Ver: Cómo humanos y máquinas son mejores juntos, por H. James Wilson

Para H. James Wilson, de Accenture, la inteligencia artificial está cambiando dramáticamente las reglas en todas las industrias y procesos.

Tal y como hace en su libro Human + Machine: Reimaginar el trabajo en la era de la IA, James muestra que el verdadero valor de la AI sólo puede desbloquearse cuando los humanos y las máquinas trabajan de manera complementaria. Las colaboraciones entre humanos y máquinas están superando de manera regular y general a los equipos de humanos exclusivamente o de sólo de máquinas, como demuestra a través de datos en este video en el que también aporta información sobre cómo las empresas centran sus actividades de inteligencia artificial, atención e inversiones para aprovechar las ventajas de esta sinergia entre personas y tecnología.

Wilson es colaborador de Harvard Business Review, MIT Sloan Management Review y The Wall Street Journal, y ha escrito extensamente sobre cómo las máquinas pueden mejorar el rendimiento de los trabajadores, incluidos algunos de los primeros artículos de HBR sobre analítica personal, TI social, dispositivos portátiles y las interfaces de usuario naturales. Wilson es coautor de Humano + Máquina: Reimaginar el trabajo en la era de AI, publicado por Harvard Business Review Press.

Leer la transcripción: H. James Wilson en Fintech Americas

Hoy voy a hablar de cómo la inteligencia artificial está creando los empleos del futuro en los servicios financieros. Veremos trabajos con títulos como este ingeniero de aprendizaje automático explicable, que ya es un nuevo trabajo creado por Goldman Sachs hace solo unos meses. Diseñador de interacción de IA o estratega de innovación de Fintech IA, que es un trabajo en un banco en Silicon Valley, cerca de mi domicilio. 

Estos son los nuevos tipos de trabajos sin precedentes que se acaban de crear o se están escribiendo hoy. Las personas que trabajan en estos nuevos tipos de roles son el futuro de los servicios financieros, y son los que ponen la tecnología financiera a trabajar para cambiar el mundo. Antes de abandonar el estrado, les voy a mostrar a todos los pasos específicos para escribir las descripciones de esos trabajos, y reinventar su fuerza de trabajo.

Creo que muchos saben, que hay grandes expectativas sobre el posible impacto de la inteligencia artificial. Por ejemplo, alrededor del 69 % de los ejecutivos de servicios financieros creen que la industria va a ser transformada completamente de aquí a 2022 debido a la inteligencia artificial. Para que ello suceda, los líderes empresariales tendrán que superar y lidiar con tres mitos en curso. Por ejemplo, muchos de los aquí presentes podrían suponer que la IA se trata de aumentar la escala de la automatización en su empresa o creer que la IA es una asesina de trabajos, o quizá piensan que las habilidades actuales en su organización van a ser relevantes en el futuro. En estas suposiciones de larga duración que veo en mi investigación en realidad se están convirtiendo en mitos, y vamos a hablar de la razón por la que hoy son mitos.

Así que echemos un vistazo fuera del mundo de FinTech y servicios financieros por un momento. Pensemos en el comentario reciente de Elon Musk, que salió hoy otra vez en las noticias. Hace un tiempo, a principios de año Musk dijo, sí, la excesiva automatización de Tesla fue un error. Para ser específico, fue culpa mía, los humanos están subestimados. Muchos de ustedes han oído en las noticias a lo largo del año que Tesla ha estado teniendo dificultades para alcanzar sus objetivos de producción. Se suponía que produciría unas 5.000 unidades del Model 3 por semana, y la mayor parte del año solo pudo llegar a unos 2.000 en su planta de Fremont, California. El diagnóstico de Musk, y creo que es muy bueno, es que Tesla se centró mucho en la automoción al adoptar la IA, y no lo suficiente en la colaboración inteligente entre el hombre y IA. En otras palabras, el factor humano quedó excluido del diseño de sus nuevos procesos.

Lo que Musk dice realmente concuerda con mi investigación de más de 1.500 primeros usuarios de la inteligencia artificial. Las empresas que se centran exclusivamente en automatización tienden a obtener resultados a corto plazo, pero luego chocan contra una pared, se frenan un poco y chocan contra la línea verde.

