La Inteligencia Artificial como impulsora de las empresas del mañana

A diferencia de la primera Transformación Digital de las empresas, la IA Generativa funciona de abajo arriba, ya que los empleados traen sus aplicaciones al trabajo.

Foto: Pexel

Un edificio de oficinas reluciente y de diseño minimalista, rodeado de naturaleza, con tejado verde incluido, invita a entrar. Puede ser hoy o dentro de diez años. Toda la empresa está respaldada por una potente inteligencia artificial (IA), al igual que el edificio, que abre la puerta después de que un breve escaneo facial confirme nuestra visita.

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Al hablar de IA en las empresas, hay que entender que nos referimos a un sistema inteligente que conecta todas las partes de la organización. No hay IAs individuales que gestionen edificios, robots o empleados de apoyo para tareas individuales, sino que se trata de un algoritmo holístico ubicado en la nube. Sus distintas secciones pueden funcionar temporalmente separadas en la niebla, ya que la interconexión continua puede no ser factible o práctica. Hasta ese punto, pequeñas partes del algoritmo pueden funcionar temporalmente de forma autónoma en el “edge”, por ejemplo, implementadas directamente en cámaras de seguridad o drones, para garantizar que dichas herramientas funcionen en situaciones de emergencia, desconectadas del algoritmo principal.

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Hoy en día, las personas utilizan activamente la información en línea para tomar sus decisiones, incluidas fuentes como Wikipedia o, cada vez más, también chatbots de IA generativa como ChatGPT o Bard. A diferencia de la primera Transformación Digital de las empresas, la IA Generativa funciona de abajo arriba, ya que los empleados traen sus aplicaciones al trabajo (ya sea en un ordenador o en un smartphone) y las empresas deben reaccionar ante ello. Una guía de IA Generativa ayuda a definir un espacio seguro, por ejemplo, delimitando qué tipo de información puede compartirse con herramientas públicas de IA Generativa y cuál puede utilizarse únicamente con un número limitado de aplicaciones de IA Generativa verificadas.

Una tecnología que pueden utilizar eficazmente las empresas y otras organizaciones. Los algoritmos y los robots no solo pueden sustituir a los empleados en la fábrica y la oficina, sino que los niveles de gestión también están en el punto de mira. Debido a sus elevados salarios, la automatización eficiente de los CEO generaría un inmenso ahorro de costes. Sin embargo, como los algoritmos no pueden considerarse responsables desde el punto de vista legal, esto no es una opción. No obstante, los mandos intermedios están bajo el control de los mandos superiores, por lo que se puede automatizar parte de sus funciones, sobre todo si su responsabilidad es limitada, como por ejemplo, la gestión de un almacén.

Una IA eficiente no se implanta en un único punto, sino de forma holística en toda la organización, por lo que puede formar parte de robots físicos, estar disponible como chatbot para explicar normas y reglamentos, o incluso apoyar al consejo de administración como asesor sobre inversiones y estrategia de la empresa. La IA, que se nutre del conocimiento experto de bases de datos externas, de Internet y de la toma de decisiones observada por los empleados de la empresa, encarna de forma coherente una perspectiva singular dentro del principio de los «cuatro ojos». El algoritmo es el primero que debe decidir, antes de que un humano confirme que la decisión es correcta. Si el humano y la IA no coinciden, la alta dirección debe pronunciarse. Para las decisiones rutinarias de menor peso, la IA puede incluso actuar de forma autónoma, como pedir material de oficina o aprobar pequeños pagos.

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Puesto que la Generación Z utiliza chatbots para recibir directamente la información requerida en lugar de buscarla en documentos, este es un servicio que también esperan de su empleador, por lo que ya las primeras empresas ofrecen un chatbot que responde a tales preguntas basándose en directrices internas. Un problema potencial es que la normativa puede no estar redactada con suficiente precisión, lo que dejaría margen para diferentes interpretaciones. Unos datos de entrenamiento poco precisos ( en este caso la directriz) pueden hacer que el chatbot «alucine», es decir, que genere información creíble pero errónea.

