Doxa 2038

La IA puede (casi) superar a los directores ejecutivos humanos

Por Hamza Mudasir, Kamal Munir, Shaz Ansari, y Amal Zahra

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Harvard Business Review

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Resumen. La IA generativa ha demostrado tener potencial para superar significativamente a los directores ejecutivos humanos en la toma de decisiones estratégicas, al destacarse en tareas basadas en datos, como el diseño de productos y la optimización del mercado. En un experimento que simulaba la industria automotriz, los modelos de IA superaron a los participantes humanos en participación de mercado y rentabilidad, pero fallaron en el manejo de disrupciones impredecibles, lo que llevó a despidos más rápidos por parte de las juntas directivas virtuales. Si bien la capacidad de la IA para analizar conjuntos de datos complejos e iterar rápidamente podría revolucionar la estrategia corporativa, carece de la intuición y la previsión necesarias para navegar por eventos de cisne negro. En lugar de reemplazar por completo a los directores ejecutivos humanos, la IA está preparada para aumentar el liderazgo al mejorar el análisis de datos y la eficiencia operativa, dejando que los humanos se concentren en la visión a largo plazo, la ética y la adaptabilidad en mercados dinámicos. El futuro del liderazgo probablemente será un modelo híbrido en el que la IA complemente la toma de decisiones humana.

¿Podría la IA generativa llegar a los altos ejecutivos e incluso reemplazar al CEO?

A primera vista, la idea de que la IA sustituya a un director ejecutivo puede parecer tan descabellada como la promoción exitosa de un analista junior para dirigir la sala de juntas. Después de todo, la IA es propensa a errores importantes, como las “ alucinaciones ” (generar información incorrecta o engañosa) y una tendencia a perder el hilo de una tarea a mitad de proceso. Estas no son cualidades que se suelen asociar con un liderazgo eficaz, especialmente en un rol que exige equilibrar los intereses de múltiples partes interesadas, analizar tendencias históricas, detectar cambios sutiles en un mercado y tomar decisiones estratégicas que dan forma al futuro de una empresa.

Sin embargo, la IA generativa ya está transformando industrias que requieren tanto precisión como creatividad. Por ejemplo, AlphaFold ha revolucionado el plegamiento de proteínas con una precisión sin precedentes, transformando el campo de la biofísica, mientras que Codex de OpenAI puede generar programas de software completos a partir de instrucciones humanas simples, lo que hace avanzar las capacidades de la ingeniería de software. Se trata de tareas complejas y difíciles que parecían estar muy por encima de la capacidad de la IA hace solo unos años. Entonces, ¿por qué asumir un puesto de director ejecutivo estaría fuera de su alcance?

Hasta la fecha, no se dispone de datos empíricos sobre el desempeño de la IA en el desempeño de un CEO en situaciones del mundo real, en particular si se compara con la toma de decisiones humana en condiciones similares. Las fortalezas y debilidades de la IA solo se revelarán por completo cuando se la pruebe en una amplia gama de situaciones. Hemos dado un primer paso en esta dirección con un experimento a gran escala en el mundo real, que abre la puerta a una exploración más profunda del papel y el impacto potenciales de la IA dentro de los altos ejecutivos.

Un patio de recreo para directores ejecutivos

Nuestro experimento se desarrolló de febrero a julio de 2024, con la participación de 344 participantes (estudiantes de grado y posgrado de universidades de Asia central y meridional y altos ejecutivos de un banco del sur de Asia) y GPT-4o, un modelo de lenguaje grande (LLM) contemporáneo creado por OpenAI. Los participantes navegaron por una simulación gamificada diseñada para replicar los tipos de desafíos de toma de decisiones que enfrentan los directores ejecutivos, con varias métricas que rastrean la calidad de sus elecciones. La simulación fue un gemelo digital de grano grueso de la industria automotriz estadounidense, que incorpora modelos matemáticos basados ​​en datos reales de ventas de automóviles, cambios de mercado, estrategias históricas de precios y elasticidad, así como influencias más amplias como las tendencias económicas y los efectos de Covid-19. (Divulgación: el juego fue desarrollado por nuestra startup con sede en Cambridge, Inglaterra, Strategize.inc ).

