Adoptar un enfoque centrado en las personas para implementar iniciativas de Inteligencia Artificial es la clave del éxito, dicen los expertos. A continuación, le mostramos cómo asegurarse de que sus esfuerzos de IA ‘aumenten’ el valor que los empleados aportan a su trabajo.

La Inteligencia Artificial (IA) se está convirtiendo cada vez más en un imperativo comercial. Nueve de cada 10 empresas de Fortune 1000 no sólo están invirtiendo en IA, sino que están aumentando esas inversiones, con un 92 % reportando beneficios comerciales medibles de su uso actual de IA, frente al 72 % en 2020 y sólo el 28 % en 2018, según la encuesta NewVantage de 2022.

Aún así, sólo el 26% de las empresas dicen que sus iniciativas de IA se han trasladado a una producción generalizada. ¿El mayor obstáculo? Barreras culturales, con ejecutivos 11 veces más propensos a decir que la cultura es el mayor impedimento para el éxito de la IA que citar las limitaciones tecnológicas como la mayor barrera.

Y los desafíos culturales en realidad han empeorado, con el 92 % de los ejecutivos citando factores culturales este año frente al 81 % en 2018.

¿El resultado? Las empresas están descubriendo que la clave para poner en funcionamiento con éxito la IA se reduce a las personas y las colocan en el centro de sus iniciativas.

Poner IA en camiones de reparto

Cuando Michael DiMascola, socio comercial de seguridad de Herr’s Foods, quiso reducir los accidentes de sus camiones de reparto, lo primero que pensó fue instalar cámaras de vigilancia para vigilar a los conductores.

El fabricante de papas fritas, rulos de queso y otros refrigerios con sede en Pensilvania opera una flota de 640 vehículos para distribuir productos en el este de Estados Unidos y Canadá, y los conductores ya tenían un mal sabor de boca por un intento anterior de instalar cámaras en sus taxis.

Alimentos de Herr

“El estigma era que el Gran Hermano estaba mirando”, relata DiMascola. “Y se iluminaban como un árbol de Navidad cuando ocurría un evento, por lo que era más una distracción”.

Si el problema es que los conductores están demasiado distraídos, agregar otra distracción no ayudará. Además, las cámaras antiguas sólo se activaban después de que sucedía algo malo, como una colisión o un frenado o aceleración repentinos. “Necesitábamos adelantarnos a esos eventos”, explica DiMascola, quien vio la conducción distraída como una prioridad principal para abordar.

Pero esta vez, Herr’s adoptó un enfoque diferente: DiMascola encontró proveedores potenciales en una conferencia nacional de seguridad en 2018 y comenzó un proyecto piloto con Nauto, un fabricante de software de Inteligencia Artificial para la seguridad de conductores y flotas, ese otoño.

Las nuevas cámaras que DiMascola quería implementar prestaban atención a dónde miraban los conductores para que pudieran alertarlos si sus ojos se desviaban demasiado de la carretera, algo que podría haber sido percibido como incluso más intrusivo que el primer conjunto de cámaras que usó Herr.

“Eso era algo que nos preocupaba mucho”, señala DiMascola. “Era otra pieza de Gran Hermano, pero ahora en todos los camiones”.

La fábrica de rumores comenzó rápidamente, recuerda. Para salir adelante de esto, DiMascola necesitaba un toque personal. Para la primera implementación, escogió dos ubicaciones muy concurridas y camiones que formaban parte de la flota de camiones con remolque de la empresa. “Fui personalmente a todas y cada una de nuestras ubicaciones y me senté personalmente con todos y cada uno de nuestros conductores”.

Luego desarrolló un programa de implementación que incluía videos de bienvenida del proveedor y luego mostraba grabaciones de colisiones, intentos de reclamos por fraude y cuasi accidentes. “Nos tomamos nuestro tiempo y nos aseguramos de que se hicieran preguntas, las preguntas frecuentes estaban disponibles”, asevera. “El entrenamiento fue la parte más importante”.

El objetivo final era mantener a los conductores lo más seguros posible. Y apartar la vista de la carretera, aunque sea por poco tiempo, puede ser mortal. “A 50 millas por hora, en 5 segundos has recorrido un campo de fútbol y medio”, dice. “Esa es una gran distancia para distraerse”.

La nueva plataforma pone los datos en manos de los conductores, añade. Pueden ver los resultados en tiempo real, no sólo casos de conducción distraída, sino también curvas peligrosas, seguimiento de vehículos y otros cuasi accidentes y llamadas cercanas.

Los conductores con los mejores puntajes son recompensados ​​con tarjetas de regalo y premios en efectivo, así como comidas al aire libre para las sucursales con mejores resultados.

“En septiembre, estuve en tres sucursales diferentes haciendo comidas al aire libre para aquellas sucursales que obtuvieron los tres puntajes más altos de todo el año”, señala DiMascola. “Aprovechamos todas las oportunidades que podemos para celebrar”.

