Cuando la IA consigue un asiento en la junta directiva

En su relato corto "El conflicto evitable", publicado hace 75 años, el escritor de ciencia ficción Isaac Asimov describió cómo las máquinas podrían dirigir industrias enteras. Hoy en día, cada vez hay más pruebas de que la IA puede superar a los humanos en muchas tareas cognitivas individuales. Un experimento realizado por un equipo de la Universidad de Cambridge sugiere que los grandes modelos lingüísticos (LLM) pueden superar a los humanos en la mayoría de las tareas, incluido el diseño de productos, el control de costes y la inteligencia de mercado. Por impresionantes que sean estos resultados, los estudios de los que tenemos constancia se han realizado todos en condiciones artificiales de laboratorio. Extrapolarlos a las condiciones del mundo real dista mucho de ser sencillo. Los ejecutivos en la naturaleza se enfrentan a retos cambiantes y sin marco, a menudo con datos insuficientes o inexactos. Queríamos comprender: ¿Qué ocurre si sacamos la IA del laboratorio y la llevamos a una empresa real? A lo largo del año pasado nos unimos a una serie de reuniones del equipo ejecutivo de Giesswein, una empresa con unos ingresos de 85 millones de dólares con sede en Austria, que vende zapatillas de lana ecológica y orgánica. Nuestra idea era experimentar con distintas formas de integrar la IA en sus reuniones ejecutivas para entender qué funciona y cómo. La IA en la sala de juntas Nuestro compromiso con Giesswein comenzó en octubre de 2023. Diseñamos tres tipos de intervenciones y llevamos a cabo al menos dos variaciones diferentes de cada una para comprobar su replicabilidad. Después de cada intervención, realizamos entrevistas de seguimiento con los dos hermanos que dirigen la empresa familiar para recoger sus percepciones sobre la eficacia. Las intervenciones tuvieron lugar durante un periodo en el que el equipo ejecutivo decidió realizar varios grandes movimientos estratégicos, lo que nos permitió ver la IA en acción cuando se estaba forjando el futuro de la empresa. La firma había decidido externalizar por completo la producción, cerrando sus instalaciones de fabricación de larga data en Austria y transformándolas en un centro logístico. También decidieron vender una fábrica de costura en Eslovaquia y entrar en el mercado estadounidense. Nuestro primer tipo de intervención consistió en, a lo largo de varias reuniones, simplemente introducir la agenda del equipo ejecutivo en ChatGPT 4.0 pidiendo sugerencias sobre qué cuestiones y temas tratar. El resultado se compartió con el equipo durante la reunión a medida que surgía cada uno de los puntos del orden del día. También desarrollamos prompts para crear recomendaciones más específicas. Por ejemplo, cuando la cuestión de la externalización figuró en el orden del día pedimos argumentos a favor y en contra. Sabíamos que la empresa ya externalizaba parte de la producción a China, así que pedimos a ChatGPT que estudiara qué debía tener en cuenta la empresa si quería externalizar toda la producción. El resultado se compartió después durante la reunión ejecutiva. En un segundo tipo de intervención, escribimos prompts relacionados con los puntos debatidos por los ejecutivos durante la reunión y luego compartimos el resultado. Por ejemplo, un posible factor decisivo en la decisión de externalizar era la infrautilización de la línea de producción, que hacía que los costes fijos fueran un problema más importante. Mientras discutíamos esto en directo, pedimos a ChatGPT que generara una lista de productos alternativos que pudieran lanzarse utilizando el mismo material que la empresa ya producía. Entre la lista de sugerencias figuraban las mantas de lana, una idea que los ejecutivos también habían discutido previamente. Un tercer tipo de intervención se llevó a cabo después de las reuniones del equipo ejecutivo, con ChatGPT respondiendo a preguntas específicas que tenía el equipo directivo, por ejemplo en relación con las opciones de entrada en el mercado de EE.UU. Probamos dos versiones de esto: En la primera, entablamos una conversación prolongada con ChatGPT utilizando nuestro propio criterio para guiar la herramienta de IA. En una segunda versión, nos limitamos a formular las preguntas de los ejecutivos sin más interpretación ni iteración. Aumento, no sustitución En general, nuestros experimentos con juntas ejecutivas demostraron que la IA puede ser realmente valiosa para guiar y enriquecer las conversaciones de los ejecutivos, pero sólo con una dirección activamente comprometida. El uso no supervisado de la IA no funcionó bien, ya que proporcionó resultados que no eran lo suficientemente específicos como para que los ejecutivos los encontraran útiles. Las sugerencias que recibimos basándonos simplemente en la introducción del orden del día o de las preguntas de los ejecutivos se percibieron como lugares comunes, poco sorprendentes o tópicas. En cambio, las aplicaciones supervisadas, aumentadas por las capacidades de un asesor humano sin conocimientos especiales de la empresa pero con experiencia en el desarrollo de estrategias, fueron percibidas como muy