento es el proceso de utilizar la IA para mejorar la inteligencia y las habilidades humanas, en lugar de reemplazarlas o actuar de forma independiente. Con la creciente importancia del aumento en entornos que requieren una toma de decisiones compleja, las organizaciones adoptan cada vez más este enfoque. Para tareas más complejas donde las reglas y los modelos no se conocen completamente, el aumento permite que la inteligencia natural y la artificial trabajen en estrecha colaboración.

Esto se debe a que el aumento es un proceso iterativo y coevolutivo en el que los humanos aprenden de la IA y la IA aprende de los humanos. Al hacerlo, el papel de la inteligencia artificial debe diseñarse para permitir la supervisión humana en todas las etapas de un proceso determinado. Requiere la participación de expertos en el campo, cuya experiencia es a menudo de naturaleza tácita, derivada de años de experiencia e intuición, lo que hace difícil o imposible que la IA los reemplace directamente.

El aumento permite que los humanos y la inteligencia artificial se refuercen mutuamente, combinando la racionalidad de la máquina con la intuición humana, el sentido común y la experiencia profesional. Este enfoque permite un procesamiento de información más completo y una mejor toma de decisiones.

En la empresa de perfumes Symrise, por ejemplo, los perfumistas trabajaron estrechamente con el sistema de inteligencia artificial para generar ideas para nuevas fragancias (https://www.thefreelibrary.com/Can+AI+pass+the+smell+test%3F+Deploying+ la inteligencia+artificial+puede+ser…-a0578441404). Mediante el aumento, los expertos pudieron aprovechar la capacidad de la máquina para procesar cantidades masivas de datos mientras aplicaban su propio conocimiento para interpretar y contextualizar los resultados. Los resultados fueron fragancias innovadoras que encantaron a los clientes.

Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Transiciones suaves: de la automatización al aumento y viceversa

La relación entre automatización y aumento es dinámica. Permite transiciones fluidas entre los dos enfoques. La estrecha colaboración entre los humanos y la IA dentro del aumento ayuda a identificar reglas y modelos que luego pueden usarse para automatizar una tarea determinada, lo que genera innovación y ganancias de eficiencia.

Por lo tanto, las organizaciones deben iterar deliberadamente entre las tareas separadas de automatización y aumento, asumiendo un compromiso a largo plazo con ambas.

Otro paso que fortalecerá el vínculo entre la automatización y el aumento es la creación de agentes autónomos, es decir, inteligencia artificial que no sólo pueda automatizar tareas, sino también planificar procesos y emitir comandos a otros sistemas sin intervención humana. El desarrollo de soluciones de IA de próxima generación también permitirá en un futuro próximo crear prototipos y servicios innovadores basados ​​en el análisis de necesidades.

Resumen

La automatización y el aumento representan dos aplicaciones opuestas pero a menudo interdependientes de la inteligencia artificial en la gestión. Un enfoque equilibrado que combine los puntos fuertes de ambos conceptos es la clave para lograr una complementariedad que beneficie tanto a las empresas como a la sociedad.

Para gestionar esta tensión de forma eficaz, las organizaciones deberían:

• recuerde la responsabilidad de crear sistemas transparentes y seguros utilizando IA,
• tener en cuenta la responsabilidad de los procesos de gestión, tratando la IA como una herramienta para ayudar en lugar de reemplazar a los gerentes,
• integrar los dos enfoques iterando deliberadamente entre ellos y aprovechando las fortalezas de cada uno,
• implementar controles estrictos y mecanismos de transparencia para detectar y corregir errores y sesgos en los sistemas de IA.

Sobre todo, también deberían invertir en el desarrollo de las habilidades y competencias de los empleados para que puedan trabajar eficazmente con la inteligencia artificial como parte del aumento.

Combinar con éxito estas dos fuerzas de la IA no sólo hará que las organizaciones sean más eficientes e innovadoras, sino que también ayudará a construir una sociedad más justa y sostenible. La clave es comprender que la automatización y el aumento deben coexistir en una sinergia armoniosa, no competir como alternativas.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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