La IA debería cambiar lo que hace, no solo la forma en que lo hace

Arthur Debat/Getty Images

Pocos líderes discutirían el hecho de que las empresas actuales se basan en los datos y los algoritmos inteligentes. Sin embargo, en lugar de una verdadera transformación digital, muchos optan por el incrementalismo digital y utilizan la automatización para reducir costes o, lo que es peor, recortar puestos de trabajo. Hacerlo podría hacer ganar tiempo con accionistas impacientes, pero durará poco a menos que pueda enfrentarse al desafío:¿Cómo se reimagina lo que hace para una nueva era de competencia impulsada por la IA?

El altas cifras de desempleo de la recesión de la COVID-19 han ocultado un problema sistémico: el efecto acelerador de la automatización en la fuerza laboral. Ya hemos estado aquí antes. En cada una de las últimas recesiones, se han producido importantes púas en la automatización que reemplaza la mano de obra. Si bien los salarios pueden caer en una crisis, la reducción de los ingresos y el impacto en los resultados suelen llevar a las empresas a invertir en nuevas tecnologías en lugar de contratar personas.

Para el economista David Autor, la crisis laboral de 2020 se exagerará aún más con lo que él denomina «forzar la automatización». En su opinión, los requisitos de distanciamiento social y los pedidos para quedarse en casa pueden provocar una escasez temporal de mano de obra, lo que obliga a las empresas a aprovechar las tecnologías emergentes para hacer las cosas con menos personas, ya sea «menos trabajadores por tienda, menos guardias de seguridad y más cámaras, más automatización en los almacenes o más maquinaria aplicada a la limpieza nocturna de los lugares de trabajo».

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Ese es un escenario sombrío, sin duda, pero no inevitable. Una forma de salir del ciclo distópico de automatización y pérdida de puestos de trabajo es si más organizaciones pueden aprovechar la tecnología para reimaginar el trabajo, en lugar de simplemente reemplazarlo. Para ello, debemos tener en cuenta cómo la IA y la inteligencia artificial pueden permitir ideas de negocio disruptivos y experiencias de los clientes, desbloquear nuevas formas de trabajar y aumentar los equipos para innovar y resolver problemas más eficazmente.

Reimagine la experiencia del cliente.

Uno de los mejores ejemplos de una organización tradicional que aprovecha la tecnología para generar disrupción en un mercado adyacente es Marcus de Goldman Sachs. Marcus, un banco de consumo digital, podría ser una escisión poco probable de una empresa de inversiones tradicional. No es así, según Harit Talwar, director global del negocio de consumo de Goldman Sachs, quien me dijo que hoy en día la empresa se ve a sí misma como una «empresa emergente de 150 años». En un momento en que muchos bancos aprovechan la automatización básica para reducir sus costes operativos, Goldman abordó el desafío de la transformación digital de otra manera. En lugar de parchear un sistema averiado, se preguntaron:¿Qué quiere la gente?

Tras hablar con más de 10 000 consumidores, Talwar y su equipo se dieron cuenta de que las personas tenían tres grandes problemas con los bancos minoristas típicos: una relación fragmentada y confusa con el dinero, una opacidad en torno al proceso de endeudamiento y frustración por la falta de respeto por sus ahorros. Esa idea era útil, pero lo que obligó a Goldman Sachs a actuar fue saber que no tenía que replicar los antiguos modelos bancarios para competir.

«No necesitábamos abrir cientos de miles de sucursales ni cientos de miles de metros en la calle para vender cara a cara», me explicó Talwar. «La tecnología digital, el análisis programático de datos y la sencillez del diseño de la interfaz ahora permiten adquirir y atender a millones de clientes, incluidos clientes muy adinerados, de una manera sencilla y transparente».

Puede que Marcus opere más como una empresa de tecnología, pero no intente decírselo a Talwar. En su opinión, si bien la ingeniería, los datos y el diseño son ingredientes potentes y vitales de las empresas modernas, hay que centrarse realmente en otra parte. «No nos denominamos empresa de tecnología; nuestro negocio consiste en resolver los problemas de los clientes». Para Talwar, la IA es solo una capacidad; el verdadero futuro de las finanzas pasa por centrarse en el cliente.

