Una tercera vía para el desarrollo del talento: Michelle McCrackin de Delta

Michelle McCrackin, directora sénior de aprendizaje y desarrollo analítico de Delta Air Lines, nunca imaginó que se convertiría en líder analítico cuando se incorporó como socia de Recursos Humanos. Sin embargo, ante el reto de contratar talento externo en el campo de la analítica, propuso una solución: un programa interno de formación en analítica.

Delta Analytics Academy (DAA) permite a los empleados de primera línea adquirir habilidades tecnológicas demandadas y la oportunidad de avanzar dentro de la organización. En diciembre de 2022, DAA graduó a su primer grupo de 12 estudiantes, seleccionados de un grupo de 750 solicitantes.

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En este episodio del podcast Me, Myself, and AI, Michelle se une a Sam Ransbotham y Shervin Khodabandeh para hablar de cómo el programa, iniciado en colaboración con la Universidad Estatal de Georgia, encaja en la estrategia de desarrollo y retención del talento de la aerolínea.

Obtén más información sobre nuestro programa y sigue la serie en https://sloanreview.mit.edu/aipodcast.

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Conociendo a Michelle McCrackin

Sam Ransbotham: ¿Cómo pueden las organizaciones aprovechar los profundos conocimientos existentes? Descubre en el episodio de hoy cómo una aerolínea está mejorando la cualificación de su personal de primera línea.

Michelle McCrackin: Soy Michelle McCrackin de Delta Air Lines, y están escuchando Me, Myself, and AI.

Sam Ransbotham: Bienvenido a Me, Myself, and AI, un podcast sobre inteligencia artificial en los negocios. En cada episodio les presentamos a alguien que está innovando con la IA. Soy Sam Ransbotham, profesor de analítica en el Boston College. También soy editor invitado de IA y estrategia empresarial en MIT Sloan Management Review.

Shervin Khodabandeh: Y yo soy Shervin Khodabandeh, socio sénior de BCG y uno de los líderes de nuestro negocio de IA. Juntos, MIT SMR y BCG han estado investigando y publicando sobre IA desde 2017, entrevistando a cientos de profesionales y encuestando a miles de empresas sobre lo que se necesita para construir y desplegar y escalar las capacidades de IA y realmente transformar la forma en que operan las organizaciones.

Sam Ransbotham: Hoy, Shervin y yo estamos encantados de que nos acompañe Michelle McCrackin, que es gerente sénior de análisis, aprendizaje y desarrollo de Delta Air Lines. Michelle, gracias por unirte a nosotros. Bienvenida.

Michelle McCrackin: Gracias por recibirme.

Sam Ransbotham: Muy bien. Vamos a empezar. Nos interesamos por lo que Michelle estaba haciendo porque nos enteramos de esta Academia de Analítica. Así que por qué no empezamos con eso. Háblanos de la Analytics Academy y de lo que significa.

Analytics Academy, ¿qué significa?

Michelle McCrackin: Analytics Academy es un programa que iniciamos hace un año con la Universidad Estatal de Georgia. Este programa se diseñó para crear una trayectoria profesional para nuestros empleados de primera línea, nuestros expertos operativos.

Aquellas personas con las que se interactúa a diario en el aeropuerto, ya sea un auxiliar de vuelo o un agente de puerta de embarque. Creemos que ellos son los verdaderos expertos en lo que ocurre y en lo que se necesita para dirigir la aerolínea. Se trata de un programa de nueve meses que les permite permanecer en su puesto de trabajo de 9 a 5, aprender análisis de forma paralela y, al final del programa, pasar a desempeñar un puesto de análisis a tiempo completo.

Para ello, en el primer semestre, les ponemos al día en fundamentos de datos con la Universidad Estatal de Georgia, de modo que lo hacen de tres a cinco horas a la semana en su tiempo libre, de forma asíncrona. Así que no están en el aula día a día, pero son capaces de trabajar a través de su propio tiempo en la computadora.

Segundo semestre de la preparación, un nuevo reto

Y luego, el segundo semestre, lo pasan con mi equipo, el equipo de aprendizaje y desarrollo analítico, trabajando en cómo tomamos los datos y los aplicamos en Delta y qué palancas accionamos, qué miramos, cómo avanzamos. Y esto realmente les permite tomar esa información que aprendieron en el primer semestre y aplicarla realmente a ejemplos de la vida real con los que están familiarizados.

