El valor insustituible de la toma de decisiones humanas en la era de la IA

El rápido avance de la IA ha despertado el entusiasmo por su potencial para revolucionar la toma de decisiones corporativas al sustituir a humanos caros y falibles. Pero es ingenuo creer que, recopilando cada vez más datos y proporcionándolos por sí solos a algoritmos cada vez más potentes, las empresas pueden descubrir la verdad, tomar las decisiones correctas y crear valor. A esta falsa creencia la llamamos «dataísmo».

Las decisiones no son simplemente ejercicios de agregación de datos y análisis algorítmico. Implican necesariamente muchos elementos matizados adicionales, como seleccionar fuentes de datos fiables, emplear la imaginación para imaginar posibilidades más allá de los datos disponibles y juzgar la viabilidad de las soluciones. Son áreas en las que los humanos tienen ventajas innatas sobre las máquinas. Lo más importante es que implican capacidades humanas implícitas y, a menudo, no entrenadas.

Pensemos en el caso de Kodak y Fuji. Ambas empresas tenían acceso a los mismos datos que indicaban el auge de la fotografía digital y la evaluaron con los mismos objetivos de maximizar el crecimiento y la rentabilidad. Aun así, ellos tomó decisiones diferentes: Kodak redobló su apuesta por sus productos analógicos, mientras que Fuji se diversificó, invirtiendo en tecnologías digitales y buscando otras opciones, como los cosméticos, que en conjunto eran suficientes para garantizar su supervivencia. Los mismos datos inspiraron otra decisión para Sony, que, como rival en el mercado, vio el auge de la fotografía digital como una oportunidad que valía la pena aprovechar.

Esta divergencia subraya que las decisiones dependen de la interpretación, el contexto y el marco estratégico, áreas en las que el juicio humano seguirá siendo crucial.

Una visión holística de la toma de decisiones

Basado en nuestra experiencia con la toma de decisiones corporativas, así como en la literatura sobre ciencia de la decisión (por ejemplo, de militar, atención médica, y I+D), hemos identificado ocho dimensiones más allá de los datos y los algoritmos que influyen en la mayoría de las decisiones, aunque a menudo de forma implícita. Se pueden entender siguiendo el sencillo ejemplo de la compra de un coche.

1. Definir el objetivo final.

En última instancia, cada decisión sirve a un fin humano. Especificar esto es crucial para entender cómo podría ser el éxito. El fin humano para un comprador de coches podría ser señalar su estatus con un vehículo de lujo o garantizar que sus hijos tengan una forma segura de ir y venir de la escuela.

Las empresas también tienen objetivos finales, desde lograr la prosperidad económica hasta contribuir a la sociedad y proteger el medio ambiente, que pueden diferir notablemente. Dada la subjetividad de los valores humanos, la definición del fin humano no puede subcontratarse a la inteligencia artificial.

2. Enmarcar los objetivos inmediatos.

Para lograr su objetivo final, a menudo tiene que tomar decisiones más pequeñas, inmediatas y tangibles a lo largo del camino. En nuestro ejemplo de compra de coches, el objetivo final puede ser comprar un vehículo que cumpla con ciertos estándares de seguridad, pero también quiere asegurarse de que el coche se ajusta a un presupuesto determinado. Para una empresa, el objetivo final puede ser lograr un crecimiento de ventas del 10% con respecto al año anterior, pero también debe asegurarse de que la optimización del crecimiento de las ventas a corto plazo no comprometa la reputación de la marca a largo plazo.

Este tipo de marco de toma de decisiones no puede derivarse únicamente de los datos y las herramientas analíticas, ya que implica negociar las preferencias individuales y colectivas. La participación humana es crucial para identificar estos objetivos y equilibrarlos. Muy a menudo, hay que refinarlos mediante interacciones iterativas, ya que los humanos suelen descubrir «lo que realmente quieren» persiguiendo un objetivo y adaptándose a medida que descubren nuevas características y nuevas fuentes de valor.

