De la experiencia a la empatía: cómo la IA generativa centrada en el ser humano está transformando las organizaciones

Tammy Soares: Ojalá todos pudieran vernos.

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Wendy Collins: Lo sé, ¿verdad?

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(Risas)

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Tammy: Como, Wendy está bombeando su puño. Como, es fantástico.

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(MÚSICA DE INTRODUCCIÓN DEL CATALIZADOR)

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Tammy: Bienvenido a Catalyst, el podcast Launch by NTT Data. Catalyst es una discusión continua para líderes digitales insatisfechos con el status quo y optimistas sobre lo que es posible a través de la tecnología inteligente y las grandes personas. Soy tu anfitriona, Tammy Soares, y soy la Presidenta de Lanzamiento. Es la primera vez que llevo nuestro podcast, y estoy encantada de estar aquí. Entonces, en Launch, creemos profundamente que la tecnología solo alcanza su máximo potencial cuando se diseña en torno a las necesidades humanas reales. Y me parece que con demasiada frecuencia en la carrera por implementar las últimas tecnologías, a veces pasamos por alto a las mismas personas que se verán más afectadas por estas innovaciones. Y no es diferente con la IA generativa. Hoy, quiero sumergirme en el lado humano a menudo pasado por alto de la IA. Cómo impacta a la fuerza laboral, da forma a nuestros roles y desafía la forma en que trabajamos y pensamos. No solo estamos hablando de IA y automatización, estamos hablando de humanos. Los empleados, los ingenieros y los líderes que están viviendo la transformación. ¿Cómo nos aseguramos de que estas innovaciones realmente mejoren las capacidades humanas en lugar de disminuirlas? ¿Cómo capturamos la sabiduría y la experiencia de una fuerza laboral envejecida antes de que se pierda? ¿Cómo mantenemos la creatividad frente a la automatización? Y quizás lo más importante, ¿cómo logramos que las personas abracen las herramientas de IA de manera que las empoderen y no las reemplacen? Entonces, para explorar estas preguntas, me acompañan dos increíbles invitados y colegas de NTT Data. Primero, tenemos a Kim Curley. Kim es la vicepresidenta de Consultoría de Personas y Organización en NTT Data, y creo que ha estado aquí una o dos veces. Kim ha pasado su carrera enfocada en el lado humano de los negocios, permitiendo que los líderes y las organizaciones prosperen a través del cambio. Ella dirige a nuestros consultores de asesoría, quienes brindan soluciones centradas en las personas para ayudar a resolver desafíos complejos del negocio. Y Kim, es un placer tenerte aquí.

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Kim Curley: Me alegra estar aquí, también, en su trabajo inaugural de hospedaje. Entonces, va a ser una buena.

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Tammy: Gracias. También nos une Wendy Collins. Wendy es nuestra Chief Generative AI Officer para Norteamérica, y aporta más de 25 años de experiencia en IA y analítica avanzada, habiendo trabajado con marcas icónicas como Delta y Macy's y el Ejército de Estados Unidos. Ella lidera el desarrollo de nuestra estrategia de IA y garantiza que la IA ofrezca una ventaja competitiva al tiempo que respalda la adopción centrada en el ser humano. Wendy, gracias por estar hoy aquí.

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Wendy: Gracias. Estoy encantada de estar aquí.

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Tammy: Que equipo de ensueño de un podcast, tengo que decirlo.

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Kim: ¡Woo-hoo! (Risas)

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(Riendo) Ambos saben lo emocionada que estoy de tenerte aquí, seguro. Y en realidad fue una recomendación de uno de nuestros clientes, dicho eso, sería genial escuchar lo que opinan los tres sobre este tema. Entonces, feliz de tenerte aquí. Entonces, Wendy, tú y yo estuvimos en nuestro evento de la junta asesora de clientes recientemente, y estábamos organizando y facilitando una sesión con una sección de CIO en algunas industrias diferentes. Y les habíamos preguntado, ya sabes, ¿de qué tema querían platicar juntos? Y uno de los que más surgió fue el envejecimiento de la fuerza laboral. Y, fue realmente interesante para mí, porque empezamos con ese reto y muy rápidamente se fue a la IA y la IA generativa. Y solo tengo mucha curiosidad. Creo que es una gran manera de empezar a hablar de ello, es pensar en el reto empresarial que estaban teniendo las organizaciones. ¿Quieres hablar solo un poco sobre eso, y más o menos, a dónde fue esa conversación?

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Wendy: Si. Seguro. Y lo que es aún más fascinante es que desde esa conversación, he platicado con clientes de otras industrias, de la salud y de las ciencias de la vida y otros espacios donde están experimentando exactamente el mismo problema. Por lo que no es exclusivo de la manufactura, u otro tipo de industrias comerciales. Sabes, una de las grandes presiones de las que escuchamos mucho es que los baby boomers están empezando a jubilarse. Y especialmente en la fabricación y en entornos de proveedores de atención médica, algunos de esos empleados y personas son las personas más experimentadas. En el piso de la planta, en el consultorio del doctor. Y llevan una gran cantidad de información, experiencia y conocimiento. Y desafortunadamente, debido a que están a punto de jubilarse, potencialmente están saliendo por la puerta con ello. Entonces, no solo las empresas están luchando con, ¿cómo reemplazamos ese conocimiento? Pero luego también están siendo bombardeados con otros desafíos en términos de rellenar a esos individuos. Entonces, estamos viendo mucha presión por parte de la Generación Z, queriendo, en lugar de ir a trabajar para empresas de la misma manera que nosotros o nuestros padres lo hicieron, ellos quieren trabajar a tiempo parcial. O están más interesados en la flexibilidad que les ofrece la gig economy. Y luego, cuando se combina eso con la disminución de las tasas de natalidad que estamos viendo en una amplia variedad de países, hay mucha presión para los clientes en todo tipo de industrias y áreas con las que luchan, ¿cómo llenamos y satisfacemos la fuerza laboral que necesitamos para poder mantener la productividad y la atención al paciente que queremos? Y así, la IA en realidad está emergiendo no solo como una herramienta que puede ayudar con ese proceso, sino que casi se está convirtiendo en una necesidad urgente. Porque simplemente no hay suficientes humanos para satisfacer las necesidades de mano de obra para sostener nuestra economía.

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Tammy: Entonces, ¿cuáles son los tipos de cosas para las que podemos usar IA generativa, o IA para, para resolverlo?

