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¿Quién trabaja en la economía digital?

Scott Counts — Wed, 28 May 2025 15:00:28 +0000

¿Quién trabaja en la economía digital?

a pandemia de COVID-19 cambió la conversación pública acerca del trabajo remoto. Este cambio plantea la posibilidad de que el trabajo remoto se convierta en algo común o incluso en la norma para muchos trabajos de la economía digital. Sin embargo, el enfoque en los arreglos de trabajo cotidiano puede perder una oportunidad aún mayor que la pandemia ha descubierto: La posibilidad de una reserva de mano de obra sustancialmente mayor para el trabajo de la economía digital.

Para medir el interés en los trabajos de la economía digital, realizamos análisis exhaustivos de búsquedas de trabajo en el motor de búsqueda Bing, que representa más de una cuarta parte de todas las búsquedas en computadoras de escritorio en los Estados Unidos.

Las búsquedas de este tipo de trabajos en Bing muestran un interés significativo y creciente en este trabajo. En los dos años previos a la pandemia, el interés en estos trabajos de la economía digital fue casi plano, con una tasa de crecimiento de 1% en todas las búsquedas de trabajo aproximadamente cada 14 meses. En respuesta a la pandemia, el interés en los trabajos de la economía digital aumentó un 15%: estadísticamente, un efecto muy grande, con una tasa de crecimiento en dichas búsquedas de más del doble de la tasa previa a la pandemia.

Además, la brecha de interés entre los condados rurales y urbanos se redujo a solo el 30% de lo que era antes de la pandemia. Para febrero de 2022, los solicitantes de empleo de todos los condados, incluidos los de las zonas rurales, buscaban empleos en la economía digital al mismo nivel que los solicitantes de empleo de los condados en centros tecnológicos bien establecidos al comienzo de la pandemia.

Implicaciones de una fuerza laboral geográficamente diversa en la economía digital

La mayor consecuencia social individual de las tendencias duales de aceptación corporativa del trabajo remoto y el mayor interés de las personas en los trabajos de la economía digital es la posible distribución geográfica de oportunidades. Las dos tendencias juntas podrían romper la pegajosa concentración de empleos de la economía digital en ciudades particulares.

El grupo comercial de tecnología de la información CompTIA calculó que en 2019 había casi 1 millón de empleos de TI sin cubrir en los Estados Unidos, y el U.S. Bureau of Labor Statistics estima que el empleo para los desarrolladores de software crecerá un 22% entre 2020 y 2030. Estas tendencias indican que el tamaño de la mano de obra de la economía digital podría aumentar y expandirse geográficamente, lo que finalmente abriría las puertas al trabajo de la economía digital para millones de personas.

La difusión de empleos de la economía digital en los Estados Unidos también hará que las economías locales sean más sólidas frente a las recesiones económicas regionales, ya que permite a los municipios diversificar su fuerza laboral.

En el pasado, muchos avances tecnológicos de la comunicación (como el telégrafo, el teléfono, el fax e Internet) no han resultado en un cambio tan significativo en la fracción de personas que trabajan de forma remota. Lo que es diferente esta vez tiene menos que ver con los cambios tecnológicos provocados por la pandemia y más con los cambios sociales. Las normas en torno al trabajo han cambiado. Las empresas están más dispuestas a contratar trabajadores remotos, y nuestros datos sugieren que más personas en más lugares están interesadas en el trabajo que se puede realizar de forma remota. Estos cambios en ambos lados del mercado laboral han abierto una posibilidad para el futuro del trabajo donde las personas que viven más allá de las ciudades superestrellas y las estrellas en ascenso pueden participar en la economía digital.

Artículo en inglés

The COVID-19 pandemic shifted the public conversation about remote work. This shift raises the possibility that remote work may become commonplace or even the norm for many digital economy jobs. The focus on daily work arrangements may, however, miss an even larger opportunity that the pandemic has unearthed: the possibility of a substantially increased labor pool for digital economy work.

To measure interest in digital economy jobs, we conducted extensive analyses of job searches on the Bing search engine, which accounts for more than a quarter of all desktop searches in the U.S.

Searches for such jobs on Bing show significant and increasing interest in this work. In the two years prior to the pandemic, interest in these digital economy jobs was nearly flat, with a growth rate of an additional 1% of all job searches approximately every 14 months. In response to the pandemic, interest in digital economy jobs jumped 15%: statistically a very large effect, with a growth rate in such searches more than double the pre-pandemic rate.

Additionally, the gap in interest between rural and urban counties shrunk to just 30% of what it was pre-pandemic. By February 2022, job seekers from all counties, including those in rural areas, were searching for digital economy jobs at the same level as job seekers from counties in well-established tech hubs at the start of the pandemic.