3. Trazando el reino de lo posible.

Una vez definidos los objetivos, es el momento de identificar las posibles opciones. Si bien los datos son una entrada crucial para este paso, no suelen contar la historia completa. Los datos son retrospectivos, pero las decisiones humanas suelen basarse en datos contrafácticos: qué podría suceder y cómo podríamos influir en la probabilidad de que se desarrollen diferentes posibilidades.

Humano imaginación es crucial para ampliar el ámbito de lo posible. Por ejemplo, si el comprador necesita conducir un coche es un viaje corto al trabajo, podría considerar alternativas como el transporte público, los servicios de transporte compartido o los patinetes eléctricos.

Todas las firmas se basan en un acto de imaginación. Por ejemplo, los fundadores de Airbnb idearon una plataforma en la que los propietarios pudieran alquilar habitaciones libres, lo que puso fin a la creencia de las principales empresas hoteleras de que había que construir o ser propietario de los alojamientos que se ofrecían a los clientes. Esta idea no surgió del análisis de los datos hoteleros existentes, sino de que los humanos se imaginaban cómo podrían abordar la necesidad de un alojamiento asequible.

4. Selección de fuentes de datos.

La evaluación de sus opciones puede beneficiarse de los datos pertinentes. Pero aunque la palabra datos deriva del latín «datum» (algo que se da), los datos tienen que crearse: capturarse, filtrarse, seleccionarse, interpretarse y corregirse, una tarea que requiere la agencia y el discernimiento humanos.

Debemos evitar la trampa de centrarnos únicamente en datos dados o de fácil acceso. En nuestro escenario de compra de coches, es posible que confiar únicamente en los datos de eficiencia de combustible proporcionados por el fabricante no dé una visión completa. Complementar esto con reseñas independientes del desempeño en el mundo real puede llevar a tomar una decisión más informada.

En los negocios, piense en la facilidad con la que podemos consultar a los clientes actuales sobre su satisfacción con nuestras ofertas y en la información adicional que se obtiene al hablar con personas que no son clientes sobre por qué eligen los servicios de la competencia o no eligen ningún servicio.

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How humans and machines can best work together.

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Además, no toda la información valiosa es cuantificable. Para un coche, factores como la comodidad, la estética o la experiencia de conducción son subjetivos. Tenemos que identificar los sustitutos de estos aspectos cualitativos o acumular experiencia de primera mano para cubrir los vacíos. Por ejemplo, Procter & Gamble desarrolló el Swiffer después de los estudios etnográficos (observaciones de los consumidores en sus hogares) identificó el deseo de métodos de limpieza más prácticos, información que no podía obtenerse de los conjuntos de datos cuantitativos existentes.

5. Establecer la confiabilidad.

En una era en la que la desinformación se puede difundir rápidamente, establecer la credibilidad de las fuentes de datos es más importante que nunca. Los sistemas de IA carecen de esta capacidad. Los humanos, por otro lado, pueden evaluar la reputación, la experiencia y los posibles incentivos o sesgos de los proveedores de información.

Por ejemplo, en el proceso de compra de un coche, un comprador puede confiar en las recomendaciones de amigos o familiares antes que en los anuncios de los fabricantes. En los negocios, evaluar los incentivos y la credibilidad de las diferentes fuentes de datos garantiza que las decisiones se basen en información fiable.

6. Elegir un algoritmo de decisión.

Si bien muchos productos de IA se comercializan como de utilidad universal, las matemáticas han demostrado que ningún algoritmo de optimización puede ser superior en todos los problemas. Por lo tanto, los humanos deben decidir qué marco de toma de decisiones se alinea mejor con sus objetivos.

En el ejemplo del coche, un comprador centrado en los costes podría utilizar una herramienta que calcule los costes de propiedad durante el ciclo de vida, mientras que otro comprador que priorice la estética podría elegir un enfoque muy diferente. Algunos compradores pueden renunciar al valor esperado de un cálculo perfecto y optar por un conjunto de heurísticas rápido y frugal, y otros prefieren un proceso de búsqueda exhaustivo.

