La IA debería cambiar lo que haces, no solo cómo lo haces

Resumen.

Estamos apenas al comienzo de una nueva era de competencia impulsada por la IA, y los manuales de estrategias para las organizaciones y los líderes distan mucho de estar claros. Una cosa es segura: las firmas exitosas del futuro serán aquellas que puedan aprovechar los datos, los algoritmos y el talento humano para eludir los límites de la industria y satisfacer creativamente las necesidades de los clientes. Para los líderes de firmas más establecidas, este no es el momento para movimientos tímidos. Espere una brecha cada vez mayor entre las organizaciones Centrado en los clientes con un profundo compromiso con la evolución de su plataforma tecnológica y aquellas cuya búsqueda ciega de eficiencia operativa las deja indefensas frente a un futuro más incierto. Al final, nuestra mejor oportunidad de reinvención es responder a una pregunta engañosamente sencilla:¿Qué es posible ahora en una era de máquinas inteligentes que antes ni siquiera era concebible?

Pocos líderes cuestionarían el hecho de que las empresas de hoy están impulsadas por datos y algoritmos inteligentes. Sin embargo, en lugar de una transformación digital real, muchos buscan el incrementalismo digital, utilizando la automatización para reducir costos o, peor aún, reducir puestos de trabajo. Hacerlo podría ganar algo de tiempo a los accionistas impacientes, pero durará poco a menos que puedas enfrentar el desafío:¿Cómo reimaginas lo que haces para una nueva era de competencia basada en IA?

El cifras elevadas de desempleo de la recesión del Covid-19 han ocultado un problema sistémico: el efecto acelerador de la automatización en la fuerza laboral. Ya hemos estado aquí antes. En cada una de las últimas recesiones, ha habido importantes picos en automatización que sustituye a la mano de obra. Aunque los salarios pueden caer en una crisis, la reducción de los ingresos y el impacto en los resultados suelen llevar a las empresas a invertir en nuevas tecnologías en lugar de contratar personal.

Para el economista David Autor, la crisis del empleo de 2020 se verá aún más exagerada por lo que él llama «forzamiento de la automatización». En su opinión, los requisitos de distanciamiento social y las órdenes de quedarse en casa pueden generar escasez temporal de mano de obra, lo que obliga a las empresas a aprovechar las tecnologías emergentes para hacer las cosas con menos personas, ya sea «menos trabajadores por tienda, menos guardias de seguridad y más cámaras, más automatización en los almacenes o más maquinaria aplicada al lavado nocturno de los lugares de trabajo».

Este es un escenario sombrío, sin duda, pero no inevitable. Una forma de salir del ciclo distópico de automatización y pérdida de puestos de trabajo es si más organizaciones pueden aprovechar la tecnología para reinventar el trabajo, en lugar de simplemente reemplazarlo. Para ello, debemos considerar cómo la inteligencia artificial y la inteligencia artificial pueden permitir ideas de negocio disruptivo y experiencias del cliente, desbloquear nuevas formas de trabajar, y aumentar los equipos para innovar y resolver problemas más eficazmente.

Reimagina la experiencia del cliente.

Uno de los mejores ejemplos de una organización tradicional que aprovecha la tecnología para generar disrupción un mercado adyacente es Marcus de Goldman Sachs. Marcus, un banco de consumo digital, podría ser una esciÃ3n improbable de una firma de inversión tradicional. No es así, según Harit Talwar, director global de Consumer Business de Goldman Sachs, quien me dijo que hoy en día la empresa se ve a sí misma como una «startup de 150 años». En un momento en que muchos bancos están aprovechando la automatización básica para reducir sus costos operativos, Goldman abordó el desafío de la transformación digital de forma diferente. En lugar de parchear un sistema roto, preguntaron:¿Qué quiere la gente?

Después de hablar con más de 10.000 consumidores, Talwar y su equipo identificaron que las personas tenían tres grandes problemas con los bancos minoristas típicos: una relación fragmentada y confusa con el dinero, opacidad en torno al proceso de endeudamiento y frustración por la falta de respeto por sus ahorros. Esa idea fue útil, pero lo que obligó a Goldman Sachs a actuar fue saber que no tenía que replicar los viejos modelos bancarios para competir.

«No necesitábamos instalar cientos de miles de sucursales, ni cientos de miles de metros en la calle vendiendo cara a cara», me explicó Talwar. «La tecnología digital, el análisis programático de datos y la simplicidad del diseño de la interfaz ahora permiten adquirir y atender a millones de clientes, incluidos clientes ricos en masa, de forma sencilla y transparente».

