Por qué la IA trasladará la toma de decisiones de la alta dirección a la primera línea

Las tecnologías de IA pueden proporcionar a los gerentes y empleados datos y predicciones precisos al alcance de la mano para respaldar y permitir las decisiones correctas en el momento oportuno. Pero incluso si un sistema de IA proporciona al empleado una inteligencia superpoderosa, no bastará con tomar una decisión a tiempo si la burocracia interna de la empresa requiere una autorización previa de los altos directivos, lo que lleva mucho tiempo, antes de tomar la decisión. Para obtener un valor real de la IA, los empleados de todos los niveles de la organización necesitan poder tomar las decisiones finales con la ayuda de la IA y actuar en consecuencia. En resumen, tiene que haber una democratización del poder de toma de decisiones basado en el juicio. Y aunque el acceso a los datos es clave, no es suficiente. Los empleados también deben tener las habilidades necesarias para usar e interpretar los datos y las herramientas. El objetivo es desarrollar los conocimientos y las habilidades para que todos los empleados utilicen e interpreten los datos y las herramientas. Esto permite a los empleados actuar con rapidez ante las oportunidades de innovación.

••• No pasa un día sin que se anuncie una nueva e increíble frontera en la inteligencia artificial (IA). Desde la tecnología financiera hasta la tecnología educativa, lo que antes era increíblemente improbable ahora es una realidad comercial. No cabe duda de que los macrodatos y la IA supondrán importantes avances en el ámbito de la gestión, especialmente en lo que respecta a la posibilidad de tomar decisiones mejor informadas. Sin embargo, es probable que ciertos tipos de decisiones, especialmente las relacionadas con la estrategia, la innovación y el marketing, sigan necesitando un ser humano que pueda adoptar una visión holística y emitir un juicio cualitativo basado en una consideración personal del contexto y los hechos. De hecho, hasta la fecha, no existe ninguna tecnología de IA que sea plenamente capaz de tener en cuenta el contexto emocional, humano y político necesario para automatizar las decisiones. Por ejemplo, pensemos en el sector de la salud, donde la IA está teniendo un enorme impacto. Incluso si la IA pudiera ayudar al médico a hacer un diagnóstico y sugerir tratamientos médicos para un paciente con cáncer, solo el propio médico podría tener en cuenta el estado de salud general y el contexto emocional del paciente (y de la familia del paciente) para decidir si proceder con, por ejemplo, la cirugía o la quimioterapia. La mayor parte de lo que hacemos en la sanidad no consiste simplemente en hacer un diagnóstico, sino en trabajar con los pacientes para encontrar un tratamiento adecuado que tenga en cuenta una visión más holística y empática de las circunstancias del paciente. Las tecnologías de IA pueden proporcionar a los gerentes y empleados datos y predicciones precisos al alcance de la mano para respaldar y permitir las decisiones correctas en el momento oportuno. Pero incluso si un sistema de IA proporciona al empleado una inteligencia superpoderosa, no bastará con tomar una decisión a tiempo si la burocracia interna de la empresa requiere una autorización previa de los altos directivos, lo que lleva mucho tiempo, antes de tomar la decisión. Para obtener un valor real de la IA, los empleados de todos los niveles de la organización necesitan poder tomar las decisiones finales con la ayuda de la IA y actuar en consecuencia. En resumen, tiene que haber una democratización del poder de toma de decisiones basado en el juicio. Mucho de lo que se ha escrito sobre los impactos del macrodato y la IA en la toma de decisiones se ha tendido a hacer hincapié[la importancia de contar con equipos centralizados con muchos científicos de datos](/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century). Esto implica que las empresas con más científicos de datos tienen más posibilidades de generar un impacto empresarial. Mi propia experiencia como consultor, respaldada por [investigaciones recientes](https://kar.kent.ac.uk/60408), indica un punto de vista diferente: las empresas que contratan a un ejército de científicos de datos no siempre generan una mejor relación calidad-precio. Más bien, es el _democratización_ del acceso a las herramientas de IA y al poder de toma de decisiones entre los directivos y los empleados, lo que crea un valor más tangible. Pensemos en las empresas de plataformas de Internet, como Airbnb, en las que los datos son la base de su modelo de negocio.