IMPLICATIONS OF A GEOGRAPHICALLY DIVERSE DIGITAL ECONOMY WORKFORCE

The single biggest societal consequence of the dual trends of corporate acceptance of remote work and people’s increased interest in digital economy jobs is the potential geographic spread of opportunity. The two trends together could break the sticky concentration of digital economy jobs in particular cities.

Information technology trade group CompTIA estimated that there were almost 1 million unfilled IT jobs in the U.S. in 2019, and the U.S. Bureau of Labor Statistics estimates that employment for software developers will grow 22% from 2020 to 2030. These trends indicate that the size of the digital economy labor pool could increase and spread geographically, ultimately opening the doors to digital economy work for millions of people.

Spreading digital economy jobs across the U.S. also will make local economies more robust against regional economic downturns, as it allows municipalities to diversify their workforce.

Many communication technology advances in the past (such as the telegraph, telephone, fax machine and internet) haven’t resulted in such a significant change in the fraction of people working remotely. What’s different this time around has less to do with the technological changes brought on by the pandemic and more with the social changes. The norms around work have changed. Companies are more willing to employ remote workers, and our data suggests that more people from more places are interested in work that can be done remotely. These shifts on both sides of the labor market have opened up a possibility for the future of work where people far beyond superstar and rising star cities can participate in the digital economy.

Los gerentes están teniendo dificultades para seguir el ritmo del auge de la productividad impulsado por la IA

Liderazgo y Gerencia

Ya no necesita asignar tareas específicas y secuenciales. La IA puede ejecutar el “qué” en cuestión de minutos.

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Liderazgo y Gerencia

Para alcanzar el éxito no basta con conocer a fondo la organización y tener una gran experiencia dentro de su área funcional.

Formas sorprendentes de reducir la rotación de personal en puestos de trabajo de alta presión y alta especialización

Liderazgo y Gerencia

La sobrecarga desgasta a las personas; la responsabilidad significativa las mantiene comprometidas.

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¿Cuál es el futuro de los mandos intermedios?

Gretchen Gavett — Thu, 08 May 2025 11:30:27 +0000

¿Cuál es el futuro de los mandos intermedios?

o han faltado preguntas ni predicciones sobre el fin de los mandos intermedios, desde las páginas de HBR en 2011 hasta la BBC cuatro años después.

Más recientemente, han surgido nuevas advertencias sobre la desaparición de este rol. Gartner predice que para 2026, “el 20% de las organizaciones usará IA para aplanar su estructura organizacional, eliminando más de la mitad de los puestos actuales de gerencia media”.

Nos pusimos en contacto con expertos y les preguntamos: ¿Cuál es realmente el futuro de los mandos intermedios? He aquí sus respuestas, editadas para mayor claridad.

De supervisores a agentes de cambio

Raffaella Sadun ocupa la cátedra Charles Edward Wilson de administración de empresas en la HBS, y Jorge Tamayo es profesor asistente en la HBS.

Hoy en día, las organizaciones se enfrentan a importantes cambios tecnológicos y competitivos que están transformando la forma en que operan. Los avances en IA generativa ya no se limitan a tareas rutinarias; ahora invaden funciones administrativas y gerenciales. Para mantenerse competitivas, las organizaciones deben reducir la distancia burocrática entre la alta dirección y los clientes finales, permitiendo mayor agilidad y capacidad de solución.

Una respuesta a estos cambios ha sido el llamado a la «desjerarquización», es decir, la eliminación de los mandos intermedios para mejorar la productividad, la agilidad y la motivación de los empleados. Pero esto pasa por alto una realidad crucial: los mandos intermedios nunca han sido más importantes.

Su importancia radica en dos funciones clave.

Primero, como el vínculo entre los empleados de primera línea y la alta dirección, los mandos intermedios tienen acceso directo a la información de los clientes. Están en una posición única para detectar cambios en sus necesidades y transmitir esta información crítica a los responsables de la toma de decisiones.

Segundo, los mandos intermedios actúan como entrenadores y mentores, traduciendo los cambios estratégicos en acción a nivel operativo. A medida que el cambio tecnológico transforma los roles laborales, ellos guían a los empleados durante las transiciones, ayudándolos a adquirir nuevas habilidades y a adaptarse a responsabilidades cambiantes. Investigaciones recientes destacan este punto: los mandos intermedios desempeñan un papel esencial en la motivación de los empleados para que se capaciten, facilitando el desarrollo del capital humano y apoyando a los trabajadores mientras navegan por sus trayectorias profesionales dentro de las organizaciones. También actúan como intermediarios clave en la supervisión e interpretación de tareas impulsadas por IA, asegurando que la automatización complemente (y no reemplace) la experiencia humana.