Mantener unas directrices sencillas debería reducir al máximo las zonas poco claras, ofreciendo una orientación inequívoca sobre lo que se espera del empleado, lo cual es beneficioso para el lector, independientemente de si se trata de un humano o de un chatbot. Además de la pura definición del tema, las directrices pueden incluir un elemento de motivación, en el que se explique la importancia del tema y sus posibles repercusiones en la organización y la sociedad. Sin embargo, esta información adicional puede confundir al algoritmo y aumentar el riesgo de «alucinaciones». Las empresas que ofrecen un chatbot para explicar pautas y procesos tienen que adaptar la forma en que crean dichos documentos, ya que la normativa puede incluir hashtags y etiquetado dentro de los diferentes capítulos o incluso incorporar una descripción simplificada de la regla dirigida al algoritmo.

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El riesgo de alucinación del bot Gen AI puede minimizarse, pero no erradicarse, por lo que la responsabilidad última de la información recae en el usuario humano; de ahí que, aunque las normas puedan automatizarse para su explicación e interpretación, las organizaciones prefieran implicar a humanos, como el responsable, en la toma de decisiones críticas, como la publicación de las respuestas del chatbot.

La IA no solo comunica la normativa, sino que también la analiza para detectar posibles puntos débiles y lagunas, alineando los documentos internos para identificar los puntos que faltan o las disposiciones contradictorias, fomentando así una colaboración con los distintos responsables de las directrices.

El chatbot es la interfaz con la IA y puede actuar de forma personalizada para el trabajador que lo solicita. Si el bot está conectado a la base de datos de RRHH, entiende quién pregunta y puede tener en cuenta esta información para su respuesta. Por ejemplo, la concesión de obsequios y atenciones puede ser diferente para un empleado de TI que para un compañero que trabaje en el departamento de compras. En el caso de un empleado de ventas, la IA conoce a los clientes atendidos y sus riesgos, por ejemplo, si son de carácter público o si hay indicios de posible corrupción. El chatbot puede revestir distintas formas, por ejemplo, puede actuar basándose en la biografía de los fundadores de la empresa, incluido su aspecto exterior y su voz.

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Para reforzar el marco de gobierno de la organización y la IA, el departamento de RRHH puede establecer un Gemelo Digital para cada empleado, que incluya detalles esenciales, formación académica, rasgos de personalidad, cualificaciones y certificaciones. Adaptada al perfil del puesto, puede incorporarse información adicional como métricas de rendimiento (incluidos resultados y observaciones a través de sensores como cámaras) y estado emocional (evaluado a través de análisis de sentimientos de correos electrónicos, redes sociales o llamadas de voz). Estos datos sirven de base para que el algoritmo transmita adecuadamente la normativa interna a cada empleado. Además, los datos se utilizan para seleccionar a los empleados con el fin de crear los equipos de proyecto ideales y sugerir a los empleados cómo formarse y evolucionar profesionalmente. La IA evalúa con rigor no sólo las oportunidades, sino también los riesgos potenciales para los empleados, incluidas las vulnerabilidades a la corrupción y otros problemas relacionados con el cumplimiento. En tales casos, la organización puede prestar apoyo de forma proactiva mediante iniciativas de formación complementarias. El gemelo digital incluye un avatar 3D, utilizado para reuniones de empresa en una plataforma de realidad virtual, como el Metaverso Industrial, para interactuar con otros gemelos digitales. Utilizar un avatar en lugar de la cámara del portátil ayuda a eliminar el estrés, ya que los empleados no tienen que centrarse en cómo les perciben los demás participantes en la reunión.

Basados en la tecnología existente, los sensores y algoritmos avanzados tienen la capacidad de hacer que el entorno laboral pase de estar centrado en la motivación a estar sometido a una observación continua. La decisión de permitir, regular y limitar estas posibilidades corresponde a la ciudadanía en su conjunto.

Patrick Henz, Governance, Risk & Compliance, Futurista y Autor.

** ** Texto publicado originalmente en Open Mind del BBVA, replicado en El Espectador con autorización de BBVA Colombia. Artículo del libro El trabajo en la era de los datos.