Why People and AI Make Good Business Partners | Shervin Khodabandeh | TED

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TED


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Traductor: Mohamed Salem Revisor: Sebastian Betti
00:04
I've been working in AI for most of my career,
0
4292
3128
He estado trabajando en IA durante la mayor parte de mi carrera,
00:07
helping companies build artificial intelligence capabilities
1
7462
3378
ayudando a las empresas a desarrollar capacidades de inteligencia artificial
00:10
to improve their business,
2
10840
1752
para mejorar sus negocios,
00:12
which is why I think what I'm about to tell you
3
12634
2336
por lo que creo que lo que voy a contarles
00:15
is quite shocking.
4
15011
1418
es bastante impactante.
00:16
Every year, thousands of companies across the world
5
16763
4087
Cada año, miles de empresas de todo el mundo gastan colectivamente
00:20
spend collectively tens of billions of dollars to build AI capabilities.
6
20892
4838
decenas de miles de millones de dólares para desarrollar capacidades de IA.
Pero según la investigación que mis colegas y yo hemos hecho,
00:26
But according to research my colleagues and I have done,
7
26106
2669
00:28
only about 10 percent of these companies get any meaningful financial impact
8
28775
4922
solo alrededor del 10 % de estas empresas obtienen
un impacto financiero significativo
00:33
from their investments.
9
33738
1502
de sus inversiones.
00:35
These 10 percent winners with AI have a secret.
10
35740
2670
Estos ganadores del 10 % con IA tienen un secreto.
00:38
And their secret is not about fancy algorithms or sophisticated technology.
11
38868
5256
Y su secreto no se trata de algoritmos sofisticados o tecnología sofisticada.
00:44
It's something far more basic.
12
44165
1919
Es algo mucho más básico.
00:46
It's how they get their people and AI to work together.
13
46751
4129
Así es como consiguen que su gente y la IA trabajen juntas.
00:50
Together, not against each other,
14
50880
2294
Juntos, no uno contra el otro,
00:53
not instead of each other.
15
53174
1794
no uno en lugar del otro.
00:54
Together in a mutually beneficial relationship.
16
54968
2919
Juntos en una relación mutuamente beneficiosa.
00:58
Unfortunately, when most people think about AI,
17
58555
2753
Desafortunadamente, cuando la mayoría de la gente piensa en IA,
01:01
they think about the most extreme cases.
18
61349
2127
piensa en los casos más extremos.
01:04
That AI is here only to replace us
19
64019
2294
Esa IA está aquí solo para reemplazarnos
01:06
or overtake our intelligence and make us unnecessary.
20
66354
2878
o superar nuestra inteligencia y hacernos innecesarios.
01:09
But what I'm saying
21
69608
1418
Pero lo que digo
01:11
is that we don't seem to quite appreciate the huge opportunity that exists
22
71026
4212
es que no parecemos apreciar la gran oportunidad que existe
01:15
in the middle ground,
23
75280
1460
en el término medio,
01:16
where humans and AI come together
24
76781
3087
donde los humanos y la IA se unen
01:19
to achieve outcomes that neither one could do alone on their own.
25
79909
5047
para lograr resultados que ninguno podría lograr por sí solo.
01:24
Consider the game of chess.
26
84998
1501
Considere el juego de ajedrez.
01:26
You probably knew that AI today can beat any human grandmaster.
27
86541
4880
Probablemente sabías que la IA de hoy puede vencer a cualquier
gran maestro humano.
01:32
But did you know that the combination of a human chess player and AI
28
92088
4004
Pero, ¿sabías que la combinación de un jugador de ajedrez humano y la IA
01:36
can beat not only any human but also any machine.
29
96134
3754
puede vencer no solo a cualquier humano sino también a cualquier máquina?
01:40
The combination is much more powerful than the sum of its parts.
30
100263
4338
La combinación es mucho más poderosa que la suma de sus partes.
01:45
In a perfect combination, AI will do what it does best,
31
105226
3838
En una combinación perfecta, la IA hará lo que mejor sabe hacer,
01:49
which is dealing with massive amounts of data and solving complex problems.