Por ejemplo, nos fijamos en si una aerolínea va a llegar a tiempo. Es algo de lo que informamos al Departamento de Transporte de Estados Unidos. Pero también es una métrica que analizamos internamente y medimos a diario. Les enseñamos a utilizar la analítica para realizar ese cálculo, lo que les permite profundizar en los conocimientos adquiridos en primera línea.

Y en el tercer semestre es cuando realmente aplican esa información. Es entonces cuando se incorporan a una organización de análisis a tiempo completo para realizar unas prácticas. Dejan su trabajo a tiempo completo por primera vez en el programa, y su trabajo de 9 a 5 es ahora una pasantía de análisis.

Siguen cobrando normalmente, pero… en lugar de centrarse en su función de primera línea, se centran en aplicar esas nuevas competencias analíticas aquí mismo, en la organización.

Habilidades que aprenden los colaboradores en su nueva escuela

Shervin Khodabandeh: Es muy interesante. ¿Puede explicarnos qué incluye el primer semestre? ¿Qué habilidades aprenden los estudiantes?

Michelle McCrackin: Con los fundamentos de los datos, nuestro objetivo es desafiar a los estudiantes a pensar en los datos como un todo, a pensar de forma diferente y desafiarles: cómo llegar a ella.

Pero, además, aprenden un montón de herramientas para tener en su caja de herramientas: Excel avanzado, Python, SQL. Aprenden a iniciarse en Tableau y un poco de Power BI.

Sam Ransbotham: ¿Cuánto tiempo lleva haciendo esto?

Michelle McCrackin: Lanzamos nuestra primera clase en mayo de 2022, y nuestra segunda clase se lanzó en agosto. Así que nuestra primera clase se graduó en diciembre, y estamos muy contentos de informar que el 100% de los participantes se colocaron en un puesto de trabajo a tiempo completo.

Sam Ransbotham: Oh, eso es genial. ¿Cuántas personas participan?

Michelle McCrackin: Tuvimos 750 solicitudes la primera vez, que redujimos a 24 estudiantes, divididos en dos cohortes, es decir, 12 estudiantes en cada cohorte.

Sam Ransbotham: Wow. Setecientas cincuenta personas se interesaron por este programa, y ustedes sólo aceptaron a 24. Es estupendo por su parte. Eso está muy bien por su parte, pero en realidad habla mucho de la demanda de este tipo de conocimientos. ¿Cómo consiguieron que la gente se interesara por esto?

¿Cómo dieron a conocer el programa?

Michelle McCrackin: Por supuesto. Yo diría que lo más importante en cuanto al interés por el programa… una de las cosas que descubrimos con nuestra primera línea es que hay un deseo absoluto de hacer más y aprender más.

Con Delta … ya sabes, he trabajado en otras empresas antes de venir a la organización. Una de las cosas que he descubierto es que la mayoría de nuestros colaboradores tienen la intención de quedarse en Delta de por vida, y les encanta la organización. Están muy comprometidos con la cultura. Para ellos, no se trata de “¿Cuál es mi próximo paso fuera de Delta? Es, “¿Cuál es mi próximo movimiento aquí?“

Así que hay un gran deseo de ascender en la organización, y con la creciente demanda en el espacio de análisis, hay una mayor demanda en “¿Cómo puedo participar?“. Y honestamente, así es como se desarrolló este programa: Los agentes de primera línea nos decían: “Oye, estoy muy interesado en participar en el análisis. ¿Por dónde empiezo?“

Y honestamente, no teníamos necesariamente un camino, aparte de decir: “Oye, vuelve y obtén otro título en análisis o únete a un campo de entrenamiento”. Y realmente, cómo empezó esto fue, al principio nos referimos a diferentes campamentos de entrenamiento en la zona. Pero no había necesariamente el campamento de entrenamiento perfecto que marcó todas las casillas para cada cosa que necesitábamos y todavía les dio el fondo Delta. Y así fue como decidimos:

“¿Saben qué? Vamos a crear algo propio que podamos personalizar y trazar realmente lo que queremos que aprendan, cómo queremos que lo aprendan, y luego enseñarles a aplicarlo a lo largo del programa.”

Elegir a los mejores significa elegir a los más curiosos

Sam Ransbotham: Tiene sentido. Y, quiero decir, elegir entre un grupo tan grande de personas… ¿cómo tomaron esas difíciles decisiones? ¿Cuáles fueron algunos de los criterios que tuvieron en cuenta para determinar quién estaba en el programa y quién no?