Cuanto mayor sea el grado de enfoque de la organización que vemos en la colaboración entre el hombre y la máquina, mayor es el valor alcanzado. De hecho, las empresas que se centran en la colaboración del hombre y la máquina superan a los fabricantes de automóviles a menudo por un factor de 3X o más. Y lo vemos en todas las industrias, y desde luego vemos esto en FinTech.

Permítanme darles algunos ejemplos en todas las industrias, y luego profundizaremos en los servicios financieros. BMW, por ejemplo, ha renovado sus antiguas líneas de montaje de equipos de personas y máquinas en módulos, fabricando sus vehículos. Como resultado del equipo de hombres y máquinas son el 85 % más productivos que las viejas líneas de montaje. De manera similar, en el sistema sanitario un equipo de radiólogos y patólogos han creado recientemente una técnica basada en la IA para identificar mejor las células del cáncer de mama. Y en la prueba de la tecnología los doctores superaron a las máquinas, 96 % contra 92 % para las máquinas inteligentes. Pero creo que la mayor sorpresa se produjo cuando el hombre y la IA colaboraron en los diagnósticos. Juntos, hombres y máquinas identificaron con exactitud 99,5 % del tejido canceroso, así que si lo modelas eso puede traducirse en que 130.000 mujeres más reciben el diagnóstico certero cada año. La oportunidad potencial para la interacción del hombre y la IA es importante en los servicios financieros.

Hace poco hemos realizado un análisis econométrico que pronostica los factores que van a cambiar los servicios financieros de aquí a 2022, y descubrimos que las empresas de servicios financieros que invierten en colaboración entre el hombre y la máquina al mismo ritmo que las principales empresas de ese sector pueden aumentar sus ingresos en un 32 %, y van a impulsar el empleo en un 9 %. Entonces, ¿cómo es la colaboración entre hombres y máquinas en los servicios financieros? Acabamos de mencionar la automoción, ¿cómo es en los servicios financieros? Bien, piensen en cómo equipos humanos y la IA colaboran para detectar el fraude de tarjetas de crédito.

Como saben bien, los bancos tienen solo segundos para decidir si deben aprobar una transacción determinada. Si es fraudulento, lo más probable es que tenga que comerse la pérdida, pero si niegan una transacción legítima van a molestar al cliente y van a perder esa cuota. Por ejemplo, un sistema de IA que vimos en Danske Bank ha mejorado la tasa de detección de fraudes en un 50 %, y también ha reducido los falsos positivos en un 60 %. Y la reducción en el número de falsos positivos de la IA ha liberado a los investigadores humanos para concentrar sus esfuerzos en las transacciones equívocas que ha señalado la IA cuando se necesita el juicio humano.

Esa reducción también proporciona tiempo a los analistas de datos para actualizar ahora sus modelos y adelantarse los delincuentes. Bien, el futuro laboral está cambiando realmente, y está cambiando en los servicios financieros, también en la colaboración entre el hombre y la máquina, pero ¿qué es esta inteligencia artificial con la que colaboramos? He definido la inteligencia artificial como un sistema técnico que percibe, comprende, actúa y aprende, y por supuesto estas tecnologías incluyen visión artificial y reconocimiento de voz, como Alexa y Siri, y aprendizaje automático, aprendizaje profundo y robótica colaborativa como ha dicho Jeremy unos minutos antes. En el mundo, casi nueve de cada diez consumidores interactúan con sistemas de IA todos los días.

Casi cada vez que usa el teléfono móvil, o la aplicación del banco o cuando habla con Alexa sobre su saldo bancario o cuando Neflix sugiere una película o UBS utiliza la personalización y motores de recomendación para sugerirle un nuevo instrumento financiero. Así que vamos a hablar de la IA y trabajo. Acabo de hablarles del alto nivel. Alrededor del 46 % de los ejecutivos de servicios financieros reconocen que las descripciones de trabajos en la fuerza laboral actual en realidad se están quedando obsoletas. Y el 29 % de los ejecutivos están tratando de volver a escribir las descripciones del trabajo. Pero creo que, para la mayoría de nosotros, reescribir la descripción del trabajo alrededor de la IA no es natural. 

