Reinventa tu negocio para recibir la IA generativa y los LLM

Si bien los enfoques tradicionales de organización se han visto amenazados con frecuencia por los avances tecnológicos, las organizaciones han demostrado ser notablemente duraderas. Sin embargo, la Inteligencia Artificial (IA) y los grandes modelos de lenguaje (LLM) son diferentes,

Aunque anteriormente se demostró que cada nueva ola de tecnología, trajo consigo innovaciones que fortalecieron a las organizaciones tradicionales. Henry Ford aprovechó los avances en relojes mecánicos y piezas estandarizadas para introducir líneas de montaje y formas más precisas de dividir el trabajo.

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La diferencia de lo nuevo

Pero la IA generativa y los LLM que la impulsan son diferentes. Todos los métodos anteriores de organización eran intensamente humanos. Es por eso que los modelos organizacionales tradicionales han persistido durante tanto tiempo.

La atención humana sigue siendo finita, por lo que necesitábamos delegar nuestras tareas a otros. La cantidad de personas que pueden trabajar en un equipo es limitada, por lo que necesitábamos dividir las organizaciones en partes más pequeñas.

La toma de decisiones es complicada, por lo que adoptamos capas de gestión y autoridad. La tecnología cambia, pero los trabajadores y gerentes son solo personas, y la única forma de agregar más inteligencia a un proyecto era agregar personas o hacer que trabajaran de manera más eficiente.

Pero esto ya no es así. Cualquiera puede añadir inteligencia, de algún tipo, a un proyecto incluyendo una IA. Y la evidencia muestra que la gente ya lo está haciendo, solo que no se lo dicen a sus jefes. Una encuesta del otoño de 2023 descubrió que más de la mitad de las personas que usan IA en el trabajo lo hacen sin aprobación, y el 64 por ciento ha hecho pasar el trabajo de IA como si fuera suyo.

Este uso de la IA en la sombra es posible en parte porque los LLM son especialmente adecuados para gestionar funciones organizativas. Las herramientas basadas en LLM pueden leer documentos y escribir correos electrónicos, adaptarse al contexto y ayudar con los proyectos.

Si bien las instalaciones corporativas a gran escala de LLM tienen algunas ventajas, como la privacidad y la integración de datos, las personas con acceso a ChatGPT-4 pueden empezar a hacer que la IA trabaje por ellas. Y claramente eso es lo que están haciendo.

El impacto de la IA y los LLM en los procesos organizacionales

¿Qué significa para las organizaciones reconocer que este comportamiento está ocurriendo? Nos enfrentamos al mismo desafío que enfrentaron los operadores ferroviarios originales hace 150 años. Cómo reconstruir una organización en torno a un cambio fundamental en la forma en que se realiza, organiza y comunica el trabajo.

Ya he experimentado algo de esto en Wharton Interactive, una pequeña empresa emergente de software dentro de la Wharton School de la Universidad de Pensilvania. Esta organización está dedicada a transformar la educación a través de simulaciones impulsadas por IA.

Dada nuestra misión, adoptamos el poder de los LLM desde el principio. Nuestro equipo de atención al cliente utiliza IA para generar documentación sobre la marcha, tanto en nuestra wiki interna como para los clientes.

Nuestro CTO enseñó a la IA a generar scripts en el lenguaje de programación personalizado que usamos. Usamos nuestras herramientas de IA para agregar gráficos de marcador de posición, codificar, idear, traducir correos electrónicos para soporte internacional, ayudar a actualizar HTML en nuestros sitios web, etc.

Hemos agregado efectivamente varias personas a nuestro pequeño equipo, y la compensación total de estos miembros del equipo virtual es menos de 100 dólares al mes en suscripciones a ChatGPT Plus y costos de interfaz de programación de aplicaciones.

Pero, en muchos sentidos, esto es sólo el comienzo. Estamos considerando cómo cambiar por completo los procesos organizacionales. Hemos aprendido que podemos hacer que la IA actúe como un probador de software para obtener comentarios iniciales sobre nuestros diseños.Las investigaciones muestran que se pueden obtener comentarios simulados razonablemente buenos de personajes de IA.

Los cambios son profundos. Las discusiones teóricas se vuelven prácticas. Se elimina el trabajo pesado. Y, lo que es aún más importante, se eliminan las horas de reuniones y las reuniones restantes son más impactantes y útiles.

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Controlar versus entrenar con IA es tu decisión

Por supuesto, el futuro de las organizaciones repletas de IA podría tomar muchas direcciones. Al gestionar el trabajo, o al menos ayudar a los gerentes a gestionarlo, las capacidades mejoradas de los LLM invitan a un cambio radical de maneras que pueden ser positivas o negativas.