«Si quiere ser un disruptor exitoso, ya sea que inicie un nuevo negocio o como una organización con décadas de antigüedad, la primera lección es preguntarse: ¿qué es lo que intenta hacer y para quién? ¿Cuál es el problema del cliente? ¿O cuál es el problema empresarial que intenta resolver? Esa es la verdadera innovación».

Reinvente su forma de trabajar.

El segundo desafío para los líderes es identificar nuevas formas de hacer las cosas. Si bien los flujos de trabajo repetitivos y las transacciones rutinarias suelen ser los primeros en automatizarse, la inteligencia artificial ahora empieza a invadir las decisiones más complejas que antes se reservaban a los humanos. Más que una amenaza, deberíamos verla como una oportunidad para revisar nuestra forma de trabajar y por qué.

En UBS, aprovechar la IA es la piedra angular del CIO del grupo, Mike Dargan, en general plan de transformación digital. Me explicó que, en los últimos años, han ido apareciendo diversos proyectos de IA en todo el banco, desde la detección del fraude hasta el cumplimiento, la gestión de riesgos, el análisis avanzado de recursos humanos y un nuevo sistema que facilita las transacciones de divisas. El objetivo de la transformación digital de UBS es reimaginar toda la cadena de valor del banco, desde la forma en que atiende a los clientes y elabora las estrategias de inversión hasta las tareas intermedias y administrativas.

El hilo conductor que une a los proyectos de IA de UBS es una nueva perspectiva sobre el tipo de trabajo que deberían hacer las máquinas y dónde los humanos añaden más valor. Según Dargan, «a medida que automatizamos las tareas simples, las funciones se vuelven más sofisticadas».  

Dargan puso un ejemplo de los crecientes desafíos de gestionar la compleja infraestructura de red de la empresa, que genera miles de registros a diario. En lugar de supervisarlos manualmente, ahora utilizan la IA para leer las alertas del sistema y los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural para identificar de forma preventiva los problemas graves. Es cierto, ese es el trabajo que la gente podría hacer. Pero según la estimación de Dargan, se habría necesitado un equipo de al menos 10 000 personas.

Como ocurre en muchas grandes organizaciones, el impacto de la automatización en el empleo en UBS es matizado. Las máquinas soportan más trabajo, pero podría decirse que sin un alto nivel de automatización, a los empleados de UBS les resultaría difícil hacer su trabajo. La empresa cuenta ahora con más de 2000 bots de software en funcionamiento en toda la empresa, y crece de manera constante. Durante la pandemia, incluso crearon seis nuevos bots en solo tres días, que eran necesarios para ayudar a los asesores de clientes a gestionar una enorme avalancha de solicitudes de préstamos suizas relacionadas con la COVID. La telemetría (alerta temprana y detección de anomalías), seguida de soluciones de automatización y autoreparación, respaldaron la estabilidad de la empresa, que estaba registrando volúmenes máximos cuadruplicados debido a la volatilidad y el volumen del mercado.

La digitalización de los servicios financieros cambia tanto la forma en que las personas trabajan como la forma en que interactúan y se asocian con otras organizaciones. Como en otros sectores de la economía, como la venta minorista y la logística, los bancos tendrán que convertirse en plataformas para crecer y competir — no es tarea fácil para jugadores convencionales con una infraestructura ruinosa y una mentalidad conservadora. Sin embargo, los premios son importantes para las empresas que puedan hacerlo bien.

Tome la Apple Card. UN controvertido pero una presentación espectacular del producto — descrito del CEO de Goldman Sachs, David Soloman, como el «lanzamiento de tarjetas de crédito más exitoso de la historia». Uno de los factores que respaldaron el calendario acelerado fue que la Apple Card se desarrolló y lanzó en un entorno de producción totalmente basado en la nube. Considérelo la diferencia entre la banca tradicional y la «banca como servicio».

Talwar describe su plataforma de «banca como servicio» como foso competitivo y cree que es característico de la forma en que la empresa planea defender su posición frente a la competencia minorista tradicional con un conjunto tecnológico diferenciado que puede escalar, ser ágil y seguir siendo relevante. En lugar de crear miles de sucursales minoristas o confiar en el marketing convencional para adquirir clientes, Marcus ha podido aprovechar una tecnología basada en la arquitectura de microservicios de API para crear asociaciones de distribución con Apple, Amazon, JetBlue e Intuit. En cierto sentido, todas estas relaciones se basan en el intercambio de datos, intermediadas por la inteligencia artificial. En el caso de Amazon, Marcus ofrece líneas de crédito renovables a los comerciantes de Amazon, regidos por los datos de sus actividades comerciales de comercio electrónico.

