Repensar la contratación de personas y tecnología para la era de la IA

La contratación en organizaciones tecnológicas ha solidificado el concepto de "trabajador del conocimiento", un empleado centrado principalmente en utilizar su cerebro para resolver problemas de forma individual , en lugar de utilizar sus talentos físicos o de gestión. Los ingenieros de software, los arquitectos de tecnología y los estrategas digitales son versiones diferentes del trabajador del conocimiento, cada uno de los cuales utiliza sus habilidades para recopilar y sintetizar información para producir un resultado.

Con la aparición de herramientas de inteligencia artificial en lenguaje natural, siendo ChatGPT una de las más visibles, parece que este tipo de herramientas están directamente dirigidas a realizar funciones similares a las de los trabajadores del conocimiento. Si bien muchas empresas están contemplando cambios en sus productos, clientes y la industria en general, muy pocas están considerando cómo cambiar su contratación y dotación de personal basándose en estas herramientas.

De único colaborador a maestro

Una de las mayores promesas de las herramientas de inteligencia artificial que imitan a los trabajadores del conocimiento individuales es que se pueden agregar docenas de “trabajadores” virtuales a sus equipos por muy poco costo. Esto ha dado lugar a especulaciones de que los bots reemplazarán clases enteras de trabajos .

Este tipo de artículos generan titulares que llaman la atención, pero pasan por alto el punto principal de que los cambios tecnológicos a menudo impulsan cambios en la forma en que trabajamos, en lugar de crear un juego de suma cero en el que los trabajadores desaparecen para siempre. En el caso de las herramientas de inteligencia artificial, el trabajador del futuro puede estar copiando páginas de los trabajadores del pasado, en lugar de ser eliminado por completo.

Uno de los aspectos intrigantes del ascenso del trabajador del conocimiento fue la reducción de los roles de mando intermedio, en los que existía una clase de trabajadores dedicada principalmente a dirigir y gestionar la producción de otros. Todo, desde la tecnología hasta los esfuerzos de reducción de costos, ha reducido la necesidad y el impacto de estos mandos intermedios, hasta el punto en que su función se ha visto con sospecha.

Sin embargo, la cosecha actual de herramientas de IA se parece más a un nuevo empleado o pasante brillante que a un trabajador del conocimiento autogestionado. Las herramientas de inteligencia artificial harán declaraciones objetivamente erróneas con autoridad y no tienen la capacidad humana para autoevaluar su competencia y utilizar esa información para alertar adecuadamente áreas en las que carecen de experiencia.

Así como los humanos al principio de sus carreras se benefician de la orientación, la tutoría y la supervisión, los robots también necesitarán humanos experimentados para supervisar su desempeño. Los bots también están extremadamente orientados a las tareas y realizan las tareas asignadas de forma inmediata y rápida. Sin embargo, carecen de capacidad para gestionar su carga de trabajo más allá de las tareas actuales y no pueden dividir un objetivo complejo o mal definido en tareas componentes.

Por ejemplo, una tarea relativamente simple como "Dame unas 8 diapositivas para la presentación ejecutiva de la próxima semana", una tarea que cualquier trabajador del conocimiento de nivel medio podría realizar con facilidad, confundiría completamente a la generación actual de bots. Un trabajador del conocimiento tiene el contexto necesario para completar esta solicitud y comprende que se requieren varias tareas distintas para cumplir con esta solicitud, la mayoría de las cuales podrían realizarse con éxito mediante bots.

Estas tareas pueden variar desde realizar investigaciones independientes sobre diversos temas de la industria, hablar con varios compañeros de trabajo sobre sus proyectos, crear una historia y escribir contenido asociado y, finalmente, reunir ese contenido en diapositivas y compartirlo para su revisión.

Curiosamente, las habilidades de los mandos intermedios que muchas organizaciones consideran redundantes serán extremadamente relevantes en este tipo de escenarios. Necesitará una especie de "controlador" para dividir este tipo de tareas en sus componentes, asignarlas a los bots relevantes y luego revisar e integrar sus resultados discretos en un todo cohesivo.