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Wendy: Bueno, entonces, ya sabes, una de las cosas interesantes con las que hemos estado hablando con muchos clientes de manufactura, especialmente sobre su base de empleados que se jubilarán pronto es que la mayoría de la información se encuentra en el cerebro de esos empleados, y no ha sido capturada en bases de conocimiento, por ejemplo, que se pueda aprovechar, o que se pueda poner IA generativa encima para que sea más accesible y fácilmente disponible. Entonces, en realidad estamos hablando de, ¿cómo se aprovecha la IA generativa para extraer esa información de la fuerza laboral que está a punto de jubilarse? ¿Cómo captura la información de una manera que pueda ser digitalizada y luego superponer niveles adicionales de IA generativa para que sea interaccionable y utilizable por otras partes de la fuerza de trabajo?

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Tammy: Entonces, Kim, ¿cómo funciona eso cuando tienes... Estábamos hablando de que esto es, ya sabes, una población que envejece. Por lo tanto, por lo general no están comprometidos con la tecnología y lo digital. Entonces, ¿cómo pensamos incluso en extraer esa información? ¿Cómo conseguimos que incluso hagan el aprendizaje automático, enseñando a las máquinas alrededor de lo que tienen en su cerebro? ¿Cómo pensamos al respecto?

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Kim: Sí, hay un par de cosas que me vienen a la mente, y un par de cosas que creo que son bastante emocionantes. Una de ellas es que, con el avance de todo tipo de sensores que utilizamos en un entorno de fabricación, estamos obteniendo mucha más información sobre cómo trabajan algunos de estos trabajadores. Conocemos los movimientos que realizan. Conocemos movimientos que conducen a buenos resultados, movimientos que conducen a malos resultados. Sabes, realmente entendemos mucho mejor cómo los humanos y las máquinas, por ejemplo, en un piso de planta están interactuando. Entonces, si puedes agarrar parte de esa información, que, francamente, el trabajador realmente no tiene que, ya sabes, hacer nada para ayudar, solo tiene que hacer su trabajo, para ayudar a recopilar esa información. Si combina eso con cosas como bases de conocimiento alrededor de manuales para tipos particulares de equipos, o registros de mantenimiento para equipos específicos, obtendrá algo que es realmente robusto y un conjunto sólido de datos que puede usar para ayudar realmente a capacitar a la próxima generación. Ahora, lo que es realmente genial es que, como algunas de estas personas están empezando a querer jubilarse, también quieren algo de flexibilidad. Entonces, es posible que no quieran pasar de un trabajo de tiempo completo a cero. Es posible que quieran comenzar a retirarse. ¿Correcto? Entonces, tomemos esos grandes cerebros que tienen y usémoslos como los probadores de olfatación, ¿verdad? Para los resultados de cualquier generación que la IA esté creando para nosotros. Entonces, si crean un módulo de capacitación, o un módulo de solución de problemas, o lo que sea, para ayudar a una generación más nueva en la fuerza laboral a aprender a hacer algo, ¿no sería genial si pudiéramos emparejar esa capacitación con alguien para que pueda solucionar problemas, y decir, sí, eso es correcto, o no, eso no es correcto, o Dios, los datos detrás de esto son incorrectos, eso se siente como una alucinación? O, ya sabes, Dios, simplemente se equivocaron por completo y tenemos que repensar cómo estamos recopilando esas señales para esas ideas. Así que creo que hay muchas maneras en las que podemos ayudar a nuestra fuerza laboral, particularmente a nuestra fuerza laboral envejecida o a nuestra fuerza laboral que se acerca a la jubilación, a entrar en eso o a facilitar eso, lo que puede aliviar su carga financiera, sus preocupaciones. También les da la oportunidad de estar realmente comprometidos con el patrón, y tener un sentimiento grande, positivo sobre la oportunidad que ese patrón les está dando en esa etapa de su carrera. Así que esa es una de las formas creativas en las que deberíamos estar pensando en recopilar mucha información, pero luego seguir usando ese cerebro físico, mientras está en el sitio, para olfatear la prueba y ayudar a avanzar en ese aprendizaje aún más.

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Tammy: Es decir, te lo digo, me gusta la idea de bajar. Eso lo veo en mi... Eso es como, en mis próximos diez años, tal vez pueda hablar con nuestro equipo de liderazgo sobre las pruebas de olfateo y dejarme hacer algunas pruebas de olfateo porque...

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Kim: (Riendo) Ahí va.

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Tammy: Siento que podría... Estoy viendo eso, ¿sabes? Como, lo estoy viendo en el horizonte. Entonces, realmente me gusta eso. A mí me gusta esa idea.

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Kim: Bueno, y con las finanzas y la economía como son, quiero decir, todo ese paso es necesario para gran parte de la fuerza laboral, no solo algo que podrían esperar, sino que es realmente necesario cuidar a sus familias. Entonces, creo que es una opción genial.

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Tammy: Si. Es decir, ¿cómo piensan las empresas sobre esto? ¿Se trata de planificar adecuadamente? Como, quiero decir, me suena como que realmente necesitaríamos ser muy proactivos y verlo venir y realmente enfocarnos en cómo resolverlo ahora antes de que sea demasiado tarde. Entonces, ¿cómo piensan los clientes o las empresas al respecto?

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Wendy: Bueno, espero que lo estén pensando ahora, y no solo pensando, sino en realidad haciendo planes. Porque el peor de los casos sería, no hacer nada hasta que los grandes cerebros, para usar las palabras de Kim, que me encantan, salir por la puerta para el último día...

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(Risas)

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Wendy: ... Y entonces te das cuenta de que no hay vuelta atrás. Kim y yo estábamos en la Cumbre de la Fuerza Laboral del Instituto Manufacturero la semana pasada, y escuchamos un par de ideas realmente interesantes, donde los clientes están tomando lo que normalmente sería un turno fijo, ya sabes, de ocho, diez, 12 horas, dependiendo de cómo se vea su planta, y dividiéndolas en pedacitos más pequeños para permitir activar y permitir que esa fuerza laboral envejecida renuncie. También podría dividir el cambio en partes más pequeñas y hacer que el tiempo en el piso de la tienda sea parte de él. Pero luego el otro bit será capturar información, capturar conocimiento. Haciendo exactamente lo que Kim acaba de describir, haciendo las pruebas de olfateo. Y creo, ya sabes, una de las cosas que es una de mis hipótesis fuertes es que una fuerza laboral mayor que puede ser resistente a la tecnología, si los involucras en crear la tecnología y aprovechar las cosas que hacen realmente bien para crear la tecnología, eso luego empoderará a los trabajadores más jóvenes o trabajadores más junior. Ese es un espacio donde ese grupo de empleados puede brillar, y pueden sentirse orgullosos de ser propietarios en la creación, no en la recepción de la tecnología, o sentir que la tecnología fue empujada sobre ellos, sino sentirse empoderados para ayudar a crearla.

