Los líderes empresariales se apresuran a aprovechar los poderes casi mágicos de la inteligencia artificial (IA), con un gasto anual proyectado de $60 mil millones en modelos de IA para 2026. Sin embargo, se espera que los ingresos provenientes de la IA solo alcancen alrededor de $ 20 mil millones por año para ese momento, lo que señala una brecha sustancial entre la inversión y los retornos. De hecho, estudios recientes demuestran que Aproximadamente el 75% de las iniciativas de IA no tienen éxito..
Desde el lanzamiento de la IA generativa, hemos estado realizando una investigación exhaustiva que incluye entrevistas a directores ejecutivos y análisis profundos dentro de empresas líderes. Este trabajo ha proporcionado conocimiento interno sobre el éxito de las iniciativas de IA y ha culminado en el libro. La máquina humana. Estas son algunas de estas ideas.
Una IA no sirve para todos
La IA se puede copiar y no hay una solución única que sirva para todos. Lo que no se puede copiar es un modelo de negocio, procesos e integración únicos de humanos con esa tecnología.
Nuestra investigación concluye que la prisa masiva por aplicar tecnologías de IA a los modelos de negocio existentes y a los procesos antiguos no conducirá al éxito.
Spencer Fung, director ejecutivo del gigante de la cadena de suministro global Li & Fung, ofrece una analogía: “Las empresas que adquieren IA sin un nuevo modelo de negocio son como una empresa que digitaliza un carruaje de caballos, mientras que la competencia ha creado un automóvil digital”.
Agregar IA a un modelo de negocio del pasado no conduce a la competitividad: simplemente solidifica procesos antiguos. La IA es esencial pero insuficiente para proporcionar una ventaja competitiva. Antes de intentar integrar la IA en sus negocios, los líderes corporativos primero deben reevaluar y actualizar sus modelos de negocios.
Los datos no se sostienen en medio de la volatilidad
La IA se basa en datos históricos que pueden no ser confiables en entornos comerciales globales impredecibles y en constante cambio.
“Todos los modelos basados en matemáticas colapsaron cuando llegó la pandemia. No se podía confiar en ninguno de los parámetros supuestos”, como nos dijo John Sicard, director ejecutivo de Kinaxis, líder en software de cadena de suministro.
Las decisiones empresariales no se toman en el vacío, separadas de las cuestiones laborales, la inflación y la geopolítica. Los trabajadores experimentados aportan experiencia en el dominio y un profundo conocimiento de su entorno. Intervienen cuando los análisis digitales no son suficientes, como un piloto que toma el control en circunstancias inusuales.
Este conocimiento es esencial, e ignorar su valor está lleno de peligros. Sicard lo resume con esta advertencia: “La obediencia ciega al modelo está muerta. Nos llevó por un precipicio durante la pandemia. Es imprudente”.
Esto se hace eco de nuestra reciente conversación con el gran maestro de ajedrez Garry Kasparov, el primer jugador de ajedrez derrotado por una computadora. Aunque Kasparov concluye que las máquinas son mejores que los humanos en el 95% de los casos, los humanos deben saberlo. cuando y cómo intervenir el 5% restante del tiempo. Eso es crítico.
Kasparov señala que la ventaja la obtiene la persona que sabe cuándo confiar en el instinto y la intuición. Ésa es la diferencia entre un buen tomador de decisiones y uno excelente. “Un pequeño ajuste aquí y allá tiene el mayor rendimiento. No tenemos que cuestionar la superioridad de las máquinas en el 95% de los casos. Pero en el otro 5% sí lo hacemos”, explicó.
También es importante saber cuándo ser lo suficientemente humilde como para permitir que los algoritmos funcionen de forma autónoma. Las herramientas de IA carecen de la capacidad de comprender el contexto, pero nosotros no deberíamos hacerlo.
Esta información ayuda a los líderes a comprender los elementos humanos esenciales que impulsan las implementaciones exitosas de IA. Como dijo Ted English, ex director ejecutivo de TJX En las empresas, un minorista de indumentaria y moda para el hogar de Fortune 100, el liderazgo exige “mucho instinto, experiencia y conocimiento. No se puede conseguir eso con una máquina”.
La IA requiere nuevas habilidades humanas
A medida que la IA se vuelve algo común, las empresas necesitan cultivar nuevas habilidades humanas entre su fuerza laboral. En nuestras entrevistas ejecutivas, escuchamos repetidamente que la nueva ventaja competitiva se reduce a “habilidades interpersonales humanas”, “creatividad humana” y “relaciones personales”.
Peter Cameron, director ejecutivo de Lenox, nos dijo: “Nada reemplaza las relaciones personales a largo plazo, y cuanto más larga sea la relación, mejor”.
Rod Harl, director ejecutivo de Alene Candles, una empresa con un crecimiento de ingresos del 80 % en cinco años, compartió que su mejor decisión fue invertir en capacitar a los empleados en habilidades interpersonales y técnicas de atención plena. Combinar estas habilidades con la creatividad humana, señala Harl, “es la salsa secreta”.
Como lo expresó María Villablanca, cofundadora y directora ejecutiva de Future Insight Network: “Las empresas necesitan personas que puedan ser creativas e innovadoras en la forma en que encuentran soluciones. Las empresas necesitan solucionadores de problemas creativos y con habilidades interpersonales. Las máquinas no pueden competir con eso”.
A medida que la IA asume más tareas, existe el riesgo de atrofia de habilidades y pérdida de conocimientos. Además de retener talento experimentado, las empresas deben considerar caminos para desarrollar habilidades de toma de decisiones en todos sus recursos humanos.
Hoy en día, las habilidades humanas que los líderes consideran más críticas son las habilidades interpersonales: resolución básica de conflictos, comunicación, desapego emocional y prácticas de atención plena. Si bien se espera alfabetización digital, la prioridad son las habilidades interpersonales efectivas. Estas habilidades exclusivamente humanas son escasas y pueden requerir capacitación.
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