Todo nuestro enfoque de la IA es erróneo

Cuando hablamos de IA, normalmente nos centramos en una métrica: la productividad. Esa métrica se ha utilizado en todos los anuncios tecnológicos desde el comienzo de la era tecnológica actual.

Volviendo a cuando me convertí en analista técnico externo y durante el período previo al lanzamiento de Windows 95, el argumento era que mejoraba tanto la productividad que proporcionaría un retorno de la inversión (ROI) en el plazo de un año desde su compra. Resultó que durante el primer año, el producto se estropeó tanto que tuvo un impacto inicial negativo en lugar de positivo en la productividad.

El retorno de la inversión (ROI) de la IA es potencialmente mucho peor e, irónicamente, gran parte de nuestro problema en este siglo no es la falta de productividad o rendimiento, sino un apoyo deficiente a las decisiones.

La semana pasada, asistí a un evento de preparación para Computex. Mientras miraba las presentaciones, noté un familiar trasfondo de productividad. Me sigue preocupando que si mejoramos las velocidades significativamente pero no mejoramos también la calidad de las decisiones relacionadas, cometeremos errores a velocidades de máquina, que pueden ser insostenibles.

Hablemos de eso esta semana y terminaremos con mi Producto de la Semana, que es la aerolínea que acabo de tomar para viajar a Taiwán. Fue mucho mejor que United, que suelo utilizar para viajes internacionales, así que pensé que debía señalar por qué tantas aerolíneas no estadounidenses son significativamente mejores que las estadounidenses.

Productividad vs. Calidad

Soy ex empleado de IBM. Durante mi permanencia allí, formé parte de un pequeño grupo que participó en el programa de capacitación ejecutiva de IBM. Uno de los principios que se inculcó a todos los empleados fue que la calidad era importante.

La clase más memorable que tomé en este sentido no fue de IBM, sino de la Sociedad de Profesionales de Inteligencia Competitiva (SCIP). Su enfoque era la velocidad frente a la dirección. El instructor argumentó que la mayoría de las empresas se centran primero en la velocidad cuando se trata de nuevos procesos y tecnologías.

Sostuvo que si no te concentras primero en la dirección, terminarás yendo en la dirección equivocada a un ritmo cada vez más rápido. Si no te concentras primero en definir la meta, la velocidad no te ayudará, sino que empeorará las cosas.

Mientras trabajé como analista competitivo en IBM y Siemens, tuve la molesta experiencia de brindar apoyo en la toma de decisiones y que nuestras recomendaciones no solo fueran ignoradas, sino que se las combatiera activamente y luego no se las siguiera. Esto resultó en pérdidas catastróficas y en el fracaso de varios grupos para los que trabajé.

La razón era que los ejecutivos preferían parecer tener razón a tenerla realmente. Después de un tiempo, mi unidad se disolvió (una tendencia que se extendió por toda la industria) porque a los ejecutivos no les gustaba la vergüenza de ser llamados a la alfombra después de un fracaso catastrófico por ignorar consejos bien fundamentados porque su "instinto" les decía su objetivo predeterminado. La dirección debe ser mejor, pero repetidamente no lo fue.

Después de que dejé de trabajar dentro de empresas y me convertí en analista externo, me sorprendió descubrir que era más probable que siguieran mis consejos porque los ejecutivos no sentían que mi hecho de tener razón creaba una amenaza para sus carreras.

Desde dentro de la empresa me consideraban un riesgo, desde fuera no lo era, así que estaban más dispuestos a escucharme y a seguir una estrategia diferente porque no sentían que competían conmigo.

Los ejecutivos tienen acceso a cantidades masivas de datos que deberían permitirles tomar mejores decisiones. Sin embargo, todavía veo a muchos que toman decisiones mal fundamentadas que tienen resultados catastróficos.

Por lo tanto, la IA debe centrarse en ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, y solo entonces debe centrarse en la productividad y el rendimiento. Si se centra en la velocidad sin asegurarse de que la decisión detrás de la dirección sea la correcta, es más probable que se vaya en la dirección equivocada mucho más rápido, lo que se traduce en errores más frecuentes y más costosos.

Desafíos en la toma de decisiones

Desde nuestra vida personal hasta nuestra vida profesional, podemos tomar decisiones más rápido con la IA, pero la calidad de esas decisiones se está degradando. Si miraras retrospectivamente a Microsoft e Intel, dos de los principales patrocinadores de la actual ola de tecnología de IA, verías que durante gran parte de su existencia, particularmente este siglo, las empresas tomaron malas decisiones que les costaron a ambos uno o más directores ejecutivos. .

Mi viejo amigo Steve Ballmer fue maldecido por una mala decisión tras otra, que todavía creo que fue más el resultado de la gente o las personas que lo apoyaban que algo inherente al hombre en sí.

El chico era el mejor de su clase en Harvard y posiblemente la persona más inteligente que he conocido. Se le atribuye el éxito de la Xbox. Aun así, después de eso, a pesar de gestionar bien el desempeño financiero de Microsoft, fracasó con Zune, Microsoft Phone y Yahoo, lo que paralizó la valoración de Microsoft y provocó su despido.