7. Evaluar la competitividad.

Al comprar un coche, puede bastar con resolver el problema funcional (es decir, elegir una opción práctica que cumpla sus objetivos), a menos, por supuesto, que compita por el estatus con sus vecinos o compañeros de clase. En los negocios, la solución ideal normalmente tiene que ser ventajosa desde el punto de vista competitivo, ya que es sólida ante las posibles respuestas de la competencia y difícil de imitar para los demás. Utilizar los mismos datos y algoritmos a los que tienen acceso sus competidores para resolver los mismos problemas a los que se enfrentan no revelará oportunidades únicas o superiores. Más bien, equivale a mercantilizar el negocio mediante un proceso genérico de resolución de problemas.

Los estrategas humanos desempeñan un papel vital a la hora de evaluar las implicaciones competitivas de las decisiones al entender los incentivos, las ventajas, la mentalidad y los patrones de comportamiento de los competidores. Por ejemplo, el éxito de Apple con el iPhone no se debió solo a la incorporación de la tecnología más avanzada, sino también al énfasis de la empresa en la estética del diseño, la experiencia de usuario y la integración del ecosistema.

8. Incorporando consideraciones éticas.

La solución superior desde el punto de vista funcional, económico o competitivo puede no ser aceptable desde el punto de vista ético. Los humanos son responsables de garantizar que las decisiones cumplir con las normas éticas y los valores sociales. Esto requiere la aplicación de modelos y principios del razonamiento moral al contexto interpersonal y social específico de la decisión, que también es una habilidad humana por excelencia.

En el ejemplo de la compra de un coche, un comprador podría considerar el impacto medioambiental de su elección y optar por un vehículo eléctrico en lugar de uno de gasolina, aunque cueste más.

Nuevas reglas para la toma de decisiones liderada por humanos y respaldada por la IA

Muchos aspectos cruciales de la toma de decisiones van más allá del ámbito de los datos y los algoritmos. De hecho, la difusión de herramientas más potentes y conjuntos de datos más grandes probablemente haga que los elementos humanos de la toma de decisiones sean más diferenciadores.

Sin embargo, las capacidades humanas, como emitir juicios morales y usar la imaginación o la intuición, suelen ser poco entrenadas, impulsivas o implícitas. Por lo tanto, para distinguir y mejorar sus procesos de toma de decisiones, las organizaciones tienen que codificar y fomentar activamente las habilidades humanas necesarias para la toma de decisiones. Describimos cinco imperativos para lograr este fin.

Rechazar el dataísmo simplista.

Los líderes deben reconocer que la toma de decisiones eficaz abarca más que el análisis de datos y la optimización algorítmica. Esto no significa abandonar las herramientas y técnicas de la IA, sino integrar la IA en un proceso más holístico dirigido por los humanos. La emergente disciplina del diseño y el despliegue de agentes de IA a medida, moldeados conjuntamente por los actos humanos de interpretación e imaginación, y los recursos computacionales e informativos de los grandes modelos lingüísticos ofrece un camino a seguir.

Asegúrese de que los que solucionan problemas se ensucian las manos.

Al igual que los pilotos practican el vuelo manual para mantener sus habilidades perfeccionadas a pesar de la disponibilidad de sistemas de piloto automático, los líderes empresariales deberían sumergirse en los fenómenos subyacentes de sus sectores para evitar depender demasiado de la IA y mantener las habilidades críticas para la toma de decisiones. Esto implica un compromiso directo con los clientes, los empleados, la competencia y los reguladores.

Por ejemplo, la de Toyota» Genchi Genbutsu», la filosofía, que significa «vaya y compruébelo usted mismo», alienta a los gerentes a visitar el taller para observar los procesos de primera mano. Esta práctica ayuda a identificar las ineficiencias y fomenta una comprensión más profunda que los datos por sí solos no pueden proporcionar.

