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La IA puede ayudarlo a hacer mejores preguntas y resolver problemas más grandes

Por Hal Gregersen y Nicola Morini Bianzino

Tecnología y análisis

Harvard Business Review

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Resumen. La mayoría de las empresas todavía ven a la IA de manera bastante limitada, como una herramienta que alivia los costos y las ineficiencias del trabajo humano repetitivo y aumenta la capacidad de las organizaciones para producir, procesar y analizar montones y montones de datos. Pero cuando se combina con habilidades relacionadas con la indagación "suaves", puede ayudar a las personas a hacer mejores preguntas y ser más innovadoras.

Hay dos caminos distintos, aunque relacionados, para hacer esto. 1) Usar la tecnología para cambiar la cadencia y los patrones de sus preguntas: la IA aumenta la velocidad de las preguntas, la variedad de preguntas y la novedad de las preguntas. 2) Usar la IA para transformar las condiciones y los entornos en los que trabajan las personas para que puedan surgir preguntas que generen cambios, lo que llamamos preguntas "catalizadoras". Esto empuja a los líderes fuera de sus zonas de confort y a la posición de estar intelectualmente equivocados, emocionalmente incómodos y conductualmente tranquilos y más reflexivos, todo lo cual, resulta, promueve el pensamiento y la acción innovadores.

Hace solo unos años, las empresas luchaban con la inteligencia artificial principalmente en abstracto, un problema del "futuro del trabajo" con el que tendrían que lidiar en el futuro. ¿Ahora? Más de la mitad de las empresas de todo el mundo están adoptando activamente la IA. Aunque las inversiones son particularmente altas en industrias como la atención médica, la gestión y el procesamiento de datos, la computación en la nube y la tecnología financiera, todo tipo de organizaciones y funciones han incorporado la tecnología de inteligencia artificial en sus operaciones. Y las herramientas de IA generativa como ChatGPT están obligando a los líderes a preguntarse dónde y cómo la IA puede ayudar a sus negocios.

Aun así, la mayoría de las empresas todavía ven a la IA de manera bastante restringida, como una herramienta que alivia los costos y las ineficiencias del trabajo humano repetitivo al automatizar las tareas físicas mundanas (como mover mercancías en los almacenes) y aumentar la capacidad de las organizaciones para producir, procesar y analizar pilas y montones de datos. Pero la tecnología puede hacer mucho más que eso.

Junto con habilidades relacionadas con la indagación "suaves", como el pensamiento crítico, la innovación, el aprendizaje activo, la resolución de problemas complejos, la creatividad, la originalidad y la iniciativa, esta tecnología puede mejorar nuestra comprensión de un mundo cada vez más complejo, permitiéndonos participar en preguntas más abstractas. y cambiar nuestro enfoque de la identificación a la ideación. En nuestra investigación y talleres con ejecutivos, descubrimos que las empresas tienen mucho que ganar al tratar a la IA como un colaborador del trabajo del conocimiento en diversas áreas, como el diseño de productos, la eficiencia de procesos y la ingeniería rápida. Asociarse con la tecnología de esta manera puede ayudar a las personas a hacer preguntas más inteligentes., lo que a su vez los convierte en mejores solucionadores de problemas e innovadores revolucionarios. También estamos viendo los impactos iniciales de más sistemas de inteligencia artificial conscientes del contexto (como ChatGPT) y, a medida que continúan mejorando, la habilidad de hacer preguntas (o crear avisos) solo se volverá más valiosa en el proceso de descubrimiento.

Aunque los expertos han reconocido la necesidad de que los ingenieros de software formulen preguntas inteligentes en sentido ascendente, al desarrollar herramientas automatizadas (para generar menos sesgos y suposiciones), se ha dicho poco sobre la otra cara de la relación entre la IA y la investigación: el potencial de la tecnología para ayudar a las personas. convertirse en solucionadores de problemas más inquisitivos y creativos en el trabajo. Nuestro objetivo era corregir este descuido a través de sesiones de pensamiento de diseño y extensas conversaciones de seguimiento con líderes empresariales impulsados ​​​​por la tecnología de una amplia gama de países e industrias. También encuestamos a aproximadamente 200 líderes, de más de 30 países que participaron en nuestros programas de educación ejecutiva en el MIT, para saber cómo la inteligencia artificial ha afectado los patrones de cuestionamiento y los comportamientos y resultados de innovación en sus organizaciones. (Para esta investigación,

Hemos encontrado dos caminos distintos, aunque relacionados, que los líderes siguen para fortalecer sus músculos de indagación (y los de sus equipos) a medida que aprovechan el poder de la IA en su trabajo de formulación de preguntas.

