Tecnologías Cognitivas e Inteligencia Artificial. Un impacto disruptivo para RRHH.
Por Octavio Ballesta.Talento en Expansión.
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| La evolución del conocimiento y 7 propiedades de las máquinas inteligentes |
Cada día, minuto a minuto, y en todo momento, nuestros cerebros procesan ingentes volúmenes de información. Una importante fracción de esta información trasciende a distintas fases de análisis, se transforma en nuevo conocimiento y contribuye así, a ampliar la comprensión de la realidad que percibimos. Este proceso opera en forma recurrente, sin que siempre estemos conscientes de ello.
Independientemente de cual sea nuestra área de especialización profesional, o cual es nuestro rol en una organización, el marco teórico bajo el cual opera el proceso cognitivo en los seres humanos es esencialmente el mismo. 3 fases lo describen: Observación, Evaluación y Decisión.
Cuando nuestros procesos cognitivos se enfocan en un ámbito específico del conocimiento humano; se refuerzan con una práctica deliberada, potenciada por nuestra motivación y sentido de propósito; y a ello, se le suma, un esfuerzo consciente de aprender de experiencias, tanto exitosas como fallidas; se construye paulatinamente, la maestría personal en un dominio relevante del conocimiento.
La maestría personal aplicada el dominio donde se justifica el quehacer empresarial, contribuye a apuntalar una ventaja competitiva, que funge como efectivo y decisivo factor diferenciador.
En entornos de negocios globales donde el cambio acelerado es la norma, la gestión del conocimiento, es ahora considerada como un recurso de capital. Su gestión sistemática con neta alineación a la estrategia empresarial es un diferenciador competitivo clave.
Ver: Nuevas analíticas de datos para alinear la gestión de personas a la estrategia empresarial
De la Era Industrial a la Economía del Conocimiento
En sectores de actividad económica caracterizados por su singular dinamismo es condición necesaria aunque no suficiente, contar con el aporte del mejor talento del mercado. En un entorno global donde el soporte de tecnologías de última generación es cada vez más evidente y necesario, no es suficiente disponer de la suma de los mejores talentos, para desarrollar el músculo competitivo de la empresa que constantemente innova para diferenciarse de otras y agregar aún más valor de mercado.
La vocación de innovar para generar valor económico sostenible, es imperativa en mercados y entornos de negocios, expuestos a dinámicas de cambio cada vez más acelerado.
Está comenzando a ocurrir el reemplazo por “computadores inteligentes”, de profesionales pertenecientes a disciplinas, que tradicionalmente habían requerido de una importante capacidad de análisis como sucede con Ingenieros petroleros, médicos, aviadores o investigadores científicos.
La invención de la electricidad, el auge de la industria del acero, la proliferación de ferrocarriles, y el diseño de motores de combustión interna; aparte de propiciar, la migración de trabajadores del campo hacia las ciudades, para apoyar la gestión productiva del naciente parque industrial, justificó el desarrollo de prácticas de gestión empresarial basadas en la división del trabajo, la producción en serie, los sistemas de calidad, y la especialización funcional.
El desarrollo tecnológico de entonces, enfocado como estaba, en multiplicar la fuerza bruta de los obreros de la construcción y mejorar las destrezas de los operarios de las lineas de producción, requirió del diseño de los ya clásicos fundamentos de Administración de Personal y Desarrollo Organizacional, que dominaron la escena empresarial del Siglo XX, y aún imperan como anacronismos metodológicos en una importante proporción de las empresas de estos tiempos.
Avances importantes en los sistemas cognitivos, en la inteligencia artificial, y en la analítica masiva de datos, contribuyen a potenciar, no las capacidades físicas del humano promedio, como sucedió en la Era Industrial, sino las facilidades cognitivas al servicio de líderes empresariales, que han de urdir estrategias sofísticadas, y tomar decisiones ágiles y cruciales, en entornos empresariales muy complejos, volátiles, inciertos y ambiguos
En un artículo publicado por McKinsey en 1967 (The manager and the moron), Peter Drucker analizó con cierto desdén, el rol que los computadores de su tiempo desempeñaban en el ámbito empresarial. Veamos lo que entonces afirmó:
“Los computadores aplicados en el ámbito empresarial son incapaces de tomar decisiones; apenas ejecutan transacciones. Un computador no es más que un “imbécil”. Es precisamente en su carencia de inteligencia donde radica su fortaleza, porque nos obliga a los líderes empresariales a fijar los criterios que justifiquen su utilidad. Quien opere con este artefacto, al que considero como la herramienta más estúpida que hemos tenido, tendrá que destacar por ser una mente brillante”
Los argumentos de Peter Drucker inspiran ciertos aires de nostalgia, al analizarlos desde la perspectiva de aquellos tiempos cuando en la gestión de personas primaban relaciones de mando, subordinación y control.
Ahora hablamos de un nuevo entorno empresarial dotado de analíticas de datos de última generación y tecnologías inteligentes. Establecer esta distinción es relevante para analizar las competencias de una nueva generación de lideres, que continuaran tomando decisiones de corte estratégico, pero esta vez, coexistiendo con maquinas dotadas de cierta inteligencia y superlativas capacidades analíticas.