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Kim: Sí, tienes razón, y ahora eres oficialmente un miembro honorario del equipo de consultoría de Personas y Organizaciones. Porque absolutamente lo clavaste, Wendy.

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Wendy: ¡Woo-hoo!

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Kim: La mejor manera de disminuir la resistencia es involucrar a los empleados en la creación del futuro. Ya sea que ese sea el futuro de la compañía que tanto les ha importado, que hayan pasado toda su carrera ahí, o si es el futuro de la persona que recién comienza y queremos crear ese legado desde el primer día. Entonces, ese compromiso es abso-, abso-abso-absolutamente crítico.

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Tammy: Creo que en esa nota de que la tecnología se está empujando a alguien, en el mismo evento del que hablábamos antes, estábamos escuchando una historia de uno de nuestros clientes sobre cómo crearon una nueva herramienta para que los médicos la usaran y ordenaran... Y era aprovechar la IA generativa, y era para mejorar la cantidad de tiempo que podían pasar con un paciente y realmente reducir la cantidad de tiempo que iban a pasar por las tardes. Él lo acuñó tiempo de pijama, que me encanta. Y así, cuando crearon esta herramienta y volvieron a los médicos, en realidad hablaron de que es, esta es una herramienta que puedes usar que va a reducir el tiempo de pijama, y te permitirá pasar más tiempo con el paciente. Y la tasa de adopción fue muy alta, porque no era una herramienta que se les empujara, como hemos desarrollado esta nueva herramienta que va a aumentar tu productividad. Se trataba de, como, mostrar con, compartir con ellos, como, el impacto que iba a tener en su vida cotidiana. Creo que la gran parte de ello fue que la adopción era realmente alta, y entonces una consecuencia no intencionada fue que liberaba tiempo incluso en la habitación donde en realidad podían pasar más tiempo con el paciente, entendiendo las necesidades del paciente. Y así, el índice de satisfacción subió con los pacientes. Y simplemente es un... Fue un buen recordatorio para mí para pensar, cuando tomamos un enfoque centrado en el ser humano, o en realidad usar tecnología detrás de escena, a veces incluso invisible, para resolver un problema muy real, sea lo que sea, el consumidor, el problema del paciente, el problema de los empleados. Y entonces, ¿han... alguno de ustedes ha visto alguno, pueden dar más ejemplos de eso? ¿O cómo lo estás pensando desde cada una de tus diferentes áreas?

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Wendy: Bueno, recuerdo esa conversación, Tammy. Y recuerdo preguntarle después de contar esa historia: Entonces, ¿crees que hubieras obtenido la misma adopción si la hubieras obligado a tus médicos? Y su respuesta fue un rotundo “NO”. ¿Correcto?

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(Risas)

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Wendy: Entonces, la opción de elección, y el otro patrón que estoy viendo que es trabajar con otros clientes es identificar grupos de adoptadores tempranos e inclinarse allí en áreas más pequeñas para desarrollar, casi, sus propios campeones de cambio interno. Por lo tanto, en lugar de tratar de hacer una adopción general e impulsar la adopción general en una empresa o en una gran parte de la fuerza laboral, elija aquellas que cree que probablemente respondan positivamente y luego convierta esas respuestas positivas en historias que cuenten en su nombre para impulsar el cambio aún más.

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Kim: No podría estar más de acuerdo. Y voy a agregar ahí, creo que una de las cosas que va a ser un poco diferente acerca de la IA generativa en la fuerza laboral es la forma en que la enseñemos va a ser... O la forma en que la gente aprende, es quizás lo que debería decir, va a ser mucho más sobre el aprendizaje peer-to-peer, que con el aprendizaje monolítico que se envía a través de casos de capacitación específicos. Ahora bien, eso no quiere decir que no necesitemos y no debamos tener y no siempre tendremos, ya sabes, capacitación enlatada o capacitación más genérica sobre qué es y cómo usar una herramienta específica. Pero de lo que realmente estoy hablando es de que no me puse a usar IA y mejoré en ello hasta que hubo otros a mi alrededor que hacen trabajo que yo sí diciéndome cómo lo habían usado para disminuir la cantidad de tiempo que dedicaban a algo, o para aumentar la calidad de algo que estaban creando para un cliente o para un proyecto o lo que sea que sea. Así que esa capacidad de aprendizaje entre pares, creo, va a aparecer muy grande aquí. Este no es un caso de, si lo construyes, ellos vendrán. Si lo construyes, vendrán por la generación de IA fuera del lugar de trabajo, donde las apuestas son menores. Dentro del lugar de trabajo, lo que está en juego es mayor, por lo que el aprendizaje entre pares va a impulsarlo más rápido que, acompañado de, oye, vamos a dar a las personas una herramienta que haga algo que necesitan hacer, en lugar de que solo aquí hay una herramienta por el bien de una herramienta, ¿verdad? Entonces, número uno, que sea impulsado por los resultados. Centrado en el ser humano, orientado a los resultados. Y número dos, invertir en esa capacidad de aprendizaje de igual a igual. Creo que eso va a ser realmente importante en esa comunidad que apoya el aprendizaje de todos.

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Wendy: Si. Quiero decir, un ejemplo muy simple fue uno que Kim y yo etiquetamos en equipo. Kim, ¿quieres contar la historia sobre el mensaje que hicimos?

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Kim: Claro.

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Wendy: En la cumbre de la Fuerza Laboral. Si. Adelante.