Michelle McCrackin: Lo más importante para nosotros es la mejora de los procesos, así que fue el deseo de dar ese paso y mejorar los procesos de la organización.

Les hicimos pasar por un proceso de entrevistas de varias fases, y en una de ellas les preguntamos: “En su puesto actual, ¿puedes darnos un ejemplo de una idea que haya propuesto y que suponga una mejora del proceso en su espacio?”.

Otras cosas serían sólo en general, yo diría, entusiasmo en torno a la analítica, pero el interés por saber más. Una de las cosas importantes de las que hablamos en nuestro espacio de análisis es la curiosidad por los datos. Podemos enseñar toda la codificación y los antecedentes y todo eso, pero si no hay curiosidad en torno a los datos y el deseo de aprender más o preguntar por qué, no podemos enseñar eso. Y eso es fundamentalmente lo que buscamos cuando buscamos al candidato adecuado.

Shervin Khodabandeh: Tengo una curiosidad: sabemos que hay una guerra por el talento y, en particular, por el talento tecnológico, así que permíteme hacer de abogado del diablo por un segundo.

También podría contratar especialistas en ciencia de datos de fuera. ¿Puedes comentar un poco si también adopta ese enfoque?

“Crecer desde adentro”, la apuesta de Delta

Michelle McCrackin: Una de las cosas de Delta es que, desde el punto de vista del talento, nos gusta mucho “crecer desde dentro”. Por eso realmente creemos que el corazón y el alma de nuestra organización son nuestros empleados de primera línea.

Y si bien podemos dar a los analistas que salen de la escuela, y lo hacemos, darles la oportunidad de rotar en la operación, esto es sólo otro canal y otra manera de utilizar esa fuente de talento que está ahí fuera.

Una de las cosas, cuando nos fijamos en cómo realmente llegamos aquí, fue que estamos tratando de ampliar nuestra reserva de talento. Una de las cosas que encontramos es, cada vez más, cada año, somos la organización que todo el mundo dentro de Delta viene a buscar talento analítico.

Y nos siguen pidiendo recursos y en un momento dado tuvimos la conversación de:

“Tenemos que cambiar la forma en que buscamos talento, porque estamos llegando a un punto en el que no somos capaces de competir en el mercado cuando todo el mundo quiere el mismo tipo de talento. ¿Y cómo podemos hacerlo de otra manera?”.

Y así seguimos viendo el valor, y todavía encontramos la contratación directa de una universidad o la contratación de alguien que tiene 10, 15 años de experiencia igual de valiosa. Pero esta es una tercera vía que antes estaba infrautilizada y que nos permite coger a esos operadores de primera línea que son excelentes con nuestros clientes y hacen un trabajo increíble, y enseñarles realmente el lado analítico en el back-end, en lugar de tener que hacerlo al revés.

“Los datos impulsan a Delta”

Sam Ransbotham: Eso tiene sentido, porque la gente viene de diferentes lugares, y creo que lo que te oigo decir es que estás buscando construir esto desde muchas direcciones diferentes, y fue:

“Bueno, ¿por qué no probar todo, en lugar de poner todos los huevos en una canasta”.

Michelle McCrackin: Sin duda. Una de las cosas que descubrimos es… ya sabes, decimos todo el tiempo: “Los datos impulsan a Delta”. Y … como he dicho, cada año seguimos viendo una mayor necesidad no sólo de análisis de datos, sino de un aprendizaje automático más profundo. Simplemente no somos capaces de satisfacer esa demanda con nuestras estrategias tradicionales de reclutamiento. Así que esta es una forma de ampliarlo y conseguir más talento.

Tercer semestre de formación, ¿cómo es educarse en Delta?

Sam Ransbotham: Tiene sentido. Estaba pensando en este tercer semestre. Creo que lo ha descrito como una especie de prácticas dentro de su organización. Supongo que tengo una idea más clara de cómo son los primeros semestres, porque me resultan más familiares por mi formación académica, pero ¿cómo es el tercer semestre?

Michelle McCrackin: El tercer semestre va a ser muy parecido a la experiencia tradicional de una cooperativa o de unas prácticas de verano, en las que entran y aprenden. Es posible que muchos de ellos no realicen prácticas en un área en la que tengan experiencia.

