Martin Reeves: “Necesitamos habilidades humanas para juzgar la fiabilidad de los datos”
Martin Reeves: “Necesitamos habilidades humanas para juzgar la fiabilidad de los datos” EFECTO IAPresidente de BCG Henderson Institute, think tank global de la compañíaMg T r o a k d io o y e n u n b i M of B ís A ic e a n e l n a U la n artin Reeves es l i c e n c i a d o e n ciencias natura les de la Univer sidad de Cam bridge, con es tudios de pos Universidad de iversidad Cran field, pero desde hace 35 años dedica sus días a la consultoría estratégica en Boston Consulting Group (BCG), donde hoy ocu pa una posición de liderazgo como presi dente de BCG Henderson Institute, el think tank global de la compañía. Preocu pado por la sostenibilidad de las empresas con la irrupción de la IA, advierte que la dificultad no está en incorporarla, sino en lograr hacerlo sin destruir la ventaja com petitiva de las compañías.
Hace algunos meses, usted publicó un artículo en Harvard Business Review donde plantea que la IA no dará una ventaja sostenible a las empresas, ¿por qué?“La IA puede tener enormes efectos en la mayoría de las industrias, para realizar gran cantidad de actividades, lo que nos volverá más eficientes, pero no necesariamente más competitivos.
Si la tecnología está disponible para todos, entonces en lugar de transformarse en una ventaja competitiva, se vuelve un commodity”. ¿Entonces, la IA podría perjudicar a las empresas?“No estoy diciendo que las empresas no deberían experimentar con la IA. La aplicación de nuevas tecnologías lo que hará es crear una paridad competitiva y eso es bueno. No queremos renunciar a la eficiencia, peroLa foto del experto Martin Reeves fue transformada en caricatura por el Chat GPT 4.0. AINOCADAERCNEGAMIDesde su oficina en San Francisco, Reeves ve con preocupación que los actuales directores ejecutivos no están debidamente alfabetizados en materia tecnológica.
Al mismo tiempo, observa la necesidad de capacitar a las personas en el manejo y uso de datos porque, de lo contrario, los humanos serán el eslabón débil de los nuevos sistemas de toma de decisiones. CRISTIÁN VIAL G. mente ese tipo de preguntas?“Hoy todo el mundo dice que lo está haciendo, pero nadie lo hace realmente.
Todas las empresas que conozco están pensando en ello y tienen algunos grupos de estudio, algunas aplicaciones piloto, pero el censo de EE.UU. todavía informa que solo el 5% de las empresas utilizan IA”. el hecho de utilizarla probablemente destruya la ventaja competitiva en lugar de crearla. En otras palabras: si ya tienes algo difícil, valioso y difícil de imitar, podrías potenciarlo con la IA.
Por ejemplo, el sistema logístico e informativo de Amazon”. ¿Y qué hay para el resto? ¿ Cómo capitalizar adecuadamente el uso de la IA?“No creo que aún tengamos todas las respuestas, porque a pesar de la narrativa popular, en realidad es muy pronto para estudiar esta tecnología. Estamos viendo aplicaciones, pero todavía no estamos viendo un cambio en el modelo de negocios. Puede que suceda, pero debemos pensar en ello para asegurarnos de lograr una ventaja competitiva. No nos convertimos inadvertidamente en organizaciones comoditizables a través de la aplicación de la IA. Las grandes empresas están pensando en estas cosas y las que logren un balan-ce positivo, a través del impacto de estas nuevas tecnologías, serán aquellas que sean muy adaptables.
La clave es la estrategia”. ¿Más que aplicaciones, se necesita una estrategia de IA?“La gente nos está diciendo que esto no es tan sencillo como usar una nueva tecnología y hacerse rico, presentándose una necesidad real de establecer una estrategia. Hay muchas preguntas estratégicas nuevas: cómo se obtiene una ventaja competitiva con esta nueva tecnología, sabiendo que la tecnología aún no está madura.
O hacia dónde fluyen las ganancias: ¿ hacia los propietarios de los modelos de base, hacia el dueño de los conjuntos de datos o hacia las empresas industriales que están aplicando la tecnología?”. ¿Las empresas se están haciendo real-¿ Qué empresas están liderando?“No creo que haya ninguna empresa que abrumadoramente esté a la cabeza todavía. Tenemos una colaboración con Sloan Management Review (del MIT) en la que encuestamos a un par de miles de empresas para ver quién está haciendo qué. Y hay un grupo pionero, pero todavía está en una etapa en la que cualquiera podría ganar. En los próximos cinco años veremos ganadores y perdedores”. ¿Por qué podría perder alguien utilizando la IA?“Es una de las características de revoluciones tecnológicas. Si piensas en la adopción de la computadora personal o de negocios basados en internet, no es que todos hayan tenido el mismo éxito. Hubo un auge interesante en los 90 con los sistemas expertos que crearon una forma de IA. Y aproximadamente, el 95% de esas empre-sas murieron.
