El “Just in time” de la IA: presión tecnológica vs. madurez empresarial

El Just in Time es un método de organización de producción que nació con el objetivo de que las materias primas o productos lleguen a su destino en el momento preciso en que se les necesita y en la cantidad justa en que hacen falta, y su adopción marcó el éxito de muchas organizaciones. Sería deseable que algo así pasara también con la IA, pero no es el caso. Como si se tratara de un “banquete romano tecnológico”, es abrumadora la abundancia de impactos sobre la urgencia de su uso, la proliferación cientos de aplicativos, mensajes de visionarios, expertos y empresas sobre sus resultados y la necesidad imperiosa de su implementación para no quedarte obsoleto, perder el trabajo u obtener ventaja competitiva. De fondo un ruido ensordecedor (IA…IA…IA…) acompañado de uno más subliminal y sutil (usa… aplica… traga…) apenas audible para el pensamiento crítico. Cuando ya no podemos tragar más, vomitamos como partícipes de una gran bacanal para seguir alimentando el proceso. Si esto es poco digestivo para una empresa, no digamos para el individu@. Y es que no hay estómago, ni cerebro, ni cuerpo para digerir tanto en tan poco tiempo. Qué le vamos a hacer, seguimos siendo humanos.

Así lo transmite Maite Sáenz en el artículo “La IA no está transformando radicalmente la gestión del talento porque no puede hacerlo y porque, de momento, tampoco debe hacerlo” apoyándose en el informe de Gartner «El Hype Cycle para la IA de 2025» que dice, textualmente, que “la IA generativa entra en el abismo de la desilusión”. Como dice Maite, “después de experimentar con la IA Gen para redactar descripciones de puestos, diseñar chatbots de reclutamiento y generar informes automáticos, se descubre que no basta con poner un LLM si los datos no están curados y si no hay supervisión”. Es curiosa la lógica del ser humano: hoy por hoy, sigue existiendo un micromanagement crónico en algunos equipos de algunas empresas, y sin embargo, cuando hablamos de resultados de IA no se ve el mismo ansia de supervisión. ¿Acaso nos fiamos más de su criterio? Recordemos que su criterio no es otro que el que nosotros mismos le hayamos entrenado a base de introducir datos y, por lo tanto en función de lo buenos, malos, incompletos o sesgados que sean éstos, el resultado puede estar igual de equivocado que el de nuestro equipo, o incluso más si le da al algoritmo por alucinar.

Habría que recordar que lo bueno de usar IA es que podemos y debemos aplicarle una supervisión férrea, ya que por el momento el algoritmo no nos acusaría de micromanagement, aunque todo se andará.

Aceleración artificial de la implantación de la IA: burbuja tecnológica vs evolución tecnológica

Como aparece en el artículo mencionado, surgen cada vez más voces con criterio que plantean que hay muchas cosas que hacer antes de implantar sin más una IA Generativa corporativa. Primero, porque las expectativas económicas no se están cumpliendo (siendo más un deseo que una realidad dada la lenta adopción por parte del mercado en general y de RR.HH en particular); segundo, porque el marco regulatorio marca las reglas del juego y no cumplirlas tiene consecuencias (os dejo el artículo de ORH que se hace eco de la primera sanción que se impone en España relacionada con la aplicación de la inteligencia artificial al ámbito laboral; y tercero, porque la excesiva presión tecnológica y la utilización del “miedo a la perdida y a la obsolescencia” para forzar el uso inminente de todo lo que tenga que ver con IA denota un “ansia viva de venta” de ciertos actores del mercado que empieza a ser llamativa.

¿Es posible que “nos estén” acelerando de forma artificial la implantación de la IA, obviando quizá que ni la tecnología, ni las personas, ni las empresas tengan el nivel de madurez adecuado para hacerlo? ¿Es posible que la presión sobre los resultados maquille los mensajes y, como en el parchís, me como una y me cuento 20?

Los desarrollos tecnológicos traen consigo cambios favorables y necesarios, pero también contrapartidas a gestionar. Todos tienen un proceso de adopción y de adaptación que depende de la capacidad de asimilación del mercado (de los individuos y organizaciones que los consumen), y para que el experimento salga bien hay que ir cumpliendo fases.

Acelerar la implantación y crear un crecimiento ficticio de la IA puede degenerar en una burbuja que tenderá a explotar más que llevarnos a procesar una evolución tecnológica constructiva y sostenible. Esta aceleración retuerce la campana de Gaus del ciclo de vida de adopción tecnológica pretendiendo ensanchar sus extremos. Pongamos, pues, reflexión y estrategia corporativa en la adopción de la IA en función de la realidad empresarial de la que se parta para garantizar un proceso de evolución tecnológica exitoso y no una burbuja temporal.

Dentro de cada organización, el pensamiento crítico y la formación acercarán la implantación de la IA en el momento y forma adecuada para su empresa, buscando el punto de equilibrio que la aleje de posiciones extremas del mercado como la tecnofobia y tecnofilia.

Madurez empresarial: personas, procesos e IA

El calado de la adopción empresarial de la tecnología depende de la capacidad de la empresa no solo tecnológica sino también de la adaptación de los procesos internos o de los puestos de trabajo, y cómo no, de la capacidad de asimilación de personas que desarrollan su actividad en ellas. En este último elemento, es necesario detenerse en el relevante impacto que tiene en las personas el uso de la IA, tanto en su eficiencia como en sus competencias transversales.

