“Hasta la fecha, no se ha diseñado un ordenador que sea consciente de lo que está haciendo; pero, la mayor parte del tiempo, nosotros tampoco lo somos.” ― Marvin Minsky
Establecer metas, hasta el momento en que escribimos este artículo, es un trabajo que aún no realizan las máquinas. El simple hecho de establecer una meta desde cero, implica procesos de pensamiento y análisis que requieren imaginación, análisis deductivos y creativos, pensamiento lateral y estratégico, experiencia y esa “particular” capacidad humana que tenemos de soñar.
Soñar es una actividad que nos permite “visualizar el futuro”. La palabra soñar, tal cual la utilizamos es un verbo intransitivo que se refiere a esa acción de desear “una cosa” o “algo” con mucha intensidad o por mucho tiempo. Es muy común entre las personas decir: siempre soñé con… En el ámbito corporativo cuando establecemos visiones de negocios en ocasiones se utilizan frases que nos recuerdan esa capacidad humana de imaginar algo y desearlo, hasta transformarlo en realidad.
Este proceso que se hace de forma natural, no es tan simple como parece, implica etapas que dentro de los diseños lógico-deductivos no se contemplan. Por ello, cuando leemos que el futuro del trabajo humano se centra en la imaginación, la creatividad y la estrategia, viene a nuestra mente la necesidad imperiosa de repasar la manera cómo establecemos metas y lo que hacemos para lograrlas.
Partimos de una premisa que se ha transformado con el tiempo, en una frase citada en conferencias de negocios y crecimiento personal:
“Las metas son sueños con plazos.”-Diana Scharf. Clic para tuitearHavard Business Review en el artículo “The Future of Human worl is imagination, creativity and strategy firmado por Joseph Pistrui, profesor de Emprendimiento e Innovación en IE Business School, manifiesta que el trabajo que requiere un alto grado de imaginación, análisis creativo y pensamiento estratégico es más difícil de automatizar.
El artículo sustenta esta aseveración con un estudio de la consultora McKinsey titulado “Where machines could replace humans—and where they can’t (yet)” que brinda las siguientes conclusiones:
- “Las actividades más difíciles para automatizar con las tecnologías disponibles actualmente son aquellas que involucran la gestión y el desarrollo de personas (9% de potencial de automatización) o que aplican experiencia a la toma de decisiones, planificación o trabajo creativo (18%) .
- «Las computadoras son excelentes para la optimización, pero no tanto para establecer metas. O incluso usando el sentido común.”
Visualizar y plasmar metas
El pensamiento humano que motiva al soñador lo hace capaz de verse en la meta, pero también de visualizar cada etapa del camino, cada paso, y aunque no somos tan buenos visualizando obstáculos, hemos aprendido a hacerlo a través de los análisis FODA. La motivación ayuda a lograr las metas, el humano promedio es capaz de visualizarse exitoso, algo que por el momento, no hacen las maquinas.
«Un deseo ardiente de ser y de hacer es el punto inicial desde el que el soñador debe lanzarse. Los sueños no están hechos de indiferencia, pereza, ni falta de ambición.»
-Napoleón Hill
trazar planes y trabajar por las metas
Tenemos la capacidad de establecer desde cero y por escrito la meta, en ocasiones sin que haya un proceso previo encaminado a escribirla, la comunicamos en voz alta, las verbalizamos hablamos, promovemos la meta, buscamos aliados para llevarlas a cabo en el ámbito laboral. Trazamos planes, hojas de rutas, buscamos recursos, construimos sueños, ponemos en marcha esos planes y en ese esquema entran las máquinas, las utilizamos para mejorar procesos, lograr aquello que nos propusimos.
Es esta la razón por la que quizás, Joseph Pistrui, quien cuenta con más de 30 años de experiencia en gestión de los desafíos de liderazgo para dar sentido a las tecnologías cambiantes e identificar nuevas oportunidades, es tajante al decir que “una computadora no te deja sin trabajo, tu robot no te hace desempleado.”
Cuando se decide utilizar Inteligencia Artificial en una organización los lideres del proceso deben estar seguros de haber comprendido las tecnologías y los tipos de tareas que realizan eficientemente. Deben conocer las fortalezas y limitaciones que tendrán.
- Sistemas expertos: Aquellos que siguen reglas y la automatización de procesos robóticos en esencia son transparentes en la forma en que hacen su trabajo, pero hasta hoy no son capaces de aprender y mejorar.
- Sistemas de aprendizaje profundo: Son muy buenos para aprender de grandes volúmenes de datos etiquetados, pero les es casi imposible entender cómo crea los modelos que crea. No saben porque toman las decisiones de una u otra forma.
Los humanos son estratégicos; Las máquinas son tácticas
McKinsey sigue estudiando qué tipo de trabajo es más adaptable a la automatización, por el momento los hallazgos, concluyen que cuanto más técnico es el trabajo, la tecnología puede llevarlo a cabo estupendamente. No siendo igual cuando el trabajo requiere de estrategia y de altas dosis creativas.
Volviendo a las metas, hay una frase interesante para considerar cuando se nos encarga el rediseño de procesos de negocios e incorporación de máquinas enfocados en la división del trabajo entre los seres humanos y la IA.
“Dame un empleado del montón pero con una meta y yo te daré un hombre que haga historia. Dame un hombre excepcional que no tenga metas y yo te daré un empleado del montón.”
―James Cash Penney
No hay garantías de que todas las implementaciones y procesos de reestructuración sean éxitos, dependerán en gran medida de poder asegurar que el trabajo conjunto de máquinas y personas se divida en función de las fortalezas y la compensación de debilidades que ambos tienen.
Referencias Consultadas:
https://hbr.org/2018/01/the-future-of-human-work-is-imagination-creativity-and-strategy
https://hbr.org/2018/01/artificial-intelligence-for-the-real-world
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