32
109105
4547
que es manejar grandes cantidades de datos y resolver problemas complejos.
01:53
And humans do what we do best
33
113693
2461
Y los humanos hacemos lo que mejor hacemos
01:56
using our creativity, our judgment, our empathy, our ethics
34
116196
4671
usando nuestra creatividad, nuestro juicio, nuestra empatía, nuestra ética
02:00
and our ability to compromise.
35
120867
2294
y nuestra capacidad de compromiso.
02:03
For several years,
36
123161
1335
Durante varios años,
02:04
my colleagues and I have studied
37
124537
2086
mis colegas y yo hemos estudiado
02:06
and worked with hundreds of winning companies
38
126623
3045
y trabajado con cientos de empresas ganadoras
02:09
who are successfully building these human-AI relationships.
39
129668
3628
que están construyendo con éxito estas relaciones humano-IA.
02:13
And what we've seen is quite interesting.
40
133338
2627
Y lo que hemos visto es bastante interesante.
02:15
First of all, these companies get five times more financial value
41
135965
4130
En primer lugar, estas empresas obtienen cinco veces más valor financiero
02:20
than companies who use AI only to replace people.
42
140136
3379
que las empresas que usan IA solo para reemplazar personas.
02:24
Most importantly, they have a happier workforce.
43
144140
2920
Lo más importante es que tienen una fuerza laboral más feliz.
02:27
Their employees are more proud, more fulfilled,
44
147060
2919
Sus empleados están más orgullosos, más satisfechos,
02:29
they collaborate better with each other, and they're more effective.
45
149979
3254
colaboran mejor entre ellos y son más efectivos.
02:33
Five times more value and a happier workforce.
46
153233
4045
Cinco veces más valor y una fuerza laboral más feliz.
02:37
So the question is, how do these companies do it?
47
157320
2753
Entonces la pregunta es, ¿cómo lo hacen estas empresas?
02:40
How do they achieve these symbiotic human-AI relationships?
48
160115
4504
¿Cómo logran estas relaciones simbióticas humano-IA?
02:44
I have some answers.
49
164661
1501
Tengo algunas respuestas.
02:46
First of all, they don't think of AI in the most extreme case
50
166204
3378
En primer lugar, no piensan en la IA en el caso más extremo
02:49
only to replace humans.
51
169624
1585
solo para reemplazar a los humanos.
02:51
Instead, they look deep inside their organizations
52
171251
3295
En cambio, miran profundamente dentro de sus organizaciones
02:54
and at the various roles their people play.
53
174546
2294
y en los diversos roles que desempeña su gente.
02:56
And they ask:
54
176881
1126
Y preguntan:
02:58
How can AI make our people more fulfilled, more effective,
55
178049
4713
¿Cómo puede la IA hacer que nuestra gente esté más satisfecha, más eficaz,
03:02
more amplified?
56
182762
1585
más amplificada?
03:04
Let me give you an example.
57
184347
1710
Déjame darte un ejemplo.
03:06
Humana is a health care company here in the US.
58
186057
3962
Humana es una compañía de atención médica aquí en los EE. UU.
03:10
It has pharmacy call centers where pharmacists work with patients
59
190019
3379
Cuenta con centros de llamadas de farmacia donde los farmacéuticos trabajan
03:13
over the phone.
60
193398
1418
con los pacientes por teléfono.
03:14
It's a job that requires a fair amount of empathy and humanity.
61
194858
3962
Es un trabajo que requiere una buena cantidad de empatía y humanidad.
03:19
Humana has developed an AI system
62
199362
2127
Humana ha desarrollado un sistema de IA
03:21
that listens to the pharmacists' conversation
63
201531
2711
que escucha la conversación de los farmacéuticos
03:24
and picks up emotional and tone signals
64
204284
2752
y capta señales emocionales y de tono
03:27
and then gives real-time suggestions to the pharmacists
65
207078
3003
y luego brinda sugerencias en tiempo real a los farmacéuticos
03:30
on how to improve the quality of that conversation.