Por ejemplo, en mi equipo, tengo una parte que es estrategia. Podría haber tenido un becario, y ese becario podría estar trabajando en la creación de cuadros de mando, específicamente para las métricas de las personas.

Ahora bien, si vinieran del servicio de atención al cliente del aeropuerto, serían una de esas personas a las que habríamos estado informando, pero no habrían estado mirando ese tipo de datos día tras día. Así que la primera parte consiste en integrarles en la empresa a la que van a dar soporte, y luego se les asigna un proyecto en el que trabajan a lo largo del semestre. Así pueden tener un proyecto tangible que, al final del semestre, pueden mostrar a los entrevistadores que les contraten a tiempo completo:

“Esto es algo en lo que he trabajado. He aquí un cuadro de mando que he creado. He aquí por qué es importante”.

Ejemplo de proyectos en los que destaca la academia Delta

Sam Ransbotham: Un ejemplo, supongo – uno es este tablero de instrumentos. ¿Cuáles son otros ejemplos del tipo de proyectos en los que han trabajado los 12 primeros?

Michelle McCrackin: Analizan, por ejemplo, el tiempo de entrega. El tiempo de tránsito es el tiempo que tardamos desde que un avión aterriza hasta que sale de la puerta de embarque y se dirige a su próximo destino.

Uno de nuestros becarios hizo un análisis completo sobre cómo reducir el tiempo de tránsito en un aeropuerto concreto. Uno de ellos trabaja en el ámbito de las operaciones técnicas, y pudo ayudar, desde el punto de vista del inventario, a crear una aplicación que les ayudara en el día a día. Es interesante, porque les hemos visto utilizar algunas de estas cosas y aplicarlas en sus trabajos cotidianos, no solo en sus prácticas.

¿Qué es lo que hace el programa de Delta diferente?

Sam Ransbotham: Eso tiene sentido. Creo que, probablemente, la gente que nos escuche tenga curiosidad por saber cómo acabaste aquí, pero también tengo curiosidad por saber si hay cosas que habrías hecho de otra manera.

Has pasado por dos equipos. ¿Qué ha cambiado en tu forma de pensar? ¿Qué puede aprender la gente de lo que quizá no salió del todo bien?

Michelle McCrackin: Creo que lo primero que probablemente habríamos hecho de forma diferente. Lo que en realidad hemos cambiado un poco con nuestra segunda promoción, es traer a más expertos en la materia para que hablen con los estudiantes en el segundo semestre.

Así, en el primer semestre, adquieren las bases, empiezan a comprender. Y luego, en el segundo semestre, se sientan a hablar con un responsable de gestión de ingresos, un responsable de reservas y atención al cliente. A partir de ese tipo de charlas se espera que generen conocimiento que les ayude en la vida real.

Desde nuestro punto de vista, obviamente apoyamos el análisis de datos en toda la organización, pero es mejor cuando puedes conseguir a alguien que se ocupa del día a día y es capaz de hacer esa conexión. También hemos vinculado esas áreas específicas a determinados conceptos que están aprendiendo. Así que en realidad están recibiendo un refuerzo de esos conceptos en el segundo semestre.

Así, por ejemplo, con Python, cuando entran en la formación de Python, lo vinculamos con la tripulación, de modo que tenemos un líder de nuestro espacio de tripulación, donde miran:

“¿Cómo nos aseguramos de que tenemos a los auxiliares de vuelo donde tienen que estar y a nuestros pilotos donde tienen que estar?”.

Ese líder está utilizando ejemplos y mostrándoles en Python cómo apoyan esos datos.

El camino de Michelle McCrackin para llegar a la IA

Shervin Khodabandeh: Estupendo. ¿Podemos volver a la primera pregunta de Sam, Michelle? ¿Cómo acabaste en este puesto en Delta?

Michelle McCrackin: Mi historia es realmente única. Fui socia empresarial de Recursos Humanos, dando apoyo a la analítica durante dos años y medio antes de la pandemia y durante la misma.

Siempre he tenido una formación analítica y una pasión por el uso de datos para apoyar la historia, y me definiría a mí misma en el ámbito de la analítica como una narradora de historias.

Pero dicho esto, nunca había imaginado o soñado que alguna vez me movería en el espacio de análisis. Y, ya sabes, entramos en esta conversación en la que continuamos buscando talento, y ¿cómo vamos a conseguirlo, y qué aspecto tiene? Y mi pasión es realmente la estrategia, así que había construido una estrategia que era, ya sabes, ¿cómo podemos ver esto desde múltiples ángulos?

