La IA puede ayudarlo a hacer mejores preguntas y a resolver problemas mayores

La mayoría de las empresas siguen viendo la IA de forma bastante limitada, como una herramienta que reduce los costes 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 «blandas» relacionadas con la investigación, puede ayudar a las personas a hacer mejores preguntas y a ser más innovadoras.

Hay dos formas distintas, pero relacionadas, de hacerlo. 1) Utilice 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. 2) Utilice la IA para transformar las condiciones y los entornos en los que trabajan las personas, de modo que puedan surgir preguntas que provoquen cambios (lo que denominamos preguntas «catalíticas»). Esto saca a los líderes de sus zonas de confort y los coloca en la posición de estar intelectualmente equivocados, emocionalmente incómodos y con un comportamiento más callado y reflexivo, todo lo cual resulta que promueve el pensamiento y la acción innovadores.

••• Hace apenas unos años, las empresas luchaban con la inteligencia artificial principalmente en abstracto, un problema del «futuro del trabajo» al que tendrían que enfrentarse en el futuro. ¿Ahora?[Más de la mitad](https://aiindex.stanford.edu/report/) las empresas de todo el mundo están adoptando activamente la IA. Si bien las inversiones son particularmente altas en sectores como la salud, 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 la IA en sus operaciones. Y las herramientas de IA generativa, como ChatGPT, obligan a los líderes a preguntarse dónde y cómo la IA puede ayudar a sus empresas. Aun así, la mayoría de las empresas siguen viendo la IA de forma bastante limitada, como una herramienta que reduce los costes 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 montones y montones de datos. Pero la tecnología puede hacer mucho más que eso. Junto con habilidades «blandas» relacionadas con la investigación, 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, lo que nos permite abordar preguntas más abstractas y cambiar nuestro enfoque de la identificación a la ideación. En nuestras investigaciones y talleres con ejecutivos, descubrimos que las empresas tienen mucho que ganar si tratan a la IA como una colaboradora del conocimiento y el trabajo en diversas áreas, como el diseño de productos, la eficiencia de los procesos y la ingeniería rápida. Asociarse con la tecnología de esta manera puede ayudar a las personas[hacer preguntas más inteligentes](/2018/03/better-brainstorming), lo que a su vez los convierte en mejores solucionadores de problemas e innovadores innovadores. También estamos viendo el impacto inicial de los sistemas de IA más sensibles al contexto (como ChatGPT) y, a medida que sigan mejorando, la habilidad de hacer preguntas (o crear indicaciones) no hará más que ganar valor en el proceso de descubrimiento. Aunque los expertos han reconocido la necesidad de que los ingenieros de software hagan preguntas inteligentes desde el principio, a la hora de desarrollar herramientas automatizadas (para incluir menos sesgos y suposiciones), poco se ha dicho sobre la otra cara de la relación entre la IA y la investigación: el potencial de la tecnología para ayudar a las personas a ser más curiosas y creativas en la resolución de problemas en el trabajo. Nuestro objetivo era corregir este descuido mediante sesiones de reflexión sobre el diseño y amplias conversaciones de seguimiento con líderes empresariales impulsados por la tecnología de una amplia gama de países e industrias. También encuestamos a unos 200 líderes de más de 30 países que participaron en nuestros programas de formación ejecutiva en el MIT, para saber cómo la inteligencia artificial ha afectado a los patrones de cuestionamiento y a los comportamientos y resultados de la innovación en sus organizaciones. (Para esta investigación, hemos definido la «inteligencia artificial» en términos generales para incluir el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la robótica y la reciente explosión de la IA generativa). Hemos encontrado dos caminos distintos, pero relacionados, que los líderes siguen para fortalecer su capacidad de investigación (y la de sus equipos) a medida que aprovechan el poder de la IA en su labor de hacer preguntas. Por el primer camino, pueden utilizar 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 las tres. Por el segundo camino, la IA puede ayudar a transformar las condiciones y los entornos en los que trabajan las personas, de modo que puedan surgir preguntas que generen cambios (lo que denominamos preguntas «catalíticas»). Esto saca a los líderes de sus zonas de confort y los coloca en la posición de estar intelectualmente equivocados, emocionalmente incómodos y con un comportamiento más callado y reflexivo, todo lo cual resulta que promueve el pensamiento y la acción innovadores. Veamos cómo cada camino puede llevar a ideas innovadoras. ## Aumentar la velocidad, la variedad y la novedad. La asociación con la IA para aumentar