Si bien eliminar los mandos intermedios sería contraproducente, esto no significa que las organizaciones puedan permitirse mantener el statu quo. A medida que las empresas replantean sus procesos de toma de decisiones y sus estructuras organizacionales, nuestra investigación en curso muestra que los mandos intermedios deben desarrollar nuevas habilidades y asumir nuevas responsabilidades. Su rol está pasando de la supervisión a la facilitación, de la vigilancia al desarrollo de capacidades.

En esencia, los mandos intermedios deben convertirse en agentes de cambio.

El problema es que, en muchas organizaciones, los mandos intermedios no están capacitados para desempeñar esta función. Por ejemplo, en lugar de aprovechar su capacidad para comprender las necesidades del cliente o para entrenar y motivar a los empleados, las empresas suelen asignar a los mandos intermedios tareas administrativas rutinarias que podrían automatizarse fácilmente. Esta asignación errónea de responsabilidades reduce drásticamente su impacto potencial. En lugar de supervisar los procesos del día a día, los mandos intermedios deberían guiar a los empleados en la transición de habilidades, facilitar la colaboración entre equipos y ayudar a integrar las nuevas tecnologías en las operaciones.

Los mandos intermedios no son un obstáculo para la agilidad, sino su piedra angular. Las organizaciones que lo reconozcan estarán mejor posicionadas para prosperar en una era de cambios rápidos.

De villanos a vitales (en una cantidad razonable)

Diane Gherson fue directora de recursos humanos de IBM. Actualmente, es directora de Kraft Heinz y asesora sénior del Boston Consulting Group.

Desde hace mucho tiempo, los mandos intermedios han sido despreciados como un peso extra, ridiculizados como burócratas mezquinos que entorpecen los procesos, y considerados como los villanos de la cultura corporativa. Encargados de hacer cumplir políticas, programas, precedentes, controles y normas, suelen entrar en conflicto directo con la filosofía de liderazgo de “actuar rápido y romper las reglas” que ha ganado fuerza en muchas empresas del sector tecnológico y más allá.

A lo largo de mi carrera, he experimentado de primera mano la tensión entre moverse rápido y la resistencia de los mandos intermedios. Hace años, contraté a un alto ejecutivo para dinamizar un departamento aletargado. Llegó con una nueva forma de trabajar que reorganizaba el trabajo en ciclos iterativos y requería colaboración en un espacio compartido. Frustrado por la lentitud de nuestros gerentes de bienes raíces y finanzas al responder a sus solicitudes de derribar paredes en el espacio físico, un día se presentó con una motosierra. Entendí su frustración, pero también comprendí que los mandos intermedios estaban haciendo su trabajo, garantizando el cumplimiento de los permisos de construcción, los presupuestos y las políticas de metros cuadrados por empleado.

El problema era que no compartían los mismos resultados. Los mandos intermedios eran recompensados por alcanzar objetivos funcionales, no infringir las políticas y cumplir con sus presupuestos, y la forma más fácil de lograrlo era resistirse al cambio. No fue hasta que encerramos a todos los mandos intermedios relevantes en una sala para resolver el problema juntos que pudimos superar el estancamiento con una solución creativa. Esto no habría sido posible con la motosierra, o sin los mandos intermedios en la sala.

Sin duda, la tecnología ya ha eliminado muchas de las funciones de los mandos intermedios, sacándolos del circuito de comunicaciones y coordinación, y reduciendo sus tareas administrativas. Las videoconferencias y los foros con toda la empresa conectan directamente a los CEOs con sus empleados, y los foros digitales internos democratizan el acceso a la información. Plataformas como Slack y Jira permiten que empleados de distintas unidades se encuentren, se coordinen y colaboren en las tareas. Cada vez más, la IA está automatizando muchas de las funciones de aprobación, auditoría e informes de los mandos intermedios, y es muy probable que este nivel de responsabilidades se pueda delegar en una organización más plana.

Entonces, ¿debería perdurar este rol? El trabajo de Peter Drucker enfatiza con frecuencia el papel crítico de los gerentes (especialmente los mandos intermedios) en traducir los objetivos organizacionales en acción. Sus libros “The Practice of Management” (1954) y “Management: Tasks, Responsibilities, Practices” (1973), analizan cómo los gerentes sirven como el vínculo crucial entre la visión estratégica de la alta dirección y las realidades operativas de la organización. Este elemento del rol de los mandos intermedios no se puede descartar tan fácilmente. A medida que las organizaciones enfrentan una lista creciente de incertidumbres y cambios, los mandos intermedios dedican tiempo a ayudar a sus equipos a entender cómo alinearse con la estrategia de la empresa, reajustando las prioridades, reasignando los presupuestos y recursos, y a menudo protegiendo a sus trabajadores de primera línea de los mensajes más duros que puedan venir desde arriba.