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Kim: Si. Entonces, una de las cosas que encontramos realmente interesantes en la conversación que condujo a nuestra presentación fue, creo que la gente tiene esta comprensión conceptual de cómo usar la generación AI, pero tal vez no tienen y no están recibiendo esos ejemplos de la vida real de cómo hacer que realmente cante para ellos. Entonces en el escenario, Wendy y yo dijimos, vamos a mostrarte cómo entender cómo escribir un mensaje realmente genial puede cambiar completamente tu experiencia con la generación AI. Entonces, Wendy fue primero. Ella era increíble. Y su pronta... Wendy, creo que tu pronta fue algo así como, tengo tiempo libre en Minneapolis, ¿qué debo hacer? Y Wendy consiguió 15 pergaminos en un celular valen de inespecíficos, todo en el planeta que puedes hacer en la ciudad de Minneapolis. Entonces, útil, tal vez, pero no específicamente útil. ¿Cuánto tiempo le ahorró realmente? Probablemente no la salvó en ningún momento. Mi mensaje decía, estoy en Minneapolis por negocios por tres días. Tengo dos horas libres una tarde, y dos horas libres una tarde. Me quedo en el Hyatt Regency. ¿Qué puedo hacer que esté a poca distancia? Y gen AI, en fracciones de segundo, enviado de vuelta, aquí hay dos itinerarios. Aquí están las dos caminatas que debes tomar. Debe tomar este por la noche y debe tomar este por la tarde. Aquí están las paradas que debes hacer en el camino. Cada uno de estos debe tomar alrededor de dos horas, y todos comienzan cerca de su hotel. Todos en el público estaban como, guau, nunca pensé en el hecho de que necesito aprender a escribir indicaciones para que esta herramienta sea mejor para mí. Pero es como usar cualquier otra herramienta. Tienes que aprender lo que puede hacer por ti y cómo hacerlo cantar.

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Tammy: Entonces, lo que me encanta de eso es, un par de cosas. Una es que, Kim, sonaba como que el tuyo era como, si le fueras a preguntar a alguien, a una persona, a una persona de la vida real que vive ahí, qué hacer, siento que sería similar a lo que dijiste, ¿verdad? Dabas mucho contexto. Dio muchos más detalles. Mientras que, Wendy, sonaba como que el tuyo era más de, como, el indicador de búsqueda de Google, ¿verdad? Así que creo que hay una manera muy diferente de, como que, cuando tenemos esos cuadros de texto, estamos pensando en la forma antigua de hacer la búsqueda, y estás tratando de, ya sabes, obtener la lista de búsqueda de retorno y luego puedes paralizarla. Mientras que con la IA generativa, con modelos de lenguaje grandes y esas indicaciones, puedes, cuanto más contexto le des, más detallado y poderoso puede ser, suena como. Parece que. Ahora, lo hiciste a propósito, o fueron esos realmente, como... ¿Son esas las formas en que funcionaba tu cerebro para... Tengo mucha curiosidad por esto. Como, ¿lo hiciste a propósito, o, para ilustrar? O si, así es como lo huBIERAS HECHO. Vamos, a decir la verdad, señoras.

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Kim: (Risas) Definitivamente lo hicimos a propósito para ilustrar.

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Tammy: Yo solo quería asegurarme, porque Wendy, me decepcionó un poco que eso fuera...

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Kim: (Risas) Si. Sí, sí. Estaría dispuesto a apostar que el mensaje de Wendy habría estado mucho más cerca de mi pronta. Y mi mensaje podría haber estado más cerca del mensaje de Wendy, si estuviéramos en la naturaleza, en realidad.

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Tammy: Tenía que ilustrar eso para el público, porque...

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Kim: Hace 25 años que no lo hago.

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Wendy: Pero me encanta la palabra que escogiste, Tammy. Escogiste el contexto. Y ese es el... Creo que ese es el quid de ello, ¿verdad? Nuestra intención, mi intención de hacer la pregunta que era más como una búsqueda en Google, y la intención de Kim de hacerle una pregunta que era más como una conversación, era la misma, ¿verdad? Ambos queríamos el mismo resultado. Pero el contexto que dimos es lo que importaba en términos de obtener la mejor respuesta de la IA generativa. Y así, cuanto más contexto puedas dar, e incluso que puedas dar sobre ti mismo, ¿verdad? Entonces, una de las cosas que hago a menudo cuando escribo un mensaje en ChatGPT, o lo que sea que sea la herramienta que estoy usando, es, digo, “soy una X” Y tal vez, en ese momento, entonces, por ejemplo, mi hija está en Girl Scouts. Y así, estaba planeando un evento de Girl Scout, y dije, soy una niña de cuarto grado. (Risas) Y voy a aprender sobre los buitres pavo. Ya sabes, descríbeme el ambiente en el que vive un buitre pavo. O lo que sea, ¿verdad? Entonces, ni siquiera tienes que tener tu propia persona. Se puede proyectar. Y eso es lo que es divertido de la IA de generación y la IA conversacional, ¿verdad? Es que puedes fingir ser alguien, y tener una conversación y respuesta completamente diferente de la IA generativa a la que normalmente tendrías de una conversación regular.

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Kim: Yo solo iba a decir, hablar de la capacidad de crear empatía usando la tecnología.

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Wendy: Absolutamente.

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Kim: Entonces, si puedes ponerte en los zapatos de otra persona y decir, soy todas estas cosas y tengo tiempo en Minneapolis y uso silla de ruedas. O, ya sabes, tantas formas diferentes en las que podrías crear empatía con la experiencia que otra persona podría tener usando ese contexto.

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Tammy: Antes de unirme a NTT Data, hice una breve etapa en una startup llamada Soul Machines, y crearon personas digitales que fueron animadas de manera autónoma. Y antes de que ChatGPT entre en escena, en realidad tendrías que escribir las conversaciones, lo cual, por cierto, es muy difícil de hacer. Escribir como habla un humano es muy, muy difícil. Pero dejando eso a un lado, uno de los clientes con los que estábamos trabajando estaba hablando, había implementado esta persona digital externamente a su audiencia. Y es una organización de planeación financiera. Y así, me compartió una historia que, cuando sus clientes estaban hablando con la gente digital, sonaban muy diferente a cuando interactuaban con el cuadro de texto. Y el cuadro de texto seguía conectado al mismo LLM y al mismo modelo de Rag. Todo era igual, es solo uno estaba tecleando y uno estaba hablando. Y así, cuando alguien estaba escribiendo, me decían, necesito un plan financiero para el próximo año, ¿por dónde empiezo? ¿Correcto? Pero cuando estaban hablando, decían, estoy pasando por un divorcio y me preocupa, da da da da da da da da da. Necesito un plan financiero. Y así fue realmente interesante para mí. Así que volviendo a ese lenguaje humano natural, hablamos de manera más natural, en realidad, de lo que tecleamos. Pero fue solo una realmente, es una especie de dinámica humana realmente interesante alrededor de ese contexto y esa empatía que tienes, cuando puedes expresarte... Como, desde un nivel humano, que creo que es algo así de lo que estamos hablando, en lugar de simplemente tratar de llegar a la información que quieres. ¿Correcto?

