El Futuro del Trabajo: Inteligencia Artificial y trabajo en equipo
Inteligencia Artificial y El Futuro del Trabajo
¿Te interesa en IA y El Futuro del Trabajo?
Rebecca Lundin, cofundadora de la compañía sueca Celpax, hablará sobre Inteligencia Artificial desde la perspectiva de equipo.
El Futuro del Trabajo tiene aún mucho que ver con los humanos… aunque estará moldeado en gran medida por la Inteligencia Artificial.
Por supuesto que ahora mismo, aún no hay una idea clara de cómo transformará nuestros lugares de trabajo la inteligencia artificial.
Lo que sí conocemos es que – como siempre ocurre en la historia – tanto las empresas como sus empleados deberán adaptarse a los cambios drásticos que se vislumbran.
Algunos de esos cambios ya están aquí.
Otros llegarán pronto, llamando a la puerta de tu empresa.
¿Está tu empresa preparadandose para el futuro?
El modo en que la Inteligencia Artificial y las Personas trabajarán juntas en Equipos
El Up Training Club organiza un evento sobre el futuro del trabajo.
Pretende generar debate en torno a cómo la Inteligencia Artificial y las personas trabajarán juntas en equipos.
¿Cómo hacemos que la Inteligencia Artificial se convierta en miembro del equipo, de modo que actúe en pro de los mejores intereses de tu compañía?
También necesitamos que nuestros colegas existentes se adapten al futuro y centrarnos en cómo desarrollar una mentalidad de crecimiento.
En Celpax nuestros datos muestran que es fundamental la mejora continua junto con un enfoque ágil.
El Futuro del Trabajo: Inteligencia Artificial y trabajo en equipo
Inteligencia Artificial y Toma de Decisiones
Un tema candente en estos días es la Inteligencia Artificial y la toma de decisiones.
¿Qué papeles debería jugar la Inteligencia Artificial en el trabajo?
¿Cuáles son sus competencias, sus límites y dónde nos complementa capacitivamente a los humanos?
¿Qué niveles de autoridad en la tomar decisiones tienen sentido?
¿Cuáles son los beneficios de la IA?
La IA mejora dramáticamente nuestras habilidades analíticas y de toma de decisiones.
Nos ayuda a obtener la información “correcta” en el momento correcto.
Desde la perspectiva de la toma de decisiones nos enfrentamos a preguntas como si fuese posible perder el trabajo sobre la base de la decisión de un algoritmo.
Marcar directrices es complicado.
Y no olvidemos que las decisiones humanas tampoco son perfectas.
La mayoría de las cosas de las que actualmente se acusa a la IA de manera sesgada, podrían también probablemente decirse para los seres humanos.
¿Cómo toma decisiones la IA ante un dilema ético?
Hay una cierta necesidad de hablar acerca de las áreas en las que la IA mejor nos complementa a los humanos.
Y para determinar las tareas actualmente llevadas a cabo por los seres humanos que podrían ser reemplazados por la IA.
¿Te imaginas la IA como colega de trabajo? ¿O incluso como tu jefe?
De modo que imagina que mañana todos los procesos están en su lugar y terminas saludando a tu nuevo colega del equipo digital llamado Inteligencia Artificial.
¿Qué tienen que aprender ambas partes, una de la otra, para trabajar de manera exitosa como un equipo?
¿Cómo nos podemos llegar a conocer mejor? ¿Es igual que tener un compañero de trabajo humano?
¿Puede la IA llegar a formar parte del equipo si nunca se viene a comer y no nos habla de sus hobbies?
“Las máquinas son por lo general simples en lo que respecta a comprender el estado de ánimo de una persona, según Lynda Gratton, fundadora de The Future of Work Research Consortium.
¿Cómo podemos hacer que la IA se vive o “involucre” en los valores de nuestra empresa?
¿Sería lo mismo si la IA fuese tu compañera de trabajo, que si fuese tu jefe?
¿Cuáles son las oportunidades y los peligros de un jefe automatizado? ¿Y estamos nosotros, como humanos, listos para tal estructura a nivel emocional?
La IA piensa según el conjunto de datos sobre el que ha sido entrenada
La IA es muy eficaz para algunas cosas, pero solo piensa según un conjunto de datos sobre el que ha sido entrenada.
Existe la necesidad de crear un sistema de entrenamiento masivo de datos.
Hablemos de quien lo va a entrenar.
¿De qué forma superamos los prejuicios potenciales en el entrenamiento de datos, como ocurrió con los especialistas en entrenamiento de máquinas detectados en Amazon?
O sistemas de reconocimiento facial que reconocen caras de raza blanca con una precisión mucho mayor que caras de raza negra:
“Si la fotografía era de un hombre blanco, el Sistema lo averiguaba de manera correcta en más de un 99% de las ocasiones. Pero para mujeres de raza negra el porcentaje se situaba entre un 20% y un 34%.”
La lista de ejemplos de este tipo es bastante extensa.
Porque los humanos no somos imparciales.
De modo que si nosotros los entrenamos… los resultados probablemente no reflejarán los diversos espacios de trabajo existentes.
¿Con qué ejemplos alimentamos el conjunto de datos?
El aprendizaje de máquinas (machine learning) implica aprender mediante ejemplos.
¿Con qué tipo de ejemplos alimentamos el conjunto de datos?
A medida que enseñamos a las máquinas, éstas adoptarán nuestras imperfecciones, nuestras creencias, nuestra moral, nuestras ideologías, etc.
Sin embargo esto ocurrirá sin usar un filtro importante – sin una brújula de la moral que evalúe. Es difícil entrenar la intuición.