Una sola IA puede hablar con cientos de trabajadores, ofrecer consejos y monitorear el desempeño. Las herramientas de IA podrían guiar, o podrían manipular. Estas herramientas podrían guiar las decisiones de maneras que sean abiertas o sutiles.

Las empresas han estado experimentando con formas de control computarizado sobre los trabajadores desde mucho antes de esta generación de IA.

Los relojes para controlar el tiempo, las cámaras y otras formas de monitoreo han sido comunes durante más de un siglo. Pero estos enfoques cobraron impulso con el auge de las herramientas de IA anteriores a la maestría en leyes.

Tres principios para reorganizar el trabajo en torno a la IA

Los directivos deben empezar a asumir un papel activo a la hora de responder a esa pregunta. Como ocurre con todo lo relacionado con la IA, no existe una autoridad central que pueda indicarle las mejores formas de utilizarla.

Las organizaciones tendrán que descubrirlo por sí mismas. Utilice estos principios de liderazgo para orientar su pensamiento:

1. Identifica y contrata a tus usuarios actuales de IA

Como se señaló anteriormente, muchas personas utilizan IA, pero se lo ocultan a sus propios gerentes. La mejor manera de que una organización avance con la IA es obtener la ayuda de estos trabajadores. Y eso requerirá un cambio importante en la forma en que operan las organizaciones.

Los líderes deben reconocer que los colaboradores que están descubriendo cómo utilizar mejor la IA pueden estar en cualquier nivel de la organización, con diferentes historias y registros de desempeño.

En otras palabras, las habilidades de IA de tu empresa pueden estar en cualquier parte. En este momento, hay algunas evidencias de que los trabajadores con los niveles de habilidades más bajos son los que más se benefician de la IA. Por lo tanto, pueden tener la mayor experiencia en su uso, pero el panorama aún no está claro.

Como resultado, las empresas deberán incluir la mayor parte posible de su organización al desarrollar sus planes de IA. Deberán brindar una amplia capacitación a estos trabajadores y ofrecer herramientas para ayudarlos a compartir lecciones ampliamente con el equipo. Por ejemplo, mediante la creación de bibliotecas de sugerencias de ChatGPT de colaboración colectiva.

2. Deje que los equipos desarrollen sus propios métodos

Todas las formas habituales en que las organizaciones responden a las nuevas tecnologías no funcionan bien para la IA. Estos enfoques son demasiado centralizados y lentos. El departamento de TI no puede construir fácilmente un modelo interno de IA, y ciertamente no uno que compita con uno de los principales LLM.

Muchos CIO están tomando el control de la gestión de la IA por razones de seguridad mientras lidian con el hecho de que algunos trabajadores pueden ocultar su uso de la IA.

Los consultores e integradores de sistemas no tienen conocimientos especiales sobre cómo hacer que la IA funcione para una empresa en particular. O incluso sobre las mejores formas de usar la IA en general. Los grupos de innovación y los consejos de estrategia dentro de las organizaciones pueden dictar políticas, pero no pueden descubrir cómo usar la IA.

Y, dado que las IA funcionan más como personas que como software, a menudo es mejor gestionarlas como miembros adicionales del equipo en lugar de soluciones de TI externas impuestas por la gerencia. Los equipos deberán descubrir sus propias formas de usar la IA a través de la experimentación ética.

Luego necesitarán una forma de compartir esos métodos entre ellos y con el liderazgo de la organización. Los incentivos y la cultura deberán estar alineados para que esto suceda, y las pautas deberán ser mucho más claras para que los colaboradores se sientan libres de experimentar, dentro de las pautas establecidas por razones de seguridad y gobernanza.

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3. Construir para un futuro no tan lejano

Todo lo que he comentado ya es posible hoy con ChatGPT-4, pero se están creando modelos más avanzados, y lo harán rápidamente. El cambio organizacional lleva tiempo, por lo que las organizaciones que adapten sus procesos a la IA deberían hacerlo considerando futuras versiones de la IA en lugar de simplemente construir para la tecnología actual.

Si el tipo de mejoras de eficiencia que estamos viendo con los primeros experimentos de IA continúa, las organizaciones que esperen para experimentar se quedarán atrás muy rápidamente.

Si realmente puede reducir un proceso que dura semanas a unos días, eso supone un cambio profundo en la forma de trabajar. También deberías desarrollar y planificar con la mentalidad de que las herramientas evolucionarán rápidamente.

Esa mentalidad no favorece las soluciones de arriba hacia abajo que tardan meses o años en implementarse.

SOBRE EL AUTOR

Ethan Mollick es profesor asociado de gestión en la Wharton School de la Universidad de Pensilvania y académico distinguido de Ralph J. Roberts. Se especializa en emprendimiento e innovación. Su nuevo libro, Co-Intelligence: Living and Working With AI , se publica el 2 de abril en el Portfolio de Penguin Random House.

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