Ya hemos aprendido las duras lecciones de abandonar estas tareas. En algún momento, empresas como Zappos, Valve y GitHub eliminaron a los mandos intermedios e implementaron algún tipo de modelo de trabajo ágil. A medida que estas organizaciones crecieron, los empleados reportaron sentirse desorientados ante la falta de alineación clara con los objetivos corporativos o por la descoordinación entre los objetivos de distintas unidades. Además, la ausencia de mandos intermedios comprometió la capacidad de coordinación entre los departamentos de ingeniería, legal, marketing, ventas y otros en proyectos clave.

Al final, quizá Drucker tenía razón: sí necesitamos mandos intermedios. Pero quizá solo necesitemos menos de ellos.

Artículo en inglés

There has been no shortage of questions and predictions about the end of middle management — from the pages of HBR in 2011 to the BBC four years later.

More recently, there have been new warnings about the demise of this role. Gartner predicts that through 2026, “20% of organizations will use AI to flatten their organizational structure, eliminating more than half of current middle management positions.”

We reached out to experts and asked: What’s the future of middle management, really? Here are their answers, edited for clarity.

FROM LINE MANAGERS TO AGENTS OF CHANGE

RAFFAELLA SADUN IS THE CHARLES EDWARD WILSON PROFESSOR OF BUSINESS ADMINISTRATION AT HBS AND JORGE TAMAYO IS AN ASSISTANT PROFESSOR AT HBS.

Organizations today face significant technological and competitive shifts that are reshaping how they operate. Advances in generative AI are no longer confined to routine tasks; they now encroach on white-collar, managerial functions. To remain competitive, organizations must reduce the bureaucratic distance between senior leadership and end customers, enabling greater agility and responsiveness.

One response to these shifts has been the call for delayering — the removal of middle management to improve productivity, agility and employee motivation. But this overlooks a crucial reality: middle managers have never been more important.

Their significance rests on two key functions.

First, as the link between front line employees and senior leadership, middle managers have direct access to customer insights. They are uniquely positioned to detect shifts in customer needs and relay this critical information to decision-makers.

Second, middle managers serve as coaches and mentors, translating strategic shifts into action at the ground level. As technological change reshapes job roles, they guide employees through transitions, helping them acquire new skills and adapt to evolving responsibilities. Recent research underscores this point: middle managers play an essential role in motivating employees to pursue training, facilitating the development of human capital, and supporting workers as they navigate career paths within organizations. They also act as key intermediaries in supervising and interpreting AI-driven tasks, ensuring that automation enhances — rather than replaces — human expertise.

While eliminating middle management would be counterproductive, this does not mean that organizations can afford to maintain the status quo. As firms rethink their decision-making processes and organizational structures, our ongoing research finds that middle managers must develop new skills and embrace new responsibilities. Their role is shifting from oversight to facilitation, from monitoring to capability-building.

In essence, middle managers must become change agents.

The problem is, in many organizations, middle managers are not empowered to perform this role. For example, instead of leveraging them to understand customer needs or to coach and motivate employees, companies often assign middle managers to routine administrative tasks that could easily be automated. This misallocation of responsibilities dramatically reduces their potential impact. Rather than supervising day-to-day processes, middle managers should be guiding employees through skill transitions, facilitating collaboration across teams and helping integrate new technologies into operations.

Middle management is not an obstacle to agility — it is a cornerstone of it. Organizations that recognize this will be best positioned to thrive in an era of rapid change.

FROM VILLAINS TO VITAL (AT A REASONABLE NUMBER)

DIANE GHERSON IS THE FORMER CHIEF HUMAN RESOURCES OFFICER OF IBM, A DIRECTOR OF KRAFT HEINZ AND A SENIOR ADVISER AT BOSTON CONSULTING GROUP.

Reviled as extra baggage and ridiculed as petty bureaucrats slowing things down, middle managers have long been the villains of corporate culture. The keepers of policies, programs, precedents, controls and compliance, they are in direct conflict with the “move fast and break things” leadership philosophy that has taken hold in many companies in the tech industry and beyond.

In my career, I have experienced firsthand the tension between moving fast and middle management pushback. Years ago, I hired a top executive to disrupt a sleepy department. He came with a new way of working that reconfigured work into iterative sprints and required coworking in a shared workplace. Frustrated with the slowness of our real estate and finance managers to respond to his requests to take down walls in the physical workspace, he showed up one day with a chain saw. I saw his frustration, and yet I also understood that middle management were doing their jobs, ensuring compliance with building permits, budgets and square foot per employee policies.