Fue así como lancé la idea de, “Vamos a lanzar este programa. Vamos a lanzar una academia. Vamos a entrenar desde dentro“. Y se me presentó la oportunidad de venir y dirigir este equipo, y ha sido un viaje increíble, porque en el camino de alguna manera me convertí en un líder de análisis y ahora estoy dirigiendo un equipo de análisis, y no lo cambiaría por nada del mundo. Creo que cuanto más me adentro en el mundo de la analítica, más me atrae y más quiero entender.

Creo que es una lección para todo el mundo estar abierto a las oportunidades que se ponen delante de ti. Porque tu próxima oportunidad puede ser algo que está totalmente fuera del alcance de lo que crees que puede ser.

Equipos de entrenamiento graduados, la aventura de Delta

Sam Ransbotham: Has mencionado que un equipo se acaba de graduar, y que los 12 de su primer grupo han sido colocados, creo, en lo que ha descrito como funciones analíticas de algún tipo.

Michelle McCrackin: Sí.

Sam Ransbotham: ¿Qué te parece?

Michelle McCrackin: Fantástica. Es uno de esos momentos surrealistas que, ya sabes, sobre el papel sienta muy bien. Así que piensas, “Vale, genial. Todos están colocados”. Y luego das un paso atrás y… estamos en la graduación y sientes… que has cambiado 12 vidas.

Son 12 vidas en las que pasaron de ser operadores de primera línea a trabajar en el turno de medianoche. Creo que no fue hasta el día de la graduación cuando me di cuenta de que se había cerrado el círculo y sentí que realmente estaba cambiando la vida de la gente. Y yo pude formar parte de ello.

Sam Ransbotham: Entonces, ¿qué sigue? Quiero decir, esto parece haber funcionado. ¿Es de 12 a 24 a 36 a 48? ¿O es algo diferente?

Michelle McCrackin: Vamos a tener tres equipos más. Pasarán unos 60 estudiantes. Este programa fue el comienzo y pudo ayudarnos a lanzar lo que se llama Delta Data University, que es una universidad que se centra en tres pilares principales.

El primero es Pivot, y ahí es donde vive Delta Analytics Academy. El segundo es Accelerate, que son los bloques de construcción o aprendizaje electrónico que los estudiantes pueden seguir para obtener información adicional o aprendizaje adicional. Y el tercero es Enrich. Este programa está pensado para aquellos que quieren permanecer en su trabajo actual y no cambiar de área ni cambiar o acelerar a un tipo diferente de mundo analítico, sino simplemente comprender.

Nos centraremos en lanzar un curso de análisis para directores de emisoras, que nos ayudará a elevar la línea de flotación de la comprensión y el análisis en todos los ámbitos. Esperamos aumentar la fluidez de los datos en toda la organización y poder resolver problemas más complejos en Delta.

Análisis, ¿cómo encaja en la búsqueda da talento?

Sam Ransbotham: Hemos hablado de análisis. ¿Cómo encaja esto en la estrategia general de talento? Tiene estos tres pilares, pero ¿es este su pensamiento sobre la IA y la estrategia analítica? Es decir, debe haber algo sobre atraer a gente de fuera; creo que ya lo ha mencionado antes. ¿Cómo encaja esto en el panorama general?

Michelle McCrackin: Sí. Yo diría que tiene dos vertientes. En primer lugar, el desarrollo.

Dentro de nuestra visión general de cómo captar talentos del exterior, seguimos captando talentos del exterior, pero la cuestión más importante es, una vez que llegan aquí, ¿cómo los retenemos? Y eso es realmente lo que Accelerate aborda, queremos ser capaces de ofrecer formas para nuestros empleados que están aquí en el campo de la analítica que quieren seguir creciendo.

Es decir, cuando observamos los resultados de nuestras encuestas a los empleados, cuando mantenemos conversaciones y mesas redondas, oímos continuamente:

“No tengo suficiente formación. Quiero volver a estudiar. Quiero aprender más. Quiero hacer esto”.

Esto nos permite abrirnos y darles realmente los cursos que buscan. Y así, esto irá evolucionando a medida que veamos la necesidad de diferentes elementos, aprendizaje automático, diferentes cosas que surjan. Eso para que podamos crear esos cursos personalizados y ofrecerlos a nuestros empleados. Ese es realmente el objetivo. Y eso no quiere decir que cambiemos y queramos contratar personal de fuera o de dentro. El objetivo es asegurarnos de que retenemos el talento una vez que está aquí.