66
210123
3086
sobre cómo mejorar la calidad de esa conversación.
03:33
For example, it might say “Slow down” or “Pause”
67
213835
3211
Por ejemplo, podría decir “Reduzca la velocidad” o “Pausa”
03:37
or "Hey, consider how the other person is feeling right now."
68
217088
4046
u “Oye, considera cómo se siente la otra persona en este momento”.
03:41
All to improve the quality of that conversation.
69
221176
3128
Todo para mejorar la calidad de esa conversación.
Estoy bastante seguro de que mi esposa me compraría uno de estos si pudiera,
03:45
I'm pretty sure my wife would buy me one of these if she could,
70
225096
4505
03:49
just to help me in some of my conversations with her.
71
229642
2586
solo para ayudarme en algunas de mis conversaciones con ella.
03:52
(Laughter)
72
232270
1001
(Risas)
03:53
Turns out the pharmacists like it quite a lot, too.
73
233271
2544
Resulta que a los farmacéuticos también les gusta bastante.
03:56
They're more effective in their jobs,
74
236191
1793
Son más efectivos en sus trabajos,
03:57
but they also learn something about themselves,
75
237984
2211
pero también aprenden algo sobre sí mismos,
04:00
their own behaviors and biases.
76
240236
2253
sus propios comportamientos y prejuicios.
04:02
The result has been more effective pharmacists
77
242989
2544
El resultado ha sido farmacéuticos más efectivos
04:05
and much higher customer satisfaction scores.
78
245533
3170
y puntajes de satisfacción del cliente mucho más altos.
04:09
Now, this is just one example of many possibilities where human AI collaborate.
79
249037
6047
Ahora, este es solo un ejemplo de muchas posibilidades en las que colabora
la IA humana.
04:15
In this example, AI was a recommender.
80
255126
2795
En este ejemplo, AI fue un recomendador.
04:17
It didn't replace the human or make any decisions of its own.
81
257962
3420
No reemplazó al humano ni tomó ninguna decisión propia.
04:21
It simply made suggestions,
82
261758
1460
Simplemente hacía sugerencias,
04:23
and it was up to the person to decide and act.
83
263259
3837
y dependía de la persona decidir y actuar.
04:27
And at the heart of it is a feedback loop,
84
267806
2752
Y en el centro hay un circuito de retroalimentación
04:30
which, by the way, is very critical for any human-AI relationship.
85
270558
4338
que, dicho sea de paso, es muy crítico para cualquier relación humano-IA.
04:35
By that I mean that in this example,
86
275605
1752
Con eso quiero decir que en este ejemplo,
04:37
first AI had to learn from humans the qualities that would make up a good
87
277357
5213
primero la IA tuvo que aprender de los humanos las cualidades
que formarían una buena
04:42
or not so good conversation.
88
282612
1585
o no tan buena conversación.
04:44
And then over time, as AI built more intelligence,
89
284697
3587
Y luego, con el tiempo, a medida que la IA construya más inteligencia,
04:48
it would be able to make suggestions,
90
288284
1919
podrá hacer sugerencias,
04:50
but it would be up to the person to decide and act.
91
290745
3337
pero dependerá de la persona decidir y actuar.
04:54
And if they didn't agree with the recommendation
92
294582
3045
Y si no estaban de acuerdo con la recomendación
04:57
because it might have not made sense to them,
93
297669
2127
porque podría no tener sentido para ellos,
04:59
they didn't have to.
94
299838
1292
no tenían por qué hacerlo.
05:01
In which case AI might learn something and adapt for the future.
95
301172
3671
En cuyo caso, la IA podría aprender algo y adaptarse para el futuro.
05:05
It's basically open, frequent, two-way communication,
96
305426
3921
Es básicamente una comunicación abierta, frecuente y bidireccional,
05:09
like any couples therapist will tell you,
97
309389
1960
como cualquier terapeuta de pareja le dirá,
05:11
is very important for any good relationship.