beneficiosas por los ejecutivos. Observamos tres implicaciones concretas: 1. Ventaja de la desgana Parece contraintuitivo, pero la mayor ventaja de ChatGPT fue generar disrupción en el flujo natural de las reuniones. Esperábamos que la torpeza, la incomodidad y el retraso que introducía fueran una gran irritación, pero los ejecutivos apreciaron cómo les hacía pararse a pensar. El equipo era consciente de que, tras décadas trabajando juntos, estaban muy alineados en muchos temas y casi podían completar las frases de los demás. También eran conscientes de que su experiencia compartida y sus rutinas bien ensayadas creaban naturalmente puntos ciegos. Como nos dijo el CEO Markus Giesswein, aceptó este experimento porque esperaba "un apoyo equilibrado y estructurado, ya que muchas decisiones de nuestro tamaño se toman basándose en corazonadas y emociones". La tendencia de ChatGPT a ofrecer listas exhaustivas incitó al equipo a considerar opciones que quizá no hubieran tenido en cuenta, pero el verdadero valor residió en la ruptura y ralentización de los patrones de pensamiento e interacción existentes, lo que permitió el debate de nuevos elementos. Esto fue más evidente durante la discusión sobre si debían cerrar sus instalaciones de fabricación. Se trataba de una consideración muy emotiva para ellos mismos, sus empleados y sus stakeholder externos, ya que la planta se encontraba en la sede de la empresa desde hacía más de 50 años. La IA les ayudó a mantener una discusión más completa, basada en hechos y matizada. 2. Ilusión por la exhaustividad La amplitud de las sugerencias del LLM también tuvo su lado negativo. A medida que el equipo se fue acostumbrando a que la herramienta les señalara cuestiones que de otro modo pasarían por alto, observamos que empezaba a depender de ella para no pasar por alto nada importante. Por ejemplo, en una de las reuniones se habló de un próximo anuncio. ChatGPT ofreció un amplio conjunto de factores que debían abordarse antes del anuncio, pero omitió las posibles implicaciones legales que debían tenerse en cuenta. En circunstancias normales, los ejecutivos podrían haber sacado a relucir las cuestiones legales, pero la IA había creado la ilusión de una exhaustividad infalible, en la que habían empezado a confiar. En este caso, se encontró una solución a posteriori, pero la cuestión podría haberse evitado fácilmente con más desafío y reflexión. No es lo mismo que la cuestión de la alucinación, más ampliamente difundida. La IA introdujo una ampliación bienvenida de la agenda de la reunión, pero que no era completa y requería pensamiento crítico y desafío para evitar pasar por alto cuestiones importantes. 3. Ventaja de velocidad y coste Un último conjunto de ventajas de introducir la IA en estas reuniones fue la velocidad y la reducción de costes. Las discusiones en las salas de juntas suelen dar lugar a preguntas que requieren más investigación. ChatGPT permitió al equipo recopilar datos y hacer recomendaciones inmediatas, permitiendo una acción más rápida. Por ejemplo, cuando Giesswein se planteó el futuro de las instalaciones en Eslovaquia, una cuestión importante que surgió fue el posible coste de remodelación de la planta si decidían mantenerla. ChatGPT fue capaz de proporcionar estimaciones rápidas y suficientemente precisas que permitieron a los ejecutivos avanzar en esta cuestión. En algunos casos, el uso de la IA también puede reducir los costes de una exploración más profunda. Por ejemplo, una de las decisiones que tomó el equipo les obligó a emitir un comunicado de prensa. En el pasado, habrían contratado a una agencia para redactar y emitir el comunicado, pero ChatGPT elaboró una declaración que se ajustaba a su propósito. Esta ventaja también quedó patente cuando contratamos a ChatGPT para el análisis posterior a la reunión. Por ejemplo, Giesswein quería aportaciones sobre su futura cartera de productos. ChatGPT generó ideas y se refirió a ejemplos de otras empresas, una tarea que, de otro modo, requeriría la intervención de un consultor o la dedicación de un tiempo considerable de la dirección. Un nuevo tipo de interacción para los equipos ejecutivos Hasta ahora, gran parte de la conversación sobre el valor de la IA generativa se ha centrado en la precisión de la información que proporciona. Nuestro compromiso de un año con Giesswein sugiere que el valor reside en otra parte, concretamente en el propio proceso de interacción. Los ejecutivos son conscientes de que la herramienta alucinará ocasionalmente; también están acostumbrados a trabajar con información incompleta o defectuosa. Lo que convierte a la IA en un miembro valioso del equipo ejecutivo es que es diferente de los humanos. Esto genera disrupciones y, por lo tanto, amplía las consideraciones; en algunos casos, proporciona información rápidamente para avanzar. Pero para que esto funcione, se necesita un humano (un pensador crítico pero no necesariamente un experto del sector) que maneje la herramienta. La inteligencia colectiva de la combinación de los humanos y las herramientas ofrece algo nuevo y emocionante.

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