Cada día, minuto a minuto, y en todo momento, nuestros cerebros procesan ingentes volúmenes de información. Una importante fracción de esta información trasciende a distintas fases de análisis, se transforma en nuevo conocimiento y contribuye así, a ampliar la comprensión de la realidad que percibimos. Este proceso opera en forma recurrente, sin que siempre estemos conscientes de ello.
Analizamos las historias médicas de numerosos pacientes aplicando analíticas de última generación
Independientemente de cual sea nuestra área de especialización profesional, o cual es nuestro rol en una organización, el marco teórico bajo el cual opera el proceso cognitivo en los seres humanos es esencialmente el mismo. Es un proceso desplegado en 3 fases: Observación, Evaluación y Decisión.
Cuando nuestros procesos cognitivos se enfocan en un ámbito específico del conocimiento humano; se refuerzan con una práctica deliberada, potenciada por nuestra motivación y sentido de propósito; y a ello, se le suma, un esfuerzo consciente de aprender de experiencias, tanto exitosas como fallidas; se construye paulatinamente, la maestría personal en un dominio relevante del conocimiento. La maestría personal aplicada a dominios relevantes al éxito de la gestión empresarial, históricamente ha contribuido a apuntalar una ventaja competitiva, que se despliega como un efectivo y, en ocasiones, decisivo factor diferenciador.
En entornos de negocios globales donde el cambio acelerado es usual, la gestión efectiva del conocimiento se considera como un recurso de capital. Su gestión eficiente, con neta alineación a la estrategia empresarial es un diferenciador competitivo clave.
De la Era Industrial a la Economía del Conocimiento
En algunos sectores de actividad económica es condición necesaria aunque no suficiente, contar con el aporte del mejor talento del mercado. En un entorno global donde el soporte de tecnologías de última generación es cada vez más evidente y necesario, no es suficiente disponer de la suma de los mejores talentos, para desarrollar el músculo competitivo de la empresa que constantemente innova para diferenciarse de otras y agregar aún más valor de mercado. La vocación de innovar para generar valor económico sostenible, es imperativa en mercados y entornos de negocios, expuestos a dinámicas de cambio cada vez más acelerado.
Está comenzando a ocurrir el reemplazo por “computadores inteligentes”, de profesionales pertenecientes a disciplinas, que tradicionalmente habían requerido de una importante capacidad de análisis como sucede con Ingenieros petroleros, médicos, aviadores o investigadores científicos.
Invertimos en Big Data para ofrecer a nuestros clientes los mejores análisis financieros del mercado
La invención de la electricidad, el auge de la industria del acero, la proliferación de ferrocarriles, y el diseño de motores de combustión interna; aparte de propiciar, la migración de trabajadores del campo hacia las ciudades, para apoyar la gestión productiva del naciente parque industrial, justificó el desarrollo de prácticas de gestión empresarial basadas en la división del trabajo, la producción en serie, los sistemas de calidad, y la especialización funcional.
El desarrollo tecnológico de entonces, enfocado como estaba, en multiplicar la fuerza bruta de los obreros de la construcción y mejorar las destrezas de los operarios de las lineas de producción, requirió del diseño de los ya clásicos fundamentos de Administración de Personal y Desarrollo Organizacional, que dominaron la escena empresarial del Siglo XX, y aún imperan como anacronismos metodológicos en una importante proporción de las empresas de estos tiempos.
Avances importantes en los sistemas cognitivos, en la inteligencia artificial, y en la analítica masiva de datos, contribuyen a potenciar, no las capacidades físicas del humano promedio, como sucedió en la Era Industrial, sino las facilidades cognitivas al servicio de líderes empresariales, que han de urdir estrategias sofísticadas, y tomar decisiones ágiles y cruciales, en entornos empresariales muy complejos, volátiles, inciertos y ambiguos
En un artículo publicado por McKinsey en 1967 (The manager and the moron), Peter Druckeranalizó con cierto desdén, el rol que los computadores de su tiempo desempeñaban en el ámbito empresarial. Veamos lo que entonces afirmó:
“Los computadores aplicados en el ámbito empresarial son incapaces de tomar decisiones; apenas ejecutan transacciones. Un computador no es más que un “imbécil”. Es precisamente en su carencia de inteligencia donde radica su fortaleza, porque nos obliga a los líderes empresariales a fijar los criterios que justifiquen su utilidad. Quien opere con este artefacto, al que considero como la herramienta más estúpida que hemos tenido, tendrá que destacar por ser una mente brillante”
Los argumentos de Peter Drucker inspiran ciertos aires de nostalgia, al analizarlos desde la perspectiva de aquellos tiempos cuando en la gestión de personas primaban relaciones de mando, subordinación y control.