Y los puntajes y los tableros también se utilizan para informar las sesiones de entrenamiento que los gerentes realizan con todos los conductores. “Soy un hombre cuando se trata del departamento de seguridad”, dice. “Dependemos de los gerentes de sucursal y de distrito para que nos ayuden a transmitir ese mensaje de seguridad”.

Tener una cámara de conducción distraída impulsada por IA era como poner un entrenador de conducción en cada camión, sin tener que contratar a 600 empleados adicionales.

Para evitar ser una distracción en sí mismo, el sistema emite un pitido después de 2.5 segundos de distracción. Si el controlador no soluciona el problema, pasa a un segundo nivel, con una serie de pitidos. “Eso es seguido por una voz tranquilizadora que dice ‘distraído’”, explica DiMascola. “Más de cinco segundos, y ese es un gran momento para apartar la vista de la carretera, hay una serie de pitidos que son bastante molestos”.

Con el tiempo, el porcentaje de alertas que se ignoran disminuye, ya que los conductores cambian su comportamiento, dice. Herr originalmente planeó implementar 100 cámaras el primer año, 150 el segundo año y el resto el tercer año. “Pero rápidamente nos dimos cuenta de todos los beneficios de las cámaras”, dice. “Así que volvimos a pedir a los altos directivos que el capital estuviera en pleno funcionamiento durante el primer año”.

Entre el inicio del programa en 2018 y noviembre de 2021, la cantidad de eventos de conducción distraída de nivel medio a alto se redujo en un 70%, asegura. El número de llamadas cercanas se redujo en un 22% y el número de colisiones se redujo en un 44%.

“Somos una empresa autoasegurada”, dice DiMascola. “Los ahorros que realizamos casi de inmediato estaban fuera de serie. Antes de estas cámaras, gastábamos mucho dinero en accidentes que ni siquiera eran culpa nuestra”.

Por ejemplo, dos semanas después de iniciado el programa, un defraudador profesional embistió deliberadamente uno de los camiones de la empresa en una intersección de cuatro vías y afirmó que el conductor de Herr’s tenía la culpa. El estafador se negó a recibir tratamiento médico en el lugar y luego afirmó tener dolor de cuello y cabeza.

DiMascola sacó los videos. “Pudimos decir que teníamos la tecnología, y lo que realmente sucedió no estuvo ni cerca de lo que afirmaban. En años pasados, estamos pagando ese reclamo”.

Los camiones de reparto son sólo una pequeña parte de la flota de vehículos de Herr. Hay una cantidad igualmente grande de automóviles y camionetas utilizados por gerentes de campo, comerciantes y empleados de medio tiempo. “En un futuro no muy lejano, estaremos hablando de una cámara en cada vehículo que Herr opera en la carretera, incluido yo mismo”, vislumbra DiMascola.

Pero sin haber reconocido la importancia de la participación de los conductores y los esfuerzos de Herr para garantizar que los conductores fueran partes interesadas centrales en la iniciativa, es muy posible que esos beneficios no se hayan materializado.

Las implementaciones exitosas de IA requieren confianza

Para alentar esa aceptación, los expertos argumentan que sería mejor reformular la IA como “inteligencia aumentada”. Esto se debe a que el objetivo de la IA, especialmente dadas las limitaciones actuales de la tecnología, no es reemplazar a los humanos sino ayudarlos.

“Adoptar este enfoque no sólo es bueno para las personas”, señala Dan Diasio, líder global de consultoría en inteligencia artificial de Ernst & Young. También es bueno para las empresas, dice. “Primero, puede encontrarse con la tecnología donde está. La tecnología aún no es perfecta, por lo que podemos diseñar procesos con humanos al tanto. En segundo lugar, establece un nivel más bajo de expectativas para que pueda comenzar a poner las cosas en producción más rápido. En tercer lugar, cuando diseña un proceso con humanos en el circuito, por defecto está diseñando un proceso teniendo en cuenta la confianza”.

La falta de confianza es una de las mayores barreras para la adopción de IA, dice. “Descubrimos que menos del 10 % de las pruebas de concepto llegan a un entorno de producción. Y eso se debe a la confianza”.

Incluso en empresas líderes, la confianza puede ser un problema. Según una encuesta reciente de Cognizant , sólo el 51% de los encuestados en empresas que se consideran líderes en IA dijeron que confiaban en las decisiones tomadas por IA la mayor parte del tiempo. Para las empresas que se están quedando atrás en la adopción de la IA, sólo el 31% de los no líderes dijeron que confiaban en las decisiones de la IA.

La falta de confianza puede conducir a un círculo vicioso. Sin confianza, los proyectos de IA ven bajos niveles de adopción, lo que conduce a un menor impacto comercial, lo que, a su vez, contribuye a niveles más bajos de confianza en la IA.

Pero poner a la IA en el papel de un asistente en lugar de un reemplazo ayuda a generar confianza. El 80% de las empresas en la categoría de “líder en IA” en la encuesta de Cognizant vieron un mayor potencial en la IA cuando se utilizó para mejorar la toma de decisiones humanas, en comparación con solo el 30 % de las empresas en la categoría “principiante”.