Los jugadores tomaban una serie de decisiones estratégicas corporativas a través de una interfaz de juego, en cada ronda. Cada ronda representaba un año fiscal, y esta estructura permitía a los participantes afrontar desafíos estratégicos a lo largo de varios años simulados e interconectados. El juego tenía, por tanto, más de 500.000 posibles combinaciones de decisiones por ronda y no había una fórmula ganadora fija. El objetivo del juego era simple: sobrevivir el mayor tiempo posible sin ser despedido por un tablero virtual y, al mismo tiempo, maximizar la capitalización de mercado. El primero está determinado por un grupo de indicadores clave de rendimiento (KPI) únicos establecidos por el tablero y el segundo está impulsado por una combinación de tasas de crecimiento sostenibles y flujo de caja libre. Este objetivo sirvió como un indicador realista para medir el rendimiento de los directores ejecutivos en el mundo real.

Una vez que los participantes humanos completaron su turno, le entregamos el control a GPT-4o. Luego, comparamos el desempeño de GPT-4o con el de cuatro participantes humanos: los dos mejores estudiantes y dos ejecutivos. Los resultados fueron sorprendentes y provocadores, y desafiaron muchas de nuestras suposiciones sobre liderazgo, estrategia y el papel potencial de la IA en la toma de decisiones en los niveles más altos de las empresas.

La IA supera las expectativas, pero ¿a qué precio?

El desempeño de GPT-4o como director ejecutivo fue notable. El LLM superó constantemente a los mejores participantes humanos en casi todas las métricas. Diseñó productos con precisión quirúrgica, maximizando el atractivo y manteniendo estrictos controles de costos. Respondió bien a las señales del mercado, manteniendo alerta a sus competidores de IA no generativa, y generó un impulso tan fuerte que superó la participación de mercado y la rentabilidad del estudiante con mejor desempeño tres rondas antes.

Sin embargo, había un fallo crítico: GPT-4o fue disparado más rápido por el tablero virtual que los estudiantes que jugaron el juego.

¿Por qué? La IA tuvo problemas con los eventos de cisne negro, como los colapsos del mercado durante la pandemia de Covid-19. Habíamos programado estos shocks impredecibles para cambiar la demanda de los clientes, colapsar los niveles de precios y tensar las cadenas de suministro. Los estudiantes con mejor desempeño adoptaron estrategias a largo plazo que los tenían en cuenta. Evitaron los contratos rígidos, minimizaron los riesgos de inventario y gestionaron el crecimiento con cautela, asegurando la flexibilidad cuando las condiciones del mercado cambiaron. Su estrategia fue clara: preservar la adaptabilidad en lugar de perseguir agresivas ganancias a corto plazo.

Por otra parte, GPT-4o, después de una serie de éxitos iniciales, se encerró en una mentalidad de optimización de corto plazo, maximizando incansablemente el crecimiento y la rentabilidad hasta que un shock del mercado descarriló su racha ganadora. La IA puede aprender y repetir rápidamente en un entorno controlado, lo que la hace menos ideal para hacer frente a eventos altamente disruptivos que requieren intuición y previsión humanas. Curiosamente, los altos ejecutivos también cayeron en esta trampa; ellos, como GPT-4o, fueron despedidos más rápido por la junta virtual que los estudiantes. Tanto GPT-4o como los ejecutivos sucumbieron al mismo defecto: exceso de confianza en un sistema que recompensa la flexibilidad y el pensamiento a largo plazo tanto como la ambición agresiva.

¿Es la IA el nuevo jefe?

A pesar de sus limitaciones, GPT-4o tuvo un desempeño impresionante. Si bien se lo utilizó con más frecuencia que a los mejores jugadores humanos, se mantuvo a la altura de los mejores y más brillantes de nuestra cohorte global de 344 participantes. Entonces, ¿cuáles son las implicaciones en el mundo real para la formulación de metaestrategias basadas en este experimento? A continuación, se presentan algunas reflexiones iniciales:

La IA generativa es un recurso estratégico clave.

Ya no es viable ignorar la IA generativa en la estrategia corporativa. Este experimento demuestra que incluso los modelos no optimizados pueden ofrecer enfoques únicos y creativos para la estrategia cuando se los estimula adecuadamente, generando resultados sólidos. Si la IA generativa puede ayudar a las empresas a maximizar el valor para los accionistas de manera más efectiva, ¿por qué resistirse? Después de todo, maximizar el valor para los accionistas es la razón de ser del papel del CEO.

La calidad de los datos es crucial.

Para que la IA destaque en la estrategia corporativa, necesita datos de alta calidad. GPT-4o tuvo un buen desempeño en este experimento porque tuvo acceso a datos enriquecidos del simulador. Sin embargo, muchas empresas no generan suficientes datos en términos de velocidad, volumen, veracidad y variedad. La creación de una infraestructura de datos sólida es esencial antes de llevar la IA generativa a la sala de juntas.