Ahora hablamos de un nuevo entorno empresarial dotado de analíticas de datos de última generación y tecnologías inteligentes. Establecer esta distinción es relevante para analizar las competencias de una nueva generación de lideres, que continuaran tomando decisiones de corte estratégico, pero esta vez, coexistiendo con maquinas dotadas de cierta inteligencia y superlativas capacidades analíticas.
Las 7 propiedades de las maquinas inteligentes
Para analizar el impacto potencial de las tecnologías cognitivas en el ámbito empresarial, y en particular, en la gestión de personas, es preciso conocer las 7 propiedades que diferencian a estas maquinas inteligentes de los convencionales ordenadores personales.
Estas 7 dimensiones, complementarias entre si, caracterizan a computadores dotados de capacidades analíticas, de inteligencia artificial y de aprendizaje autónomo, que eran inconcebibles una década atrás.
Discutamos entonces, los 7 atributos de las maquinas inteligentes como son expuestos por Gartneren Digital Business Innovation With Smart Machines, publicado en Agosto de 2014.
1. Gestión de la Complejidad
Los computadores inteligentes (smart machines) operan en ambientes de alta complejidad, con grandes volúmenes de datos e información, desplegados en ambientes muy cambiantes e inciertos.
La información puede ser procesada en lenguaje natural, y no necesita estar normalizada ni ser completamente consistente, para ser útil en actividades de análisis.
Al gestionar la complejidad inherente a ciertos dominios del conocimiento humano, estas maquinas pueden derivar interesantes inferencias, que surgen del análisis de numerosos eventos ocurridos en largos periodos de tiempo.
Estas tecnologías pueden ser consideradas como inteligentes cuando su capacidad de gestionar altos niveles de complejidad iguala o supera, a la de cualquier experto del dominio.
2. Desarrollo de predicciones basadas en probabilidades
Las maquinas inteligentes gestionan la incertidumbre de su dominio de operación, estimando las probabilidades de que ciertos escenarios futuros efectivamente ocurran.
La complejidad de los ambientes donde estos equipos operan, y las limitadas capacidades de análisis y computo que estas maquinas todavía evidencian, no posibilitan aún el desarrollo de análisis de escenarios con alto grado de certidumbre.
El último prototipo del vehículo autónomo de Google. Carece de volante
En un centro de salud, un robot inteligente debería ser capaz de predecir cual es la persona que probablemente requiera de asistencia médica en tiempo real. Cuando otro vehículo pierde el control, un vehículo autónomo debería ejecutar una acción defensiva que permita evitar una colisión.
3. Aprendizaje activo
Una maquina o robot inteligente debería tener la capacidad de acopiar mayor información, para garantizar que la acción que está ejecutando o la decisión que está tomando sean correctas, con un alto grado de probabilidades.
Una maquina que funge como asesor inteligente, podría formularle al usuario las preguntas necesarias, para lograr una respuesta más satisfactoria ante el requerimiento que este le está planteando.
Un robot podría ajustar la fuerza que este aplicará para levantar o acarrear un objeto de manera segura, una vez que ha obtenido la información necesaria para decidir y actuar en consecuencia.
4. Aprendizaje pasivo
Las maquinas inteligentes también aprenden de la observación del ambiente donde estas operan. Pueden identificar nuevas clases de objetos, para caracterizar los atributos de flujos de información, en un dominio relevante y convenientemente acotado.
Google y Microsoft están aplicando redes neuronales de aprendizaje profundo para analizar un gran número de fotos, y caracterizarlas por sus atributos comunes, sin requerir intervención humana.
La supremacía de las tecnologías cognitivas sobre las capacidades analíticas de los humanos, comenzó cuando el supercomputador Watson derrotó en 2011 a expertos calificados en Jeopardy
Google ha identificado, por ejemplo, distintas categorías de imágenes para caracterizar gatos a partir de las peculiaridades de sus caras. Microsoft, por su parte ha caracterizado una categoría de imágenes que corresponde a razas de perros.
El objetivo de esta dimensión es el de permitir que las maquinas aprendan de su contexto, con un mínimo de intervención humana.
5. Capacidad para actuar con autonomía
Un objetivo de las tecnologías inteligentes es el de operar a un mínimo coste y sin requerir intervención externa, como lo haría con plena autonomía un ser humano dotado de capacidades para discernir, decidir y actuar.
La autonomía de estas maquinas se describe, más allá de su capacidad discreta para decidir positiva o negativamente en torno a una acción a ejecutar, como respuesta a un requerimiento del entorno.
Cuanto más autónoma una maquina es, tanto más inteligente se la considera.
6. Habilidad para comprender
Las maquinas consideradas como inteligentes, son aquellas que tienen la capacidad de establecer inferencias que no siendo obvias, pueden estar asociadas a conceptos complejos y abstractos.
