Cómo ayudar a sus empleados a adoptar la IA

Las compañías no podrán tomar plena ventaja de la inteligencia artificial si los empleados no confían lo suficiente en las herramientas de IA como para confiarles trabajo. Este problema de bajas tasas de adopción de la IA se está incrementando conforme negocios de toda clase buscan aplicaciones exitosas de esta tecnología.

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Las compañías no podrán tomar plena ventaja de la inteligencia artificial si los empleados no confían lo suficiente en las herramientas de IA como para confiarles trabajo. Este problema de bajas tasas de adopción de la IA se está incrementando conforme negocios de toda clase buscan aplicaciones exitosas de esta tecnología. Adicionalmente, la tecnología -que alguna vez sólo estaba disponible en grandes empresas como Google, Amazon.com, Microsoft e IBM — se está volviendo menos costosa y es más fácil de acceder y operar.

La resistencia a tecnologías disruptivas no es inusual. Muchas personas se resistan a la IA debido a su alta expectativa, falta de transparencia y disrupción de los patrones de trabajo con que están familiarizadas.

Considere estos casos del porqué los empleados interfieren con las iniciativas de IA.

  • Pérdida de control: Un vendedor implementó una herramienta de optimización para la publicidad en línea. El equipo de mercadotecnia podía subir diferentes imágenes y mensajes publicitarios a las ubicaciones más prominentes de la página web de la compañía y, después de reunir algunos datos, el sistema decidiría qué mensaje produjo el mayor interés en los visitantes. A continuación, les ofrecería ese mensaje a futuros internautas. Sin embargo, al equipo se le complicó permitir que el sistema tomara el control, y los empleados solían intervenir para destacar un mensaje que ellos preferían, socavando el valor de la herramienta.
  • Disrupción de planes: El CEO de una institución global de préstamos se convenció rápidamente de los beneficios financieros y eficiencias operacionales de usar un sistema habilitado por IA para tomar las decisiones de préstamo. Sin embargo, el vicepresidente de análisis vió al nuevo sistema como una desviación de sus planes para los equipos de análisis y las inversiones tecnológicas de la compañía, por lo que descarriló las consideraciones del nuevo sistema al concluir, “No hay forma de que este sistema vaya a producir los resultados que están prometiendo.”
  • Disrupción de relaciones: El jefe de comercio electrónico de un grupo regional de productos en una compañía de productos de consumo obtuvo permiso de los cuarteles generales de la empresa para realizar un experimento con un sistema habilitado por IA en algunas de sus campañas publicitarias. Las pruebas iniciales demostraron resultados sin precedentes. En 2017, las ventas mejoraron un 15% gracias a las campañas. Sin embargo, la adopción más allá del grupo regional y su línea de productos se estancó a causa de la resistencia de personas con longevas relaciones con las agencias que dirigían las campañas publicitarias de la empresa y perderían el trabajo a causa de la máquina.

Entonces ¿qué pueden hacer las compañías para ayudar a que los empleados estén más cómodos trabajando con sistemas de IA?

Visualizar la forma en que un sistema habilitado por IA construye sus decisiones puede ayudar a los empleados a aprender a confiar en él. Por ejemplo, Albert, proveedor de una herramienta basada en IA que ayuda a los vendedores a tomar mejores decisiones de inversión y mejorar el desempeño de sus campañas, desarrolló una herramienta de visualización llamada Inside Albert, que les permite a los usuarios ver dónde su marca se está desempeñando mejor, qué conceptos publicitarios están generando más consumidores y quién es su cliente ideal. Los usuarios se dieron cuenta de que no podían microgerenciar una parte de las variables, como la frecuencia de los anuncios, porque el sistema estaba tomando en cuenta un vasto número de variables para decidir el tiempo y el ritmo. Aunque los usuarios inicialmente sintieron que el sistema no era consciente de los que ellos consideran ser los mejores días y frecuencia de sus anuncios, aprendieron que el sistema estaba encontrando éxito fuera de sus suposiciones previamente establecidas. Inside Albert dejó que los vendedores entendieran de mejor forma cómo el sistema estaba tomando decisiones, de forma que no sintieran la necesidad de micro-gerenciarlo.

Otro enfoque que puede usarse para sobreponerse a los empleados que se resisten a la IA es movilizar a partes interesadas externas a la compañía, que se beneficiarían de la adopción del sistema de IA. Por ejemplo, la compañía estadounidense de vehículos autónomos Waymo se unió con Mothers Against Drunk Driving, el National Safety Council, la Foundation for Blind Children y la Foundation for Senior Living, para movilizar a estos sectores en apoyo a los vehículos autónomos.

Las compañías que están considerando adoptar tecnologías de IA en sus procesos de toma de decisiones deberían pasar a estos nuevos sistemas tan rápidamente como sea posible. Entre más pronto convenza a las personas, más pronto su compañía será capaz de ver los resultados que puede brindar la IA.