A corto plazo, podemos estar hablando de una carrera por aplicaciones, pero a largo plazo, vamos a estar hablando de ventaja competitiva”. ¿Cree que la IA permitirá nuevos modelos de negocio, diferentes a los actuales?“Hubo una famosa portada en la revista Wired hace unos años y la cita se atribuyó al jefe de tecnología de Google, creo que luego la negó. La cita era: si tienes todos los datos, ¿por qué necesitas una teoría? Eso fue el dataísmo: la idea de que las estrategias y las teorías no eran necesarias teniendo la información. Hoy asistimos a un neodataísmo. Pero los datos no son todo lo que necesitas para tomar grandes decisiones.
Sin duda, los algoritmos y los datos son elementos clave y hoy podemos acceder a conjuntos de datos más grandes, podemos tomar decisiones más rápidas, detectar patrones con mayor precisión, pero hay muchos otros elementos en una decisión.
Por ejemplo, establecer su objetivo o la componente ética y esos son de resorte humano”. Nuevos sistemas de decisiones¿ Los seres humanos seguiremos siendo relevantes en la toma de decisiones?“En unos años, creo que vamos a estar hablando de sistemas de decisión híbridos o lo que podríamos llamar sistemas de decisiónbiónicos, donde habrá algoritmos y humanos involucrados. Debemos construir nuevos sistemas de decisión. Ver qué partes hace el algoritmo y dónde se aplica el juicio humano. Preguntarnos cómo gobernamos los algoritmos y cómo nos aseguramos de que sigan siendo aptos para el propósito establecido. Debemos abordar el problema de la interfaz, que se refiere a la realidad de que los humanos y los algoritmos consumen, muestran y comprenden datos de formas muy diferentes. Además, tenemos el famoso problema de trazabilidad con las versiones actuales de IA, en donde no sabemos qué está pasando dentro del algoritmo.
Construiremos esos sistemas y, curiosamente, tienen características potencialmente valiosas, inimitables e insustituibles, porque son muy complejos y difíciles de imitar o sustituir”. ¿Las empresas se están preparando para este cambio en la toma de decisiones?“Lo interesante es que en estas capacidades, los humanos son superiores a los siste-mas de IA. El problema es que no necesariamente capacitamos en estas habilidades de manera explícita. Por lo tanto, existe una agenda para los educadores y los departamentos de capacitación corporativa, para asegurarse de que las personas estén capacitadas en estas habilidades que se necesitan para construir sistemas de decisión híbridos. Una de ellas es el sentido ético, otra es la elección del algoritmo.
Sabemos que la generación actual de directores ejecutivos no es particularmente alfabetizada en tecnología en general”. ¿Y cómo se elige entre algoritmos para los propósitos de una empresa?“Todo el mundo está incursionando en los productos de OpenAI, pero es solo uno de los muchos algoritmos y esos son solo un tipo de IA. Y en segundo plano, estamos viendo un florecimiento de otros tipos de esa tecnología.
Por lo tanto, debemos estar informados sobre el problema y la elección del algoritmo, más allá de los datos”. ¿Podría explicar un poco más cómo funciona eso?“La elección de datos implica entender que no se puede tomar como dados el conjunto de datos usados en el entrenamiento de modelos de IA como OpenAI, en muchos casos los datos que las compañías necesitan deben adquirirse o crearse. Y una de las cosas que les enseño a mis consultores es queno analicen lo que está ahí solo porque está ahí, que piensen con mucho cuidado en lo que necesitan. La verificación de datos, uno de los problemas clave con la IA, requiere una gran conciencia de la información y es muy difícil. Los datos no vienen con etiquetas que digan si es verdad o no. Y nunca lo harán”. ¿Cómo es posible conocer realmente su veracidad?“Necesitamos habilidades humanas para juzgar la fiabilidad de los datos. Hay que capacitar explícitamente a los humanos en ello, porque, de lo contrario, serán el eslabón débil del sistema de toma de decisiones híbrido. Para que esta revolución de la IA alcance su máximo potencial, no solo se necesitan conocimientos tecnológicos.