The issue was that they did not jointly own the same outcomes. The middle managers were rewarded for achieving functional goals, zero policy violations and meeting their budgets, and the easiest way to accomplish that was to resist change. It was not until we locked all the relevant middle managers in a room to solve the problem together that we were able to overcome the deadlock with a creative solution. This could not have happened with the chain saw — or without the middle managers in the room.

To be sure, technology has already disintermediated many of the roles of middle managers, taking them out of the loop for communications and coordination, and reducing their administrative tasks. Video and townhalls directly connect CEOs with their entire companies, and internal digital forums democratize access to information. Platforms like Slack and Jira enable employees from different units to find each other, self-coordinate and collaborate on tasks. Increasingly, AI is automating many of the approval, audit and reporting roles of the middle manager, and it’s entirely possible that this layer of responsibilities can be delegated in a flatter organization.

So, should the role endure? Peter Drucker’s work frequently emphasizes the critical role of managers — especially middle managers — in translating organizational objectives into action. His seminal books, such as The Practice of Management (1954) and Management: Tasks, Responsibilities, Practices (1973), discuss how managers serve as the crucial link between top management’s strategic vision and the operational realities of the organization. This element of the middle management role is not so easily marked for extinction. As organizations contend with an ever-growing list of uncertainties and change, middle managers are devoting time to helping their teams understand how to align with the company strategy, resetting priorities and reallocating budgets and resources and often buffering their front line workers from the hard-edge messages that can come from the top.

We have already learned the hard lessons of abandoning these tasks. At one time or another, companies like Zappos, Valve, and GitHub took out middle management and implemented some form of agile work models. As these organizations scaled, employees reported feeling disoriented in the absence of clear alignment with corporate objectives or where there was misalignment among unit goals, and the lack of middle managers compromised the ability to coordinate among engineering, legal, marketing, sales and other departments on key projects.

In the end, perhaps Drucker was right: we do need middle managers. But we just may need fewer of them.

Los gerentes están teniendo dificultades para seguir el ritmo del auge de la productividad impulsado por la IA

Liderazgo y Gerencia

Ya no necesita asignar tareas específicas y secuenciales. La IA puede ejecutar el “qué” en cuestión de minutos.

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Cómo implementar la IA de manera responsable

Michael Wade — Thu, 05 Sep 2024 12:00:12 +0000

Cómo implementar la IA de manera responsable

i bien la ética de la IA ocupa un lugar destacado en la agenda de muchas organizaciones, traducir los principios de IA en prácticas y comportamientos resulta ser más difícil de lo que parece. ¿Qué deberían hacer los líderes para redoblar sus iniciativas de IA responsable? Identificamos cuatro pasos clave (traducir, integrar, calibrar y difundir) que los líderes pueden dar para garantizar que las prácticas de IA responsable se integren plenamente en estándares operativos más amplios.

Paso #1: Traducir los principios de alto nivel en guías prácticas

Muchas organizaciones elaboran una carta ética de la IA, pero a menudo tienen dificultades para implementar los principios de IA en sus operaciones diarias. El 79% de los trabajadores del sector tecnológico afirman necesitar recursos prácticos que les ayuden a abordar las cuestiones éticas, por lo que estos principios deben traducirse en guías prácticas.

Es un proceso que lleva tiempo. En 2021, la empresa alemana de comunicaciones Deutsche Telekom presentó las directrices de ingeniería y uso de la IA, que documentaban las mejores prácticas, métodos y consejos para incorporar los principios en los procesos de desarrollo de IA. Estas directrices proporcionaban acciones específicas a tomar antes, durante y después del lanzamiento de un proyecto de desarrollo de IA, destacando consideraciones esenciales para propietarios de empresas, gerentes de proyectos, equipos de productos y equipos operativos. Disponibles en alemán e inglés, cada directriz estaba claramente documentada y se puso a disposición de todos los empleados.

Acciones clave: Facilitar la alineación

Mantener unidos a los equipos: Los equipos digitales y de cumplimiento a menudo han tenido una relación complicada. El cumplimiento se considera un impedimento para la innovación digital, mientras que los equipos digitales son vistos como disidentes que buscan riesgos. El éxito de la alineación entre ambos suele depender de la estructura de gobernanza. En Thomson Reuters, una empresa global de contenido y tecnología, el equipo de ética trabajó en estrecha colaboración con el equipo de gobernanza de datos y modelos. Los dos equipos cubrían diferentes aspectos del mismo tema, como la forma de garantizar que los datos se utilizaran de forma responsable y segura en toda la organización.