Marcus puede operar más como una empresa tecnológica, pero no intentes decírselo a Talwar. En su opinión, si bien la ingeniería, los datos y el diseño son ingredientes potentes y vitales de los negocios modernos, el enfoque real tiene que estar en otra parte. «No nos llamamos empresa tecnológica; nuestra empresa está resolviendo los problemas de los clientes». Para Talwar, la IA es solo una capacidad: el verdadero futuro de las finanzas es una extrema centración en el cliente.

«Si quieres ser un disruptor exitoso, ya sea iniciando un nuevo negocio o como una organización con décadas de antigüedad, la primera lección es preguntar: ¿Qué es lo que intentas hacer y para quién? ¿Cuál es el problema del cliente? ¿O cuál es el problema empresarial que intentas resolver? Eso es innovación real».

Reinventa tu forma de trabajar.

El segundo desafío para los líderes es identificar nuevas formas de hacer las cosas. Si bien los flujos de trabajo repetitivos y las transacciones rutinarias suelen ser los primeros en automatizarse, la inteligencia artificial está empezando a invadir las decisiones más complejas que antes se reservaban a los humanos. En lugar de ser una amenaza, deberíamos verlo como una oportunidad para revisar cómo trabajamos y por qué.

En UBS, el aprovechamiento de la IA es la piedra angular del CIO de TI del grupo Mike Dargan plan de transformación digital. Me explicó que en los últimos años han aparecido diversos proyectos de IA en todo el banco, desde detección de fraude hasta cumplimiento normativo, gestión de riesgos y análisis avanzados de recursos humanos, y un nuevo sistema que facilita las transacciones de divisas. El objetivo de transformación digital de UBS es reinventar toda la cadena de valor del banco, desde cómo atiende a los clientes y produce estrategias de inversión hasta tareas intermedias y administrativas.

El hilo conductor que une a los proyectos de IA de UBS es una nueva perspectiva sobre el tipo de trabajo que deben hacer las máquinas y dónde los humanos aportan más valor. Según Dargan, «a medida que automatizamos las tareas simples, los roles se vuelven más sofisticados».

Dargan dio un ejemplo de los crecientes desafíos de administrar la compleja infraestructura de red de la empresa, que genera miles de registros diarios. En lugar de supervisarlos manualmente, ahora utilizan IA para leer las alertas del sistema y algoritmos de procesamiento del lenguaje natural para identificar de forma preventiva problemas graves. Es cierto que ese es el trabajo que la gente podría hacer. Pero según las estimaciones de Dargan, habría sido necesario un equipo de al menos 10.000 personas.

Como sucede en muchas grandes organizaciones, el impacto de la automatización en UBS en el empleo es muy matizado. Las máquinas manejan más trabajo, pero podría decirse que sin un alto nivel de automatización, a los empleados de UBS les resultaría difícil hacer su trabajo. La firma cuenta ahora con más de 2.000 bots de software operando en toda la empresa, creciendo de manera constante. Durante la pandemia, incluso crearon seis nuevos bots en solo tres días, que fueron necesarios para ayudar a los asesores de clientes a manejar una avalancha masiva de solicitudes de préstamos suizas relacionadas con COVID. La telemetría (alerta temprana y detección de anomalías), seguida de soluciones de automatización y autoreparación, respaldaba la estabilidad de la empresa, que estaba experimentando un volumen máximo cuádruple debido a la volatilidad y el volumen del mercado.

La digitalización de los servicios financieros cambia tanto la forma de trabajar de las personas como la forma en que interactúan y se asocian con otras organizaciones. Al igual que en otros sectores de la economía, como el comercio minorista y la logística, los bancos tendrán que convertirse en plataformas para crecer y competir, no es tarea fácil para jugadores convencionales con una infraestructura ruidosa y una mentalidad conservadora. Sin embargo, los premios son sustanciales para aquellas empresas que pueden hacerlo bien.

Toma la tarjeta Apple Card. UNA controvertido pero una introducción espectacular del producto — descrito , de David Soloman, CEO de Goldman Sachs, como el «lanzamiento de tarjetas de crédito más exitoso de la historia». Uno de los factores que respaldaron el calendario acelerado fue que Apple Card se desarrolló y lanzó en un entorno de producción totalmente basado en la nube. Piense en ello como la diferencia entre la banca tradicional y la «banca como servicio».