[Airbnb cree](https://medium.com/airbnb-engineering/how-airbnb-democratizes-data-science-with-data-university-3eccc71e073a) que todos los empleados deberían tener acceso a su plataforma de datos para tomar decisiones informadas. Esto se aplica a todos los sectores de la organización, desde el marketing y el desarrollo empresarial hasta los recursos humanos. Por ejemplo, los empleados pueden supervisar en tiempo real cuántos de sus anfitriones utilizan los servicios de fotografía profesional de la empresa y en qué lugar, con las tendencias, patrones y predicciones emergentes. El acceso a los datos es clave, pero no suficiente. Los empleados también deben tener las habilidades necesarias para usar e interpretar los datos y las herramientas. Para Airbnb, no sería posible tener un científico de datos en cada habitación, y la rápida internacionalización de la empresa hace que la situación sea aún más difícil. Airbnb lanzó un[Universidad de Datos](https://medium.com/airbnb-engineering/how-airbnb-democratizes-data-science-with-data-university-3eccc71e073a), que se divide en tres niveles, con un plan de estudios de más de 30 módulos. El objetivo es desarrollar los conocimientos y las habilidades para que todos los empleados utilicen e interpreten los datos y las herramientas. Esto permite a los empleados actuar con rapidez ante las oportunidades de innovación. Por ejemplo, los directores de producto están aprendiendo a escribir su propio código SQL e interpretar sus propios experimentos para lanzar una nueva función de producto en una ciudad determinada. El resultado: desde el lanzamiento del programa a finales de 2016, [se formó a más de 2000 empleados](https://medium.com/airbnb-engineering/how-airbnb-democratizes-data-science-with-data-university-3eccc71e073a), y los usuarios activos semanales (WAU) de la plataforma interna (un indicador del grado de «información sobre los datos» de la organización) aumentaron del 30 al 45%. Otro caso es Unilever. Organizado por la recién creada empresa[«Insights Engine»](/2016/09/building-an-insights-engine), la empresa presentó varios sistemas y herramientas basados en la IA a los que pueden acceder todos sus vendedores mundiales. La disponibilidad de información sobre los consumidores en tiempo real, frecuente y basada en datos ha generado una necesidad aún mayor de que los especialistas en marketing de la empresa tomen decisiones distribuidas en todos los niveles de la organización. Una herramienta que utilizan es _El mundo de las personas,_ una plataforma de IA capaz de extraer miles de documentos de investigación de consumidores y datos de redes sociales. La plataforma puede responder a las preguntas en lenguaje natural que los vendedores puedan hacer sobre un área específica. Esto aborda el problema clásico «Si tan solo Unilever supiera lo que Unilever sabe», ayudando a eliminar los silos, aumentando la confianza en «una fuente de información consolidada» y reduciendo drásticamente el tiempo necesario para tomar decisiones informadas. Durante la última década, los costes y el tiempo asociados a la organización de los datos y la ejecución de los análisis se han reducido drásticamente. Sin embargo, en muchas empresas, el uso de la IA sigue estando muy centralizado. Las unidades de IA corporativas suelen desarrollar paneles de control para los altos ejecutivos que utilizan ellos exclusivamente. La democratización de la IA sigue siendo limitada. Sin embargo, al utilizar la IA para aumentar la eficacia de las decisiones que toman los empleados, la necesidad de controlar y centralizar las decisiones básicamente se desvanece. Las mejores prácticas muestran cómo la democratización puede generar decisiones más rápidas y mejor distribuidas, lo que hace que las empresas sean más ágiles y respondan a los cambios y oportunidades del mercado.