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HOMO SAPIENS, el ascenso a la IA de la innovación en las organizaciones y mas allá.

Por Ricard Lloria

Homo Sapiens, el ascenso a la IA de la innovación en las organizaciones y más allá.

Uno de los impactos de la IA más comentados y sobre el que hemos podido estar leyendo es el lado creativo. Es decir, la capacidad de la IA para producir trabajo creativo y reemplazar a los humanos en esa área, por ejemplo. Guionistas, especialistas en marketing, redactores, diseñadores, artistas, músicos, etc. Podemos leer mucho sobre la creatividad, o eso podemos creer. Podemos odiar que la IA reemplazara nuestras capacidades creativas únicas o las de cualquier otra persona. Podemos creer que es lo que nos da nuestra ventaja, nuestros puntos de diferencia, independientemente del papel de la IA. Pero también podemos ser optimistas, así que dejemos de creer que este sea el caso.

El boom de ChatGPT nos aceleró las previsiones respecto a la llegada de la IA general, capaz de igualar la capacidad de los humanos e incluso superarla. ¿Puede representarnos una amenaza?

Podemos capturar una línea de tiempo de nuestra evolución con respecto a nuestras capacidades cognitivas e intelectuales que podamos creer que son esenciales para el pensamiento creativo, innovación, resolución de conflictos etc. Más allá de esto hay algunos puntos para desarrollar en nuestros pensamientos, como si tratáramos de hacer una teoría humilde en última instancia.

La IA no reemplazará a los escritores, pero los escritores que la usan reemplazarán a los que no la usan. Paul Roetzer, director ejecutivo del Marketing AI Institute

Esta cita realmente nos lo puede resumir bastante bien en términos de un camino que podemos seguir. Así que se nos puede transformar en una propuesta de aceptarlo o morir.

No conocemos completamente las razones detrás de lo que se denomina una Explosión Simbólica, donde el Homo Sapiens comenzó a pensar en símbolos, lo que representa una explosión creativa.

Podemos dejar de estar tan interesado en las razones, aunque nos encantaría saberlas.

Podemos estar más interesados en el hecho de que haya sucedido y en cómo apunta a una fuente de ventaja humana que hemos mantenido durante años.

La pregunta que nos podríamos hacer es cómo progresamos frente a una poderosa IA que se está volviendo más poderosa de manera exponencial.

Dejamos de poder tener la respuesta cierta para esto, pero podemos creer que está en el ámbito de la cooperación dentro y fuera de las organizaciones. La cooperación es exactamente la forma en que muchas empresas están posicionando sus ofertas de IA. Microsoft llama al suyo CoPilot, Google llama al suyo Duet, etc. Por lo que nos podemos hacer una idea.

Sin embargo, la extinción para la humanidad es el final sombrío de los posibles resultados, más catastróficos que algunas personas nos avecinan. Se habla mucho de ello. Teniendo en cuenta que dimos a luz a la IA, aunque humildemente creo que esto deje de suceder. Podemos creer que, ya sea en cooperación o porque tendremos otra explosión de conciencia acelerada y capacidad cognitiva e intelectual, podríamos incluso eclipsar a la IA.

Ciertamente, podemos creer que será gracias a nuestra capacidad constante de pensamiento creativo, en todos los campos, que no sólo sobreviviremos, sino que prosperaremos, con o sin IA.

El informe de tendencias, trend report, era hora de revisar este concepto fundamental y relacionado. Por qué la IA lo cambia todo.

Volviendo a nuestro punto: tomemos, por ejemplo, el juicio humano: esto no va a ninguna parte. De hecho, cuando se utilizan herramientas como ChatGPT para ayudarle a obtener respuestas, se automatizan muchas de las cosas que ve descritas en el doodle anterior, pero nuestro criterio sigue siendo fundamental, entre otras cosas.