Junto con otros analistas, al principio me asignaron la tarea de ayudarlo a tomar mejores decisiones. Sin embargo, casi inmediatamente nos dejaron de lado a todos, a pesar de que yo escribía un correo electrónico tras otro, argumentando que si no mejoraba la calidad de sus decisiones, lo iban a despedir. Lamentablemente, simplemente se enojó con mis intentos. Todavía pienso en su fracaso como si fuera mío, y me perseguirá por el resto de mi vida.

Este problema refleja lo que le ocurrió a John Akers en IBM, que estaba rodeado de gente que no dejaba entrar información a aquellos de nosotros que estábamos más cerca de los problemas. Si bien mis esfuerzos en IBM para eliminar los problemas en esa empresa fueron recompensados, el impacto de personas como yo, y hubo muchos, fue tan degradado que Akers perdió su trabajo. No fue porque fuera estúpido o no escuchara. Fue porque estábamos bloqueados por ejecutivos que tenían su oído y no querían perder el estatus relacionado con ese acceso.

De esta manera, la información que ambos directores ejecutivos de empresas necesitaban para tener éxito les fue negada por personas en las que confiaban. Estaban más centrados en el estatus y el acceso que en asegurar el éxito de las empresas para las que trabajaban.

El problema de la decisión de la IA es doble

En primer lugar, sabemos que los resultados de las iniciativas de inteligencia artificial, si bien son impresionantes en cuanto a su capacidad, también son increíblemente imprecisos o incompletos. El Wall Street Journal acaba de evaluar los principales productos de inteligencia artificial y descubrió que tanto Gemini de Google como Copilot de Microsoft eran, con algunas excepciones, los de peor calidad, a pesar de que deberían ser los más utilizados.

Además, como señalé anteriormente, incluso si fueran mucho más precisos, dado el comportamiento pasado, los ejecutivos podrían no utilizarlos y preferir su intuición a cualquier cosa que les diga un sistema. Si bien esto puede reducir el impacto de los problemas de calidad con estos productos, el resultado es un sistema en el que no se puede confiar o en el que no se quiere confiar.

Los problemas de calidad actuales ayudan a respaldar y reforzar el mal comportamiento que existía antes de la generación actual de IA, por lo que incluso si se corrigen los problemas de calidad de la IA, seguirá teniendo un rendimiento inferior a su potencial para hacer que las empresas y los gobiernos tengan más éxito.

Terminando

En la actualidad, nuestra necesidad de velocidad (productividad, rendimiento) es mucho menor que nuestra necesidad de que la tecnología que nos proporciona este beneficio sea confiable y digna de confianza. Pero incluso si resolviéramos este problema, la teoría argumentativa sugiere que la tecnología no se utilizará para brindar un mejor apoyo a las decisiones debido a nuestra incapacidad general para ver el asesoramiento interno como algo más que una amenaza a nuestros trabajos, estatus e imagen.

Hay algo de verdad en esta posición porque si las personas saben que sus decisiones se basan en consejos de IA, ¿podrían eventualmente concluir que usted es redundante?

Necesitamos dejar de centrarnos en la IA con la productividad como objetivo principal y centrarnos en cambio en una calidad mucho mayor y en proporcionar un mejor soporte de decisiones para no vernos abrumados con malas decisiones y consejos a la velocidad de las máquinas.

Luego, necesitamos capacitar activamente a las personas para que acepten consejos válidos, lo que nos permitirá avanzar de manera más efectiva a la velocidad de las máquinas en lugar de quedar sepultados por malas decisiones a esa misma velocidad. También debemos recompensar a las personas por su uso eficaz de la IA, no hacerles sentir que este uso pondrá en riesgo sus empleos y carreras.

La IA puede ayudar a crear un mundo mejor, pero solo si proporciona resultados de calidad y utilizamos esos resultados para tomar decisiones.

Aerolíneas Starlux

Casi dejé de volar con United Airlines debido a malas experiencias que variaron desde quedarme atrapado en aeropuertos remotos debido a vuelos cancelados hasta pagar boletos de primera clase solo para terminar en clase turista debido a una combinación de malas operaciones y una falta de voluntad para asegurar a los pasajeros retrasados ​​debido a errores operativos que llegarían a sus destinos a tiempo.

Mi experiencia con aerolíneas no estadounidenses ha sido mucho mejor. En mi viaje a Computex la semana pasada, viajé con Starlux, una aerolínea taiwanesa. La experiencia en esta aerolínea fue mucho mejor.

En la clase business de United, a menudo me siento menos como un cliente y más como una molestia. En Starlux, la gente hizo todo lo posible para asegurarse de que mi viaje fuera cómodo; tomaron mi atención personal como una prioridad. Cuando pedí una comida especial, hicieron todo lo posible para proporcionármela. Cuando tuve problemas con el wifi, me brindaron asistencia hasta que se resolvió el problema y parecieron preocuparse por garantizar que mi experiencia fuera ejemplar.

Viajo mucho en mi carrera y me da pavor, lo cual es triste porque cuando era niño esperaba con ansias cada vez que volaba en avión. Cuando viajé en Starlux, recuperé parte de ese amor por volar y descubrí que esperaba con ansias el vuelo de regreso a casa en lugar de temer subir al avión.

Starlux hizo que mi vuelo de 13 horas fuera divertido y debo señalar que he notado lo mismo con otras aerolíneas extranjeras, como Singapore Airlines, Emirates Airlines y otras de esta lista. Por eso, Starlux Airlines es mi producto de la semana.