En el primer camino, pueden usar la tecnología para cambiar la cadencia y los patrones de sus preguntas: la IA aumenta la velocidad de las preguntas, la variedad de las preguntas y la novedad de las preguntas. Los resultados de nuestra investigación en curso muestran que la IA puede aumentar significativamente los tres.

En el segundo camino, la IA puede ayudar a transformar las condiciones y los entornos donde trabajan las personas para que puedan surgir preguntas que generen cambios, lo que llamamos preguntas "catalizadoras". Esto empuja a los líderes fuera de sus zonas de confort y a la posición de estar intelectualmente equivocados, emocionalmente incómodos y conductualmente tranquilos y más reflexivos, todo lo cual, resulta, promueve el pensamiento y la acción innovadores.

Veamos cómo cada camino puede conducir a ideas innovadoras.

Aumento de la velocidad, la variedad y la novedad.

Asociarse con AI para aumentar la velocidad, la variedad y la novedad de las preguntas requiere que las empresas entrenen algoritmos para responder las preguntas básicas y fáciles (sí/no) de forma independiente y para revelar patrones profundamente ocultos en los datos. Cuando se establecen estos cimientos, los humanos pueden comenzar a explorar el poder de preguntas matizadas y más dependientes del contexto que las tecnologías de IA aún no son capaces de responder por sí solas.

Pregunta velocidad

Los algoritmos pueden proporcionar respuestas inmediatas a las preguntas que plantean los líderes, lo que a su vez les permite hacer más preguntas y con más frecuencia. En nuestra investigación, encontramos que el 79 % de los encuestados hizo más preguntas, el 18 % hizo la misma cantidad y el 3 % hizo menos.

En la empresa de seguridad cibernética Cybereason, los investigadores confían en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para responder de inmediato las preguntas básicas sobre lo que sucedió en una infracción aparente para que el equipo pueda centrar su atención más rápidamente en formular preguntas más profundas sobre por qué sucedió. En el pasado, dijo el CEO Lior Div, los hallazgos eran más bien en blanco y negro: “Es un ataque. No es un ataque. Es bueno o es malo”. Pero la velocidad con la que la IA llenó esos espacios en blanco abrió una línea completamente nueva de preguntas sobre la intención y lo que realmente buscan los piratas informáticos en una situación determinada.

Por supuesto, existen riesgos al usar IA para generar preguntas rápidas. Por un lado, las personas pueden seguir haciendo más y más preguntas sin avanzar hacia un camino procesable, por lo que es importante reconocer cuándo el proceso deja de ser productivo. Por otro lado, más preguntas no equivalen necesariamente a mejores preguntas, lo que significa que aún deberá ejercer el juicio humano para decidir cómo proceder.

Variedad de preguntas

La IA ayuda a descubrir patrones y correlaciones en grandes volúmenes de datos, conexiones que los humanos pueden perder fácilmente sin la tecnología. Saber que tienen esta herramienta a su disposición libera a los líderes para hacer preguntas de mayor alcance y explorar nuevas ideas que de otro modo no habrían considerado. En nuestra investigación, encontramos que el compromiso con la IA llevó a los encuestados a hacer preguntas diferentes a las que harían de otra manera el 94 % del tiempo.