98
311391
3086
es muy importante para cualquier buena relación.
05:15
Now the key word here is relationship.
99
315270
2627
Ahora, la palabra clave aquí es relación.
05:18
Think about your own personal relationships with other people.
100
318481
4004
Piense en sus propias relaciones personales con otras personas.
05:22
You don't have the same kind of relationship with your accountant
101
322527
3462
No tienes el mismo tipo de relación con tu contador
05:26
or your boss or your spouse, do you?
102
326030
2753
o tu jefe o tu cónyuge, ¿verdad?
05:28
Well, I certainly hope not.
103
328783
1627
Bueno, ciertamente espero que no.
05:30
And just like that,
104
330451
1669
Y así,
05:32
the right relationship between human and AI in a company
105
332120
4171
la relación correcta entre el ser humano y la IA en una empresa
05:36
is not a one-size-fits-all.
106
336332
2461
no es igual para todos.
05:38
So in the case of Humana, AI was a recommender
107
338835
3295
Entonces, en el caso de Humana, la IA era un recomendador
05:42
and a human was decision-maker and actor.
108
342171
2795
y un humano era el actor y tomador de decisiones.
05:45
In some other examples, AI might be an evaluator
109
345425
4129
En algunos otros ejemplos, la IA podría ser un evaluador
05:49
where a human comes up with ideas or scenarios,
110
349596
2961
en el que a un humano se le ocurren ideas o escenarios,
05:52
and AI evaluates the complex implications and tradeoffs of those ideas
111
352599
4754
y la IA evalúa las complejas implicaciones y compensaciones de esas ideas
05:57
and makes it easy for humans to decide the best course of action.
112
357395
4046
y facilita que los humanos decidan el mejor curso de acción.
06:02
In some other examples, AI might take a more creative role.
113
362108
3921
En algunos otros ejemplos, la IA podría desempeñar un papel más creativo.
06:06
It could be an illuminator where it can take a complex problem
114
366362
3796
Podría ser un iluminador donde puede tomar un problema complejo
06:10
and come up with potential solutions to that problem
115
370199
2920
y encontrar soluciones potenciales a ese problema
06:13
and illuminate some options
116
373161
1877
e iluminar algunas opciones
06:15
that might have been impossible for humans to see.
117
375038
2669
que podrían haber sido imposibles de ver para los humanos.
06:18
Let me give you another example.
118
378207
1877
Déjame darte otro ejemplo.
06:21
During the COVID pandemic,
119
381085
1794
Durante la pandemia de COVID,
06:22
if you walked into a retail or grocery store,
120
382921
2711
si entraba en una tienda minorista o de abarrotes,
06:25
you saw that many retailers were struggling.
121
385673
3295
veía que muchos minoristas tenían dificultades.
06:29
Their shelves were empty,
122
389010
1501
Sus estantes estaban vacíos,
06:30
their suppliers were not able to fulfill the orders,
123
390553
2878
sus proveedores no podían cumplir con los pedidos y,
06:33
and with all the uncertainties of the pandemic,
124
393473
3086
con todas las incertidumbres de la pandemia,
06:36
they simply had no idea how many people would be walking into what stores,
125
396559
4713
simplemente no tenían idea de cuántas personas entrarían en qué tiendas
06:41
demanding what products.
126
401314
1752
y exigirían qué productos.
06:43
Now, to put this in perspective,
127
403733
2085
Ahora, para poner esto en perspectiva,
06:45
this is a problem that's already quite hard when things are normal.
128
405860
4004
este es un problema que ya es bastante difícil cuando las cosas son normales.
06:49
Retailers have to predict demand
129
409906
2085
Los minoristas deben predecir la demanda
06:52
for tens of thousands of products across thousands of locations
130
412033
4254
de decenas de miles de productos en miles de ubicaciones
06:56
and thousands of suppliers every day
131
416329
2836
y miles de proveedores todos los días
06:59
to manage and optimize their inventory.
132
419207
2794
para administrar y optimizar su inventario.