Nos exigirá mucho, y esa es otra fuente potencial de ventaja competitiva, porque adquirir ese conjunto de habilidades no es nada fácil y utilizarlo en el contexto de un sistema de toma de decisiones multi-algoritmo y multi-humano no es nada trivial”. Martin Reeves lidera BCG Henderson Institute, el think tank de Boston Consulting Group (BCG).. Presidente de BCG Henderson Institute, think tank global de la compañía Martin Reeves: “Necesitamos habilidades humanas para juzgar la fiabilidad de los datos” EFECTO IAPresidente de BCG Henderson Institute, think tank global de la compañíaMg T r o a k d io o y e n u n b i M of B ís A ic e a n e l n a U la n artin Reeves es l i c e n c i a d o e n ciencias natura les de la Univer sidad de Cam bridge, con es tudios de pos Universidad de iversidad Cran field, pero desde hace 35 años dedica sus días a la consultoría estratégica en Boston Consulting Group (BCG), donde hoy ocu pa una posición de liderazgo como presi dente de BCG Henderson Institute, el think tank global de la compañía. Preocu pado por la sostenibilidad de las empresas con la irrupción de la IA, advierte que la dificultad no está en incorporarla, sino en lograr hacerlo sin destruir la ventaja com petitiva de las compañías.
Hace algunos meses, usted publicó un artículo en Harvard Business Review donde plantea que la IA no dará una ventaja sostenible a las empresas, ¿por qué?“La IA puede tener enormes efectos en la mayoría de las industrias, para realizar gran cantidad de actividades, lo que nos volverá más eficientes, pero no necesariamente más competitivos.
Si la tecnología está disponible para todos, entonces en lugar de transformarse en una ventaja competitiva, se vuelve un commodity”. ¿Entonces, la IA podría perjudicar a las empresas?“No estoy diciendo que las empresas no deberían experimentar con la IA. La aplicación de nuevas tecnologías lo que hará es crear una paridad competitiva y eso es bueno. No queremos renunciar a la eficiencia, peroLa foto del experto Martin Reeves fue transformada en caricatura por el Chat GPT 4.0. AINOCADAERCNEGAMIDesde su oficina en San Francisco, Reeves ve con preocupación que los actuales directores ejecutivos no están debidamente alfabetizados en materia tecnológica.
Al mismo tiempo, observa la necesidad de capacitar a las personas en el manejo y uso de datos porque, de lo contrario, los humanos serán el eslabón débil de los nuevos sistemas de toma de decisiones. CRISTIÁN VIAL G. mente ese tipo de preguntas?“Hoy todo el mundo dice que lo está haciendo, pero nadie lo hace realmente.
Todas las empresas que conozco están pensando en ello y tienen algunos grupos de estudio, algunas aplicaciones piloto, pero el censo de EE.UU. todavía informa que solo el 5% de las empresas utilizan IA”. el hecho de utilizarla probablemente destruya la ventaja competitiva en lugar de crearla. En otras palabras: si ya tienes algo difícil, valioso y difícil de imitar, podrías potenciarlo con la IA.
Por ejemplo, el sistema logístico e informativo de Amazon”. ¿Y qué hay para el resto? ¿ Cómo capitalizar adecuadamente el uso de la IA?“No creo que aún tengamos todas las respuestas, porque a pesar de la narrativa popular, en realidad es muy pronto para estudiar esta tecnología. Estamos viendo aplicaciones, pero todavía no estamos viendo un cambio en el modelo de negocios. Puede que suceda, pero debemos pensar en ello para asegurarnos de lograr una ventaja competitiva. No nos convertimos inadvertidamente en organizaciones comoditizables a través de la aplicación de la IA. Las grandes empresas están pensando en estas cosas y las que logren un balan-ce positivo, a través del impacto de estas nuevas tecnologías, serán aquellas que sean muy adaptables.
La clave es la estrategia”. ¿Más que aplicaciones, se necesita una estrategia de IA?“La gente nos está diciendo que esto no es tan sencillo como usar una nueva tecnología y hacerse rico, presentándose una necesidad real de establecer una estrategia. Hay muchas preguntas estratégicas nuevas: cómo se obtiene una ventaja competitiva con esta nueva tecnología, sabiendo que la tecnología aún no está madura.
O hacia dónde fluyen las ganancias: ¿ hacia los propietarios de los modelos de base, hacia el dueño de los conjuntos de datos o hacia las empresas industriales que están aplicando la tecnología?”. ¿Las empresas se están haciendo real-¿ Qué empresas están liderando?“No creo que haya ninguna empresa que abrumadoramente esté a la cabeza todavía. Tenemos una colaboración con Sloan Management Review (del MIT) en la que encuestamos a un par de miles de empresas para ver quién está haciendo qué. Y hay un grupo pionero, pero todavía está en una etapa en la que cualquiera podría ganar. En los próximos cinco años veremos ganadores y perdedores”. ¿Por qué podría perder alguien utilizando la IA?“Es una de las características de revoluciones tecnológicas. Si piensas en la adopción de la computadora personal o de negocios basados en internet, no es que todos hayan tenido el mismo éxito. Hubo un auge interesante en los 90 con los sistemas expertos que crearon una forma de IA. Y aproximadamente, el 95% de esas empre-sas murieron.