Facilitar diálogos abiertos: Crear diálogos abiertos es tan importante como establecer un sistema de gobernanza bien estructurado.

Tomemos como ejemplo la iniciativa de Deutsche Telekom de traducir el principio de transparencia en anuncios de atención al cliente mediante chatbots de IA. El departamento de servicio expresó su preocupación sobre la posibilidad de que el cliente se desvinculara si se le saludaba con mensajes formales como: «Hola, soy el asistente de servicio digital de Deutsche Telekom». Esta preocupación dio lugar a extensas deliberaciones entre los departamentos de cumplimiento, ética y servicio, que finalmente condujeron al desarrollo de un grupo de trabajo para idear una solución adecuada.

Paso #2: Integrar consideraciones éticas en los procesos de diseño y desarrollo de IA

El siguiente paso es integrar las consideraciones éticas en la rutina de desarrollo de IA. Lamentablemente, en muchos proyectos de IA surgen problemas éticos después de la implementación. Para evitar estas situaciones, muchas organizaciones han adoptado un enfoque proactivo, abordando las cuestiones éticas durante la fase de desarrollo. Descubrimos que las organizaciones con una sólida gobernanza de datos aprovechaban sus procesos de privacidad existentes para incorporar principios éticos de IA adicionales.

Acciones clave: Navegación y soporte

Adaptarse a la relevancia operativa: Las organizaciones tienen la tarea de implementar marcos que no solo cumplan con los estándares globales, sino que también resuenen con sus realidades operativas únicas. Un estudio de 2019 identificó 106 herramientas y metodologías, y esta cifra sigue creciendo. Los líderes pueden ayudar a analizar este panorama abarrotado para garantizar que las herramientas y los marcos de IA sean integrales y relevantes desde el punto de vista operativo. Por ejemplo, cuando SwissPost, el servicio postal nacional de Suiza, se dio cuenta de que un proceso de autocertificación que estaban probando se superponía significativamente con sus requisitos de certificación ISO preexistentes, respondió desarrollando un proceso simplificado que incorporaba solo preguntas que no estaban cubiertas por la ISO.

Proporcionar apoyo continuo: El viaje no termina con la configuración inicial de barandillas éticas; requiere apoyo y supervisión continuos. Las organizaciones pueden establecer mecanismos de apoyo continuo para responder las preguntas a medida que surjan. Al configurar una cuenta de correo electrónico centralizada, Deutsche Telekom invitó a personas y equipos a enviar consultas sobre la implementación de la ética de la IA.

Paso #3: Calibrar las soluciones de ia en respuesta a las condiciones locales y a los cambios tecnológicos

En las fases de prueba y evaluación, el objetivo principal es verificar que la solución de IA cumpla con los objetivos y requisitos originales. Un aspecto esencial de la fase de calibración es garantizar que la solución siga siendo relevante para las aplicaciones del mundo real. Con el tiempo, puede producirse una divergencia entre los escenarios para los que se creó la solución de IA y las situaciones cambiantes del mundo real. Es necesario un seguimiento continuo para detectar y adaptarse a cualquier cambio.

Acciones clave: Mantener el impulso

El seguimiento y ajuste de las soluciones de IA en respuesta a las condiciones locales y a los cambios tecnológicos requiere importantes inversiones en tiempo y recursos, sobre todo en personal y en la implementación de procedimientos de «alerta roja».

Posicionar la IA responsable como impulsor de valor: Las organizaciones líderes alinean las consideraciones éticas con los objetivos comerciales. La compañía de seguros suiza Die Mobiliar ejemplifica este enfoque. En lugar de considerar la ética de la IA como un proceso engorroso lleno de listas de verificación, la empresa se centró en encontrar un equilibrio óptimo entre la estrategia empresarial, la privacidad de los datos y la ética de la IA. Para lograrlo, Die Mobiliar empleó un equipo interdisciplinario, que incluía representantes de cumplimiento, seguridad, ciencia de datos y TI, que se reunían periódicamente para explorar esta sinergia.

Aprovechar las alianzas externas: La colaboración con expertos externos, instituciones académicas y grupos del sector puede proporcionar nuevas perspectivas y conocimientos que contribuyan al ajuste de las soluciones de IA.