07:02
Add to that the uncertainties of COVID and the global supply chain disruptions,
133
422043
5255
Agregue a eso las incertidumbres de COVID y las interrupciones de la cadena
de suministro global, y esto se volvió 100 veces más difícil.
07:07
and this became 100 times more difficult.
134
427340
2961
07:10
And many retailers were simply paralyzed.
135
430301
2294
Y muchos minoristas simplemente quedaron paralizados.
07:13
But there were a few who had built strong foundations with AI
136
433096
4087
Pero hubo algunos que habían construido bases sólidas con IA
07:17
and the human-AI feedback loop that we talked about.
137
437225
3336
y el circuito de retroalimentación humano-IA del que hablamos.
07:20
And these guys were able to navigate all this uncertainty
138
440603
3128
Y estos muchachos pudieron navegar toda esta incertidumbre
07:23
much better than others.
139
443731
1710
mucho mejor que otros.
Usaron IA para analizar decenas de miles de millones de puntos de datos
07:26
They used AI to analyze tens of billions of data points
140
446150
3254
07:29
on consumer behavior and global supply chain disruptions
141
449445
3712
sobre el comportamiento del consumidor y las interrupciones de la cadena
de suministro global y los cierres y mandatos de los gobiernos locales
07:33
and local government closures and mandates
142
453199
2878
07:36
and traffic on highways
143
456119
1918
y el tráfico en las carreteras
07:38
and ocean freight lanes and many, many other factors
144
458079
2794
y rutas de carga marítima y muchos, muchos otros factores
07:40
and get a pretty good handle on what consumers in each unique area
145
460915
4755
y obtuvieron un control bastante bueno de lo que los consumidores
en cada uno. el área única
07:45
wanted the most,
146
465670
1335
que más se deseaba,
07:47
what would have been feasible,
147
467046
1543
lo que habría sido factible
07:48
and for items that were not available,
148
468631
1835
y, para los artículos que no estaban disponibles,
07:50
what substitutions could be made.
149
470508
2002
qué sustituciones podrían hacerse.
07:53
But AI alone without the human touch wouldn't work either.
150
473011
3962
Pero la IA sola sin el toque humano tampoco funcionaría.
07:57
There were ethical and economic tradeoffs that had to be considered.
151
477015
3795
Había compensaciones éticas y económicas que tenían que ser consideradas.
08:00
For example, deciding to bring in a product
152
480852
2878
Por ejemplo, decidir traer un producto
08:03
that didn't have a good margin for the retailer
153
483771
2461
que no tenía un buen margen para el minorista
08:06
but would really help support the local community
154
486274
2794
pero que realmente ayudaría a apoyar a la comunidad local
08:09
at their time of need.
155
489068
2127
en su momento de necesidad.
08:11
After all, AI couldn't quite understand
156
491195
2336
Después de todo, AI no podía entender
08:13
the uniquely human behavior of panic-buying toilet paper
157
493531
3504
del todo el comportamiento humano único de comprar papel higiénico
08:17
or tens of gallons of liquor,
158
497076
2378
o decenas de galones de licor,
08:19
only to be used as hand sanitizer.
159
499495
2336
solo para usarlos como desinfectante de manos.
08:22
It was the combination that was the key.
160
502665
2544
Era la combinación que era la clave.
08:25
And the winning companies know this.
161
505710
2377
Y las empresas ganadoras lo saben.
08:28
They also know that inside their companies,
162
508129
2377
También saben que dentro de sus empresas,
08:30
there's literally hundreds of these opportunities for human-AI combination,
163
510548
4630
hay literalmente cientos de estas oportunidades
para la combinación humano-IA,
08:35
and they actively identify and pursue them.
164
515219
2878
y las identifican y persiguen activamente.
08:38
They think of AI as much more broadly a means to replace people.
165
518973
4630
Piensan en la IA como un medio mucho más amplio para reemplazar a las personas.