Haga explícitas las habilidades humanas implícitas de toma de decisiones.

Las decisiones humanas suelen estar moldeadas por intuición — nuestra poderosa e inconsciente inteligencia que se basa en nuestra experiencia y heurística. Las empresas pueden ayudar a los empleados a desarrollar su intuición reconociendo y fomentando el aprendizaje experiencial y haciendo que los participantes reflexionen sobre los marcadores de decisión sobre preguntas como:

• ¿Cuál fue mi reacción o instinto inicial?
• ¿En qué medida me basé en la experiencia individual o colectiva?
• ¿Dónde complementé mi experiencia o conocimientos?
• ¿En qué atajos mentales me basé para simplificar la decisión?

Otra habilidad exclusivamente humana es la imaginación, la habilidad de crear lo que aún no existe, pero que podría_._ Si bien a menudo se cree que son el resultado de una genialidad incontrolable, las organizaciones pueden aprovechar sistemáticamente imaginación a través de tácticas como la búsqueda anomalías (en lugar de centrarse en los promedios), cuestionar las suposiciones anteriores y realizar experimentos.

Fomentar un entorno en el que las habilidades humanas puedan prosperar.

Puede ser difícil para la intuición y la imaginación brillar en una cultura tecnocrática dominada por la justificación racional. Para crear un entorno que promueva las habilidades humanas únicas de toma de decisiones, las organizaciones deben empezar con una cultura de seguridad psicológica en el que los empleados puedan expresar puntos de vista diversos, debatir ideas abiertamente, y desafiar el status quo.

Cree sistemas híbridos de toma de decisiones.

Con las habilidades humanas perfeccionadas adecuadamente, los líderes deben dedicarse a reconstruir los sistemas de toma de decisiones que combinen lo mejor de las capacidades humanas y de la IA.

Esto puede implicar segmentar las tareas de toma de decisiones, como el procesamiento de datos, el reconocimiento de patrones y la optimización según criterios cuantificables, más adecuadas para la IA de las que requieren el juicio humano, como fijar objetivos y tener en cuenta la ética, los valores y el contexto.

El café con leche con calabaza y especias, uno de los productos más exitosos de Starbucks, es un ejemplo de cómo los responsables de la toma de decisiones humanas toman la iniciativa y aprovechan su comprensión del contexto. Si bien las pruebas iniciales mostraron que los clientes preferían el sabor de los productos con sabor a chocolate o caramelo, los desarrolladores del producto creían que, para un especial de temporada, la singularidad era aún más importante que el sabor. En estudios posteriores, recopilaron información sobre este criterio, en el que destacaba el sabor a calabaza.

También habrá tareas en las que la inteligencia humana y automática se crucen y cooperen_,_ formando lo que podría llamarse un organización biónica en el que los humanos revisan las soluciones generadas por la IA para evaluar su viabilidad y sus implicaciones éticas y competitivas. Pensemos en Netflix, que es famosa por hacer producción opciones basándose en su enorme cantidad de datos de audiencia. Es la decisión de crear el programa que encabeza las listas Cosas más extrañas puede haber sido impulsado por la observación de que el contenido que trata sobre temas sobrenaturales funcionó bien, o por la perdurable popularidad de las series de los ochenta. Sin embargo, Netflix también tuvo que hacer varias apuestas impulsadas por la intuición, como contratar a un par de showrunners no comprobados que le dieran su propia visión o arriesgarse con un set de actores infantiles sin experiencia.

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A medida que la IA se hace cada vez más capaz, la creencia (o el miedo) de que puede sustituir a la toma de decisiones humanas se hace más frecuente. Sin embargo, las decisiones implican algo más que la recopilación y el análisis de datos, y los humanos tienen ventajas innatas incluso sobre la IA más poderosa en estos ámbitos. Por lo tanto, el auge de la IA representa una oportunidad para que los humanos estén a la altura del desafío de refinar, hacer hincapié y aplicar nuestras propias fortalezas humanas para diferenciar la toma de decisiones corporativas.