Chat GPT de OpenAI ha demostrado una notable capacidad para automatizar algunas de las habilidades de los trabajadores del conocimiento altamente remunerados en general y, específicamente, de los trabajadores del conocimiento en los puestos de trabajo ocupados por graduados de MBA, incluidos analistas, gerentes y consultores. Esta inteligencia artificial generativa es muy eficiente a la hora de realizar tareas profesionales como escribir código de software y preparar documentos legales. No hay duda de que puede afectar a la toma de decisiones de «una manera transformadora», al impulsar la generación de valor. Pero en su implementación, el reto es conseguir que el trabajo humano y de la IA se complementen. Y las empresas que descubran cómo hacerlo se situarán a la vanguardia del mercado.
Christian Terwiesch, profesor de la Universidad de Warthon, documentó el desempeño de Chat GPT3 en el examen final de un curso básico típico de MBA sobre Gestión de Operaciones. Las preguntas del examen se cargaron tal como se usaron en el examen final y luego se calificaron. El «rendimiento académico» de Chat GPT se puede resumir de la siguiente manera:
- Hace un trabajo increíble en las preguntas básicas de gestión de operaciones y análisis de procesos, incluidas las que se basan en estudios de casos. No solo las respuestas son correctas, sino que las explicaciones son excelentes.
- Chat GPT a veces comete errores sorprendentes en cálculos relativamente simples al nivel de 6ésimo grado Matemáticas. Estos errores pueden ser de gran magnitud.
- La versión actual de Chat GPT no es capaz de manejar preguntas de análisis de procesos más avanzadas, incluso cuando se basan en plantillas bastante estándar. Esto incluye flujos de proceso con múltiples productos y problemas con efectos estocásticos como la variabilidad de la demanda.
- ChatGPT3 es notablemente bueno modificando sus respuestas en respuesta a las pistas humanas. En otras palabras, en los casos en los que inicialmente no logró hacer coincidir el problema con el método de solución correcto, Chat GPT pudo corregirse a sí mismo después de recibir una sugerencia adecuada de un experto humano.
Esto tiene implicaciones importantes para las escuelas de negocios que tendrán que modificar su política de exámenes y transformar el diseño de sus itinerarios curriculares para adaptarlos a una realidad en la que humanos e IA trabajarán conjuntamente en la toma de decisiones, la resolución creativa de problemas o la mejora de la productividad.
El secreto de su éxito
A estas alturas, quién más o quién menos ya tiene claro que para usar IA lo que se necesita, básicamente son datos. Y no miles, sino millones. A pesar de todo el bombo publicitario sobre el tema -¿Cuántas veces ha escuchado «los datos son el nuevo petróleo»?-, un número sorprendente de empresas no aprovechan el potencial de su mayor activo: los datos no estructurados. Desde recursos humanos, por ejemplo, existe la tradición de utilizar los datos numéricos o de valores definidos. Pero, en realidad, gran parte de los datos que genera la organización está en forma de vídeo, audio, imágenes y texto. Un informe de Gartner estima que, en la economía digital, los datos no estructurados representan entre un 80 y un 90% de todos los nuevos datos empresariales, y crecen a un ritmo 3 veces más rápido que los datos estructurados.
Esto suena sorprendente, pero los datos no estructurados son en realidad la base del progreso actual. Las innovaciones en las que confiamos, desde la investigación del genoma necesaria para desarrollar la vacuna contra el COVID-19, hasta los archivos de un museo de historia y los efectos especiales de su éxito favorito de Netflix, provienen de datos no estructurados.
Sin embargo, las organizaciones no están viendo lo obvio. Una encuesta de Deloitte, realizada en 2019, reveló que solo el 18% de las organizaciones informaron poder aprovechar los datos no estructurados. De modo que el otro 82% de las organizaciones no estaban utilizando su recurso más valioso. Los datos no estructurados siguen siendo un secreto. Pero para las empresas que pueden resolverlo, son una ventaja imbatible.
Y es aquí donde se esconde el secreto el éxito de la IA generativa. Sus fortalezas únicas en traducción, resumen y generación de contenido son especialmente útiles en el procesamiento de datos no estructurados. Teniendo en cuenta que alrededor del 80% de todos los datos nuevos en las empresas no están estructurados, y además, residen en lugares como los correos electrónicos la IA generativa se convierte en una herramienta indispensable.
Evaluación «inteligente» del desempeño
La IA generativa puede ayudar a las empresas a ser más eficientes en la planificación estratégica. Su capacidad para procesar millones de documentos de texto, ayuda a identificar «factores procesables». Según Prasanna (Sonny) Tambe, profesor de Operaciones, Información y Decisiones de Wharton, podría por ejemplo, encontrar usos en las evaluaciones de desempeño y en la inculcación de la cultura corporativa.
«Imaginemos que quieres seleccionar 30.000 evaluaciones de desempeño, cada año durante 10 años, y extraer los factores que más le importan a la plantilla de tu empresa como por ejemplo, la cultura o la equidad. ¿Cómo se puede analizar la información de miles de conversaciones de servicio al cliente, y reducirlo a un número procesable de factores? La IA generativa puede ayudarnos a destilar todos esos datos y presentarlos a los responsables de la toma de decisiones de manera que puedan empezar a actuar en consecuencia», afirmó Tambe.
El aprendizaje a nivel empresarial es otra área en la que la IA genérica es muy prometedora. Chris Callison-Burch, profesor de ciencias de la computación y de la información en la Universidad de Pensilvania, dijo: «Estos modelos pre entrenados pueden hacer un trabajo increíble con el aprendizaje». Un caso de uso, por ejemplo, es el poder de la IA genérativa para proporcionar aprendizaje personalizado. Según Scott Snyder, miembro principal del Instituto Mack, «permitirá que las personas aprendan de una manera eficiente, buscando sus propios contenidos en función de sus necesidades y en el tiempo y forma que cada uno necesite».