Es un poco difícil adivinar a dónde irá el futuro, así que voy a dar unos consejos para ello. Creo que muchos de nosotros pensamos en la IA y el hombre como competidores, no colaboradores, así que vamos a tener eso en mente, ese es el mito del que hablaba antes. Lo vemos en los medios, en las películas. Lo vemos en Terminator, en 2001 Odisea en el espacio, que, por cierto, este año se cumplen 50 años de su estreno, y en el diálogo de la película vemos que HAL, la IA se niega a obedecer al hombre, Dave. La IA percibe al ser humano como su adversario. Así que tendemos a pensar.

Solemos pensar en el hombre y la máquina como competidores, y como he dicho, los medios y las películas nos llevan a pensar que los robots están compitiendo por nuestros trabajos y quizás incluso destruirían algunos. Pero mientras que la trama hombre contra máquina es muy buena e intrigante para una película de Hollywood, no es la correcta para la empresa, y para los líderes empresariales a seguir.

Entre estos dos bandos supuestamente competidores hay una zona de colaboración entre el hombre y la máquina que la mayoría de las empresas no reconocen, que nosotros llamamos el vacío intermedio. Ya en empresas punteras empezamos a ver la formación de empleos en esta zona colaborativa, en este vacío intermedio. Este es mucho mejor, y en nuestra investigación en el vacío intermedio, en realidad vemos que hay seis categorías de trabajo fundamentalmente nuevas que ya están tomando forma dentro de las principales empresas, incluyendo las principales firmas de servicios financieros. Así que veamos algunos ejemplos de estas seis nuevas categorías de trabajo, y que creo que pueden ser muy útiles al pensar en cómo podemos rediseñar trabajos en la era de la IA. Así que las tres primeras categorías que llamamos entrenadores, “explainers” y sostenedores. Rima muy bien y es fácil de recordar.

Creo que estos roles ayudan a construir y gestionar de forma responsable la IA en de la empresa. Algunos de los trabajos son muy técnicos, pero muchos no. Así que un tipo de trabajo de entrenador que vemos en muchas empresas es un entrenador de personalidad de IA. Así que Susan, que es entrenadora de la personalidad, desarrolla la personalidad de los chatbots de su empresa y agentes inteligentes, y su objetivo es crear experiencias de clientes impresionantes que simplemente no eran posibles antes de la inteligencia artificial. Ella y su equipo le enseñan a sus AI a ser habladores, a cooperar y mostrar empatía, término que ya usó Jeremy antes. Y lo que es más importante, también piensa en cómo sus chatbots de inteligencia artificial pueden ser una extensión de la marca de su empresa durante las interacciones con clientes o con colegas.

Así que los trabajos en esta categoría de entrenador a menudo implican el uso de datos. Los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos entran también en esta categoría. Otra nueva categoría de trabajo que vemos aparecer, y que todos ustedes van a necesitar, es el explainer, así que ¿qué es eso? Bueno esta categoría incluye nuevos títulos de trabajo como analistas forenses de algoritmos. La gente en estos trabajos, como Jason, observa los modelos de datos y las redes neuronales detrás de las AI, y trata de explicar por qué una IA hace una recomendación en particular. Y en industrias reguladas como la banca de consumo y seguros, los algoritmos de ingeniería forense son absolutamente cruciales para explicar los datos detrás de una decisión. Y si no se puede explicar, a menudo, la IA o el modelo de datos no se puede utilizar en absoluto. Del mismo modo, vemos que las empresas van a necesitar cubrir alrededor de 75.000 nuevos trabajos relacionadas con las leyes del GDPR (General Data Protection Regulation) que entran en vigor, por ejemplo, el derecho a la explicación.