la velocidad, la variedad y la novedad de las preguntas requiere que las empresas entrenen los algoritmos para que respondan a las preguntas básicas y fáciles (sí/no) de forma independiente y revelen patrones profundamente ocultos en los datos. Cuando se sienten estas bases, los humanos podrán empezar a explorar el poder de preguntas más matizadas y que dependen del contexto y que las tecnologías de IA aún no son capaces de responder por sí solas. ### Velocidad de la pregunta Los algoritmos pueden dar respuestas inmediatas a las preguntas que se hacen los líderes y, a su vez, les permite hacer más preguntas (y con más frecuencia). En nuestra investigación, descubrimos que el 79% de los encuestados hizo más preguntas, el 18% hizo la misma cantidad y el 3% hizo menos. En la empresa de ciberseguridad Cybereason, los investigadores se basan en la IA y el aprendizaje automático para responder de inmediato a las preguntas básicas sobre _qué_ ocurrió en una aparente infracción, por lo que el equipo puede centrar más rápidamente su atención en formular preguntas más profundas sobre _por qué_ ocurrió. En el pasado, el CEO Lior Div dijo que las conclusiones eran más en blanco y negro: «Es un ataque. No es un ataque. Es bueno o es malo». Pero la rapidez con la que la IA rellenó esos espacios en blanco abrió una línea completamente nueva de preguntas en torno a la intención y lo que buscan realmente los hackers en una situación determinada. Por supuesto, el uso de la IA para generar preguntas rápidas conlleva riesgos. Por un lado, es posible que las personas sigan haciendo más y más preguntas sin esforzarse por encontrar un camino práctico, por lo que es importante reconocer cuándo el proceso deja de ser productivo. Por otro lado, más preguntas no equivalen necesariamente a _mejor_ preguntas, lo que significa que tendrá que seguir ejerciendo el juicio humano a la hora de decidir cómo proceder. ### Variedad de preguntas La IA ayuda a descubrir patrones y correlaciones en grandes volúmenes de datos, conexiones que los humanos pueden pasar por alto fácilmente sin la tecnología. Saber que tienen esta herramienta a su disposición permite a los líderes hacer preguntas más amplias y explorar nuevas ideas que de otro modo no habrían considerado. En nuestra investigación, descubrimos que la interacción con la IA hacía que los encuestados hicieran preguntas diferentes a las que harían de otro modo el 94% de las veces. Considere este ejemplo: Kli Pappas, director de análisis predictivo de Colgate-Palmolive, nos contó que su equipo utilizó la IA para entender cómo el carbón vegetal se convirtió en un ingrediente muy popular en los productos de consumo y así poder «encontrar el próximo carbón». Su algoritmo generó y respondió miles de preguntas basadas en su búsqueda inicial de datos, trazando una trayectoria de décadas desde los exfoliantes de carbón en Corea del Sur hace 20 años hasta el carbón que aparecía en los limpiadores faciales en los EE. UU. y, luego, en todo tipo de productos de todo el mundo. Los datos generados por la IA llevaron al equipo a hacer cientos de preguntas menos obvias para despertar la creatividad sobre las tendencias futuras que podrían estar al acecho en lugares inesperados. «Analizamos las categorías hacia atrás e intentamos 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. «El solo hecho de hacer eso lo pone una década o más por delante de la curva». ### Novedad de la pregunta La IA también facilita una visión más profunda al ayudar a los usuarios a formular preguntas novedosas que «saltan de categoría» (el estándar de referencia 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 cambiaban el rumbo de su equipo, organización o sector el 75% de las veces. Cuando sabe que una tecnología puede analizar muchos más datos y conectar más puntos de los que podría hacer por sí sola, le da licencia para hacer preguntas más descabelladas, cosas que nunca se haría si tuviera que responderlas por su cuenta, porque son intratables para el cerebro humano o, de alguna manera, van en contra de los arraigados sesgos cognitivos. Si bien no se plantean preguntas que salten de categoría en todos los encuentros con los sistemas de IA, estar abierto a las posibilidades y permitir la libertad de consulta puede allanar el camino para más casos. Así es como Mir Imran, un innovador médico y fundador de InCube Labs, describió las ventajas cuando hablamos: «La IA puede tomar variables muy poco conocidas y establecer conexiones novedosas. Cuando estas conexiones ocultas se unen, hace que replantee su pregunta y ofrezca innovaciones disruptivos». En otras palabras, las novedosas conexiones de la IA pueden generar preguntas novedosas, lo que a su vez puede llevarlo a investigar soluciones con las que otros aún no han soñado, como la[píldoras robóticas](https://www.pharmavoice.com/news/oral-biologic-robotic-pill-Rani-Therapeutics/633965/) que el equipo de Imran creó recientemente para sustituir las inyecciones