Considere este ejemplo: Kli Pappas, el director de análisis predictivo de Colgate-Palmolive, nos dijo que su equipo recurrió a la IA para comprender cómo el carbón se convirtió en un ingrediente muy popular en los productos de consumo para poder "encontrar el próximo carbón". Su algoritmo generó y respondió miles de preguntas basadas en su búsqueda inicial de datos, esbozando una trayectoria de décadas desde los exfoliantes de carbón en Corea del Sur hace 20 años hasta el carbón que aparece en los lavados faciales en los EE. UU. y luego en todo tipo de productos en todo el mundo. mundo. Los datos generados por IA llevaron al equipo a hacer cientos de preguntas menos obvias para despertar el pensamiento creativo sobre las tendencias futuras que pueden estar al acecho en lugares inesperados. “Miramos hacia atrás en las categorías y tratamos de ver cómo se mueven las tendencias entre las categorías, desde el cuidado del cabello hasta el cuidado de la piel y el cuidado bucal”, dijo Pappas.

Pregunta novedad

La IA también facilita conocimientos más profundos al ayudar a los usuarios a llegar a preguntas novedosas de "salto de categoría", el estándar de oro de la investigación innovadora, que aplican la comprensión de un área a un espacio completamente diferente. Nuestra investigación muestra que la IA llevó a los encuestados a hacer preguntas únicas que cambiaron la dirección de su equipo, organización o industria el 75 % de las veces.

Cuando sabes que una tecnología puede analizar muchos más datos y conectar más puntos de los que podrías hacer solo, te da licencia para hacer preguntas más descabelladas, cosas que nunca preguntarías si tuvieras que responderlas por tu cuenta, porque son intratables para el cerebro humano o de alguna manera van en contra de sesgos cognitivos arraigados.

Si bien las preguntas de salto de categoría no surgirán en todos los encuentros con los sistemas de IA, estar abierto a las posibilidades y permitir la libertad de investigación puede allanar el camino para más instancias. Así es como Mir Imran, innovador médico y fundador de InCube Labs, describió las ventajas cuando hablamos: “La IA puede tomar variables realmente oscuras y hacer conexiones novedosas. Cuando estas conexiones ocultas se juntan, te obligan a reformular tu pregunta y ofrecer innovaciones disruptivas”. En otras palabras, las conexiones novedosas de la IA pueden despertar sus preguntas novedosas, lo que a su vez puede llevarlo a investigar soluciones con las que otros aún no han soñado, como las píldoras robóticas que el equipo de Imran creó recientemente para reemplazar las inyecciones externas por internas.

Creando condiciones para mejores preguntas.

La IA puede sacar a los líderes de su modo habitual de operación y obligarlos a ceder el control sobre adónde los llevarán sus preguntas. Eso es bueno. El aumento de la velocidad de las preguntas, la variedad y, especialmente, la novedad facilitan el reconocimiento de dónde está intelectualmente equivocado y el sentirse emocionalmente incómodo y el comportamiento silencioso, las mismas condiciones que hemos encontrado., tienden a producir líneas de investigación que cambian el juego. Jeff Wilke, ex director ejecutivo de Amazon Consumer Worldwide, ahora cofundador de Re:Build Manufacturing, ha adoptado estas condiciones no solo en su trabajo diario como ejecutivo de tecnología, sino también a lo largo de su carrera, revisando continuamente sus modelos mentales mientras se mueve. de rol en rol. Cuando hablamos, dijo esto: “Si buscas cosas que no sabes, y tienes el coraje de equivocarte, de ser ignorante, de tener que hacer más preguntas y quizás sentirte avergonzado socialmente, entonces yo piensa que construyes un modelo más completo, y ese modelo te sirve bien a lo largo de tu vida”.

Pero asociarse con la IA tiene un problema: la investigación sugiere que puede ser un desafío para las personas hacerlo de manera agradable porque las capacidades sobrehumanas de la IA y los movimientos impredecibles pueden evitar que confíen plenamente en la tecnología y se comprometan con ella. Eso sigue lo que hemos observado en las organizaciones y aprendido de nuestras conversaciones con los líderes.