Desde esta perspectiva, podría decirse que todo el banco minorista Marcus es simplemente una aplicación que se ejecuta en la plataforma de banca digital de Goldman Sachs. Goldman, que ha expresado su ambición de crear la suya propia «Nube financiera», ahora quiere extender su alcance a otras partes del ecosistema financiero proporcionando a los clientes API en sus plataformas de banca de transacciones y gestión de riesgos.

Reconsidere sus capacidades.

Por último, en lugar de utilizar la IA como una herramienta contundente para reducir la plantilla, tenemos que capacitar a las personas para que usen las máquinas y cambien su trabajo. Al fin y al cabo, ¿qué es más valioso: personas capaces de hacer su trabajo o miembros del equipo que pueden diseñar sistemas, entrenar modelos de IA y crear bots para que hagan el trabajo de su equipo? Es una historia conocida. Ya se trate de la automatización industrial o de los primeros días de la revolución de los ordenadores, ir un paso por delante de nuestras herramientas ha sido la historia de la coevolución humana con la tecnología desde el principio.

Como dice Dargan de UBS: «La banca es tecnología, pero la tecnología son personas». En 2019, el banco implementó un plan de estudios de aprendizaje digital en toda la empresa, con contenido educativo sobre la IA, la cadena de bloques y las tecnologías de la nube. En los primeros 6 meses de 2020, sus equipos técnicos han dedicado más de 45 000 horas de formación y 50 000 cursos disponibles. Si bien no ve necesariamente un futuro en el que todos los miembros del banco puedan programar, la alfabetización digital es ahora una habilidad esencial. Ningún trabajo o función es inmune a los cambios que se avecinan, ni siquiera a las funciones tecnológicas. Durante los últimos dos años, UBS ha formado a 350 personas en el ámbito de las operaciones para que diseñen y gestionen los bots de automatización, un perfil de trabajo que ni siquiera existía antes.

Además de formar a las personas con nuevas habilidades, reimaginar el trabajo también requiere que tenga en cuenta la forma en que colaboran los equipos. Puede que Marcus sea un banco digital, pero eso no necesariamente evita que las interacciones humanas sean obstinadamente analógicas y aisladas. En Marcus, se produjo un avance en la productividad cuando reorganizaron sus equipos en estructuras de cápsulas ágiles. Ahora, independientemente de su función funcional como ingeniero, vendedor o abogado, los empleados de Marcus están apegados a los flujos de trabajo centrados en objetivos específicos, por ejemplo, mejorar el proceso de incorporación de los clientes.

La estructura ágil puede crear desafíos cuando las personas tratan de equilibrar los objetivos tácticos con la visión a largo plazo. En opinión de Talwar, ahí es donde los líderes pueden añadir más valor. Tienen que gestionar el equilibrio entre decirle a la gente lo que tiene que hacer (como un director que controla una orquesta) y fijar un objetivo común con algunas reglas básicas para que los equipos puedan encontrar soluciones creativas por sí mismos (como un flashmob autoorganizado).

Estamos justo al principio de un nueva era de la competencia impulsada por la IA, y las estrategias para las organizaciones y los líderes están lejos de estar claras. Una cosa es segura: las empresas de éxito del futuro serán aquellas que puedan aprovechar los datos, los algoritmos y el talento humano para eludir las fronteras del sector y satisfacer de forma creativa las necesidades de los clientes.

Para los líderes de firmas más establecidas, no es momento de tomar medidas tímidas. Espere una brecha cada vez mayor entre las organizaciones centradas en los clientes y con un profundo compromiso con la evolución de su plataforma tecnológica y aquellas cuya búsqueda ciega de la eficiencia operativa las deja indefensas ante un futuro más incierto. Al final, nuestra mejor oportunidad de reinventarnos es responder a una pregunta engañosamente sencilla:¿Qué es posible ahora en una era de máquinas inteligentes que antes ni siquiera era concebible?