Deterioro de temas a través de la IA

Sam Ransbotham: Eso tiene mucho sentido porque eso está cambiando tan rápidamente también. El otro problema es que, aunque hoy todo el mundo esté perfectamente formado, el deterioro de estos temas es muy rápido.

Michelle McCrackin: Sí. Y para nosotros, ni siquiera se trata necesariamente de una laguna en el conjunto de habilidades o de que alguien no sea capaz de hacer algo. Se trata más bien de darles la oportunidad de seguir avanzando si lo desean.

Contratamos a muchos ambiciosos. Quieren seguir adelante, quieren seguir aprendiendo, y nosotros queremos ser capaces de apoyarlos todo el tiempo que podamos.

Sam Ransbotham: Otra cosa que también es divertido acerca de esto: Volvamos atrás en el tiempo hace 10 años. Creo que si dijeras: “Oh, sí, voy a poner a la gente en un programa de 12 semanas para aprender ciencia de datos”, te reirías de la gente, porque ¿cómo podrías lograr algo de esa magnitud en esta cantidad de tiempo?

Creo que una cosa que estamos viendo, como estamos hablando con mucha gente, es cómo estas herramientas son cada vez más accesibles para las personas. Y creo que lo que están haciendo es tratar de sacar provecho de cómo se están volviendo más fáciles.

Brecha de habilidades, la otra realidad de la preparación que ofrece Delta

Michelle McCrackin: Definitivamente, y creo que la otra cosa a señalar también es, con cualquier candidato que viene, después de haber llegado a través de uno de estos programas, siempre va a haber algún tipo de brecha de habilidades. Ya sea que se trata de una brecha de habilidades de análisis, ya sea que se trata de una brecha de habilidades con no saber o no entender la industria de la aviación.

Simplemente tenemos que decidir cuál es el déficit de cualificación adecuado para asumir ese riesgo y cómo llenamos ese vacío. De eso se trata: Es otra manera de mirar y evaluar para llenar ese vacío.

Creo que la otra cosa también es, dentro del mercado de Atlanta, que es principalmente el mercado que contratamos de, tenemos una gran cantidad de empresas de tecnología que se han trasladado aquí. Por ello estamos en un mercado hipercompetitivo en el espacio de análisis.

Así que para nosotros es, “¿Cómo podemos seguir siendo competitivos y seguir siendo relevantes?” Por eso, ser una empresa que sigue invirtiendo en sus colaboradores y les da la oportunidad de aprender y sacar partido de los distintos programas y de algunas de las tecnologías más novedosas que existen es otra forma de abrir esa puerta.

Segmento de preguntas rápidas

Shervin Khodabandeh: Michelle, tenemos un segmento en el que hacemos a nuestros invitados una serie de preguntas rápidas. Di lo primero que se te ocurra. Sam, ¿quieres hacerlo?

Sam Ransbotham: ¿De qué se ha sentido más orgulloso en relación con la inteligencia artificial?

Michelle McCrackin: Creo que de lo que más orgullosa me siento es de haber sido capaz de lanzar este programa y de haber colocado a 12 estudiantes en puestos analíticos.

Sam Ransbotham: Pensé que dirías eso, porque si estuviera mirando tu historia, parece que sería la historia de la que estaría bastante orgulloso. Hemos oído hablar mucho de los prejuicios y las cuestiones éticas en relación con el uso de los datos. Quizá más allá de eso, ¿qué más le preocupa de la aplicación de la inteligencia artificial?

Preocupaciones sobre aplicación de IA

Michelle McCrackin: Definitivamente estoy de acuerdo contigo en los prejuicios y los problemas éticos que existen. Creo que cuando empezamos a aplicar la inteligencia artificial, especialmente en el segmento de operaciones de la empresa, planificamos lo que consideramos un día de cielo azul, y obviamente calculamos: “¿Y si ocurre una catástrofe?” o “¿Y si ocurre un día de cielo gris?”.

Pero no planeamos cosas como COVID-19. Y no planeamos cosas que son absolutamente catastróficas que podrían perturbar completamente ese espacio. Así que creo que parte de la cuestión es cómo encontrar un término medio para poder confiar en esos datos, pero no necesariamente llevarlos hasta el final.