¿Cuánto falta para que la IA nos pueda ayudar (y a sí misma) a detectar y mejorar los prejuicios?
¿Qué tipo de entrenamiento y qué reglas serán necesarias?
¿Cómo compañero de trabajo, necesito o tengo derecho a saber el modo en que la IA ha sido programada, o más bien su programador, para conocer cómo va a reaccionar?
Transparencia
El modo en el que la IA recopila y procesa datos es un ángulo interesante.
¿Cuál es el nivel de transparencia existente actualmente en este ámbito?
Y si existe transparencia, ¿se nos presenta ésta de tal forma que quien no sea programador pueda aun así darle sentido?
¿O necesitamos Explicadores (eh, detectives de IA suena más intrigante, ¿a que sí?) que nos sirvan de intérpretes?
Es decir, el derecho a la explicación.
De esa forma puedes determinar de modo más sencillo cuando confiar en la toma de decisiones de la IA por sí sola, sin ninguna supervisión.
Y al mismo tiempo para determinar cuándo es necesario activar mecanismos de intervención cuando consideras que hay un problema.
Esto también requerirá un entrenamiento para los humanos… y una mente abierta.
Sin una mentalidad de crecimiento, muchos trabajadores verán como su trabajo se deriva a otros colegas (o nuevas contrataciones) que han aprendido a cooperar con las máquinas.
Inteligencia artificial en el trabajo
Un estudio de Accenture mostró que “Los Responsables Ejecutivos creen que sólo el 26 por ciento de sus trabajadores están preparados para trabajar con IA - lo que explica por qué las empresas no están invirtiendo lo suficiente en programas de desarrollo de habilidades”.
Esta prueba confirmó una tendencia humana a aplicar un mayor nivel de vigilancia a la información cuando se violan las expectativas.
La plataforma del MIT llamada Moral Machine hizo una encuesta tomando varias fuentes, para averiguar el modo en el que la gente, en todo el mundo, pensaba que se deberían aplicar ciertas decisiones morales o éticas, en lo referente a coches de conducción autónoma.
Se le pidió a la gente que interviniera en el clásico “dilema del tranvía”. Todos debían elegir qué personas pensaban que debían ser priorizados en un accidente.
Los resultados mostraron una enorme variación de resultados según distintas culturas.
Una vez más:
¿quién entrena la IA y desde que punto de vista cultural? ¿De donde es la gente que desarrolla dicha IA? Dónde actuará la AI?
PD. ¡Haz la prueba!
Extrañamente difícil de determinar. Aquí en Suecia por ejemplo, los vehículos están obligados a detenerse en cualquier paso de cebra si un peatón está a punto de pasar – independientemente de si hay semáforo o no.
¿Sería esto contado como diferencias culturales?
El objetivo de Moral Machine es ayudarnos a reflexionar acerca de decisiones importantes y a la vez difíciles.
Respetando la integridad de los trabajadores humanos
También está la cuestión de la transparencia desde el lado opuesto: con las capacidades de escucha, ¿qué conversaciones podría recoger la IA en el lugar de trabajo?
¿Cómo utilizarán las compañías esa información y garantizarán la integridad de los trabajadores humanos y que la información confidencial se mantenga segura?
Si a esto añadimos que los humanos parecemos querer mantener la ilusión de que realmente la IA de verdad se preocupa por nosotros.
¿Está las leyes laborales al día con respecto al rápido avance de la tecnología? ¿Qué leyes se necesitan revisar?
IA incorporándose (onboarding)
¿Recuerdas tu primer día en el trabajo?
Nuestros futuros compañeros de equipo de IA podrían incorporarse utilizando un patrón similar al de cómo se construye actualmente la confianza entre colegas y gerentes. ¡Muéstrales los entresijos!
Comienza confiándoles tareas pequeñas o tareas de rutina que sean sencillas.
Una vez verificado y cuando ya se ha establecido la confianza, puede adentrarse en el trabajo real y añadir complejidad y tareas de mayor importancia a medida que avanza.
IA como entrenador – no como un jefe automático
Pensemos en la IA como si de un entrenador se tratase, lo cual daría un enfoque más ético. Usando el aprendizaje automático y datos normalizados de personal, puede ayudarte a averiguar si eres un buen líder, colega, etc., y definir las áreas donde necesitas mejorar.
De esta forma la IA puede forzarte con hechos concretos que te pueden hacer conocer tus propios prejuicios.
Nadie es perfecto. 
Quizás la persona que estás a punto de ascender a jefe de equipo sea el que genera menos ingresos. Y es al mismo tiempo la persona menos popular entre los miembros del equipo.
O puede que haya cosas que no estés haciendo que otros líderes sí hagan. O actividades que realizas pero que no son tan efectivas como otras.
Muchos empleados aún quieren hablar con un “humano” cuando se trata de temas del trabajo de carácter sensible.
Resumiendo:
Thomas Koulopoulos dice: “El desafío de la inteligencia artificial no es tanto la tecnología, como nuestra propia actitud acerca de las máquinas y la inteligencia.”
Necesitamos hablar más acerca de cuáles son los cambios necesarios para asegurarnos de que los humanos y al IA puedan trabajar juntos en equipo, de la forma más efectiva.
Los líderes necesitan comprender su papel en la preparación del personal de cara al trabajo en el futuro.
Y disfrutar mientras se esté en él
¿Hablamos de la inteligencia artificial y el futuro del trabajo?
Hej! Soy Rebecca, co-fundadora de Celpax. Diseñamos herramientas tecnológicas sencillas para medir y mejorar el clima laboral en el trabajo. ¡Y construir una sociedad mejor al mismo tiempo! ¿Hablemos de la Inteligencia Artificial y trabajo en equipo en Twitter?