La parte de entrada es lo que la IA hace tan bien: rastrear todos los datos disponibles de todas las fuentes disponibles públicamente, organizarlos y presentárselos para que pueda tomar una decisión sobre lo que es útil y lo que nosotros podemos utilizar en el futuro. Como punto de salida.

El aporte experiencial de la IA es discutible. La experiencia vivida es una descripción de las experiencias y decisiones de una persona, así como del conocimiento adquirido a partir de estas experiencias y elecciones. Usar ese conocimiento para guiar nuestras acciones futuras es lo que quise decir en nuestro pensamiento original. La IA puede aprender y mejorar, por lo que en ese sentido se podría llamar una “experiencia vivida”, en la que adquiere conocimientos de experiencias pasadas y de nuestras aportaciones para mejorar nuestras respuestas. Pero todo esto podría ser exagerado.

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Ciertamente funciona fantásticamente bien con los datos mencionados e incluso con las ideas de otros, siempre que sea diverso e inclusivo en los datos e ideas que incorpora. La revisión por pares está estrechamente relacionada con esto, pero ocurre en el momento de dar sentido. Podríamos ver a la IA realizando la función cuando le pidamos que cambie su respuesta porque en el primer intento no fue lo suficientemente precisa, pero esto probablemente también esté ampliando un poco el concepto.

Podríamos decir que el lado de la producción es algo para lo que la IA es menos útil; después de todo, todavía son en su mayoría humanos los que tomamos las decisiones y acciones. A menos que miremos cosas como la generación de código, un gran ejemplo aquí: GitHub Copilot. Nuestro programador de pares de IA.

Cómo un sentido de poder hacer en este nuevo y valiente mundo de IA

La IA fue construida específicamente para crear el sentido, es como creador del sentido, al menos en términos de las intenciones actuales. Podríamos mostrar algunas áreas que quizás desee explorar para mejorar el uso de la IA en nuestro trabajo diario, es decir dentro de las organizaciones, empresas. Estos dejan de cubrir algunas de las habilidades más técnicas necesarias, si nosotros somos un desarrollador, por ejemplo, y estamos creando BOT de chat con IA. Tampoco cubren resultados más allá del texto, como imágenes y código.

Digamos que aquí estamos tratando con conocimiento sobre:

1. Ingeniero rápido (Prompt Engineer)

Para obtener las respuestas correctas podemos hacer las preguntas correctas. Esto es un poco de lo que es la ingeniería rápida. Ya se la considera una habilidad para el futuro, incluso una carrera: Cómo comenzar una carrera en ingeniería rápida.

Hay mucho más que todo esto, pero al menos hay que saber cómo hacer las preguntas correctas para obtener el mejor resultado. Siempre es una buena habilidad, ahora que cada vez se vuelve aún más importante a tener en cuenta dentro de las organizaciones.

2. Comprobador de sentidos, (Sense Checker)

Para que podamos trabajar eficazmente con las respuestas que obtenemos, no podemos alegar ignorancia y decir que la máquina lo sabe todo. Para sobresalir adecuadamente, en cooperación con la IA, aún necesitamos experiencia en el dominio. Quizás aún más, para detectar las respuestas de los controles.

En otras palabras, no sirve de nada que hagamos las preguntas correctas cuando no podemos validar las respuestas.about:blank

3. Formulador de hipótesis y solucionador ágil de problemas (Hypothesiser and agile problem solver)

Podríamos ver el trabajo con IA como un experimento. Podemos hacer una pregunta y, después de comprobar los sentidos, podemos descubrir que la respuesta es sólo parcialmente correcta. Podemos dirigir la herramienta para proporcionar más respuestas en nuevas direcciones, mejoras, pero podemos necesitar hacer más. Cada etapa podemos ganar más, pero podemos hacer más para avanzar.

Este enfoque experimental nos puede requerir que podamos tener una visión clara de lo que podemos estar tratando de probar o resolver, así que comenzamos con lo que tenemos como objetivo final en mente y exponemos claramente nuestros problemas o hipótesis contra la cual podemos sentir una verificación constante.