Paso #4: Difundir prácticas y enseñanzas al resto de la organización

En el panorama de la IA, en rápida evolución, fomentar un entorno de aprendizaje e intercambio puede mejorar la conciencia y empoderar a los empleados para que contribuyan al desarrollo responsable de la IA. Sin embargo, las organizaciones también enfrentan el desafío a corto plazo de mejorar las habilidades de la fuerza laboral en los desarrollos de IA que impactan al negocio en la actualidad. La compañía farmacéutica Bristol-Meyers-Squibb (BMS) creó una comunidad autoorganizada llamada «AI Collective». Se reunían regularmente en intervalos de 4 a 6 semanas para intercambiar perspectivas e ideas sobre cómo hacer avanzar los proyectos de IA dentro de la empresa y discutir las últimas tendencias, puntos de referencia, mejores prácticas y casos de uso interesantes.

Acciones clave: Priorizar y escalar

Realizar un análisis de las partes interesadas y priorizar las funciones: Cuando los recursos son limitados y la necesidad de un impacto inmediato es alta, centrarse en las funciones clave que más influyen en el desarrollo de la IA se vuelve crucial. Un primer paso práctico es realizar un análisis de las partes interesadas para identificar los roles con mayor impacto en el desarrollo de la IA y la aplicación ética. Al analizar su panorama de partes interesadas, SwissPost identificó a los gerentes de proyectos con capacidades analíticas como fundamentales para el éxito de sus iniciativas de IA. En consecuencia, la organización tomó la decisión estratégica de priorizar las capacitaciones en ética de la IA para estas personas clave, asegurando que quienes están más involucrados en la dirección de proyectos de IA estén equipados con el conocimiento necesario para abordar eficazmente las consideraciones éticas.

Crear un conjunto de herramientas para escalabilidad: Proporcionar recursos prácticos para ayudar a compartir prácticas de IA responsable puede lograrse mediante el desarrollo de un kit de herramientas de escalabilidad para IA responsable. La firma industrial francesa Thales creó un conjunto de herramientas adaptables y con capacidad de búsqueda que las diferentes divisiones de la organización podrían utilizar para implementar prácticas de IA responsable. Este kit de herramientas contenía información sobre prácticas de IA responsable, consejos de aplicación, material de comunicación y estudios de casos diseñados para ayudar a los equipos locales de IA.

Si bien muchas organizaciones han avanzado en el desarrollo de principios de IA, el verdadero desafío radica en incorporar estos principios en el tejido de las operaciones diarias. Los líderes, en particular aquellos con funciones no técnicas, desempeñan un papel decisivo en este proceso al abogar por recursos prácticos, fomentar una cultura que valore la IA ética y garantizar que las prácticas responsables de IA sean un aspecto fundamental de la toma de decisiones.

Artículo en inglés

While AI ethics is high on the agenda for many organizations, translating AI principles into practices and behaviors is proving easier said than done. What should leaders do to double-down on their responsible AI initiatives? We identified four key moves — translate, integrate, calibrate and proliferate — that leaders can make to ensure that responsible AI practices are fully integrated into broader operational standards.

MOVE #1: TRANSLATE HIGH-LEVEL PRINCIPLES INTO PRACTICAL GUIDANCE

Many organizations craft an AI ethics charter but often struggle to implement AI principles into their daily operations. With 79% of tech workers reporting a need for practical resources to help them navigate ethical concerns, these principles need to be translated into practical guidance.

It’s a process that takes time. In 2021, German communications firm Deutsche Telekom unveiled the AI Engineering and Usage guidelines, which documented best practices, methods and tips for embedding the principles into AI development processes. These guidelines provided specific actions to be taken before, during and after the launch of an AI development project, highlighting essential considerations for business owners, project managers, product teams and operational teams. Available in both German and English, each guideline was clearly documented and made accessible to all employees.

KEY ACTIONS: FACILITATING ALIGNMENT

KEEP TEAMS TOGETHER: Compliance and digital teams have often had a rocky relationship. Compliance is viewed as an impediment to digital innovation, while digital teams are seen as risk-seeking mavericks. Successful alignment between the two often rests on the governance structure. At Thomson Reuters, a global content and technology company, the ethics team worked closely with the data and model governance team. The two teams covered different aspects of the same topic, such as how to ensure that data was used responsibly and securely across the organization.

FACILITATE OPEN DIALOGS: Creating open dialogues is as important as establishing a well-structured governance system.

Take Deutsche Telekom’s initiative to translate the principle of transparency into customer service announcements leveraging AI chatbots. Concerns were raised by the service department about the potential for customer disengagement if greeted with formal messages such as, “Hello, I am the digital service assistant at Deutsche Telekom.” This concern led to extensive deliberations among the compliance, ethics and service departments, that eventually led to the development of a working group to devise a suitable solution.