Actividad favorita que no implique tecnología

Sam Ransbotham: ¿Cuál es su actividad favorita que no implique tecnología?

Michelle McCrackin: Viajar. Lo que probablemente sea hacer trampa, porque trabajo para una aerolínea.

Primera carrera de Michelle McCrackin

Sam Ransbotham: Exacto. ¿Cuál fue la primera carrera que quisiste? ¿Qué querías ser de mayor?

Michelle McCrackin: Quería ser contable porque mi padre lo era, así que… sabía que quería dedicarme a los negocios. Me fascinaban los negocios desde que era pequeña. Y fui a la Universidad Estatal de Michigan, fui a mi primera clase de contabilidad, suspendí mi primera clase de contabilidad, y decidí que tal vez ese no era el lugar para mí.

Rápidamente volví a los Recursos Humanos y no he parado desde entonces. Me encanta este campo y, sinceramente, me encanta dedicarme a los negocios. Pero creo que para mí, ser capaz de mezclar el mundo del impacto en las personas respaldado por datos es realmente mi punto dulce.

Sam Ransbotham: Eso es genial. Ha habido gente que ha querido ser todo tipo de cosas, pero contable es sin duda la primera.

Michelle McCrackin: Sí. Yo quería ser contable. Pensaba que era el trabajo de mis sueños. Y adivina qué: mi profesor de Contabilidad 101 no pensaba que fuera el trabajo de mis sueños.

El mayor deseo sobre la IA

Sam Ransbotham: ¿Cuál es su mayor deseo para la inteligencia artificial en el futuro? ¿Qué espera que podamos ganar con ella?

Michelle McCrackin: Como ha mencionado antes, una de las mayores preocupaciones es la parcialidad. Quiero que seamos capaces de encontrar la manera de evitar esos prejuicios. ¿Y cómo podemos utilizar la inteligencia artificial para eliminar ese sesgo?

Porque ya se trate de enmascarar los datos o de lo que sea para llegar a la respuesta final, creo que la naturaleza humana, podemos seguir todos los cursos de formación, podemos hacer todo lo que queramos para asegurarnos de que no hay sesgo y de que estamos haciendo todo de la manera correcta. Pero creo que hasta que no permitamos que los datos nos respalden, no estaremos al 100%.

Final del podcast

Sam Ransbotham: Michelle, Shervin y yo realmente disfrutamos hablando con ustedes hoy. Creo que hay muchas cosas que otras organizaciones pueden aprender de vuestro enfoque de la recualificación del talento, y este puede ser un programa modelo para muchas organizaciones. Gracias por dedicar su tiempo a hablarnos de él y a compartir sus experiencias.

Michelle McCrackin: Gracias por recibirme. Se lo agradezco.

Sam Ransbotham: Gracias por acompañarnos. Para saber cómo otra organización está aprendiendo a utilizar la IA, únanse a nosotros la próxima vez, cuando hablemos con Anders Butzbach Christensen del Grupo Lego.

Allison Ryder: Gracias por escuchar Me, Myself, and AI. Creemos, como tú, que la conversación sobre la aplicación de la IA no empieza y termina con este podcast. Por eso hemos creado un grupo en LinkedIn específicamente para oyentes como tú. Se llama AI for Leaders, y si te unes a nosotros, podrás charlar con los creadores y presentadores del programa, hacer tus propias preguntas, compartir tus puntos de vista y acceder a valiosos recursos sobre la implementación de la IA del MIT SMR y BCG. Puedes acceder visitando mitsmr.com/AIforLeaders. Pondremos ese enlace en las notas del programa, y esperamos verte allí.

SOBRE LOS ANFITRIONES

Sam Ransbotham (@ransbotham) es profesor del departamento de sistemas de información de la Carroll School of Management del Boston College, así como editor invitado de la iniciativa Big Ideas de Inteligencia Artificial y Estrategia Empresarial del MIT Sloan Management Review. Shervin Khodabandeh es socio sénior y director gerente de BCG y colíder de BCG GAMMA (la práctica de IA de BCG) en Norteamérica. Puede ponerse en contacto con él en shervin@bcg.com.

Me, Myself, and AI es un podcast en colaboración de MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group, presentado por Sam Ransbotham y Shervin Khodabandeh. Nuestro ingeniero es David Lishansky, y las productoras coordinadoras son Allison Ryder y Sophie Rüdinger.

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