A corto plazo, podemos estar hablando de una carrera por aplicaciones, pero a largo plazo, vamos a estar hablando de ventaja competitiva”. ¿Cree que la IA permitirá nuevos modelos de negocio, diferentes a los actuales?“Hubo una famosa portada en la revista Wired hace unos años y la cita se atribuyó al jefe de tecnología de Google, creo que luego la negó. La cita era: si tienes todos los datos, ¿por qué necesitas una teoría? Eso fue el dataísmo: la idea de que las estrategias y las teorías no eran necesarias teniendo la información. Hoy asistimos a un neodataísmo. Pero los datos no son todo lo que necesitas para tomar grandes decisiones.
Sin duda, los algoritmos y los datos son elementos clave y hoy podemos acceder a conjuntos de datos más grandes, podemos tomar decisiones más rápidas, detectar patrones con mayor precisión, pero hay muchos otros elementos en una decisión.
Por ejemplo, establecer su objetivo o la componente ética y esos son de resorte humano”. Nuevos sistemas de decisiones¿ Los seres humanos seguiremos siendo relevantes en la toma de decisiones?“En unos años, creo que vamos a estar hablando de sistemas de decisión híbridos o lo que podríamos llamar sistemas de decisiónbiónicos, donde habrá algoritmos y humanos involucrados. Debemos construir nuevos sistemas de decisión. Ver qué partes hace el algoritmo y dónde se aplica el juicio humano. Preguntarnos cómo gobernamos los algoritmos y cómo nos aseguramos de que sigan siendo aptos para el propósito establecido. Debemos abordar el problema de la interfaz, que se refiere a la realidad de que los humanos y los algoritmos consumen, muestran y comprenden datos de formas muy diferentes. Además, tenemos el famoso problema de trazabilidad con las versiones actuales de IA, en donde no sabemos qué está pasando dentro del algoritmo.
Construiremos esos sistemas y, curiosamente, tienen características potencialmente valiosas, inimitables e insustituibles, porque son muy complejos y difíciles de imitar o sustituir”. ¿Las empresas se están preparando para este cambio en la toma de decisiones?“Lo interesante es que en estas capacidades, los humanos son superiores a los siste-mas de IA. El problema es que no necesariamente capacitamos en estas habilidades de manera explícita. Por lo tanto, existe una agenda para los educadores y los departamentos de capacitación corporativa, para asegurarse de que las personas estén capacitadas en estas habilidades que se necesitan para construir sistemas de decisión híbridos. Una de ellas es el sentido ético, otra es la elección del algoritmo.
Sabemos que la generación actual de directores ejecutivos no es particularmente alfabetizada en tecnología en general”. ¿Y cómo se elige entre algoritmos para los propósitos de una empresa?“Todo el mundo está incursionando en los productos de OpenAI, pero es solo uno de los muchos algoritmos y esos son solo un tipo de IA. Y en segundo plano, estamos viendo un florecimiento de otros tipos de esa tecnología.
Por lo tanto, debemos estar informados sobre el problema y la elección del algoritmo, más allá de los datos”. ¿Podría explicar un poco más cómo funciona eso?“La elección de datos implica entender que no se puede tomar como dados el conjunto de datos usados en el entrenamiento de modelos de IA como OpenAI, en muchos casos los datos que las compañías necesitan deben adquirirse o crearse. Y una de las cosas que les enseño a mis consultores es queno analicen lo que está ahí solo porque está ahí, que piensen con mucho cuidado en lo que necesitan. La verificación de datos, uno de los problemas clave con la IA, requiere una gran conciencia de la información y es muy difícil. Los datos no vienen con etiquetas que digan si es verdad o no. Y nunca lo harán”. ¿Cómo es posible conocer realmente su veracidad?“Necesitamos habilidades humanas para juzgar la fiabilidad de los datos. Hay que capacitar explícitamente a los humanos en ello, porque, de lo contrario, serán el eslabón débil del sistema de toma de decisiones híbrido. Para que esta revolución de la IA alcance su máximo potencial, no solo se necesitan conocimientos tecnológicos.
Nos exigirá mucho, y esa es otra fuente potencial de ventaja competitiva, porque adquirir ese conjunto de habilidades no es nada fácil y utilizarlo en el contexto de un sistema de toma de decisiones multi-algoritmo y multi-humano no es nada trivial”. Martin Reeves lidera BCG Henderson Institute, el think tank de Boston Consulting Group (BCG).. Presidente de BCG Henderson Institute, think tank global de la compañía