MOVE #2: INTEGRATE ETHICAL CONSIDERATIONS INTO AI DESIGN AND DEVELOPMENT PROCESSES

The next step is to integrate ethical considerations into the AI development routine. For many AI projects, ethical issues unfortunately arise post-deployment. To prevent such problems, many organizations have adopted a proactive approach, addressing ethical concerns during the development stage. We found that organizations with strong data governance leveraged their existing privacy processes to incorporate additional AI ethics principles.

KEY ACTIONS: NAVIGATING AND SUPPORTING

ADAPT FOR OPERATIONAL RELEVANCE: Organizations are tasked with implementing frameworks that not only adhere to global standards but also resonate with their unique operational realities. A 2019 study identified 106 tools and methodologies, and this number continues to grow. Leaders can help sift through this crowded landscape to ensure that AI tools and frameworks are both comprehensive and operationally relevant. For instance, when SwissPost, the national postal service of Switzerland, realized that a self-certification process they were piloting significantly overlapped with their preexisting ISO certification requirements, they responded by developing a streamlined process incorporating only non-ISO questions.

PROVIDE ONGOING SUPPORT: The journey does not end with the initial setup of ethical guardrails; it requires continuous support and oversight. Organizations can establish mechanisms for ongoing support to answer questions as they arise. By setting up a centralized email account, Deutsche Telekom invited individuals and teams to submit inquiries regarding AI ethics implementation.

MOVE #3: CALIBRATE AI SOLUTIONS IN RESPONSE TO LOCAL CONDITIONS AND CHANGING TECHNOLOGIES

In the testing and evaluation phases, the primary goal is to verify that the AI solution meets the original objectives and requirements. An essential aspect of the calibration phase is to ensure that the solution remains relevant to real-world applications. Over time, there can be a divergence between the scenarios for which the AI solution was created and evolving real-world situations. Continuous monitoring is necessary to detect and adapt to any changes.

KEY ACTIONS: SUSTAINING MOMENTUM

Monitoring and adjusting AI solutions in response to local conditions and changing technologies requires substantial investments in time and resources, particularly in staffing and implementing “red flag” procedures.

POSITION RESPONSIBLE AI AS A VALUE DRIVER: Leading organizations align ethical considerations with business objectives. Swiss insurance company Die Mobiliar exemplifies this approach. Rather than viewing AI ethics as a burdensome process filled with checklists, the company focused on finding an optimal balance between business strategy, data privacy and AI ethics. To achieve this, Die Mobiliar employed an interdisciplinary team, including representatives from compliance, security, data science and IT, who met regularly to explore this synergy.

LEVERAGE EXTERNAL PARTNERSHIPS: Engaging with external experts, academic institutions, and industry groups can provide fresh perspectives and insights that inform the adjustment of AI solutions.

MOVE #4: PROLIFERATE PRACTICES AND LEARNINGS TO THE REST OF THE ORGANIZATION

In the rapidly evolving landscape of AI, fostering an environment of learning and sharing can enhance awareness and empower employees to contribute to responsible AI development. However, organizations also face the short-term challenge of upskilling the workforce on AI developments that impact the business today. Pharmaceutical company Bristol-Meyers-Squibb (BMS) set up a self-organized community called the “AI Collective.” They met regularly in 4—6-week intervals to exchange insights and ideas on how to advance AI projects within the company and discuss the latest trends, benchmarks, best practices and intriguing use cases.

KEY ACTIONS: PRIORITIZING AND SCALING

CONDUCT STAKEHOLDER ANALYSIS AND ROLE PRIORITIZATION: When resources are limited and the need for immediate impact is high, focusing on key roles that most influence AI development becomes crucial. A practical first step is to conduct a stakeholder analysis to identify roles with the greatest impact on AI development and ethical application. By analyzing its stakeholder landscape, SwissPost identified project managers with analytics capabilities as pivotal to the success of their AI initiatives. Consequently, the organization made a strategic decision to prioritize AI ethics trainings for these key individuals, ensuring that those most involved in directing AI projects are equipped with the knowledge to navigate ethical considerations effectively.

BUILD A SCALING TOOLKIT: Providing practical resources to help share responsible AI practices can be achieved through the development of a responsible AI scaling tool kit. French industrial firm Thales created a set of searchable and adaptable tools that different divisions of the organization could use to implement responsible AI practices. This tool kit contained information about responsible AI practices, implementation advice, communication collateral and case studies designed to assist local AI teams.

While many organizations have made strides in developing AI principles, the real challenge lies in embedding these principles into the fabric of daily operations. Leaders, particularly those in nontechnical roles, are instrumental in this process, advocating for practical resources, fostering a culture that values ethical AI and ensuring that responsible AI practices are a fundamental aspect of decision making.