Así que ya estamos empezando a ver trabajos que se empiezan especialmente en las empresas que operan en Europa, a cerca de los oficiales de cumplimiento GDPR que encajan en esta categoría. Las organizaciones también tienen que mantener el uso responsable de máquinas diseñando a propósito trabajos para manejar las consecuencias no deseadas de la IA. Por ejemplo, evitar que los robots dañen accidentalmente a un ser humano. A medida que más bancos incorporan robots físicos a sucursales para saludar a los clientes, como HSBC, la interacción segura con los robots es muy importante. Para ello hay ingenieros de seguridad de IA como Lisa y Chris que trabajan para una empresa que desarrolla una amplia gama de sistemas de seguridad inteligentes. Por ejemplo, en realidad desarrollan los sistemas de seguridad inteligentes para robots como Pepper. Como Pepper y otros robots interactúan, y van a interactuar cada vez más con la gente, estos robots necesitan mostrar su mejor comportamiento. Así que Lisa y Chris realizan pruebas y simulacros para evitar que un robot, digamos, tropiece accidentalmente con un cliente de edad avanzada cuando entra en el Banco.

También piensan en riesgos sorprendentes o inesperados. Por ejemplo, ¿podría hackearse ese robot? ¿Podría el robot incluso hackearse a sí mismo? Y eso sucede, así que piensan sobre este tipo de desafíos inesperados. Bien, hablemos las maneras que la IA puede ayudar a la gente. Esas tres categorías son sobre personas construyendo y ayudando a la IA. ¿Cómo puede ayudar la IA a la gente? La IA puede aumentar la fuerza de trabajo de tres maneras para realizar tres categorías de trabajo nuevas. Primero, la IA puede ampliar nuestro cerebro, ampliar nuestra fortaleza cognitiva. Además, la IA puede interactuar con usted y los clientes para realizar las tareas de menor valor, liberando al hombre para que hagan un trabajo de mayor valor, más estratégico.

Por último, la IA puede encarnar el físico humano, los cuerpos humanos de una manera que amplía nuestras capacidades físicas, algo que oímos en la última charla de Jeremy. Así que este aumento de IA realmente permite tres nuevas categorías de puestos de trabajo. Entonces, ¿cómo amplificar un papel? ¿Cómo le damos a los trabajadores superpoderes, una frase que escuchamos antes? Bueno, piense en un papel operacional hoy como analista de clientes, que se centra principalmente en la captura de datos. Con la IA, su papel puede ser impulsado por la visión, donde utiliza la inteligencia artificial para centrarse en las anomalías, utilizando el análisis para desenterrar conexiones complejas. Así que su papel se amplía desde la entrada de datos a la evaluación de riesgos, un nuevo papel ampliado. A continuación, vamos a pensar en los tipos de trabajo que vamos a ver basado en la interacción de los empleados con agentes inteligentes.

Aquí, ya vemos que estos trabajos basados en la interacción están transformando el trabajo, desde la recepción, al área de administración, a I+D y a la innovación empresarial. En SEB, que es un importante Banco Europeo del que hemos oído hablar la mayoría, vemos que el servicio al cliente ya está siendo realizada por Aida, A-I-D-A, que es un agente virtual muy sofisticado, tal vez el mayor que he visto en mi investigación. La IA puede mantener conversaciones de lenguaje natural con los clientes, y es capaz de realizar funciones básicas como contestar los tipos de preguntas frecuentes, y conducir a un cliente a través de un proceso. Esto libera a los agentes humanos de tener que atender a los clientes más difíciles, o aquellas situaciones difíciles de los clientes, y en realidad SEB está convirtiendo la central telefónica de contacto con los empleados en representantes de ventas de primera línea. Así que utilizan más el tiempo vendiendo otros productos financieros. Así que la colaboración entre el hombre y la máquina está habilitada por una IA muy avanzada. Como Aida puede monitorear el tono de la voz de un cliente, sabe cuándo es el momento de pasar la conversación a un ser humano, y cuando las cosas van bien.

Otra manera clave -y hemos oído hablar de ello antes- que la IA transforma los roles es a través de la personalización, que es la última categoría de nuevos puestos de trabajo que vamos a ver. Y con trabajos personalizados, los trabajadores usan robots físicos y otras AI físicos como drones para ampliar su capacidad de servicio al cliente, o sus capacidades administrativas, y ya estamos empezando a ver una gran cantidad de interesantes nuevos trabajos surgiendo en esta categoría. Por ejemplo, los oficiales de préstamos que trabajan con robots como Pepper -y vimos eso- y los operadores de intercambio de Bitcoin usando drones para entregar monedas Fiat, y ya estamos viendo startups en esa área. Tal vez hay algunos empresarios presentes que trabajan en eso.