Alliance Data busca a los usuarios para impulsar la IA

Para la empresa de tarjetas de pago, ahorros y préstamos Alliance Data, establecer que la confianza en la IA comenzó con un movimiento de base.

La empresa, que respalda más de 40 millones de tarjetas de crédito de minoristas como Ikea, Ulta y Victoria’s Secret, vio el revuelo en torno a la IA, el aprendizaje automático y la automatización en 2018 y quiso aprovecharlo.

“Necesitábamos encontrar formas de trabajar mejor, más inteligentemente y más rápido”, dice Wes Hunt, director de datos de la empresa, quien vio en la IA una oportunidad para que el personal del centro de operaciones dedique su tiempo a resolver problemas más complejos de los titulares de tarjetas en lugar de la rutina, como recopilar información y mover datos manualmente entre sistemas.

Pero en lugar de adoptar un enfoque de arriba hacia abajo, Hunt y su equipo pidieron a las unidades de negocios que les dijeran qué problemas necesitaban resolver. “Lo que volvió fueron cientos de ideas”, explica. “Los priorizamos conjuntamente”.

Y los usuarios finales que estaban más entusiasmados con los proyectos se sentaron con el equipo de ciencia de datos para diseñar nuevas soluciones.

“Esa fue la filosofía que usamos: ideación impulsada por la demanda de nuestros socios”, señala, refiriéndose a sus clientes internos, líderes de otras áreas funcionales de la empresa. “Lo que encontramos con el enfoque de abajo hacia arriba es que el nivel de compromiso es realmente alto. Cuando estamos diseñando la forma en que funcionan las nuevas automatizaciones inteligentes, la guía proviene de quienes están sentados al lado de esas máquinas”.

Uno de los primeros proyectos involucró la recopilación de documentación externa como parte del proceso de apertura de cuentas nuevas para conocer a su cliente de Alliance Data. Requería el uso de procesamiento de lenguaje natural para leer documentos y visión por computadora para extraer información de las pantallas de las computadoras donde las API no estaban disponibles.

Luego, en 2020, la compañía comenzó a actualizar sus modelos de riesgo y otros análisis para incluir algoritmos de aprendizaje automático más avanzados para mejorar su precisión y valor predictivo. Más recientemente, la empresa comenzó a utilizar IA para ayudar a mejorar el desempeño de los empleados. Eso ha sido particularmente útil con el cambio a trabajar desde casa.

Anteriormente, los supervisores humanos monitoreaban el desempeño de los empleados. Parte de ese trabajo ha sido inteligentemente automatizado. “Ahora los empleados pueden administrar su propia productividad”, afirma Hunt. En lugar de microgestionar a sus subordinados directos, los supervisores ahora se enfocan en el entrenamiento de alto nivel, dice.

“Ha cambiado el estilo de entrenamiento que realizan los supervisores humanos”, agrega. “Se están alejando de la microgestión y la gestión basada en métricas y cambiando a la empatía y la calidad”.

En la actualidad, dice, 300 marcas o procesos comerciales utilizan el aprendizaje automático o la IA en la producción en Alliance Data.

“El ingrediente secreto es la colaboración”, asegura Hunt. “Creo que eso es lo que hace que Alliance Data sea único. Esa colaboración importa”.

IA centrada en el ser humano

La tecnología de Inteligencia Artificial es difícil, pero son los factores humanos los que marcan la mayor diferencia, dicen los expertos.

Las organizaciones que tienen éxito con los proyectos de IA interactúan con sus empleados, dice Natalia Modjeska, directora de investigación de IA y automatización inteligente en Omdia. “Se trata de aumentar las capacidades humanas, no de reemplazar a las personas”.

Cuando las empresas implementan la IA con mano dura y de arriba hacia abajo, puede generar resentimiento y resistencia. “La gente teme que la IA los reemplace”, dice. “Pero si tratas a las personas como socios en este viaje en lugar de como un objetivo para reemplazar, entonces se comportan de manera diferente”.

Sí, algunos trabajos quedarán obsoletos o cambiarán como resultado de la IA. Pero este no es un desafío nuevo para las organizaciones, agrega. “Nos hemos enfrentado a tareas similares en el pasado y esperamos que ahora hayamos descubierto cómo manejarlo”, dice Modjeska. “Mira a los mecanógrafos y oficinistas. Tuvimos que descubrir cómo manejarlo hace 60 años, hace 20 años y hace 10 años”.

Las soluciones incluyen mejorar o volver a capacitar a los empleados, o eliminar gradualmente los trabajos a medida que las personas se jubilan.

“Algunas de estas son decisiones realmente difíciles de tomar”, afirma. “Pero mientras inviertas en las personas y las trates como socios y no como un centro de costos o un enemigo, estas transiciones serán mucho más suaves y beneficiarán a todos”.

Maria Korolov, CIO.com