Ver: La revolución digital justifica la reinvención de RRHH
Las 7 propiedades de las maquinas inteligentes
Para analizar el impacto potencial de las tecnologías cognitivas en el ámbito empresarial, y en particular, en la gestión de personas, es preciso conocer las 7 propiedades que diferencian a estas maquinas inteligentes de los convencionales ordenadores personales.
Estas 7 dimensiones, complementarias entre si, caracterizan a computadores dotados de capacidades analíticas, de inteligencia artificial y de aprendizaje autónomo, que eran inconcebibles una década atrás.
Discutamos entonces, los 7 atributos de las maquinas inteligentes como son expuestos por Gartner en Digital Business Innovation With Smart Machines, publicado en Agosto de 2014.
1. Gestión de la Complejidad
Los computadores inteligentes (smart machines) operan en ambientes de alta complejidad, con grandes volúmenes de datos e información, desplegados en ambientes muy cambiantes e inciertos.
La información puede ser procesada en lenguaje natural, y no necesita estar normalizada ni ser completamente consistente, para ser útil en actividades de análisis.
Al gestionar la complejidad inherente a ciertos dominios del conocimiento humano, estas maquinas pueden derivar interesantes inferencias, que surgen del análisis de numerosos eventos ocurridos en largos periodos de tiempo.
Estas tecnologías pueden ser consideradas como inteligentes cuando su capacidad de gestionar altos niveles de complejidad iguala o supera, a la de cualquier experto del dominio.
2. Desarrollo de predicciones basadas en probabilidades
Las maquinas inteligentes gestionan la incertidumbre de su dominio de operación, estimando las probabilidades de que ciertos escenarios futuros efectivamente ocurran.
La complejidad de los ambientes donde estos equipos operan, y las limitadas capacidades de análisis y computo que estas maquinas todavía evidencian, no posibilitan aún el desarrollo de análisis de escenarios con alto grado de certidumbre.
En un centro de salud, un robot inteligente debería ser capaz de predecir cual es la persona que probablemente requiera de asistencia médica en tiempo real. Cuando otro vehículo pierde el control, un vehículo autónomo debería ejecutar una acción defensiva que permita evitar una colisión.
3. Aprendizaje activo
Una maquina o robot inteligente debería tener la capacidad de acopiar mayor información, para garantizar que la acción que está ejecutando o la decisión que está tomando sean correctas, con un alto grado de probabilidades.
Una maquina que funge como asesor inteligente, podría formularle al usuario las preguntas necesarias, para lograr una respuesta más satisfactoria ante el requerimiento que este le está planteando.
Un robot podría ajustar la fuerza que este aplicará para levantar o acarrear un objeto de manera segura, una vez que ha obtenido la información necesaria para decidir y actuar en consecuencia.
4. Aprendizaje pasivo
Las maquinas inteligentes también aprenden de la observación del ambiente donde estas operan. Pueden identificar nuevas clases de objetos, para caracterizar los atributos de flujos de información, en un dominio relevante y convenientemente acotado.
Google y Microsoft están aplicando redes neuronales de aprendizaje profundo para analizar un gran número de fotos, y caracterizarlas por sus atributos comunes, sin requerir intervención humana.
Google ha identificado, por ejemplo, distintas categorías de imágenes para caracterizar gatos a partir de las peculiaridades de sus caras. Microsoft, por su parte ha caracterizado una categoría de imágenes que corresponde a razas de perros.
El objetivo de esta dimensión es el de permitir que las maquinas aprendan de su contexto, con un mínimo de intervención humana.
5. Capacidad para actuar con autonomía
Un objetivo de las tecnologías inteligentes es el de operar a un mínimo coste y sin requerir intervención externa, como lo haría con plena autonomía un ser humano dotado de capacidades para discernir, decidir y actuar.
La autonomía de estas maquinas se describe, más allá de su capacidad discreta para decidir positiva o negativamente en torno a una acción a ejecutar, como respuesta a un requerimiento del entorno.
Cuanto más autónoma una maquina es, tanto más inteligente se la considera.
6. Habilidad para comprender
Las maquinas consideradas como inteligentes, son aquellas que tienen la capacidad de establecer inferencias que no siendo obvias, pueden estar asociadas a conceptos complejos y abstractos.
Así sucede para el caso de las caras de gatos caracterizadas por el buscador de imágenes de Google o con las razas de perros caracterizadas por Microsoft.
7. Operan de acuerdo a un propósito bien definido
La actual generación de computadores inteligentes circunscribe su ámbito de operación a actividades muy especificas dentro de un dominio acotado y claramente definido.
No es factible en el estado actual de la tecnología, que un computador inteligente con capacidad para manejar un vehículo con plena autonomía, pueda, por simple transferencia de conocimientos pilotar un avión, sin requerir intervención humana de algún tipo.
Ver: La irrupción de “tecnologías inteligentes” determinará la próxima reinvención de RRHH
AUTOR: Octavio Ballesta
23/09/2014
NOTA:
La segunda parte del artículo original "Tecnologías Cognitivas e Inteligencia Artificial. Un impacto disruptivo para RRHH" se publicará mañana 30 de septiembre de 2014.
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Fuente: Talento en Expansión
Imagen: Chess computer
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