Eficiencia versus riesgo.

Si bien la eficiencia impulsada por la IA puede generar ganancias significativas, también conlleva riesgos. Las estrategias agresivas de maximización del precio de las acciones por parte de ejecutivos humanos sin la supervisión suficiente pueden conducir a resultados desastrosos. Lo mismo ocurre con una IA sin supervisión, o con un humano que utiliza una IA sin supervisión.

Cuestiones de rendición de cuentas.

Es casi imposible exigirle a la IA que rinda cuentas de la misma manera que a un director ejecutivo humano. Eliminar el sistema no repara el daño causado por la toma de decisiones errónea, lo que plantea cuestiones críticas sobre la responsabilidad y la protección pública. Establecer barreras transparentes que garanticen que las decisiones impulsadas por la IA se alineen con los valores de la empresa y el bien social es fundamental para evitar consecuencias no deseadas.

El papel de los gemelos digitales.

Un gemelo digital realista del ecosistema de una empresa, poblado por múltiples agentes LLM, podría servir como un valioso entorno de pruebas para el liderazgo de la IA, proporcionando un amortiguador contra los errores del mundo real que la IA podría cometer si se la deja completamente sola, al tiempo que proporciona información valiosa para que los directores ejecutivos tomen grandes decisiones. En un entorno tan contenido, la IA puede cometer errores, identificar grupos de valor y regresar con estrategias optimizadas para lograr los objetivos de una empresa. Imaginamos un conjunto de agentes LLM sintonizados exclusivamente con el gemelo digital de una empresa, evolucionando en un entorno de pruebas (o "dojo", para usar otro término de Silicon Valley) adaptado a esa organización y su ecosistema (Divulgación: Nuestra empresa emergente Strategize.inc está trabajando para proporcionar tales capacidades a corporaciones y organismos gubernamentales).

Disrupción en la consultoría estratégica.

El auge de los “directores ejecutivos artificiales” podría alterar la estrategia tradicional de consultoría y los departamentos de estrategia interna. Empresas como McKinsey podrían ver sus servicios complementados (o incluso reemplazados) por sistemas de inteligencia artificial adaptados a los ecosistemas de sus clientes.

Si damos un paso atrás, creemos que la principal conclusión es la siguiente: a pesar de su impresionante rendimiento, la IA no puede asumir la plena responsabilidad de un director ejecutivo en mercados que atienden a seres humanos. En cambio, puede mejorar significativamente el proceso de planificación estratégica y ayudar a prevenir errores costosos. Ya hemos visto cómo la IA de primera generación puede impulsar con éxito microestrategias a nivel de funciones en gigantes tecnológicos como Amazon y Google a través de tareas como la igualación de precios y la gestión del inventario de anuncios. Eso, además de los poderosos efectos de aprendizaje y de red, es el ingrediente secreto de estos gigantes corporativos. La IA generativa es la siguiente evolución lógica de ese modelo operativo: una meta-IA que actúa como director ejecutivo, compitiendo y colaborando con otras IA en un sandbox de gemelos digitales, lo que da como resultado que los directores ejecutivos humanos tomen mejores decisiones de las que hubieran tomado de otro modo.

La mayor fortaleza de la IA generativa no es reemplazar a los directores ejecutivos humanos, sino mejorar la toma de decisiones. Al automatizar los análisis basados ​​en datos y modelar escenarios complejos, la IA permite a los líderes humanos centrarse en el juicio estratégico, la empatía y la toma de decisiones éticas, áreas en las que los humanos se destacan.

¿Cuál es el verdadero riesgo para los directores ejecutivos humanos? Aferrarse a la ilusión de que solo nosotros llevaremos las riendas en el futuro. El futuro del liderazgo es híbrido: la IA complementa el enfoque de los directores ejecutivos humanos en la visión, los valores y la sostenibilidad a largo plazo. Los directores ejecutivos que prosperen serán aquellos que dominen esta sinergia, aprovechando la IA no como un rival, sino como un socio en la toma de decisiones.

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Hamza Mudassir es el fundador de Strategize.inc y profesor de estrategia en la Judge Business School de la Universidad de Cambridge.

Kamal Munir es vicerrector y profesor de estrategia en la Universidad de Cambridge.

Shaz Ansari es profesor de estrategia e innovación en la Judge Business School de la Universidad de Cambridge.

Amal Zahra es investigadora de inteligencia artificial en Strategize.inc.