Por supuesto, diseñar trabajos en torno a drones ya es, creo, bien conocido en los servicios financieros, y, en particular, en la industria aseguradora. Por ejemplo, el seguro de viajeros ha estado usando drones para inspeccionar techos desde, aproximadamente, 2015, y literalmente tiene cientos de ajustadores en el personal que básicamente es entrenado para pilotar drones, y planea entrenar a cientos más este año. Para que el entrenamiento sea realmente importante. Estas nuevas categorías de trabajo van a exigir a las empresas que inviertan en sus empleados para que puedan pilotar drones, por ejemplo. En este punto, estamos empezando a ver que alrededor de 47 % de las empresas de servicios financieros reconocen que hay una brecha de habilidades significativas en su fuerza de trabajo hoy. También creen que solo alrededor del 26 % de su gente está lista hoy para trabajar con herramientas inteligentes, eso es un enorme déficit. Entonces, ¿cuál es la próxima generación de habilidades que vamos a ver? Las llamamos habilidades de fusión, ya que se trata de saber cómo se fusionan, o reúnen capacidades humanas con las capacidades de la máquina. ¿Cómo reunimos la imaginación humana con el procesamiento intensivo de datos de una máquina y la capacidad de adaptación?

En realidad hemos encontrado que hay ocho cruciales habilidades de próxima generación que van a ser requeridas, y eso es una lista de ellas. No voy a hablar de todos ellas. Podría pasar una hora sólo en esa diapositiva, pero voy a dar un ejemplo de una habilidad que llamamos integración de juicios. Y esta es la habilidad de aplicar e integrar el juicio humano en un sistema de aprendizaje automático Y creo que en un coche sin conductor es bastante obvio cuando es necesario integrar el juicio humano. Si un coche robot entra en una intersección y se detiene por completo porque no sabe qué hacer, puede intervenir un conductor humano, tomar el control del vehículo y conducirlo fuera de la intersección. Veo que eso sucede continuamente en San Francisco donde vivo, donde hay un montón de coches robot en la carretera. Creo que el desafío está en los servicios financieros, cuando se necesita juicio humano, pero no es tan obvio.

Por ejemplo, Adam Wenchel, que dirige programas IA en Capital One, señala que los sistemas de IA en la banca pueden tener un menor rendimiento o incluso ser parcial de forma que su personal no se da cuenta. Así que la integración del juicio es realmente clave. Y para poner el juicio al tanto en el desarrollo de la IA dentro de Capital One, el equipo de Wenchel estudia cómo evolucionan los modelos de aprendizaje automático, y cómo son reutilizados en la organización. Su equipo también estudia cómo un modelo de aprendizaje automático se difiere de un modelo basado en reglas simple.

La integración de juicio le permite a él y a su equipo saber cuándo tienen que poner una barandilla de seguridad, o tal vez cuándo necesitan de un sistema de IA de un cliente en, digamos, una oferta de tarjeta de crédito, que podría ser parcial. Bien, me gustaría terminar la presentación de hoy con unas pocas palabras sobre la mentalidad. Esta noche y mañana por la mañana, y en las semanas venideras, creo que necesitamos empezar a cambiar nuestro pensamiento a nuevas formas para la era de la IA. Al igual que Elon Musk, vamos a cambiar nuestra mentalidad de la automatización a una que se enfoca en la colaboración inteligente entre el hombre y la máquina.

En segundo lugar, diseñemos trabajos en torno a esas seis categorías en el vacío intermedio. Reconocer el vacío intermedio en su organización. Y, por último, y muy importante, vamos a reconocer la importancia del reciclaje profesional. Hoy en día, las empresas y hasta los educadores tienen que preparar un personal que sea capaz de interactuar y usar la inteligencia artificial. Los trabajadores que corren mayor riesgo en la era de la IA son los que no la usan. Tenemos que averiguar cómo conseguir que nuestros trabajadores usen la IA. Así que no menosprecie su propio poder humano para empezar a reinventar hoy.