Así sucede para el caso de las caras de gatos caracterizadas por el buscador de imágenes de Google o con las razas de perros caracterizadas por Microsoft.
7. Operan de acuerdo a un propósito bien definido
La actual generación de computadores inteligentes circunscribe su ámbito de operación a actividades muy especificas dentro de un dominio acotado y claramente definido.
No es factible en el estado actual de la tecnología, que un computador inteligente con capacidad para manejar un vehículo con plena autonomía, pueda, por simple transferencia de conocimientos pilotar un avión, sin requerir intervención humana de algún tipo.
Hacia un nuevo orden empresarial
Nuestra habilidad para aprender es un proceso de por vida, que ocurre una y otra vez, gracias a la activación de procesos cognitivos que facilitan la adquisición a escala lineal de nuevas capacidades, destrezas y conocimientos.
En las organizaciones conscientes de la importancia de desarrollar el talento de las personas, el hecho cognitivo se potencia y consolida, con prácticas personalizadas de aprendizaje acelerado, que pueden estar mediadas por redes sociales, en ambientes de abierta colaboración.
La capacidad del ser humano para aprender, hacer inferencias y decidir cursos de acción alternativos, está siendo retada por el potencial que las tecnologías inteligentes, ahora han desarrollado para incorporar nuevos conocimientos a escala exponencial, y generar inferencias e hipótesis, cuya singularidad y valor, no son frecuentes en procesos analíticos desarrollados por expertos y especialistas humanos.
Estamos evaluando nuevas drogas para mitigar ciertos tipos de cáncer. Tecnologías cognitivas potencian nuestra productividad por varios ordenes de magnitud
Líderes empresariales, directivos y mandos intermedios habrán de afrontar el fascinante reto de cuestionar sus capacidades para aprender y tomar decisiones en contextos de negocios dinámicos e inciertos; ahora que necesitarán coexistir con una nueva generación de maquinas inteligentes, dotadas de algoritmos altamente sofisticados y de un descomunal poder de computo,
Estas maquinas destacan por su capacidad para analizar inmensos volúmenes de datos, caracterizar un numero ciertamente grande de escenarios, realizar análisis predictivos con sorprendente precisión, y aprender en tiempo real, en un dominio donde la gestión eficaz y eficiente de la información y el conocimiento son ahora relevantes para la supervivencia y éxito de la empresa.
Las instancias responsables de tomar decisiones en el ámbito empresarial, suelen apelar a la experiencia de muchos años de deliberada y consciente práctica profesional, para generar un flujo de acciones, que suele estar basado, más en la intuición y en el apego a sesgos cognitivos derivados de la cultura empresarial dominante; que en el acopio y análisis de numerosos datos e información, que estas tecnologías inteligentes ejecutan con cada vez mayor autonomía y velocidad, para inducir procesos de toma de decisiones basados en evidencias.
La gestión empresarial en un ambiente laboral donde la colaboración productiva entre maquinas inteligentes, y profesionales motivados y expertos, será cada vez más frecuente, requerirá como antes sucedió en la era industrial, del diseño de nuevas prácticas de gestión de personas. Apelará a la aplicación de arquitecturas organizativas que faciliten la incorporación productiva de tecnologías inteligentes en un ámbito de negocios extremadamente competitivo. Se basará en la implantación de nuevas políticas de Recursos Humanos que garanticen la coexistencia armónica y con sentido de propósito entre maquinas inteligentes, y personas motivadas, creativas y comprometidas a la empresa.
Para comprender el alcance de este fenómeno disruptivo y su mayúscula influencia en el tejido empresarial, conozcamos algunos logros del supercomputador Watson de IBM, en distintas áreas del quehacer empresarial.
- Johnson & Johnson está utilizando el Watson Discovery Advisor para enseñar a Watson a leer y entender informes científicos que detallan los resultados de pruebas clínicas, para desarrollar y evaluar nuevos medicamentos.
- En Sanofi, Watson entiende y extrae información relevante, de la lectura de millones de páginas de literatura científica, para derivar relaciones entre el consumo de drogas y ciertas enfermedades potenciales.
- Watson ha caracterizado los procesos que modifican a la proteína p53, la cual suele estar vinculada a diversos tipos de cáncer. Los investigadores pueden evaluar nuevas hipótesis y tratamientos basados en quimioterapia, cuando Watson ha analizado más de 70,000 artículossobre la proteína p53, y su actividad como agente generador de cáncer.
Luego de varios años de promesas defraudadas, y expectativas incumplidas, el sueño de construir computadores con capacidades idóneas para el aprendizaje exponencial y cada vez más autónomo, ya es una realidad.