Podríamos decir que las cinco razones por las que quienes podamos utilizar la IA acelerarán la innovación dentro de la organización y fuera de ella:

Nos podemos referir a cómo el uso de la IA nos ayudará a poder acelerar los esfuerzos y resultados de innovación tanto para las empresas emergentes como para las empresas establecidas. Cómo aquellas organizaciones que utilizan la IA para estos esfuerzos serán más eficaces y superarán a aquellos que dejan de hacerlo. La innovación será uno de los principales beneficiarios de la IA a medida que el proceso de innovación se vuelva más eficiente y la gestión de los resultados de la innovación (ejecución) se nos vuelva más eficiente. ¿Cómo podríamos hacerlo de cinco maneras diferentes?

  1. La velocidad de ideación, de crear ideas, innovación. Imaginemos que podamos pedirle a la IA que haga una investigación para observar el mercado y ver qué se podría vender, de qué está hablando la gente en ese momento y luego generar una nueva imagen de cómo se podría ver un producto en comparación con otras imágenes para que fuera diferente y único. Dentro de 5 años todo esto nos será muy eficiente.
  2. En la velocidad de ejecución. Si podemos ir un paso más allá del escenario que hemos podido exponer anteriormente, imaginemos de nuevo que la IA podría contactar a un fabricante y decirle “aquí está el plano y esto es lo que quiero que hagas”. Podría negociar con ese fabricante para obtener el mejor precio posible y luego crear un plan de comercialización para poder venderlo con esas capacidades. Una vez más, podríamos verlo en el ámbito de lo posible en los próximos cinco años.
  3. La creación de sentido. Antes hemos comentado ¿Cómo podemos entender la creación del sentido?: la versión de IA. Con todo lo que se necesita para tener éxito con la innovación, ya sea para “una startup” o un esfuerzo dentro de una gran organización establecida, todo ha de tener una finalidad, y un sentido, por ejemplo imaginamos tener un asistente con el que podamos comprobar nuestras suposiciones, variables etc. Comentarios en los que podamos confiar lo suficiente como para ayudarnos a tomar una decisión sobre una hipótesis que podamos probar con datos reales.
  4. La difusión de la innovación. En este punto damos por sentado que ya hemos hecho todo el trabajo para generar ideas, crear prototipos y lanzar planes al mercado y ahora realmente queremos salir al mercado. Generar contenido que nos pueda ayudar a difundir nuestra idea es donde la IA nos puede ayudar a acelerar el tiempo necesario para crear campañas, generar contenido y hacer correr la voz.
  5. Los datos para la verificación. Los datos para la verificación dejan de provenir de la IA, ya que se los facilitamos nosotros, pero la IA nos ayudará para que trabaje con nuestros datos, lo cual será invaluable para consultarlos y transformarlos en conocimientos significativos que nos podrán ayudar a hacer avanzar a la organización o a la propia innovación de manera más rápida y exitosa.
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Siguiendo la estela de la innovación y recuperando el artículo” The 12 Different Ways for Companies to Innovate” Las organizaciones pueden innovar de muchas maneras. ¿Cuántas? Nada menos que 12, por ejemplo, que seguramente pueden ser más. ¿Nos puede faltar alguna manera más? Seguramente que sí, más si hablamos de IA, si adoptamos un enfoque de innovación de 360 grados cómo si tuviéramos un radar de innovación.Anunciosabout:blankINFORMA SOBRE ESTE ANUNCIO

En 2006, Mohanbir Sawhney, Robert C. Wolcott e Inigo Arroniz publicaron un esclarecedor artículo en MIT Sloan Management Review: “The 12 Different Ways for Companies to Innovate”.

En su artículo presentan el radar de innovación, que ofrece un enfoque de 360 grados a la innovación. Cubre 12 categorías diferentes de innovación que una organización puede utilizar para adaptarse o reinventarse.