Hablando de impacto en las personas, traigo a colación un post de Maite Saenz que hace referencia a una investigación del MIT que explora las consecuencias neuronales y conductuales de la escritura de ensayos asistida por LLM. El experimento tiene como objetivo escribir un ensayo y se realiza con tres grupos de participantes: el primer grupo LLM, el segundo grupo Motor de Búsqueda, el tercer grupo Solo Cerebro. El primero y el segundo utilizaron una herramienta de IA designada y el tercero no utilizó ninguna aplicación. Se realizaron tres sesiones con la misma tarea grupal para cada participante y una cuarta sesión en la que se pidió a los participantes del grupo LLM que no utilizaran herramientas de LLM y a los participantes del grupo Solo Cerebro que utilizaran sólo LLM. Se utilizó una electroencefalografía (EEG) para registrar la actividad cerebral de los participantes con el fin de evaluar su compromiso y carga cognitivos, así como para comprender mejor las activaciones neuronales durante la tarea de redacción del ensayo. Después, realizaron análisis de PNL y entrevistaron a cada participante después de cada sesión. La puntuación se realizó con la ayuda de los profesores humanos y un agente de IA especialmente diseñado.

Los resultados de los tres grupos presentaron patrones de conectividad neuronal significativamente diferentes y, por lo tanto, estrategias cognitivas divergentes. Y destaca que los LLM obtuvieron peores resultados que los Sólo Cerebro en todos los niveles: neuronal, lingüístico y de puntuación. Se llegaron a las siguientes conclusiones:

• La conectividad cerebral disminuyó sistemáticamente con la cantidad de apoyo externo: la conectividad fue mayor en el grupo de solo cerebro, menos en el grupo LLM y entre medias el mixto Motor de Búsqueda.
• El sentimiento de autor respecto del ensayo final también fue dispar: el grupo IA Gen se desentendió de su propiedad mucho más que el grupo cerebro (lo que afectó al nivel de vínculo y compromiso de la calidad y resultado del mismo).

En relación al nivel neuronal:

• Ondas Delta (asociadas al sueño y estados de descanso profundo, el cerebro está ocupado con procesos que no dependen de que se esté en un estado de consciencia): los cerebros demostraron una clara superioridad en su capacidad de concentración, atención y monitorización incluso durante la ejecución de tareas activas.
• Ondas Theta (asociados a la calma profunda): los más intensos con diferencia fueron los cerebros, con un rendimiento superior de la memoria, el esfuerzo mental y la gestión de la información.
• Ondas Alfa (asociadas a un estado calmados pero consciente): los Solo Cerebro arrasaron a los demás en su capacidad de procesamiento semántico y atención interna durante la ideación creativa.
• Ondas Beta (asociadas a estados de alerta y gestión ágil de la atención): los cerebros también van por delante de los LLM y los híbridos en el procesamiento cognitivo activo, la atención enfocada y la integración sensoriomotora.

No cabe duda de que la automatización de tareas y minimización de tiempos que nos ofrecen las herramientas de IA están realizando un impacto positivo en la eficiencia y productividad personal, y, por ende, en la empresarial. Es lo que queremos empresas y personas, ¿no? Sin embargo, no parece tan positivo en cuanto al impacto sobre nuestro cerebro y sobre nuestras competencias transversales como la creatividad, la gestión de la información para el análisis estratégico, la toma de decisiones o la elaboración de diseños, argumentos, conceptos y desarrollos. No resulta rentable invertir por un lado en planes de formación para potenciar las competencias transversales claves y andar boicoteándolas por otro.

Conclusiones y algunas derivadas

Podríamos estar razonablemente de acuerdo en que hemos de gestionar la presión tecnológica para adaptarla a la madurez empresarial y a la asimilación de los equipos humanos con el fin de lograr ese “just in time” de la IA. Para ello hemos de recordar:

• El desarrollo de la IA es un negocio, las aplicaciones de IA son producto y las empresas que los venden no siempre están interesadas en las cuestiones filosóficas y humanistas, que sí son necesarias para la evolución sostenible de las empresas que adoptan estas tecnologías.
• La IA debe diseñarse y operarse en la medida de lo posible para cumplir con las leyes vigentes, los derechos y libertades fundamentales, incluida la seguridad y protección de la privacidad y la no discriminación.
• Los seres humanos son los agentes responsables en los diferentes planos: de su diseño, de su explotación y buen uso.

Como última derivada, como trasfondo del poder e influencia que el mundo tecnológico tiene hoy, quisiera hacer una reflexión sobre el movimiento del Transhumanismo, que propugna la superación de las limitaciones actuales del ser humano, tanto en sus capacidades físicas como psíquicas mediante el desarrollo de la ciencia y la aplicación de los avances tecnológicos; con tecnologías Bio y con tecnologías Info, como es el caso de la IA de carácter digital y manejo de datos. El transhumanismo parte de la premisa de que hay que mejorar al ser humano dado que es imperfecto, defectuoso y limitado, y las tecnologías pueden hacerles más eficientes, más productivos, más rápidos, más infalibles.

Aunque esta idea transhumanista da mucho que pensar y da para muchos artículos, creo que la implementación de estas nuevas tecnologías disruptivas de gran transformación social, laboral y empresarial han de tener punto de partida humanista, no solo utilitarista. La naturaleza humana, con todas sus potencialidades y limitaciones, ha de ser la que marque el criterio de cómo la IA puede y debe estar, no para mejorar al ser humano o sustituirlo, sino para mejorar la vida humana, para que sea más propiamente humana y plena; y por supuesto no para empeorar nuestras capacidades. El debate del para qué, cuándo y cómo incorporamos la IA está servido y durará algo más que la explosión de una burbuja.