El otro rol crítico necesario a medida que las empresas comiencen a implementar bots será el de técnicos que puedan “entrenar” estas herramientas de manera efectiva. La mayoría de los robots actuales son generalistas y están capacitados en datos comúnmente disponibles, como el contenido web. Si bien una flota de generalistas de bajo costo ciertamente puede beneficiar a su organización, la exposición a datos internos generará en última instancia el mayor beneficio. Habilidades como poder obtener las finanzas del año pasado y hacer un análisis rápido año tras año son perfectas para los bots, siempre y cuando estén capacitados en sus datos internos.

Esto requiere recursos técnicos especializados y una comprensión de qué datos son relevantes. Estos roles tienen una demanda cada vez mayor y son un gran dominio para un socio que pueda proporcionar recursos bajo demanda para cubrir. Los socios técnicos pueden aportar experiencia en la formación y mejora de herramientas basadas en IA; sin embargo, seguirá necesitando personas que sepan qué datos y sistemas son las fuentes adecuadas para los datos de capacitación.

Encontrar sus controladores

Desafortunadamente, la tendencia a alejarse de los mandos intermedios ha restado importancia a las habilidades que ayudarían a crear un “conductor” de bot exitoso. La mayoría de los contribuyentes individuales a menudo carecen de la capacidad de tomar tareas complejas, dividirlas en componentes, asignarlas a los recursos adecuados y luego volver a ensamblarlas y revisar el resultado.

Además de las habilidades generales de gestión, sus directores también necesitarán cierto grado de conocimiento de la materia. Los bots carecen de “información” humana cuando brindan información incorrecta y comparten con confianza información que es completamente incorrecta y no logran desarrollar el rasgo humano de la humildad cuando se corrige.

Lo ideal es que tus conductores tengan suficiente conocimiento del contenido para evaluar los resultados producidos por tus bots, o que tengan acceso a expertos internos o externos que puedan examinar los resultados de tu equipo de trabajadores virtuales.

Esto crea una dicotomía un tanto extraña, donde los bots pueden generar tareas e información de rutina, pero se requiere un conocimiento profundo para validar el trabajo de los bots, así como responder a solicitudes que son demasiado complejas para que los bots las completen.

Sus conductores deberán gestionar tanto máquinas sin emociones como expertos altamente especializados, gestionando la colaboración y la integración entre cada uno.

Es posible que este tipo de personas no estén actualmente en sus equipos de tecnología, lo que presenta un desafío. Los líderes se enfrentarán a la decisión de convertir a los trabajadores del conocimiento en maestros o buscar socios que puedan proporcionar maestros, profesores y los propios robots. Alternativamente, los mandos intermedios capaces que existen fuera de los roles tecnológicos tradicionales pueden estar bien equipados para convertirse en impulsores de la IA.

Busque personas que hayan tenido éxito gestionando equipos de colaboradores individuales e integrando los resultados de su trabajo, incluso si esa persona no es un gran experto.

Para los líderes de tecnología de una empresa de desarrollo de IA, lo que ha hecho que sus equipos tengan éxito en el pasado (conocimiento profundo, la capacidad de trabajar como contribuyentes individuales y requisitos mínimos de supervisión o gestión) no es necesariamente la receta para el éxito en un equipo habilitado para IA. . el futuro.

Si bien muchos ven los avances de la IA como “aterradores”, los líderes tendrán que determinar si invertir en trabajadores cualificados para que puedan desarrollar conocimientos que superen las capacidades de la IA actual o convertirlos en un papel impulsor. En todos los casos, el almacén de tecnología del futuro y la composición del personal en estos roles están preparados para cambios significativos.

Si le gustó esto, asegúrese de consultar nuestros otros artículos sobre IA.

• Pequeñas IA generativas: el tamaño importa
• Serpientes, letras y café: los mejores lenguajes para la IA
• Software 2.0: desarrollo de software en la era de la IA
• Resolviendo el rompecabezas de la cadena de suministro con IA y gemelos digitales
• Serie Talento: Cómo la IA puede impulsar su talento interno