externas por inyecciones internas. ## Crear condiciones para preguntas mejores. La IA puede sacar a los líderes de su modo de operación habitual y obligarlos a ceder el control sobre _dónde_ sus preguntas los llevarán. Eso es bueno. El aumento de la velocidad de las preguntas, la variedad y especialmente la novedad facilitan reconocer dónde se equivoca intelectualmente y volverse emocionalmente incómodo y callado desde el punto de vista conductual, las mismas condiciones que,[encontrado](/2017/03/bursting-the-ceo-bubble), tienden a producir líneas de investigación que cambian las reglas del juego. Jeff Wilke, exdirector ejecutivo de Amazon Consumer Worldwide y 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 y pasando de un puesto a otro. Cuando hablamos, dijo lo siguiente: «Si busca cosas que no sabe y tiene el coraje de equivocarse, de ser ignorante, de tener que hacer más preguntas y tal vez sentirse avergonzado socialmente, entonces creo que construye un modelo más completo y ese modelo le servirá de mucho a lo largo de su vida». Pero hacer equipo con la IA tiene un problema:[Investigación](https://news.mit.edu/2021/does-artificial-intelligence-play-well-others-1004) sugiere que puede resultar difícil para las personas hacerlo con amabilidad, ya que las capacidades sobrehumanas y los movimientos impredecibles de la IA pueden impedir que confíen plenamente en la tecnología e interactúen con ella. Eso concuerda con lo que hemos observado en las organizaciones y aprendido de nuestras conversaciones con los líderes. La desconfianza en la tecnología no conduce a una investigación creativa. Por lo tanto, busque formas de compensar eso y no deje que la IA cree las condiciones necesarias para pensar y resolver problemas de forma innovadora. Considere de qué otra manera podría crearlos. ¿Dónde hay espacio en sus procesos de resolución de problemas para sintetizar cosas que no parecen relacionadas? ¿Cómo podría aprovechar esas oportunidades para desequilibrar a la gente y que generen preguntas que lleguen _más allá_ lo que intelectualmente saben que tiene razón, qué los hace sentir cómodos emocionalmente y qué están acostumbrados a decir y hacer Al mismo tiempo, ¿cómo puede crear[seguridad psicológica](/2023/02/what-is-psychological-safety) para que las personas de su organización hagan preguntas de amplio alcance y utilicen la IA de manera más eficaz para aprender de ellas, lo que, en última instancia, ¿lleve a hacer mejores preguntas? Cuando hay seguridad psicológica, las personas pueden decir, sin repercusiones: «Me equivoco», «Me siento incómoda» y «¿sigo pensando»? En lugar de resolver con claridad todas esas tensiones, los líderes y los equipos deben[aprenda a soportar la incertidumbre que proviene de hacer preguntas](https://www.jstor.org/stable/44074714) que los llevan a un nuevo territorio. Si bien el proceso no es fácil, los resultados son interesantes, lo que quizás sea la ventaja más importante de colaborar con un sistema de IA. La emoción proporciona el impulso y la motivación para superar un proceso difícil, lo que impulsa una mayor creatividad. ## Mitigar las debilidades de la IA con las fortalezas humanas La inteligencia artificial puede ser sobrehumana en algunos sentidos, pero también tiene puntos débiles considerables. Para empezar, la tecnología mira fundamentalmente hacia atrás y se basa en los datos de ayer, y es posible que el futuro no se parezca en nada al pasado. Es más, los datos de entrenamiento inexactos o defectuosos (por ejemplo, datos sesgados por sesgos inherentes) producen resultados deficientes. Los líderes y sus equipos deben gestionar esas limitaciones si quieren tratar a la IA como un socio de pensamiento creativo. ¿Cómo? Centrándose en las áreas en las que el cerebro humano y las máquinas se complementan. Mientras que la IA aumenta el volumen de datos que podemos procesar y el grado de complejidad que podemos gestionar, nuestro cerebro trabaja 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 fundamentales, ya que la IA nos ayuda a aumentar la velocidad, la variedad y la novedad de las preguntas que hacemos para resolver los problemas de nuestras organizaciones. Estas diferencias son el resultado de una colaboración fructífera, y optimizarlas puede reducir la amenaza de la IA para la mano de obra humana. Con los humanos y la IA trabajando en sus puntos fuertes respectivos, pueden transformar incógnitas desconocidas en incógnitas conocidas, lo que abre la puerta a una forma de pensar innovadora: saltos lógicos y conceptuales que ninguno de los dos podría dar sin el otro. Para aprovechar este potencial, los líderes analizarán la inteligencia artificial desde una nueva perspectiva, que se centre menos en el ahorro de costes, la eficiencia y la automatización y más en la inspiración, la imaginación y la innovación. También será necesario crear una cultura que apoye, incentive y recompense hacer grandes preguntas, y no necesariamente saber las respuestas.