Cuando la IA ocupe un puesto en la junta directiva

En su cuento «El conflicto evitable», publicado hace 75 años, el escritor de ciencia ficción Isaac Asimov describió cómo las máquinas pueden hacer funcionar industrias enteras. Hoy en día, hay cada vez más pruebas de que la IA puede superar a los humanos en muchas tareas cognitivas individuales. Un experimento de un equipo de la Universidad de Cambridge sugiere que los modelos lingüísticos grandes (LLM) pueden superar a los humanos en la mayoría de las tareas, como el diseño de productos, el control de costes y la inteligencia de mercado.

Por impresionantes que sean esos resultados, los estudia estamos enterado de se han realizado todas en condiciones de laboratorio artificiales. Extrapolarlos a las condiciones del mundo real está lejos de ser sencillo. Los ejecutivos en estado salvaje se enfrentan a desafíos cambiantes y sin marco, a menudo con datos insuficientes o inexactos.

Queríamos entender: ¿Qué pasa si llevamos la IA del laboratorio a una empresa de verdad? Durante el año pasado participamos en una serie de reuniones de equipo ejecutivo en Giesswein, una empresa con ingresos de 85 millones de dólares con sede en Austria que vende zapatillas de lana ecológica y ecológica. Nuestra idea era experimentar con diferentes formas de integrar la IA en sus reuniones ejecutivas para entender qué funciona y cómo.

La IA en la sala de juntas

Nuestra relación con Giesswein comenzó en octubre de 2023. Diseñamos tres tipos de intervenciones y realizamos al menos dos variaciones diferentes de cada una para comprobar la replicabilidad. Después de cada intervención, realizamos entrevistas de seguimiento con los dos hermanos que dirigen la empresa familiar para conocer su opinión sobre la eficacia.

Las intervenciones tuvieron lugar durante un período en el que el equipo ejecutivo decidió tomar varios movimientos estratégicos importantes, lo que nos permitió ver a la IA en acción cuando se estaba forjando el futuro de la empresa. La empresa había decidido subcontratar la producción por completo, cerrar sus antiguas instalaciones de fabricación en Austria y transformarlas en un centro logístico. También decidieron vender una fábrica de costura en Eslovaquia y entrar en el mercado estadounidense.

Nuestro primer tipo de intervención consistió en introducir, a lo largo de varias reuniones, la agenda del equipo ejecutivo en ChatGPT 4.0 pidiéndole sugerencias sobre qué preguntas y temas tratar. El resultado se compartió con el equipo durante la reunión a medida que aparecía cada uno de los puntos del orden del día. También hemos desarrollado indicaciones para crear recomendaciones más específicas. Por ejemplo, cuando la cuestión de la subcontratación estaba en el orden del día, pedimos argumentos a favor y en contra. Sabíamos que la empresa ya estaba subcontratando parte de la producción a China, así que pedimos a ChatGPT que analizara lo que la empresa tenía que tener en cuenta si quería subcontratar toda la producción. Luego, el resultado se compartió durante la reunión ejecutiva.

En un segundo tipo de intervención, escribimos instrucciones relacionadas con los puntos discutidos por los ejecutivos durante la reunión y luego compartimos el resultado. Por ejemplo, un posible factor decisivo en la decisión de subcontratar fue la infrautilización de la línea de producción, lo que hizo que los costes fijos fueran un problema mayor. Mientras discutíamos esto en directo, pedimos a ChatGPT que generara una lista de productos alternativos que pudieran lanzarse con el mismo material que la empresa ya producía. Entre la lista de sugerencias había mantas de lana, una idea que los ejecutivos también habían discutido anteriormente.

Un tercer tipo de intervención se llevó a cabo después de las reuniones del equipo ejecutivo con ChatGPT para responder a preguntas específicas que el equipo directivo tenía, por ejemplo, en relación con las opciones de entrada al mercado en EE. UU. Probamos dos versiones de esto: en la primera, mantuvimos una conversación prolongada con ChatGPT utilizando nuestro propio criterio para guiar la herramienta de IA. En una segunda versión, simplemente hacíamos preguntas a los ejecutivos sin más interpretaciones ni iteraciones.

Aumento, no sustitución

En general, nuestros experimentos con el consejo ejecutivo demostraron que la IA puede ser valiosa para guiar y enriquecer los debates ejecutivos, pero solo si la dirección participa activamente.

El uso sin supervisión de la IA no funcionó bien, ya que proporcionó resultados que no eran lo suficientemente específicos como para que los ejecutivos los encontraran útiles. Las sugerencias que recibimos basadas simplemente en introducir el orden del día o las preguntas de los ejecutivos se percibieron como algo común, poco sorprendente o cliché.