“Las compañías no podrán tomar plena ventaja de la inteligencia artificial si los empleados no confían lo suficiente en las herramientas de IA como para confiarles trabajo”.

“La resistencia a tecnologías disruptivas no es inusual”.

“Entre más pronto convenza a las personas, más pronto su compañía será capaz de ver los resultados que puede brindar la IA”.

La resistencia a tecnologías disruptivas no es inusual. Muchas personas se resistan a la IA debido a su alta expectativa, falta de transparencia y disrupción de los patrones de trabajo con que están familiarizadas. Considere estos casos del porqué los empleados interfieren con las iniciativas de IA.

  • Pérdida de control: Un vendedor implementó una herramienta de optimización para la publicidad en línea. El equipo de mercadotecnia podía subir diferentes imágenes y mensajes
  • Disrupción de planes: El CEO de una institución global de préstamos se convenció rápidamente de los beneficios financieros y eficiencias operacionales de usar un sistema habilitado por IA para tomar las decisiones de préstamo.
  • Disrupción de relaciones: El jefe de comercio electrónico de un grupo regional de productos en una compañía de productos de consumo obtuvo permiso de los cuarteles generales de la empresa para realizar un experimento con un sistema habilitado por IA en algunas de sus campañas publicitarias.

Entonces ¿qué pueden hacer las compañías para ayudar a que los empleados estén más cómodos trabajando con sistemas de IA? Visualizar la forma en que un sistema habilitado por IA construye sus decisiones puede ayudar a los empleados a aprender a confiar en él.

Otro enfoque que puede usarse para sobreponerse a los empleados que se resisten a la IA es movilizar a partes interesadas externas a la compañía, que se beneficiarían de la adopción del sistema de IA. Entre más pronto convenza a las personas, más pronto su compañía será capaz de ver los resultados que puede brindar la IA.

© 2018 Harvard Business School Publishing Corp.

De: hbr.org

Distribuido por: The New York Times Syndicate.

How to Get Employees to Stop Worrying and Love AI

Companies will be unable to take full advantage of artificial intelligence if employees don’t trust AI tools enough to turn their work over to them. This problem of low AI adoption rates is increasing as businesses of all kinds are seeing successful applications of AI. Additionally, the technology — once only available at large companies like Google, Amazon.com, Microsoft and IBM — is becoming less expensive and easier to access and operate.

Resistance to disruptive technology is not unusual. Many people resist AI because of its hype, lack of transparency and disruption of familiar work patterns.

Consider these cases for why employees interfere with AI initiatives.

— LOSS OF CONTROL: A retailer implemented an online-advertising optimization tool. The marketing team could upload different ad banners and messages to the most prominent location on the company’s website and, after gathering some data, the system would decide which message produced the greatest visitor engagement. It would then offer that message to future visitors. However, the marketing team struggled with allowing the system to take control, and employees often intervened to highlight a message they preferred, undercutting the value of the tool.

— DISRUPTION OF PLANS: The CEO of a global lending institution was quickly sold on the financial benefits and operational efficiencies of using an AI-enabled system to take over lending decisions. But the vice president of analytics saw the new system as a diversion from his plans for his analytics teams and the company’s technology investments. He derailed consideration of the new system by concluding, “There’s no way this system is ever going to be able to produce the kinds of results they are claiming.”

— DISRUPTION OF RELATIONSHIPS: The head of e-commerce for a regional product group at a consumer products company acquired permission from the firm’s headquarters to run an experiment with an AI-enabled system on some of his ad campaigns. Initial tests demonstrated unprecedented results. In 2017, sales improved 15% due to the campaigns. But adoption beyond the regional group and its product line stalled due to the resistance of people with long-standing relationships with the agencies that ran the company’s ad campaigns and would lose work to the machine. 

So, what can companies do to help employees become more comfortable working with AI systems?

Visualizing the way an AI-enabled system arrives at its decisions can help employees learn to trust the system. For example, Albert, a provider of an AI-based tool that helps marketers make better investment decisions and improve campaign performance, developed a visualization tool called Inside Albert that allows users to see where and when their brand is performing best, what ad concepts are converting the most customers and who their ideal customer is. Clients realized that they couldn’t micromanage one set of variables, such as ad frequency, because the system was factoring in a vast number of variables to decide pace and timing. Though users initially felt that the system wasn’t aware of what they believed to be the best-performing days and frequency for their ads, users learned that the system was finding success outside of their previously established assumptions. Inside Albert let marketers better understand how the system was making decisions so that they didn’t feel the need to micromanage it.

Another approach that can be used to overcome AI-resistant employees is to mobilize stakeholders outside the company who will benefit from the AI system’s adoption. For example, U.S. self-driving car company Waymo partnered with Mothers Against Drunk Driving, the National Safety Council, the Foundation for Blind Children and the Foundation for Senior Living to rally these constituencies in support of self-driving cars.

Companies considering adopting AI technologies in their decision-making processes should transition to these new systems as quickly as possible. The sooner you get people on board, the sooner your company will be able to see the results that AI can deliver.

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