«La IA desarrolla herramientas que asisten a los directivos, no los sustituyen»

Entrevista con Peter Cappelli _ profesor en la George W. Taylor de dirección de empresas y director del Centro de Recursos Humanos de Wharton School.

La Inteligencia Artifical se va implantando progresivamente en todos los ámbitos y, en este sentido, la escuela de negocios IESE ha celebrado unas jornadas con grandes líderes empresariales para debatir acerca del futuro de la gestión en el mundo de la Inteligencia Artificial.

-¿De qué aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artifical puede beneficiarse la empresa?

-Primero, decir que todo en torno a la Inteligencia Artificial se basa en el ‘machine learning’, en el aprendizaje de la máquina, así pues se fundamenta en encontrar patrones en los datos, convertirlos en algoritmos, que son reglas sobre las decisiones. En el mundo empresarial, donde más impacto tiene es en el ámbito de la contratación, concretamente en utilizar la Inteligencia Artificial a la hora de contratar para identificar cuáles son las características de las personas que han sido exitosas anteriormente en una empresa y tomar eso como reglas de decisión. Hay muchas extensiones de esto: por ejemplo, hay empresas que se dedican a estudiar quién va a ser capaz de robar, o quién va a discriminar a una mujer. Es algo parecido a lo que pasa en la película Minority Report, en la que arrestan a personas antes de que comentan un crimen. Pero esto entraña grandes retos en el aspecto ético

-¿Cuáles son esos retos? ¿Qué problemas puede entrañar el uso de la Inteligencia Artificial en este ámbito?

-El principal reto es que el ‘machine learning’ que produce estos algoritmos repite todas las disfunciones que ya tienes en el entorno de trabajo. Por ejemplo, si introduces el ‘machine learning’ la típica empresa de Estados Unidos para predecir a quién debes contratar, la respuesta será ‘un hombre blanco’, porque ellos son los que están en la cumbre, son los que han triunfado. Y, por supuesto, muchas empresas no querrían caer en eso. Lo que hace en realidad el ‘machine learning’ en este caso es replicar la discriminación previa que ya tienen. Las personas que seleccionan personal es cierto que también pueden discriminar, pero cuando se trata de un algoritmo, sucede a escala.

-Entonces, ¿la IA puede ser un arma de doble filo?

-Un ámbito en el que el uso de la IA puede ser beneficioso es, por ejemplo, en el de los chatbot. Hay gente que piensa que éstos hacen un mejor papel a la hora de entrevistar a candidatos a un puesto de trabajo porque no hará juicios de valor como «es muy guapa» o «no debe ser muy buena porque proviene de un país pobre». Las personas pueden caer en estos tópicos de forma inconsciente pero el chatbot no tienen ningún sesgo inconsciente. En contrapartida, cuando tú presentas tu curriculum, el algoritmo lo que hace es buscar palabras clave en él basándose en el lenguaje natural y si el requisito de la empresa es, por ejemplo, que el candidato tenga como mínimo cinco años de experiencia en educación y ese candidato lo que tiene son tres años de experiencia en una universidad y otros cinco más en formación dentro de una empresa, el software consideraría que no sigue estrictamente el requisito y lo descartaría.

-¿Cómo puede afectar la IA directamente a la gestión de una empresa?

Hasta ahora no se ha hecho mucho en este sentido, pero el principal impacto será en la gestión del rendimiento. El gran cambio que se verá es que habrá que empezar a dar a los empleados mucho feed-back, hablar cada día de cómo van las cosas con los empleados. La IA será capaz de leer o condensar todo ese feed-back para encontrar unos denominadores comunes, unos temas centrales; es decir que cogerá lo cualitativo y lo hará cuantitativo.

-Entonces, ¿es necesario formar a los directivos de las empresas en el ámbito de la Inteligencia Artifical?

Lo que hay que hacer es educar a los directivos para entender lo que los científicos de la informática pueden llegar a generar, cuáles son los límites de estos algoritmos y qué problemas pueden llegar a crear. El problema ahora es que hay tanto dinero invertido en negocios que se dedican a generar estos algoritmos y que prometen cualquier cosa, el oro y el moro, que las empresas que están comprando estos software lo que están haciendo es compralo bajo una promesa. Todavía no hay evidencias.

-¿Cómo tiene que ser el directivo del futuro?

-Creo que la Inteligencia Artificial es solo una herramienta que trata de resolver cuestiones, retos, que existen desde hace años y las respuestas que ofrece la IA proceden de datos que probablemente hayamos tenido anteriormente. Lo principal que necesitarán los ejecutivos es una mejor comprensión de lo que es el análisis. Es decir que si tú quieres saber quién es el que más rinde en tu empresa, antes has de identificar qué es lo que define ese buen rendimiento y el ejecutivo ha de entender eso. Los directivos senior, que han estado fuera de las aulas durante muchos años y su último contacto con el análisis riguroso fue cuando estuvieron en la universidad, basan mucho sus decisiones en el instinto, pero por ejemplo las decisiones en marketing deben empezar a partir del análisis de datos y datos acerca de los hábitos de compra de la población. Se ha acabado el tiempo de los directivos senior. Y en el mundo de la contratación pasa algo similar: antes para contratar se podían basar en el feeling con el candidato, pero ahora se analiza el historial de ese candidato y se compara, por ejemplo, con el de otras personas que fracasaron en esa particular tarea.

-¿La IA puede acabar con la figura del directivo?

No. Ahora estamos replicando algoritmos que analizan datos, pero éstos no ejecutan las decisiones. Piensa en un médico: él usaría el algoritmo para determinar qué enfermedad tiene el paciente en función de una serie de síntomas, pero además el médico deberá revisar si el paciente tiene realmente esos síntomas y si tiene otros más que a priori no ha detectado. En realidad, la IA está desarrollando una serie de herramientas que asisten, que ayudan, a los directivos, pero no los sustituyen.