Talwar describe su plataforma de «banca como servicio» como foso competitivo y considera que es característico de cómo la empresa planea defender su posición frente a los competidores minoristas tradicionales con una pila tecnológica diferenciada que puede escalar, ser ágil y seguir siendo relevante. En lugar de crear miles de sucursales minoristas o confiar en el marketing convencional para adquirir clientes, Marcus ha podido aprovechar una pila tecnológica basada en la arquitectura de microservicios de API para crear asociaciones de distribución con Apple, Amazon, JetBlue e Intuit. En cierto sentido, todas estas son relaciones basadas en el intercambio de datos, intermediadas por inteligencia artificial. En el caso de Amazon, Marcus proporciona líneas de crédito renovables a los comerciantes de Amazon, regidos por los datos de sus actividades comerciales de comercio electrónico.

Desde esta perspectiva, puede decirse que todo el banco minorista Marcus es simplemente una aplicación que se ejecuta en la plataforma de banca digital Goldman Sachs. Goldman, que ha expresado su ambición de crear su propia «Nube financiera», busca ampliar su alcance a otras partes del ecosistema financiero proporcionando a los clientes API en sus plataformas de banca de transacciones y gestión de riesgos.

Replantea tus capacidades.

Por último, en lugar de utilizar la IA como una herramienta contundente para reducir el número de empleados, tenemos que capacitar a las personas para que utilicen máquinas para cambiar su trabajo. Después de todo, ¿qué es más valioso: personas capaces de hacer su trabajo o miembros del equipo que pueden diseñar sistemas, entrenar modelos de IA y crear bots para hacer el trabajo de su equipo? Es una historia familiar. Ya sea en la automatización de fábricas o en los primeros días de la revolución informática, estar un paso por delante de nuestras herramientas ha sido la historia de la coevolución humana con la tecnología desde el principio.

Como dice Dargan de UBS, «la banca es tecnología, pero la tecnología es gente». En 2019, el banco implementó un plan de estudios de aprendizaje digital en toda la empresa, proporcionando contenido educativo sobre IA, blockchain y tecnologías en la nube. En los primeros 6 meses de 2020, sus equipos técnicos han registrado más de 45.000 horas de formación, con 50.000 cursos disponibles. Si bien no ve necesariamente un futuro en el que todos en el banco puedan codificar, la alfabetización digital es ahora una habilidad esencial. Ningún trabajo o función es inmune a los cambios venideros, ni siquiera a los roles tecnológicos. En los últimos dos años, UBS ha capacitado a 350 personas en el área de operaciones para diseñar y gestionar bots de automatización, un perfil de trabajo que ni siquiera existía antes.

Además de formar a las personas con nuevas habilidades, reinventar el trabajo también requiere que tengas en cuenta cómo colaboran los equipos. Marcus puede ser un banco digital, pero eso no evita necesariamente que las interacciones humanas sean obstinadamente analógicas y estén en silos. En Marcus, se produjo un gran avance en la productividad cuando reorganizaron a sus equipos en estructuras de cápsulas ágiles. Ahora, independientemente de su función funcional como ingeniero, comercializador o abogado, los empleados de Marcus están vinculados a flujos de trabajo centrados en objetivos específicos, lo que mejora el proceso de incorporación del cliente, por ejemplo.

La estructura ágil puede crear desafíos cuando las personas intentan equilibrar los objetivos tácticos con la visión a largo plazo. En opinión de Talwar, ahí es donde los líderes pueden aportar más valor. Necesitan gestionar el equilibrio entre decirle a la gente qué hacer (como un director que controla una orquesta) y establecer un objetivo común con algunas reglas básicas para que los equipos puedan encontrar soluciones creativas por sí mismos (como un flash mob autoorganizado).

Estamos justo al principio de un nueva era de la competencia impulsada por la IA, y los manuales de estrategias para organizaciones y líderes están lejos de estar claros. Una cosa es segura: las firmas exitosas del futuro serán aquellas que puedan aprovechar los datos, los algoritmos y el talento humano para eludir los límites de la industria y satisfacer creativamente las necesidades de los clientes.

Para los líderes de firmas más establecidas, este no es el momento para movimientos tímidos. Espere una brecha cada vez mayor entre las organizaciones Centrado en los clientes con un profundo compromiso con la evolución de su plataforma tecnológica y aquellas cuya búsqueda ciega de eficiencia operativa las deja indefensas frente a un futuro más incierto. Al final, nuestra mejor oportunidad de reinvención es responder a una pregunta engañosamente sencilla:¿Qué es posible ahora en una era de máquinas inteligentes que antes ni siquiera era concebible?

— Escrito por Mike Walsh