Protegiendo el futuro de nuestros practicantes cultivando la próxima generación en medio del avance corporativo de la IA

Garantizando el futuro de nuestros practicantes fomentando la próxima generación en medio del avance corporativo de la IA

Durante mi enseñanza en el Master en Gestión de la Asia Pacific ESSEC en el vibrante campus de Singapur, nos adentramos en una discusión crucial sobre la intersección de la inteligencia artificial y la sostenibilidad. Fue en este foro que desentrañamos la necesidad de desmitificar la tecnología y ver la IA por sus verdaderas capacidades, ni más ni menos.

Consideremos las reflexiones del propio Karim Lakhani de la Harvard Business School, quien afirma elegantemente: “Las respuestas humanas son una ilusión estadística”. Lakhani desvela que lo que parece una interacción consciente no es más que “una ilusión estadística o computacional”, una imitación nacida de la absorción exhaustiva de nuestros textos y vídeos humanos. Esto resuena con mi perspectiva de larga data: la IA, cuando se utiliza con destreza, no es una usurpadora de roles, sino un poderoso aliado de la capacidad humana.

Sin embargo, debemos tener cautela. El mismo avance que promete la mejora puede, si no se controla adecuadamente, tener repercusiones importantes en las mentes en desarrollo de las generaciones futuras. La tarea que tenemos por delante no es huir de estas herramientas de un potencial increíble, sino interactuar con ellas de manera inteligente, asegurando que dirijamos el rumbo de la IA hacia la potenciación del potencial humano, no su disminución.

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A medida que la era digital se acelera, el creciente papel de la IA en los negocios revela una necesidad urgente de una reimaginación radical de la formación de pasantes y profesionales juniors. La llegada de los Grandes Modelos de Lenguaje (GML) nos advierte seriamente: no dejemos que nuestros juniors se vuelvan obsoletos. Piénsalo: estos GML, los jóvenes internos del mundo virtual, ya están asumiendo tareas que antes eran reservadas para los neófitos humanos. Redactan memorandos, mejoran presentaciones y nunca se toman un descanso, todo mientras consumen solo una “moneda token” de recursos informáticos. Son deslumbrantes en su eficiencia, pero dejemos en claro que no son un sustituto del razonamiento y la creatividad del intelecto humano.

En el bullicioso ecosistema del crecimiento corporativa, donde el cuidado de los novatos es similar al cultivo de plántulas delicadas en medio de robles imponentes, el papel del pasante es fundamental. Ellos son la esponja, absorbiendo no solo el conocimiento técnico, sino también el sutil baile de la cultura corporativa. Es en estos primeros días de carrera profesional cuando se sientan las bases de su trayectoria de crecimiento.

Sin embargo, esta inducción indispensable enfrenta una amenaza por parte de la IA, que puede automatizar sin esfuerzo las tareas e incluso el análisis que antes eran reservados para los pasantes entusiastas. Si los GML, que imitan el diálogo humano con la facilidad de un protagonista de Jane Austen, pueden manejar lo que antes era el terreno de pruebas de un pasante, ¿cómo nos adaptamos? Google y sus similares han desarrollado programas de capacitación que intentan cerrar la brecha, pero la verdadera transformación radica en convertir los primeros años profesionales en un ejercicio práctico en tiempo real, un “aula de ejecución” donde aprender significa hacer, y hacer significa aprender.

Aquí radica la cuestión central: la narrativa de la tecnología como portadora de la perdición de los empleos no es del todo exacta. El miedo a que la IA suplante los roles humanos está tan exagerado como la noción de que los GML poseen sabiduría ilimitada. Si bien es cierto que pueden generar respuestas que se asemejan sorprendentemente a una conversación humana, la realidad es que son hábiles en ensamblar palabras, nada más. No son los sabios de Silicon Valley; son ilusionistas algorítmicos, capaces de hacer que los datos bailen, pero aún no alcanzan la sapiencia humana.

Esto nos lleva a una dicotomía en nuestras expectativas. Imponemos a las máquinas los elevados estándares de la primera ley de la robótica de Asimov: no hacer daño, al mismo tiempo que perdonamos los errores de los GML, encantados por su habilidad conversacional. Despreciamos el raro error de un vehículo autónomo, pero nos reímos de las peculiaridades de la poesía fallida de un chatbot.

Entonces, ¿cuál es la acción a tomar? A medida que integramos la IA en nuestros negocios, debemos revisar el manual del pasante. Debemos infundir nuestra formación con humanidad, fomentar la paciencia y ofrecer una estructura de experiencias que ningún algoritmo pueda replicar. ¿Nuestro objetivo? Dotar a nuestros pasantes de las habilidades para prosperar junto a la IA, asegurando que a medida que la escalera corporativa evoluciona, sea un ascenso hacia la iluminación, no una caída en la irrelevancia.

En conclusión, mientras desmiento los mitos de la IA en mis conferencias, aclarando que los LLM son sofisticados pero no infalibles y que la IA es una herramienta de ampliación en lugar de reemplazo, enfatizo un mensaje más profundo. Debemos evolucionar nuestra educación corporativa, no como una reacción automática a la tecnología, sino como un abrazo estratégico a ella, asegurando que nuestros jóvenes se conviertan en los arquitectos resilientes de la empresa del mañana y no en sus víctimas. Los bots pueden encargarse de llevar el café, pero ¿las sillas de la sala de juntas? Reservémoslas para los humanos que han aprendido a bailar con las máquinas.

Referencias

[1] Lakhani, Karim. “La inteligencia artificial no reemplazará a los humanos, pero los humanos con IA reemplazarán a los humanos sin IA”. Entrevista por Adi Ignatius. Harvard Business Review, 4 de agosto de 2023. https://hbr.org/2023/08/ai-wont-replace-humans-but-humans-with-ai-will-replace-humans-without-ai.

[2] Dell’Acqua, Fabrizio y McFowland, Edward y Mollick, Ethan R. y Lifshitz-Assaf, Hila y Kellogg, Katherine y Rajendran, Saran y Krayer, Lisa y Candelon, François y Lakhani, Karim R., Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality (15 de septiembre de 2023). Harvard Business School Technology & Operations Mgt. Unit Working Paper No. 24-013, Disponible en SSRN: https://ssrn.com/abstract=4573321 o http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4573321

La publicación Preparando nuestro futuro: Cultivando la próxima generación en medio de la marcha corporativa de la IA apareció primero en MarkTechPost.

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