Formación evitará rebelión en torno a Inteligencia Artificial

Preparar a la fuerza de trabajo para encarar la transformación que supondrá la Inteligencia Artificial en nuestros entornos es un gran reto para los CIO.

Vía PC World en Español

Ni machine learning ni Skynet. Sin un proceso sistemático de formación a nuestros colaboradores para que entiendan y gestionen eficientemente la transformación digital, la automatización y la inclusión de robots, primero ocurrirá una rebelión laboral que la de las máquinas. Y las consecuencias pueden ser igualmente graves.

Puede que no lo parezca pero es crucial y, por fortuna, ya hay esfuerzos para modelar ese proceso: uno de los intercambios más interesantes del IBM Interconnect 2017, celebrado recientemente en Las Vegas, fue el encuentro entre la CEO de IBM, Ginny Rometty y el CEO de Salesforce, Mark Benioff .

Benioff comentó que ambos habían viajado recientemente a Washington para abordar la cuestión de que la mano de obra estadounidense no estaba preparada para la inteligencia artificial (IA) y que el problema era doble, porque si las personas no estaban entrenadas para trabajar con IA, el camino más fácil podría convertirse en reemplazo de personal y ese camino crearía un problema masivo relacionado con el desempleo y los desempleados no sólo no compran productos, sino que tienden a la rebelión.

Ambas compañías tienen plataformas que están asociadas, IBM Watson y Salesforce Einstein y están enfocadas en aumentar su plantilla, pero tienen temor al problema de la formación de los empleados y a no estar preparados para ello. Por ello, consideran que antes de cualquier cosa, debe prepararse la fuerza de trabajo para la IA.

Así, destacan que el corazón del problema está en el hecho de que simplemente no se confía en los sistemas al nivel que se necesita para que los ayudantes de IA sean verdaderamente útiles. “Llegamos a la fuerza de trabajo con conceptos como la intuición y el instinto que impulsa las decisiones y aunque estés rodeados de datos, el uso real de información basada en datos válidos parece disminuir“.

Realmente hay buenas razones para esto, porque la calidad de los datos ha estado en todo el mapa, pero los que buscan los datos pueden tener sus propias agendas, que a menudo tienen poco que ver con donde los datos sin modificar señalarían de otra manera.

Abordar esto lleva dos etapas. En primer lugar, hay que aumentar los esfuerzos para asegurar que los datos son completos e imparciales y los análisis se basan completamente en estos datos fiables. La base para la confianza tiene que ser resultados fiables.

El orden de los factores SÍ altera el producto

El segundo paso, igualmente crítico, es reeducar a los responsables de tomar decisiones en esta nueva realidad donde se puede confiar en la información resultante. Si el segundo paso se hace antes del primera sólo hará que los tomadores de decisiones sigan desconfiando.

Debe existir una estrecha asociación, entre el ser humano y la IA y que juntos creen una poderosa solución. Pero esto no es como una herramienta digital típica. Si el preparador trata al asistente de IA como una calculadora en lugar de un socio, entonces el resultado es bajo y las mejoras no sería tan grande.

Además, el aprendizaje colaborado es clave. Esta es la parte de la solución que realmente necesita ser desarrollada más. Sistemas como Watson y Einstein necesitan ser entrenados y aquellos que usan estos sistemas tienen el conocimiento práctico para ayudar a hacer eso. Pero estos sistemas pueden a su vez capacitar a sus socios para ayudarlos a ser más eficientes e incluso más satisfechos con su trabajo.

Hay claramente un esfuerzo para que los humanos ayuden a entrenar a los asistentes de IA, pero todavía no se está viendo mucho esfuerzo en devolver el favor a los humanos. Hay enormes problemas de crecimiento con el cuidado y el desarrollo efectivo de las personas también. IA tiene un conocimiento masivo sobre cómo ayudar a reconocer estos problemas y aconsejar al empleado cómo tratar con ellos.

Por eso hay dos caminos potenciales conectados con el avance de la IA en el lugar de trabajo. Uno de ellos es lo que IBM, Salesforce y H & R Block están trabajando y se centran en aumentar y mejorar el ser humano; el otro es el reemplazo. Sin embargo, el reemplazo tiene un efecto secundario desagradable del desempleo masivo. Este último será probablemente el más difícil, pero también marcará la diferencia entre si las personas y la inteligencia artificial coexisten en un futuro.