En medio de la escalada de innovación en la tecnología empresarial, resulta demasiado fácil pasar por alto el papel que juegan los empleados, cuyo trabajo consiste en procesar, interpretar y poner en práctica los datos que emanan de esos sistemas. La doctora Anne Hsu es psicóloga conductista y profesora de ciencia computacional en la Universidad Queen Mary de Londres. En este artículo, comparte su visión sobre cómo la gente interactúa y se ve afectada por el volumen y velocidad de los datos en el entorno laboral actual.
Existe una idea errónea muy extendida acerca del uso de la IA que sigue estando generalizada en muchas organizaciones. Es la idea de que la IA existe puramente en el dominio de los científicos de datos y equipos técnicos con la finalidad de «deshumanizar» el entorno de trabajo, haciendo que parezca que el trabajo en el futuro será todo calculado y mecánico. Es necesario dejar de lado esta visión pesimista y reemplazarla con otra más acorde a la realidad; esto es, que el futuro de la IA se adherirá, y no desplazará, las habilidades y emociones humanas en la búsqueda de mejores resultados empresariales.
Cuando los responsables de la toma de decisiones dentro de la empresa son capaces de contemplar y modelar el papel que la IA puede tener en su organización, se crean muchas posibles oportunidades de crecimiento e innovación que antes habrían sido inimaginables. A través de la combinación del impacto empresarial positivo de la IA con una profunda comprensión del comportamiento humano, los directivos pueden mejorar el modo en que funcionan las organizaciones y ayudar a sus empleados a realizar sus funciones más felices y de forma más productiva. Y para los mismos empleados, el análisis efectivo de los datos a través de la IA promete un aumento de sus habilidades humanas innatas, liberándolos para que sean más estratégicos e innovadores en su trabajo diario.
El (cambiante) rol de los datos en el entorno laboral
Es por esta razón que los responsables están cada vez más acostumbrados al riesgo de parcialidades (accidentales) tanto en los datos como en los que trabajan con ellos. Tomemos como ejemplo el uso de la IA en los procesos de selección, si el modelado para nuevas contrataciones se basa en los datos de contrataciones anteriores, debería tenerse en cuenta el diseño de los marcos de selección. Si las contrataciones anteriores han reflejado un grupo social limitado, teniendo en consideración factores como edad, raza o nivel educativo, entonces, si no se adoptan validaciones y eliminaciones, el modelo sobrevalorará esos factores en los nuevos candidatos e influirá en las decisiones sobre su idoneidad para el puesto. La ventaja de usar IA y datos para tomar dichas decisiones es que la parcialidad también puede eliminarse sistemáticamente. Siempre y cuando los modeladores de los datos sean conscientes de estas parcialidades en los datos, las cuales también pueden medirse, tienen la oportunidad de eliminar sistemáticamente dichas tendencias de una forma mucho más fiable que lo que nunca logró la formación en diversidad. Sin embargo, estas parcialidades deben reconocerse de forma precisa para que esto ocurra.
Adopción de cualidades humanas
Es más, en la búsqueda de una mayor madurez de los datos, merece la pena recordar el dicho de que «no todo lo que se puede contar cuenta, ni todo lo que cuenta se puede contar». Los responsables deben ser conscientes de que, si comienza a observarse todo con una lente centrada en los datos, todos los aspectos del negocio pueden abstraerse a medidas y métricas cuantificables, con el consiguiente peligro de que las conexiones emocionales pueden fácilmente verse devaluadas. Puesto que la ciencia de los datos suma datos individuales, los matices de las emociones individuales pueden perderse rápidamente, eliminando los únicos elementos de las interacciones humanas. Por ejemplo, ¿puede ponerse un valor numérico apropiado a cualidades como la lealtad, la creatividad, la empatía y el humor, todos los cuales pueden contribuir a un entorno de trabajo feliz y productivo? Fundamentalmente, el objetivo de la IA es no reducir todo a distintos conjuntos de datos, sino que debe buscar mejorar la humanidad en el lugar de trabajo y con el bienestar de los empleados.
Humanizar la IA
En esencia, la IA es una tecnología humana, y es necesario abordarla como tal. Los empleadores más atrayentes del futuro serán aquellos que sean capaces de operar entornos laborales centrados en los humanos en un mundo cada vez más centrado en los datos, por lo que es urgente que los responsables definan cómo se utilizarán los datos en la organización para ayudar a los empleados a llegar más lejos de un modo mejor, más rápido y más inteligente.
Adoptar dicho enfoque requiere reconocer no solo las oportunidades que existen en los datos, sino también las limitaciones psicológicas y conductistas inherentes en los que trabajan con ellos. Al hacer que las aplicaciones de IA y los datos que recopilan trabajen de forma sincronizada con la gente, los responsables pueden dirigir sus iniciativas de IA para que se implementen de modo que aumente la singularidad de sus organizaciones. Una singularidad que procede de su personal.