Los 12 tipos de innovación son (descripciones originales):

  1. Ofrendas – Desarrollamos nuevos productos o servicios innovadores.
  2. Plataforma – Utilicemos componentes o bloques de construcción comunes para crear ofertas derivadas.
  3. Soluciones- Creemos ofertas integradas y personalizadas que resuelvan los problemas de los clientes de un extremo a otro.
  4. Clientes – Descubra las necesidades de los clientes no satisfechas o identifiquemos segmentos de clientes desatendidos.
  5. Experiencia del cliente – Rediseñamos las interacciones con los clientes en todos los puntos de contacto y en todos los momentos de contacto.
  6. Captura de valor – Redefinamos cómo pagamos a las organizaciones, empresas o creamos nuevas fuentes de ingresos innovadoras.
  7. Procesos – Rediseñamos los procesos operativos centrales para mejorar la eficiencia y la eficacia.
  8. Organización – Cambiamos la forma, función o ámbito de actividad de la empresa.
  9. Cadena de suministro – Pensemos de manera diferente sobre el abastecimiento y el cumplimiento de la entrega en toda la cadena de suministro, desde el proveedor al cliente.
  10. Presencia – Creamos nuevos canales de distribución o puntos de presencia innovadores, incluidos los lugares donde los clientes pueden comprar o utilizar las ofertas que podamos dar.
  11. Redes – Creamos ofertas inteligentes e integradas centradas en la red, o redes sociales.
  12. Marca – Aprovechamos una marca en nuevos dominios.

Además de una gran tipología, el que pudiéramos tener un radar de innovación puede ser mucho más que todo esto

Además, también podemos utilizar para trazar de la organización frente a la competencia en las 12 dimensiones de la innovación. Esto nos puede brindar una gran idea de dónde se encuentra y en qué se diferencia de nuestros competidores.

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¿En qué tipos de innovación ya participamos dentro de la organización y en cuáles no? ¿Dónde podríamos tener lugar la próxima innovación?

En el artículo de HBR  Survey: Employees Want Business Technologies to be More Collaborative, nos dice que:

“Cada departamento empresarial utiliza un software diferente para gestionar tareas comunes específicas de sus funciones, además de las herramientas habituales de productividad y colaboración como correo electrónico, videoconferencia y chat. Los empleados esperan poder enviar preguntas rápidas a través del chat, compartir enlaces de documentos para editarlos en vivo y programar llamadas virtuales fácilmente. Pero la mayoría de los empleados encuestados no obtienen lo que necesitan de sus herramientas de colaboración porque no están integradas con los datos y la información que necesitan para realizar su trabajo:

El 59% dice que sus herramientas de colaboración no están alineadas con la forma en que sus equipos prefieren trabajar.about:blank

El 64% dice que las herramientas no se integran con los procesos de su organización (por ejemplo, software de marketing, finanzas y ventas).

El 72 % desearía que sus herramientas de colaboración fueran compatibles entre sí porque es difícil trabajar juntos en equipos.

Las herramientas de software de código bajo pueden capacitar a los empleados para que resuelvan sus propios problemas. De hecho, más de tres de cada cuatro (77%) trabajadores encuestados desearían tener más acceso a herramientas o plataformas low-code para crear soluciones digitales que les ayuden a alcanzar sus objetivos.

Adoptar soluciones empresariales basadas en IA es un paso esencial para cambiar nuestra cultura laboral del tiempo dedicado «en el trabajo» a un enfoque en la calidad y la eficacia. Las tareas repetitivas como la entrada de datos, la toma de notas, la generación de informes y el procesamiento de documentos son esenciales para las operaciones comerciales, pero no constituyen una parte satisfactoria de la jornada de los empleados.”

Fuente: https://ricardlloria.wordpress.com/2023/10/16/homo-sapiens-el-ascenso-a-la-ia-de-la-innovacion-en-las-organizaciones-y-mas-alla/

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