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Wendy: Absolutamente. Me encanta. Es tener una conversación en lugar de ingresar solicitudes de resultados de búsqueda. ¿Correcto?

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Tammy: Si.

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Wendy: Absolutamente.

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Tammy: Me siento como... O sea, todos dijimos, Wendy, dije en tu intro, 25 años, digo más de 25 años. Kim, seguro que dices más de 25 años en digital también. Entonces todos tenemos esto, en 25 años todos hemos visto salir al mercado todas estas nuevas tecnologías. Algunos realmente orientados al consumidor, algunos tal vez no tanto. Pero creo que, lo que he visto en mi experiencia es cuando eso sucede, el enfoque de la tecnología primero siempre es lo que pasa, ¿verdad? Como, tengo esta nueva tecnología, ¿qué puede resolver? ¿Qué puede resolver, qué puede resolver? Y cuando golpea al consumidor de la manera que tiene el ChatGPT o IA generativa, o cuando se trataba de dispositivos móviles y las cosas que podías hacer con tu dispositivo móvil, o antes de eso, internet, como, las cosas que están profundamente enfocadas en el consumidor. Siento que esa fase de experimentación es aún más. Como, simplemente hay mucho, tengo la tecnología, tengo la tecnología, y siento que estoy viendo eso más en IA generativa de lo que he visto en mucho tiempo. Como, la gente normal no tiene acceso a blockchain, ¿verdad?

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(Risas)

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Tammy: Supongo, ¿estás viendo esa misma cosa? Como, ¿desde tu punto de vista? Y siento que hay algunos desafíos bastante grandes asociados con eso.

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Wendy: Creo que... La respuesta corta a tu pregunta es sí. Lo que me parece fascinante es que a menudo tengo gente que es una IA algo antigenerativa, y que realmente creen que esto es solo una moda pasajera. Y diremos, esto no es diferente al metaverso o blockchain. Dime por qué es esto, una vez que el ciclo del hype muera, esto no va a ir por el camino del dodo como esos dos. Y hay, diría yo, dos diferencias clave. Número uno, y aludiste a esto, Tammy: blockchain y Meta eran tecnologías en busca de problemas a resolver. Donde IA generativa, no es una tecnología en busca de un problema a resolver. Es un medio por el cual resolver problemas. ¿Correcto? Y entonces, yo diría la otra razón por la que creo que vamos a ver y estamos viendo a la IA generativa sobrevivir a la primera ronda del ciclo de hype. Y que no se equivoquen, habrá múltiples, ¿verdad? Este es solo el primero. Es porque, en muchos casos, por ejemplo, con el metaverso, estaba muy localizado a una compañía de tecnología. Pero la IA generativa se ha extendido tan lejos y tan ampliamente entre tantas compañías diferentes, que la probabilidad de que dure más allá de un solo ciclo de exageración es casi casi segura. ¿Correcto? Porque es tal amplitud de cobertura que no la veo desaparecer por falta de éxito para una gran empresa de tecnología. No sé, Kim. Tengo curiosidad. ¿Cuál es tu punto de ver el ciclo de bombo y dónde se encuentra este?

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Kim: Sí, creo que sobrevivirá. Desde el... Siempre lo tomo del lado no tecnológico. Entonces, desde el lado del usuario, parte de la razón por la que sobrevivirá es la democratización de la propia tecnología. ¿Verdad? Entonces, la IA de generación está básicamente disponible de manera ubicua para cualquier ser humano con un dispositivo inteligente o acceso a Internet. No es cierto con blockchain, no es cierto con el metaverso. Esas son, ya sabes, cosas caras a las que no se puede acceder fácilmente. También son cosas que puedes... Y sé que estoy contradiciendo lo que dije hace un minuto, pero como que te enseñas a ti mismo en un ambiente de bajo riesgo, ¿verdad? Así que tienes muchos humanos ahí fuera que están jugando con él como un juguete para ayudarlos a planificar comidas, para ayudarlos a planificar sus vacaciones, para ayudar a asegurarse de que están averiguando el próximo evento para el viaje de Girl Scouts de su hija. Entonces ves esa captación fuera de la oficina. Lo que eso significa, particularmente con las generaciones más jóvenes para quienes será una tecnología nativa, es que cuando entran al lugar de trabajo, van a exigir las herramientas geniales dentro del lugar de trabajo también. ¿Correcto? Entonces eso no va a desaparecer. Entonces ahí es uno donde, la democratización realmente casi está sucediendo fuera del lugar de trabajo, y de alguna manera se verá forzada dentro del lugar de trabajo debido a la experiencia del humano en su vida personal. Incluso si le preguntas a la gente, ¿quién lo usa para uso personal, quién lo usa para uso laboral? Wendy, el evento en el que estuvimos la semana pasada, casi todos en la sala levantaron la mano. Todos lo usamos para uso personal. Y probablemente teníamos, no sé, 10% de la habitación levantando la mano la usan para usos laborales. Entonces va a ir por el camino, va a ir en sentido contrario. No es una tecnología orientada al trabajo que vaya a llegar a los humanos. No es como Excel. Excel comenzó como una herramienta para las cosas que hacías en el trabajo, y luego migró a los humanos. Este va por el otro lado.

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Wendy: Creo que... Al menos, estoy prediciendo, que las empresas que adoptan herramientas generativas de IA y realmente enseñen a sus empleados a usarlas, ganarán la carrera por el buen talento.

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Kim: Así es.

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Wendy: O sea, si lo que realmente estamos observando es una escasez de talento, eso no quiere decir que haya gente, pero no talento. Es que no hay humanos ahí fuera para hacer todos los trabajos que hay trabajo por hacer. Y si ese es el caso, y las empresas están compitiendo entre sí por el talento, tengo que creer que ser una organización que abraza tecnología avanzada como la IA generativa te dará una ventaja sobre adquirir el mejor talento.

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Kim: Estoy de acuerdo. No podría estar más de acuerdo.

