El valor irreemplazable de la toma de decisiones humana en la era de la IA
E
l rápido avance de la IA ha despertado el entusiasmo sobre su potencial para revolucionar la toma de decisiones corporativas, sustituyendo a los costosos y falibles humanos. Sin embargo, es ingenuo creer que los poderosos algoritmos, por sí solos, pueden descubrir la verdad, tomar las decisiones correctas y crear valor. Las decisiones dependen de la interpretación, el contexto y el marco estratégico, áreas en las que el juicio humano seguirá siendo crucial.
Basándonos en nuestra experiencia con la toma de decisiones corporativas, hemos identificado varias dimensiones más allá de los datos y los algoritmos que influyen en la mayoría de las decisiones. Estas dimensiones pueden entenderse a través de un ejemplo sencillo: la compra de un automóvil.
1. Definir el objetivo final.
Toda decisión, en última instancia, persigue un propósito humano. Especificar este propósito es fundamental para entender cómo podría ser el éxito. En el caso de un comprador de automóviles, el propósito humano podría ser demostrar su estatus con un vehículo de lujo o garantizar que sus hijos tengan un medio seguro para ir y volver de la escuela.
Las empresas también tienen objetivos finales que pueden diferir notablemente. Dada la subjetividad de los valores humanos, la definición del propósito humano no puede delegarse a la inteligencia artificial.
2. Enmarcar los objetivos inmediatos.
Para alcanzar su objetivo final, a menudo debe tomar decisiones más pequeñas, inmediatas y tangibles a lo largo del camino. En nuestro ejemplo de la compra de un automóvil, el objetivo final puede ser adquirir un vehículo que cumpla con ciertos estándares de seguridad, pero también debe asegurarse de que el automóvil se ajuste a un presupuesto determinado. En el caso de una empresa, el objetivo final puede ser aumentar las ventas un 10% con respecto al año anterior, pero también debe asegurarse de que la optimización del crecimiento de ventas a corto plazo no comprometa la reputación de la marca a largo plazo.
Este tipo de encuadre de decisiones no puede derivarse únicamente de datos y herramientas analíticas, ya que implica equilibrar las preferencias individuales y colectivas. La participación humana es esencial para identificar estos objetivos y equilibrarlos. Con frecuencia, estos objetivos deben refinarse mediante interacciones iterativas, ya que los humanos suelen descubrir «lo que realmente quieren» en el proceso.
3. Trazar el campo de lo posible.
Una vez definidos los objetivos, es hora de identificar las opciones posibles. Si bien los datos son un insumo crucial para este paso, son retrospectivos; mientras que las decisiones humanas a menudo se basan en contrafactuales, es decir, en lo que podría suceder y en cómo podríamos influir en la probabilidad de que se materialicen diferentes posibilidades.
La imaginación humana es fundamental para ampliar el campo de lo posible. Por ejemplo, si la necesidad que impulsa a un comprador de automóviles es un traslado corto al trabajo, podría considerar alternativas como el transporte público, los servicios de viajes compartidos o los scooters eléctricos.
Todas las empresas se construyen sobre un acto de imaginación. Por ejemplo, los fundadores de Airbnb imaginaron una plataforma donde los propietarios pudieran alquilar habitaciones libres. Esta idea no surgió del análisis de datos existentes sobre la industria hotelera, sino de humanos que imaginaron cómo podrían satisfacer la necesidad de alojamiento asequible.
4. Seleccionar las fuentes de datos.
La evaluación de las opciones puede beneficiarse de datos pertinentes, pero incluso los datos necesitan ser creados: una tarea que requiere la intervención y el discernimiento humanos.
Debemos evitar caer en la trampa de centrarnos únicamente en datos dados o de fácil acceso. En nuestro escenario de compra de un automóvil, basarse únicamente en los datos de eficiencia de combustible proporcionados por el fabricante puede no ofrecer una imagen completa. Complementar esto con reseñas independientes sobre el rendimiento en condiciones reales puede llevar a una decisión más informada.
En el ámbito empresarial, pensemos en la facilidad con la que podemos consultar a los clientes actuales sobre su satisfacción con nuestras ofertas, y en la información adicional que podemos obtener al hablar con personas que no son clientes sobre por qué eligen los servicios de un competidor.
© 2024 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org | Distribuido por: The New York Times Syndicate.
Artículo en inglés
AI’s rapid advancement has ignited enthusiasm about its potential to revolutionize corporate decision-making by substituting for expensive, fallible humans. But it’s naive to believe that powerful algorithms alone can uncover the truth, make the right decisions and create value. Decisions depend on interpretation, context and strategic framing — areas where human judgment will remain crucial.
Based on our experience with corporate decision-making, we have identified several dimensions beyond data and algorithms that factor into most decisions. They can be understood by walking through the simple example of purchasing a car.
1. DEFINING THE ULTIMATE GOAL.
Every decision ultimately serves a human end. Specifying this is crucial to understanding what success might look like. The human end for a car buyer might be signaling their status with a luxury vehicle, or ensuring their children have a safe way to travel to and from school.
Businesses too have ultimate goals which can differ markedly. Given the subjectivity of human values, defining the human end cannot be outsourced to machine intelligence.
2. FRAMING THE IMMEDIATE OBJECTIVES.
To achieve your ultimate goal, you often have to make smaller, more immediate and tangible decisions along the way. In our car-buying example, the ultimate goal may be to purchase a vehicle that meets certain safety standards, but you also want to make sure that the car fits within a given budget. For a business, the ultimate goal might be to achieve 10% sales growth over the previous year, but you also have to ensure that optimizing short-term sales growth doesn’t compromise long-term brand reputation.
This kind of decision framing cannot be derived from data and analytic tools alone since it involves trading off individual and collective preferences. Human involvement is crucial in identifying these objectives and balancing them. Quite often, they need to be refined through iterative interactions, as humans often discover “what they really want.”
3. CHARTING THE REALM OF THE POSSIBLE.
Once the objectives are defined, it’s time to identify possible options. While data is a crucial input for this step, it is retrospective, whereas human decisions are often based on counterfactuals: what might happen and how we could influence the likelihood of different possibilities playing out.
Human imagination is crucial to extending the realm of the possible. For example, if the need driving a car buyer is a short commute to work, they might consider alternatives like public transportation, ride-sharing services or electric scooters.
All firms are built on an act of imagination. For instance, Airbnb’s founders envisioned a platform where homeowners could rent out spare rooms. This idea didn’t emerge from analysis of existing hospitality data, but from humans imagining how they could address the need for affordable lodging.
4. SELECTING DATA SOURCES.
Assessing your options can benefit from relevant data. But even data needs to be created: a task that requires human agency and discernment.
We must avoid the trap of focusing only on given or easily accessible data. In our car-purchasing scenario, relying solely on manufacturer-provided fuel-efficiency data may not provide the complete picture. Supplementing this with independent reviews of real-world performance can lead to a more informed decision.
In business, think of the ease with which we can query current customers on their satisfaction with our offerings — and of the additional insights gained speaking to non-customers about why they are choosing a competitor’s services.
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