Progresos sustantivos en inteligencia artificial, redes neuronales y analíticas de datos de última generación, hacen posible que la primera generación de tecnologías inteligentes, haya desarrollado por vez primera, la capacidad de trabajar en estrechas relaciones de colaboración con especialistas y expertos, en un dominio relevante del conocimiento humanos.
La proliferación de los nuevos paradigmas tecnológicos, ya ha alcanzado el tramo exponencial de la curva de adopción. Ello permite inferir que estamos en el umbral de afrontar una dinámica de cambio tan acelerado y disruptivo, que posiblemente marcará la transición a una nueva era en la humanidad.
Se transformará radicalmente nuestra aproximación a la tecnología, cuando establezcamos relaciones de colaboración con maquinas y sistemas inteligentes, en una dinámica, cuyas implicaciones y resultados será pertinente evaluar desde diferentes perspectivas analíticas.
Gartner predice que para el 2017, el 10% de los computadores tendrá capacidades cognitivas similares a las que Watson despliega hoy día.
El impacto de las tecnologías cognitivas en RRHH
La irrupción de tecnologías cognitivas en el ámbito empresarial tendrá un enorme y profundo impacto sobre las áreas de gestión de personas. Veamos por que.
- Con el advenimiento de maquinas cuyas capacidades analíticas comienzan a ser superiores a las de los expertos en el dominio; las decisiones de negocios se tomarán más en función de evidencias irrefutables derivadas de las enormes capacidades analíticas de estos formidables equipos y sistemas, que como resultado de la intuición de expertos y especialistas. con muchos años de experiencia y práctica deliberada.
- Los nuevos líderes empresariales afrontarán la difícil tesitura de ceder poder e influencia, cuando habrán de trabajar en dinámicas de colaboración con computadores inteligentes y sistemas cognitivos.
- El área de Relaciones Laborales, como tradicionalmente la hemos conocido experimentará profundas transformaciones, cuando a raíz de la creciente coexistencia productiva entre humanos y maquinas, sea pertinente regular y reglamentar interacciones, modelos de toma de decisiones, patrones de comunicación, y estilos de liderazgo, en un entorno mas deshumanizado, ambiguo, retador y complejo.
- Los mejores líderes empresariales serán aquellos que antepongan su experiencia, ego e influencia, al mandato estratégico de generar procesos de innovación disruptiva y acelerada, estableciendo sinergias efectivas y productivas con tecnologías inteligentes, que fácilmente pueden poner en entredicho, los conocimientos e inferencias madurados tras largos años de formación y práctica deliberada.
- Así como la proliferación de robots en las líneas de producción industrial ha reemplazado casi totalmente a la mano de obra no calificada; esta nueva oleada tecnológica arrasará con profesionales que hoy día utilizan sus conocimientos y capacidades analíticas, para derivar aprendizajes, construir inferencias y tomar decisiones en diversas áreas funcionales.
- La competencia más relevante para un profesional, en este nuevo orden empresarial, será su habilidad de interaccionar con sistemas inteligentes, y su capacidad para formular las preguntas apropiadas y seleccionar las hipótesis relevantes, para potenciar el proceso de descubrimiento de nueva información y conocimiento, a partir del análisis de volúmenes masivos de datos, no necesariamente estructurados.
- Muchas de las profesiones que hoy conocemos, y parecen tradicionales correrán el riesgo de desaparecer en los próximos años. Contadores, analistas de selección, geólogos de pozos, y asesores legales, se cuentan entre las especies profesionales en peligro de extinción.
- La innovación disruptiva y acelerada, mediada por líderes transformadores e impulsada por tecnologías inteligentes, será el centro de gravedad de una nueva arquitectura organizativa, cuya agilidad y flexibilidad, habrá de otorgar una decisiva y sostenible ventaja competitiva a la organización que en lo sucesivo basará sus decisiones en evidencias sustentadas por rigurosos análisis de datos.
- La inversión en formación y desarrollo de personas estará más orientada al desarrollo de las competencias digitales que faciliten la convivencia armónica entre personas y tecnologías inteligentes; que a la especialización continua de profesionales en un dominio del conocimiento relevante.
- Recursos Humanos ha de ser un entusiasta evangelista en el uso y aplicación de las tecnologías sociales y cognitivas al servicio de la gestión de la innovación empresarial. Para ello ha de comenzar utilizando estos nuevos enfoques analíticos para potenciar sus procesos de atracción, conexión, formación y desarrollo de personas. Google, Facebook y Netflix ya lo están haciendo, y de hecho, están ganando ventajas competitivas tempranas.
Para comprender los alcances de está nueva y crucial etapa en la historia empresarial, os invito a ver este vídeo que pone en relieve el enorme potencial transformador y disruptivo de las tecnologías cognitivas, en el ámbito empresarial y en nuestra sociedad.
AUTOR: Octavio Ballesta
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