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Tammy: En ese frente, como... Estamos hablando de cómo las empresas pueden usarlo para siquiera pensar en el desabasto en la fuerza laboral. ¿Qué pasa con el otro lado de esto, donde estamos escuchando que la IA generativa será capaz de acabar con los roles? Como, que algunos roles simplemente ya ni siquiera existirán. Y escuché una historia de cliente recientemente donde, estamos en una fase UAT de una nueva herramienta que está aprovechando la IA generativa para hacer que un proceso sea más rápido, mejor y más productivo. Y los mismos usuarios que sienten que podrían ser reemplazados en realidad se niegan a hacer las pruebas para ver si ahora puede hacer el trabajo que solían tener. Y, como, de vuelta a la prueba de olfateo, como, ellos son los que están ahí para decir que sí, yo solía hacerlo de esta manera. Esta nueva herramienta lo ha hecho más rápido, mejor, más barato que yo haciendo este proceso. Y entonces, como, ese es un verdadero problema humano, ¿verdad? Y escucho esto mucho, especialmente de, estoy mucho en el mundo creativo, Midjourney va a reemplazar a los creativos, ¿verdad? O... Entonces, tengo curiosidad sobre lo que todos ustedes han visto alrededor de eso también.

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Kim: Es interesante. Solía contar mucho una historia durante el... ¿Alguien recuerda RPA? ¿Y los grandes ciclos de bombo sobre RPA? Solía contar una historia entonces de un cliente en particular con el que estaba trabajando, que literalmente tenía que contratar a jubilados recientes de vuelta a la fuerza laboral para probar los procesos de RPA, porque los trabajadores actuales estaban ocultando documentación física, negándose a jugar, todas esas cosas buenas. Ahora, lo que eso me indica es un equipo de liderazgo que ha hecho un trabajo muy, muy pobre de pensar, ya sabes, más allá de la nariz frente a su cara, ¿verdad? No han pensado en las consecuencias de lo que están haciendo. No han pensado en el valor que esas personas están agregando a la organización. Y formas en las que pueden agregar diferente valor a la organización cuando cuentan con la ventaja de estas herramientas. Entonces, incluso hace siete, ocho, nueve años, hablando de ciclos de RPA, ciclos de bombo, solía decir, ¿qué objetivo no ha tomado la compañía porque no tenían la mano de obra, o la potencia de la persona, o el poder de cómputo, para ir a probar algo nuevo? Bueno, tomemos esta capacidad que acabas de liberar y ponerla hacia la construcción de algo nuevo. Ya sabes, estas son personas que van a estar bastante interesadas y bastante invertidas en aprender nuevas habilidades y seguir adelante. También sé que no hay una sola tecnología o avance en la mejora de procesos que hayamos introducido en... Dispara, incluso el mundo preindustrializado que no ha impactado empleos. En la mayoría de los casos, ha quitado un pequeño número de empleos y creado un mayor número de empleos que la gente ni siquiera soñó que existiera. Hace cuatro años, nunca había oído hablar de un ingeniero rápido, y ahora esa es una descripción de trabajo de rápido crecimiento que hay en el mercado. Entonces, sí, creo que habrá empleos afectados por la IA de generación y las otras herramientas de IA que estamos trayendo al mercado. Se verán afectados en ambos sentidos. Nos desharemos de algunos fabricantes de látigo buggy, y vamos a crear otros. Mecánica para autos reales. Ya sabes, entonces creo que va a ir en ambas direcciones.

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Wendy: Si. Y creo que la obligación recae sobre nosotros como practicantes, pero aún más importante, creo que lo lograste, Kim, cuando dijiste que es realmente importante que el liderazgo en las empresas reconozca que este es un momento decisivo o de ruptura, ¿verdad? ¿Hay algunos trabajos que la IA reemplazará? Absolutamente. Pero esos humanos tienen la capacidad de hacer cosas realmente interesantes y valiosas que la IA, al menos en el futuro previsible, no podrá hacer bien. Y entonces, la clave es que el liderazgo piense no solo en dólares y centavos, sino que piense en la creación de valor y cómo aprovechar a los humanos para las cosas en las que los humanos son geniales, y que la IA no es buena, como el razonamiento y la resolución de problemas, y aprovechar la IA para las cosas en las que la IA es realmente buena, ¿verdad? Se requiere liderazgo en cada paso para asegurarse de que los humanos se inclinan hacia lo que mejor saben hacer, y están aprovechando las cosas que los humanos hacen mejor.

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Tammy: Si. Y creo que es, ya sabes, también, es como, traer ese diseño centrado en el ser humano por adelantado, creo, también, como, traer a los humanos que vas a mejorar o mejorar o tal vez no reemplazarlos, pero haciéndolos más rápidos, mejores, más inteligentes, con esta información que pueden obtener a su alcance, y haciéndolos parte de eso. Y creo, a sus puntos también, como, el liderazgo que entra y entiende que esto va a ser un problema y golpearlo de frente, ¿verdad? Entonces si vas a tener... En este ejemplo que usé anteriormente, si lo van a estar usando, ya deberías haber tenido una conversación con ellos antes de tiempo sobre lo que esto significa para su rol. Y si significa que ya no van a tener un papel, ya has hablado de eso. Como, de manera transparente. Y tienes un plan hacia adelante. ¿Va a invertir en volver a capacitarlos y mejorar sus habilidades para cambiar a un departamento o función diferente? ¿O va a darles un paquete de indemnización y ayudarlos con la mejora de las habilidades y la capacitación en otro lugar para ir a otra empresa? Pero creo que sí requiere de esa comprensión por adelantado, ya sabes, de lo que vas a estar haciendo, cómo lo vas a estar haciendo, y luego esa transparencia en la comunicación, para que no termines en esa situación.

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Kim: Sí, creo que es correcto. Lo que yo añadiría, también, es que dado que la adopción de IA en las organizaciones es todavía relativamente nueva. Y muchas de las ganancias operativas y de eficiencia que están experimentando las empresas son lo que pienso como dedos de manos y pies. Son tareas. No son trabajos completos, ¿verdad? Entonces, incluso cuando estamos hablando de traer estas herramientas para habilitar o ampliar las capacidades del humano, no es que haya una eliminación generalizada de empleos enteros. Podría haber eliminación de ciertas tareas, pero nuevamente, eso solo cambia la forma en que necesita que sus humanos, sus humanos se redistribuyan en toda su organización en soporte de un modelo operativo que ha cambiado ligeramente con nuevos procesos que funcionan más rápido. Ya sabes, en más casos hoy que no, son los dedos de manos y pies. Son tareas.

