La Inteligencia Artificial puede procesar montañas de datos e identificar patrones imposibles de reconocer por el cerebro humano. Sin embargo, irónicamente, pasar de los patrones a la información -y de la información a la acción- requiere una comprensión del comportamiento humano. En un nuevo artículo publicado en VentureBeat, analizamos los retos humanos que plantea la transformación organizacional con Inteligencia Artificial.
Según una encuesta reciente, el 83% de los ejecutivos ven la IA como una prioridad estratégica clave para sus negocios. Una de las formas en que la IA puede ayudar a las organizaciones es analizando procesos y prácticas, identificando maneras de aumentar la eficiencia, la efectividad o el ahorro de costos. Por ejemplo, si una empresa alimentaria quiere introducir un nuevo snack, podría usar la Inteligencia Artificial para analizar las preferencias de consumo en tendencia, formular recetas de prueba, comparar costos de ingredientes y sugerir estrategias de marketing. Pero incluso con todos estos datos, si a los consumidores no les gusta algún aspecto del producto final, no tendrá éxito.
Independientemente de la industria, para lograr una verdadera transformación con la Inteligencia Artificial, debemos comprender a los humanos más que a la tecnología. Hemos notado que la transformación impulsada por la IA suele ocurrir en tres etapas: recopilación de datos, obtención de Insights y toma de acciones. Los dos últimos pasos requieren una comprensión profunda de lo que impulsa el comportamiento humano, incluidas las motivaciones, miedos, sesgos y otros procesos cerebrales que llevan a las personas a actuar de cierta manera.
La investigación del colaborador de NLI, Dr. Teodor Grantcharov, proporciona un ejemplo convincente de por qué es indispensable considerar el comportamiento humano durante el proceso de tres pasos de la transformación con Inteligencia Artificial. Grantcharov, profesor de cirugía en la Universidad de Stanford, quería utilizar la IA como herramienta para reducir errores quirúrgicos prevenibles en el quirófano.
Así que su equipo desarrolló una “caja negra de quirófano” que analiza grandes cantidades de datos sobre todo lo que ocurre durante un procedimiento quirúrgico. Grantcharov ha estado trabajando en la caja negra del quirófano durante 20 años, pero solo recientemente, los avances en IA han permitido a su equipo superar el cuello de botella en el análisis de datos. Al encontrar Insights humanos en los datos y luego sugerir planes de acción orientados a las personas, los investigadores ayudaron a los equipos quirúrgicos a mejorar su desempeño y el cumplimiento de los procedimientos operativos estándar. Estos cambios pueden reducir la mortalidad, morbilidad y costos en los quirófanos que usan la caja negra, dice Grantcharov.
Paso 1: Recopilación de datos
Con métodos mejorados de adquisición y almacenamiento de datos, el antiguo cuello de botella en la recopilación de datos es ahora el más fácil de los tres pasos. Grantcharov colocó la caja negra en 20 quirófanos en todo EE. UU., capturando hasta 1 millón de datos por día por sitio a través de varios sensores. Los datos incluían grabaciones audiovisuales de procedimientos quirúrgicos, registros electrónicos de salud, información de dispositivos quirúrgicos y lecturas biométricas del equipo quirúrgico.
Paso 2: Obtención de Insights
El equipo de Grantcharov utilizó IA para analizar los datos del quirófano, identificando patrones y asociaciones ocultas. Pero con tantos datos, el equipo necesitaba una hipótesis de trabajo para probar, y aquí es donde fue importante comprender a los humanos.
Los investigadores partieron de la hipótesis de que el estrés podía afectar al rendimiento de un cirujano, por lo que dirigieron a la Inteligencia Artificial para que correlacionara los datos fisiológicos de los cirujanos relacionados con el estrés (como su frecuencia cardiaca y su actividad cerebral) con los accidentes en el quirófano. Con esta orientación humana, la IA determinó que los cirujanos estresados tenían un 66% más de probabilidades de cometer un error que sus colegas tranquilos.
El equipo de Grantcharov utilizó su conocimiento de la capacidad cognitiva humana para descubrir que las distracciones —como una conversación casual o la apertura de una puerta— podían llevar a algunos de los errores más catastróficos en el quirófano. Otros Insights requerían una comprensión de la dinámica de equipo, como la importancia de una buena comunicación y la seguridad psicológica. Los equipos que carecían de estas cualidades obtuvieron peores resultados, independientemente del nivel de habilidad del cirujano.
Paso 3: Tomar acción
Los Insights son importantes, pero sin acción, no significan mucho. Afortunadamente, los propios Insights nos motivan a tomar acción. La Inteligencia Artificial puede sugerir posibles cursos de acción, pero una vez más, es necesario comprender el comportamiento humano para elegir la estrategia más probable de tener éxito.
Una vez que la IA ayudó a destacar las mayores fuentes de errores en el quirófano, los hospitales y centros quirúrgicos pudieron introducir nuevos procedimientos para ayudar a prevenirlos. Pero, para tener éxito, dichas estrategias deben considerar cómo ocurre el cambio de comportamiento humano a nivel organizacional, mediante el establecimiento de prioridades, hábitos y sistemas.
Las prioridades son los valores o actividades más importantes para una organización. En este caso, la prioridad es mejorar los resultados de los pacientes reduciendo los errores evitables en el quirófano. Es importante comunicar eficazmente las prioridades a toda la organización.
Los hábitos son comportamientos que se realizan automáticamente y con poco pensamiento consciente. Por ejemplo, los hospitales podrían entrenar a su personal para que, de manera habitual, expresen sus preocupaciones en lugar de permanecer en silencio.
Finalmente, los sistemas son procedimientos o principios que facilitan la conducta deseada. Por ejemplo, los hospitales podrían limitar las distracciones prohibiendo las discusiones no pertinentes durante las fases críticas de una intervención quirúrgica.
Además de prioridades, hábitos y sistemas, la acción efectiva requiere que todos en la organización adopten una mentalidad de crecimiento, es decir, la creencia de que los fracasos son oportunidades para mejorar en lugar de amenazas al estatus. Por ejemplo, en lugar de preocuparse por su estatus o por litigios, los equipos quirúrgicos deben reconocer el valor de la caja negra del quirófano para mejorar la seguridad, la eficiencia y la calidad de la atención.
Desde el quirófano hasta la sala de juntas
Independientemente de la industria, la IA puede aportarnos información valiosa que impulse la acción, cambiando procesos o incluso la cultura de toda una empresa. Sin embargo, no podemos simplemente utilizar la IA y esperar lo mejor: debemos utilizar nuestra comprensión del comportamiento humano para formular hipótesis que valga la pena probar y, a continuación, desarrollar planes de acción eficaces.
Hay innumerables formas en que una organización puede utilizar la IA, como mejorar los procedimientos de recursos humanos, aumentar la seguridad en la planta de producción o llevar a cabo reuniones más productivas. Ya sea en el quirófano o en la sala de juntas, la IA puede ayudar a transformar tu organización. Pero, irónicamente, cuanto más central se vuelve la IA en nuestras vidas, más necesitamos comprender a los humanos para utilizarla de manera efectiva.
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