08:44
They look inside their organizations
166
524187
2127
Miran dentro de sus organizaciones
08:46
and re-imagine how the biggest challenges and opportunities of their company
167
526355
5089
y vuelven a imaginar cómo los mayores desafíos y oportunidades de su empresa
08:51
can be addressed
168
531444
1168
pueden abordarse
08:52
by the combination of human and AI.
169
532653
2461
mediante la combinación de humanos e IA.
08:55
And they put in place the right combination for each unique situation.
170
535531
3921
Y ponen en marcha la combinación adecuada para cada situación única.
09:00
Whether it's the recommender or the evaluator
171
540078
3128
Ya sea el recomendador, el evaluador,
09:03
or the illuminator or optimizer or many, many other ones.
172
543247
3754
el iluminador, el optimizador o muchos, muchos otros.
09:07
They build and evolve the feedback loops that we talked about.
173
547919
3461
Construyen y evolucionan los bucles de retroalimentación de los que hablamos.
09:11
And finally and most importantly, they don't just throw technology at it.
174
551380
4213
Y, por último, y lo más importante, no solo le arrojan tecnología.
09:16
In fact, this has been the biggest pitfall of companies
175
556094
3878
De hecho, este ha sido el mayor escollo de las empresas
09:20
who don't get their return from their AI investments.
176
560014
3003
que no obtienen su retorno de sus inversiones en IA.
09:23
If they overinvest in technology
177
563059
2210
Si invierten demasiado en tecnología
09:25
expecting a piece of tech to solve all their problems.
178
565269
3629
esperando que una pieza de tecnología resuelva todos sus problemas.
Pero no hay una bala de plata.
09:29
But there is no silver bullet.
179
569273
1669
09:30
Technology and automation can only go so far,
180
570983
2878
La tecnología y la automatización solo pueden llegar hasta cierto punto,
09:33
and for every one automation opportunity inside a company,
181
573861
3295
y por cada oportunidad de automatización dentro de una empresa,
09:37
there's literally ten for collaboration.
182
577198
3003
hay literalmente diez para la colaboración.
09:40
But collaboration's hard.
183
580493
1793
Pero la colaboración es difícil.
09:42
It requires a new mindset
184
582328
2085
Requiere una nueva mentalidad
09:44
and doing things differently than how we've always done it.
185
584413
3629
y hacer las cosas de manera diferente a como siempre lo hemos hecho.
09:48
And the winning companies know this, too,
186
588084
2085
Y las empresas ganadoras también lo saben,
09:50
which is why they don't just invest in technology,
187
590211
2502
por lo que no solo invierten en tecnología,
09:52
but so much more on human factors,
188
592713
2878
sino mucho más en factores humanos,
09:55
on their people, on training and reskilling
189
595633
2628
en su gente, en capacitación y actualización
09:58
and reimagining how their people and AI work together in new ways.
190
598302
4713
y reinventando cómo su gente y la IA trabajan juntos de nuevas maneras.
10:03
Inside these companies, it's not just machines replacing humans.
191
603474
4380
Dentro de estas empresas, no son solo las máquinas las que reemplazan a los humanos.
10:07
It's machines and humans working together,
192
607895
2753
Son máquinas y humanos trabajando juntos,
10:10
learning from each other.
193
610648
1710
aprendiendo unos de otros.
10:12
And when that happens,
194
612650
1376
Y cuando eso sucede,
10:14
the organization's overall rate of learning increases,
195
614068
3462
la tasa general de aprendizaje de la organización aumenta,
10:17
which in turn makes the company much more agile,
196
617572
2711
lo que a su vez hace que la empresa sea mucho más ágil,
10:20
much more resilient,
197
620324
1252
mucho más resistente,
10:21
ready to adapt and take on any challenge.
198
621617
2795
lista para adaptarse y asumir cualquier desafío.
10:25
It is the human touch that will bring the best out of AI.
199
625413
4212
Es el toque humano lo que sacará lo mejor de la IA.
10:29
Thank you.
200
629917
1168
Gracias.
10:31
(Applause)
201
631127
5547
(Aplausos)
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