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Tammy: Si. Pienso en, solo en el desarrollo de software, como en el patio trasero de Launch, pienso en el impacto de la IA generativa y de poder desarrollar software. Y, ya sabes, lo que estamos viendo es que nuestros líderes senior tienen más tiempo para resolver algunos de los problemas más grandes, en lugar de apoyar a más desarrolladores de software junior. Como, en realidad pueden hacer más por su cuenta. Aumenta la eficiencia de manera bastante significativa, y en realidad reduce algunas de las tareas mundanas que no les encanta hacer de todos modos, y les permite hacer más del pensamiento estratégico, más de la codificación y el desarrollo reales, en lugar de resolver algunos de los desafíos. Entonces, ¿puedes pensar en algún otro ejemplo en el que hayas visto el impacto de que es, ya sabes, al principio parece que, bueno, tal vez no necesitaremos tantos ingenieros de software, pero realmente lo que hace es elevar su capacidad de lo que pueden dedicar su tiempo, y reducir ese tipo de mundanalidad de su papel?

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Wendy: Bueno, yo creo, ya sabes, la introducción de la robótica al piso de fábrica es un gran ejemplo histórico, ¿verdad? ¿Eso reemplazó a algunos humanos? Sí. Pero también hizo que la fuerza laboral y los lugares de trabajo sean más seguros para los humanos. Y así, puede haber beneficios reales, si en lo que te enfocas en automatizar o aprovechar la IA son las cosas que son menos seguras, o menos, supongo, para usar tu palabra, creo Tammy, me encantó. Ya sabes, mundano o más táctico que estratégico. Las oportunidades para mejorar las habilidades y apoyarse en las actividades laborales más desafiantes, estratégicas, que invitan a la reflexión y, francamente, alegres, se convierten en una posibilidad real.

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Kim: El único lugar en el que realmente tengo esperanzas de que esto realmente llegue a la luz es en las capas intermedias de gestión, ¿verdad? La administración intermedia es la capa que se pellizca. Se pellizcan por todo. Se pellizcan desde arriba y se pellizcan desde abajo. Entonces, si podemos usar la IA, cuando usamos IA, para quitarles más de lo mundano, más de lo administrativo, más de lo que se necesita, ahora tienes a alguien que realmente puede ayudar a subir de nivel las capas debajo de ellos, ayudar a las habilidades y cuidar a los empleados, y crear ese compromiso que sabemos que crea fuerzas de trabajo más pegajosas. Pueden ser mejores líderes para los líderes por encima de ellos, y desarrollar mejor sus propias capacidades de liderazgo para ascender en la escalera, si eso es algo que les importa. Pero de verdad espero que veamos cada vez más aplicaciones para ayudar a ese calamar, ese pellizco en la capa de manager media.

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Tammy: ¿Cuál es tu opinión, más o menos, sobre el crowdsourcing? Sobre todo cuando se trata de trabajo. Es diferente para tu vida personal y en casa. Pero a la hora de trabajar, y estamos hablando de estas herramientas a las que ahora tenemos acceso, ¿qué opinas de ese crowdsourcing? En comparación con una organización que viene, y típicamente con una herramienta, es como que esta es la forma en que va a usar esto en el futuro, en lugar de un enfoque de crowdsourcing, casi como ese de experimentación, ¿cómo los empleados pueden usar esas herramientas?

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Wendy: Yo diría que el crowdsourcing es tan importante a la hora de aprender los matices de las herramientas. Entonces, ya sabes, tomemos una herramienta como Microsoft 365 Copilot. Existen mejores prácticas, absolutamente, sobre cómo aprovecharlo. Pero cada implementación y cada empresa y cada grupo dentro de cada empresa, tiene su propio conjunto de matices que ninguna capacitación a nivel corporativo va a satisfacer. Y no sé de ti, pero siento una sensación de emoción cuando alguien comparte un nuevo consejo. Oye, ¿adivina lo que hice? Déjame mostrarte cómo aprendí a hacer x, y y z. Casi siento que estoy espelunzando y he descubierto algo que nadie más tiene, o que hay un pequeño grupo de nosotros que hemos descubierto algo realmente emocionante. Agrega este nivel de, voy a usar esa palabra alegría otra vez, pero trae un nivel de alegría al uso de la tecnología que creo, si solo te quedas con... Y odio llamarlo de memoria, porque hay mucha preconsideración que entra en crear material de entrenamiento, pero ese es material de entrenamiento estandarizado, que puede estar ausente de alegría a veces. Y esa chispa, ese ingenio, es a menudo lo que propulsa la adopción.

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Kim: Sí, yo diría, para mí, absolutamente tienes que tener el crowdsourcing. Y es casi la diferencia entre, comillas aéreas, “la IA”, así que como que escuchas a la gente hablar de “el Google” como si fuera una cosa singular. Entonces, la IA no es una cosa. Son muchas, muchas cosas. Entonces creo que una combinación funciona realmente bien en el lugar de trabajo, implementar algo que sea apto para su propósito, construido para propósito, tiene un valor tremendo. Aquí hay una herramienta que te voy a dar, que te va a ayudar con esta cosa que hacemos todo el tiempo y es increíble, y es una herramienta de IA. No la herramienta de IA. ¿Correcto? Pero si tienes IA de manera más general, ese crowdsourcing es increíble. Es donde vuelve a entrar la creatividad y es donde los humanos experimentan y juegan y empujan los límites. Es donde se encuentra la alegría. Cuando me di cuenta de que podía conseguir que me ayudara a poner formato condicional en una hoja de cálculo de Excel, cosa que nunca recuerdo cómo hacer, ese fue un momento alegre para mí, eso me ahorró mucho tiempo. Pero necesitamos que sucedan múltiplos de esas cosas.

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Tammy: (Risas) Eso es lo más nerdito que he escuchado salir de tu boca. Lo siento. Eso fue... Eso fue increíble.

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Kim: (Risas) Si. Y mi equipo, realmente hemos abrazado ese crowdsourcing. Entonces, tenemos un canal de Teams donde compartimos ideas. Oye, yo lo usé para esto. Yo lo usé para esto. Oh, Dios mío, mira lo que hizo en esta cosa que fue tan genial. Entonces fui de inmediato al canal Teams. ¡Hacía formato condicional en Excel para mí! Me hizo el día. Sabes, quiero decir que es... (Risas) Eso es parte de la alegría.