Por el contrario, los ejecutivos percibieron las solicitudes supervisadas, aumentadas por las habilidades de un asesor humano sin conocimientos especiales de la empresa sino experiencia en el desarrollo de estrategias, como muy beneficiosas. Observamos tres implicaciones específicas:

1. La ventaja de la torpeza

Parece contradictorio, pero la mayor ventaja de ChatGPT era interrumpir el flujo natural de las reuniones. Esperábamos que la torpeza, la torpeza y el retraso que introdujo fuera una gran irritación, pero los ejecutivos apreciaron cómo les hizo detenerse y pensar.

El equipo sabía que, después de décadas de trabajar juntos, estaban muy alineados en muchos temas y casi podían completar las frases del otro. También sabían que su experiencia compartida y sus rutinas bien ensayadas creaban puntos ciegos de forma natural. Como nos dijo el CEO Markus Giesswein, aceptó este experimento porque esperaba «un apoyo equilibrado y estructurado, ya que muchas decisiones de nuestra gama de tamaños se toman en función del instinto y las emociones».

La tendencia de ChatGPT a ofrecer listas completas llevó al equipo a considerar opciones que quizás no habían considerado, pero el verdadero valor estaba en romper y ralentizar los patrones de pensamiento e interacción existentes, lo que permitía debatir nuevos elementos.

Esto se hizo más evidente durante el debate sobre si debían cerrar sus instalaciones de fabricación. Fue una consideración muy emotiva para ellos, sus empleados y sus partes interesadas externas, ya que la planta estuvo ubicada en la sede de la empresa durante más de 50 años. La IA les ayudó a mantener un debate más completo, basado en hechos y matizado.

2. Ilusión de completitud

La variedad de sugerencias de LLM también tenía un inconveniente. A medida que el equipo se acostumbró a la herramienta que les indicaba temas que, de otro modo, pasarían por alto, observamos una creciente confianza en ella para no pasar por alto nada importante.

Por ejemplo, en una de las reuniones hubo un debate sobre un próximo anuncio. ChatGPT ofrecía una amplia serie de factores que había que abordar antes del anuncio, pero omitió las posibles implicaciones legales que había que tener en cuenta. En circunstancias normales, los ejecutivos podrían haber planteado las cuestiones legales, pero la IA había creado la ilusión de una integridad infalible, en la que habían empezado a confiar. En este caso, se encontró una solución a posteriori, pero el problema se podría haber evitado fácilmente con más desafíos y reflexión.

Este no es el mismo número que el más difundido de Alucinación. La IA introdujo una ampliación del orden del día de la reunión, pero que no estaba completa y requería un pensamiento crítico y un desafío para evitar perder temas importantes.

3. Ventaja de velocidad y coste

Una última serie de ventajas de incluir la IA en estas reuniones fueron la velocidad y la reducción de costes. Las discusiones en la sala de juntas suelen dar lugar a preguntas que requieren más investigación. ChatGPT permitió al equipo recopilar datos y hacer recomendaciones inmediatas, lo que permitió actuar más rápido.

Por ejemplo, cuando Giesswein consideró el futuro de la planta en Eslovaquia, una pregunta importante que se planteó fue el posible coste de la renovación de la planta si decidían quedársela. ChatGPT pudo proporcionar estimaciones lo suficientemente rápidas y precisas como para permitir a los ejecutivos avanzar en este tema.

En algunos casos, el uso de la IA también puede reducir los costes de una mayor exploración. Por ejemplo, una de las decisiones que tomó el equipo exigía emitir un comunicado de prensa. En el pasado, habrían contratado a una agencia para que redactara y emitiera el comunicado, pero ChatGPT publicó una declaración que se ajustaba a su propósito. Esta ventaja también se hizo evidente cuando utilizamos ChatGPT en el análisis posterior a la reunión. Por ejemplo, Giesswein quería su opinión sobre su futura cartera de productos. ChatGPT generó ideas y hizo referencia a ejemplos de otras empresas, una tarea que, de otro modo, requeriría un consultor o que requeriría un tiempo considerable de gestión para crearla.

Un nuevo tipo de interacción para los equipos ejecutivos

Hasta ahora, gran parte de la conversación sobre el valor de la IA generativa se ha centrado en la precisión de la información que proporciona. Nuestro compromiso de un año en Giesswein sugiere que el valor está en otra parte, es decir, en el propio proceso de interacción. Los ejecutivos saben que la herramienta hace alucinaciones de vez en cuando; también están acostumbrados a trabajar con información incompleta o errónea.

Lo que hace que la IA sea un miembro valioso del equipo ejecutivo es que es diferente de los humanos. Esto perturba y, por lo tanto, amplía las consideraciones y, en algunos casos, proporciona información rápidamente para seguir adelante. Pero para que esto funcione, se necesita un ser humano (un pensador crítico, pero no necesariamente un experto del sector) que utilice la herramienta. La inteligencia colectiva de la combinación de los humanos y las herramientas ofrece algo nuevo y emocionante.