Por qué la IA trasladará la toma de decisiones de la alta dirección a la primera línea

Richard Ross/Getty Images

No pasa un día sin que se anuncie una increíble nueva frontera en la Inteligencia Artificial (IA). Desde la tecnología financiera hasta la tecnología educativa, lo que antes era increíblemente improbable ahora es una realidad comercial. No cabe duda de que el big data y la IA generarán importantes avances en el ámbito de la gestión, especialmente en lo que respecta a la capacidad de tomar decisiones mejor informadas. Pero es probable que ciertos tipos de decisiones, especialmente las relacionadas con la estrategia, la innovación y el marketing, sigan necesitando un ser humano que pueda adoptar un punto de vista holístico y emitir un juicio cualitativo basándose en una consideración personal del contexto y los hechos. De hecho, hasta la fecha, no existe ninguna tecnología de IA que sea plenamente capaz de tener en cuenta el contexto emocional, humano y político necesario para automatizar las decisiones.

Por ejemplo, piense en la industria de la salud, en la que la IA está teniendo un enorme impacto. Incluso si la IA puede ayudar a un médico a hacer un diagnóstico y a sugerir tratamientos médicos para un paciente con cáncer, solo la propia doctora podría tener en cuenta el estado de salud general y el contexto emocional del paciente (y de la familia del paciente) para decidir si se procede, por ejemplo, a la cirugía o a la quimioterapia. La mayor parte de lo que hacemos en la atención médica no consiste simplemente en hacer un diagnóstico, sino en trabajar con los pacientes para encontrar un tratamiento adecuado que tenga en cuenta una visión más holística y empática de las circunstancias del paciente.

Las tecnologías de inteligencia artificial pueden proporcionar a los gerentes y empleados datos y predicciones precisos al alcance de la mano para respaldar y permitir la toma de decisiones correctas en el momento oportuno. Pero aunque un sistema de IA dé al empleado una inteligencia superpoderosa, no bastará con tomar una decisión oportuna si la burocracia interna de la empresa exige una autorización previa de los altos directivos, que lleva mucho tiempo, antes de tomar la decisión. Para extraer un valor real de la IA, los empleados de todos los niveles de la organización deben estar facultados para tomar decisiones finales con la ayuda de la IA y actuar en consecuencia. En resumen, tiene que haber una democratización del poder de toma de decisiones basado en el juicio.

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Mucho de lo que se ha escrito sobre los impactos del big data y la IA en la toma de decisiones tiende a hacer hincapié la importancia de tener equipos centralizados con suficiente personal científico de datos. Esto implica que las empresas con más científicos de datos tienen más posibilidades de generar un impacto empresarial. Mi propia experiencia como consultor, respaldada por investigación reciente, indica un punto de vista diferente: las empresas que contratan a un ejército de científicos de datos no siempre generan un mejor valor final. Más bien, es el democratización del acceso a las herramientas de IA y al poder de toma de decisiones entre los gerentes y los empleados, lo que crea un valor más tangible.

Pensemos en las empresas de plataformas de Internet, como Airbnb, en las que los datos son la base de su modelo de negocio. Airbnb cree que todos los empleados deben tener acceso a su plataforma de datos para tomar decisiones informadas. Esto se aplica a todos los sectores de la organización, desde el marketing y el desarrollo empresarial hasta los recursos humanos. Por ejemplo, los empleados pueden supervisar en tiempo real cuántos de sus anfitriones utilizan los servicios de fotografía profesional de la empresa y en qué lugar, con las tendencias, patrones y predicciones emergentes.

El acceso a los datos es clave, pero no suficiente. Los empleados también necesitan las habilidades necesarias para usar e interpretar los datos y las herramientas. Para Airbnb, no sería posible tener un científico de datos en cada habitación, y la rápida internacionalización de la empresa hace que la situación sea aún más difícil. Airbnb lanzó un Universidad de datos, que se divide en tres niveles, con un plan de estudios de más de 30 módulos. El objetivo es desarrollar los conocimientos y las habilidades para que todos los empleados utilicen e interpreten los datos y las herramientas. Esto permite a los empleados actuar con rapidez ante las oportunidades de innovación. Por ejemplo, los directores de producto están aprendiendo a escribir su propio código SQL e interpretar sus propios experimentos sobre si lanzar una nueva función de producto en una ciudad determinada. El resultado: desde el lanzamiento del programa a finales de 2016, más de 2000 empleados recibieron formación, y los usuarios activos semanales (WAU) de la plataforma interna —un indicador del grado de «información de los datos» que está la organización— aumentaron del 30 al 45%.

Otro caso es Unilever. Orquestado por la recién creada empresa «Insights Engine», la empresa introdujo una serie de sistemas y herramientas basados en la IA a los que pueden acceder todos sus vendedores mundiales. La disponibilidad de información sobre los consumidores en tiempo real, frecuente y basada en datos ha generado aún más necesidad de que los vendedores de la empresa tomen decisiones distribuidas en todos los niveles de la organización. Una herramienta que utilizan es El mundo de la gente, una plataforma de IA capaz de extraer miles de documentos de investigación de consumidores y datos de redes sociales. La plataforma es capaz de responder a las preguntas en lenguaje natural que los vendedores pueden hacer sobre un área específica. Esto aborda el problema clásico de «Si tan solo Unilever supiera lo que sabe Unilever», lo que ayuda a eliminar los silos, a aumentar la confianza en «una fuente de verdad consolidada» y a reducir drásticamente el tiempo necesario para tomar decisiones informadas.

Durante la última década, los costes y el tiempo asociados a la organización de los datos y la realización de los análisis se han reducido drásticamente. Pero en muchas empresas, el uso de la IA sigue muy centralizado. Las unidades corporativas de IA suelen desarrollar paneles para los altos ejecutivos que utilizan exclusivamente ellos. La democratización de la IA sigue siendo limitada. Pero, al utilizar la IA para aumentar la eficacia de las decisiones que toman los empleados, la necesidad de controlar y centralizar las decisiones básicamente se evapora. Las mejores prácticas muestran cómo la democratización puede lograr decisiones más rápidas y mejor distribuidas, haciendo que las empresas sean más ágiles y respondan a los cambios y oportunidades del mercado.