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Tammy: Estamos hablando de estas cosas que nos dan alegría. Como, realmente lo hace. Como, la emoción y la energía en la sala cuando empezamos a hablar de estas cosas, como, claramente estamos en los roles correctos. Como, estamos haciendo el trabajo correcto en nuestra vida y somos muy afortunados. Sí siento que, sin embargo, hay toda una población tal vez, que no está en esa mentalidad de como, este es el futuro. Estoy emocionado por ello, me encanta ir a espelear y quiero averiguarlo. Y creo que, como, hay todo un grupo de personas que creo que debemos asegurarnos, o las organizaciones necesitan asegurarse, están trayendo consigo. ¿Cómo piensa de las organizaciones que no son necesariamente digitales, como, nativas, o que no son necesariamente de inclinación digital, y tienen, tal vez, gente que, esto va a ser nuevo para ellos? ¿Cómo piensan al respecto?

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Wendy: Ya sabes, una frase que los clientes me escuchan usar mucho es, inclinarse hacia la alfabetización. Y, ya sabes, muchas veces hablo con el CIO o el CTO o el jefe de RRHH o, ya sabes, líderes en grandes empresas. Y siempre, en una gran empresa tendrá, cualquiera a lo largo de la curva de adopción, ¿verdad? Vas a tener esos primeros adoptantes que están dentro porque creen en ello, ¿verdad? Y luego tienes los que están dentro porque todos los demás están, y así debe haber algo bueno. Y si quiero hacer x, y, z voy a tener que hacerlo. Y luego va a estar la última gente que diga, no voy a hacerlo hasta que lo logres. Y creo que la única verdad universal que hay, no hay nada malo que pueda venir de la educación y la alfabetización en lo que se refiere a la IA. Mi frase inclinarse hacia la alfabetización es la columna de consejos más grande, si pudiera crear una que tendría. (Risas) Con el fin de llevar a todos en la curva de adopción a lo largo del viaje.

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Kim: Sí, yo... Lo único que yo agregaría es, son los líderes, también, por cierto. ¿Correcto? Entonces, cuando hablamos de prosperadores, sobrevivientes y negadores, es como la forma en que pienso, como las terceras partes de las personas cada vez que introducimos nueva tecnología. También son los líderes. Entonces muchos de los líderes, ya sabes, particularmente... Bueno, todos los líderes. Todos los líderes que lideran funciones o negocios, y a veces incluso en el espacio tecnológico, que pueden tener sus propios miedos, o sus propias vacilaciones. Entonces, una de las cosas que es algo único aquí es que los líderes a los que les pedimos que lideren con mentalidad de crecimiento también son personas que están luchando con su propia mentalidad de crecimiento, ¿verdad? Así que tenemos que asegurarnos de ayudar a los líderes a sentirse cómodos y liderar, en algunos casos, la incertidumbre y la vulnerabilidad, y exponer su propio camino de aprendizaje hacia la alfabetización. Wendy, a tu punto. Eso va a ayudar mucho. Eso va a animar a más y más gente a avanzar hacia esa mentalidad cuando ven que no es, ya sabes, no es un problema para mí, es un desafío para todos. Creo que eso es parte de un gran liderazgo central, y aparece en momentos como este, cuando estamos dando saltos y avances bastante significativos en las herramientas.

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Tammy: Eso me encanta. O sea, hablo mucho de seguridad psicológica, solo en el trabajo que hacemos. Cuando vas a hacer cosas que nunca antes se habían hecho, o vas a empujar los límites de lo que podría ser posible, si la gente no se siente segura para hacer eso, para exponer sus pensamientos, para exponer sus ideas por ahí, por miedo al fracaso o por miedo al riesgo, o eso los hace reacios al riesgo. Y creo, ya sabes, hablo mucho de eso ahora mismo, porque muchas organizaciones todavía tienen esa mentalidad de la vieja escuela donde los líderes están arriba en este pedestal y son infalibles. Y cuando hacemos eso, entonces tienes razón. Como, no llegas a mostrar esa vulnerabilidad. No demuestras eso, como, estoy probando algo nuevo. Esto también es nuevo para mí. Y creo que es realmente fácil decirle a la gente que tenga una mentalidad de crecimiento sin crear, más o menos, un camino y, como, un espacio para que esa mentalidad de crecimiento crezca y se desarrolle. Y puede ser algo que se aprende, pero hay que tener el espacio adecuado para ello, y crear ese ambiente que permita eso, permita que eso prospere.

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Wendy: Si. Creo que el hecho de que usaste esa palabra, vulnerabilidad. Si estoy luchando con la adopción y soy el líder, ¿cómo voy a modelar eso para mi fuerza laboral? Eso es duro, ¿verdad? Es decir, eso es pedir mucho a nuestros líderes. Ahora, ya sabes, creo que esa es una conversación diferente, ya sea pedirle demasiado a un líder o no. Pero sí creo que liderar con esa humildad y vulnerabilidad es fundamental, especialmente cuando intentas impulsar, no solo una mentalidad de crecimiento y enseñar a tus empleados a tener una mentalidad de crecimiento, sino cuando intentas enseñar a abrazar el cambio, ¿verdad? El cambio es difícil. A mí me va muy bien con el cambio cuando sé a lo que estoy cambiando, pero desafortunadamente, a veces, no sólo no sabemos a qué estamos cambiando, sino que el camino para llegar ahí es turbio y desordenado. Y eso es... Simplemente es duro. Simplemente lo es. Y esa noción de sentirse vulnerable y sentarse en esa vulnerabilidad y reconocer que está bien, y es parte de la condición humana, es el reto que está frente a todos nosotros, creo.

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Tammy: Oh, Dios mío, eso viniendo de nuestro Chief Generative AI Officer, todos.

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(Risas)

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Tammy: Solo para poner eso en perspectiva. Bueno, señoras, esto no defraudó. Para que conste, esto fue absolutamente asombroso. Gracias a ambos por estar aquí. Simplemente me encanta la forma en que hablamos de los humanos en el centro de todo, ya sea el liderazgo o el desarrollo de nuevas herramientas, o cómo aprender y apoyarse y ser vulnerable. Todo fue bondad. Y gracias por acompañarme hoy en Catalyst, el podcast Launch by NTT Data.

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(CATALIZADOR DE MÚSICA OUTRO)