La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que los profesionales del conocimiento colaboran con las máquinas. Las nuevas capacidades de la IA para reconocer el contexto, los conceptos y el significado están abriendo sorprendentes caminos de colaboración. Ahora, los expertos pueden aportar más de su propio conocimiento para entrenar, controlar la calidad y ajustar los resultados de la IA. Las máquinas pueden potenciar la experiencia de sus colaboradores humanos e incluso ayudar a crear nuevos expertos.
Estos sistemas, que imitan de manera más cercana la inteligencia humana, están demostrando ser más robustos que los sistemas impulsados por grandes volúmenes de datos que los precedieron. Y podrían tener un impacto profundo en el 48% de la fuerza laboral de Estados Unidos que son profesionales del conocimiento, así como en los más de 230 millones de roles de profesionales del conocimiento en todo el mundo.
Sin embargo, para aprovechar al máximo las posibilidades de esta IA más inteligente, las empresas deberán rediseñar los procesos y los empleos relacionados con el trabajo del conocimiento. Los profesionales del conocimiento, aquellos que razonan, crean, toman decisiones y aplican conocimientos en procesos cognitivos no rutinarios, están de acuerdo en su mayoría. De más de 150 expertos en este campo encuestados a nivel global sobre la IA en la empresa, casi el 60% afirma que sus antiguas descripciones de trabajo están quedando rápidamente obsoletas debido a sus nuevas colaboraciones con la IA. Alrededor del 70% dice que necesitará capacitación y reciclaje (y aprendizaje en el trabajo) debido a los nuevos requisitos para trabajar con la IA. Y el 85% está de acuerdo en que los ejecutivos de alto nivel deben involucrarse en el esfuerzo general de rediseñar los roles y los procesos relacionados con el trabajo del conocimiento.
A medida que estos ejecutivos se embarcan en la tarea de reimaginar cómo aprovechar mejor el trabajo del conocimiento a través de la IA, aquí hay algunos principios que pueden aplicar:
Permitir que los expertos humanos le digan a la IA lo que les importa
Tomemos como ejemplo el diagnóstico médico, donde es probable que la IA se vuelva omnipresente. A menudo, cuando la IA ofrece un diagnóstico, el razonamiento del algoritmo no es evidente para el médico, quien en última instancia debe ofrecer una explicación al paciente: el problema de la “caja negra”. Pero ahora, Google Brain ha desarrollado un sistema que abre la caja negra y proporciona un traductor para los humanos. Por ejemplo, un médico que considera un diagnóstico de cáncer realizado por la IA podría querer saber en qué medida el modelo ha tenido en cuenta diversos factores que ella considera importantes, como la edad del paciente, si el paciente ha recibido quimioterapia anteriormente y más. La herramienta de Google también permite a los expertos médicos ingresar conceptos en el sistema que consideren importantes y probar sus propias hipótesis. Por lo tanto, el experto podría querer ver si la consideración de un factor que el sistema no había tenido en cuenta previamente, como el estado de ciertas células, cambia el diagnóstico. Been Kim, quien está ayudando a desarrollar el sistema, dice: “Muchas veces, en aplicaciones de alto riesgo, los expertos en el campo ya tienen una lista de conceptos que les importan. Vemos esto repetirse una y otra vez en nuestras aplicaciones médicas en Google Brain. No quieren que se les den un conjunto de conceptos, quieren decirle al modelo los conceptos que les interesan”.
Hacer que los modelos sean compatibles con el sentido común
A medida que aumentan las preocupaciones sobre la ciberseguridad, las organizaciones han aumentado el uso de instrumentos para recopilar datos en varios puntos de su red y analizar las amenazas. Sin embargo, muchas de estas técnicas impulsadas por datos no integran información de múltiples fuentes. Tampoco incorporan el conocimiento de sentido común de los expertos en ciberseguridad, quienes conocen la variedad y los diversos motivos de los atacantes, comprenden las amenazas internas y externas típicas y el grado de riesgo para la empresa.
La IA está transformando la forma en que los profesionales del conocimiento trabajan y colaboran con las máquinas. A medida que las empresas se adaptan a estas nuevas capacidades, es fundamental que los ejecutivos de alto nivel se involucren en el proceso de rediseño de los roles y los procesos relacionados con el trabajo del conocimiento. Al permitir que los expertos humanos le digan a la IA lo que les importa y hacer que los modelos sean compatibles con el sentido común, las empresas pueden aprovechar al máximo el potencial de la IA y mejorar la colaboración entre humanos y máquinas.
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