La desconfianza hacia la tecnología difícilmente conduce a la investigación creativa. Por lo tanto, busque formas de compensar eso, y no deje que la IA produzca las condiciones para el pensamiento innovador y la resolución de problemas. Considere de qué otra forma podría crearlos. ¿Dónde hay espacio en sus procesos de resolución de problemas para sintetizar cosas que no parecen estar relacionadas? ¿Cómo podría usar esas oportunidades para desequilibrar a las personas para que generen preguntas que vayan más allá de lo que intelectualmente saben que es correcto, lo que los hace emocionalmente cómodos y lo que están acostumbrados a decir y hacer? Al mismo tiempo, ¿cómo se puede crear seguridad psicológicapara que las personas en su organización hagan preguntas de gran alcance y usen la IA de manera más efectiva para aprender de ellos, lo que en última instancia conduce a hacer mejores preguntas? Cuando la seguridad psicológica está presente, las personas pueden decir, sin repercusiones, “Estoy equivocado”, “Me siento incómodo” y “Todavía estoy pensando”?

En lugar de resolver ordenadamente todas esas tensiones, los líderes y los equipos deben aprender a sentarse con la incertidumbre que surge al hacer preguntas que los llevan a un nuevo territorio. Si bien el proceso no es fácil, los resultados son emocionantes, lo que quizás sea el beneficio más importante de colaborar con un sistema de IA. La emoción proporciona impulso y motivación para superar un proceso difícil, lo que alimenta una mayor creatividad.

Mitigar las debilidades de la IA con las fortalezas humanas

La inteligencia artificial puede ser sobrehumana en algunos aspectos, pero también tiene debilidades considerables. Para empezar, la tecnología es fundamentalmente retrospectiva, entrenada en datos de ayer, y es posible que el futuro no se parezca en nada al pasado. Además, los datos de entrenamiento inexactos o defectuosos (por ejemplo, datos sesgados por sesgos inherentes) producen resultados deficientes.

Los líderes y sus equipos deben manejar tales limitaciones si van a tratar a la IA como un socio de pensamiento creativo. ¿Cómo? Centrándose en áreas donde el cerebro humano y las máquinas se complementan entre sí. Mientras que la IA aumenta el volumen de datos que podemos procesar y el grado de complejidad que podemos gestionar, nuestro cerebro funciona de manera reductiva; generamos ideas y luego se las explicamos a otras personas. Mientras que las máquinas carecen de imaginación y juicio moral, podemos aprovechar esas habilidades críticas a medida que la IA nos ayuda a aumentar la velocidad, la variedad y la novedad de las preguntas que hacemos para resolver problemas en nuestras organizaciones. Tales diferencias son la base de una colaboración fructífera, y optimizarlas puede reducir la amenaza de la IA para el trabajo humano.

Con los humanos y la IA trabajando en sus respectivas fortalezas, pueden transformar incógnitas desconocidas en incógnitas conocidas, abriendo la puerta a un pensamiento innovador: saltos lógicos y conceptuales que ninguno podría hacer sin el otro. Aprovechar este potencial requerirá que los líderes vean la inteligencia artificial bajo una nueva luz, una que tenga menos que ver con el ahorro de costos, la eficiencia y la automatización y más con la inspiración, la imaginación y la innovación. También requerirá construir una cultura que apoye, incentive y recompense hacer preguntas importantes, y no necesariamente saber las respuestas.

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Hal Gregersen es profesor titular de Liderazgo e Innovación en la Sloan School of Management del MIT, un experto mundialmente reconocido en la navegación por cambios rápidos y un pensador de gestión clasificado por Thinkers50. Es autor de Las preguntas son la respuesta: un enfoque innovador para sus problemas más molestos en el trabajo y en la vida y coautor de El ADN del innovador: dominar las cinco habilidades de los innovadores disruptivos.

Nicola Morini Bianzino es el Director de Tecnología Global de EY, se enfoca en llevar productos tecnológicos a los clientes de EY, posicionar la tecnología en el corazón de la organización, asesorar a los clientes globales sobre inversión en tecnología y sus agendas de innovación, y proporcionar productos tecnológicos industrializados para satisfacer sus negocios más apremiantes. necesidades. Uno de los primeros pioneros de la IA, escribió una tesis sobre la aplicación de redes neuronales a los negocios en 1997. Tiene una maestría en Inteligencia Artificial y Economía de la Universidad de Florencia.