Todo nuestro enfoque hacia la IA es defectuoso

Cuando hablamos de IA, normalmente nos centramos en una métrica: la productividad. Esa métrica se ha utilizado en todos los anuncios tecnológicos desde el comienzo de la era tecnológica actual.

Volviendo a cuando me convertí por primera vez en analista tecnológico externo y durante el proceso de preparación para el lanzamiento de Windows 95, el argumento era que mejoraba tanto la productividad que proporcionaría un retorno de la inversión (ROI) al año de su compra. . Resultó que durante el primer año, el producto se estropeó tanto que tuvo un impacto inicial negativo en lugar de positivo en la productividad.

El retorno de la inversión (ROI) de la IA es potencialmente mucho peor e, irónicamente, gran parte de nuestro problema en este siglo no es la falta de productividad o rendimiento, sino un apoyo deficiente a las decisiones.

La semana pasada asistí a un evento de preparación de Computex. Mientras miraba las presentaciones, noté una familiar corriente subyacente de productividad. Sigo preocupado de que si mejoramos significativamente las velocidades pero no mejoramos también la calidad de las decisiones relacionadas, cometeremos errores en las velocidades de las máquinas, a los que es posible que no se pueda sobrevivir.

Hablemos de eso esta semana y cerraremos con mi Producto de la semana, que es la aerolínea que acabo de tomar a Taiwán. Era mucho mejor que United, que suelo utilizar para viajes internacionales, que pensé en señalar por qué tantas aerolíneas no estadounidenses son significativamente mejores que las estadounidenses.

Productividad versus calidad

Soy ex-IBM. Durante mi mandato allí, formé parte de un pequeño grupo que pasó por el programa de capacitación ejecutiva de IBM. Uno de los principios que se impuso a todos los empleados fue que la calidad importaba.

La clase más memorable que tomé a este respecto no fue la de IBM sino la de la Sociedad de Profesionales de Inteligencia Competitiva (SCIP). Su enfoque era velocidad versus dirección. El instructor argumentó que la mayoría de las empresas se centran primero en la velocidad cuando se trata de nuevos procesos y tecnologías.

Sostuvo que si no te concentras primero en la dirección, terminarás yendo en la dirección equivocada a un ritmo cada vez más rápido. Si no te concentras primero en definir el objetivo, la velocidad no te ayudará. Empeorará las cosas.

Mientras trabajaba en IBM y Siemens como analista competitivo, tuve la molesta experiencia de brindar apoyo para la toma de decisiones y que nuestras recomendaciones no solo fueran ignoradas sino que se lucharan activamente y luego no se siguieran. Resultó en pérdidas catastróficas y el fracaso de varios grupos para los que trabajé.

La razón era que los ejecutivos preferían parecer tener razón a tenerla realmente. Después de un tiempo, mi unidad se disolvió (una tendencia que se extendió por toda la industria) porque a los ejecutivos no les gustaba la vergüenza de ser llamados a la alfombra después de un fracaso catastrófico por ignorar consejos bien fundamentados porque su «instinto» les decía su objetivo predeterminado. La dirección debe ser mejor, pero repetidamente no lo fue.

Después de que dejé de trabajar dentro de empresas y me convertí en analista externo, me sorprendió descubrir que era más probable que siguieran mis consejos porque los ejecutivos no sentían que mi hecho de tener razón creaba una amenaza para sus carreras.

Desde dentro de la empresa me consideraban un riesgo. Desde afuera yo no, así que estaban más dispuestos a escucharme y seguir una estrategia diferente porque no sentían que estaban compitiendo conmigo.

Los ejecutivos tienen acceso a cantidades masivas de datos que deberían permitirles tomar mejores decisiones. Sin embargo, todavía veo a muchos que toman decisiones mal fundamentadas que resultan en resultados catastróficos.

Por lo tanto, la IA debería centrarse en ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, y sólo entonces debería centrarse en la productividad y el rendimiento. Si te concentras en la velocidad sin asegurarte de que la decisión detrás de la dirección sea la correcta, es más probable que vayas en la dirección equivocada mucho más rápido, lo que resultará en errores más frecuentes y más costosos.

Desafíos para la toma de decisiones

Desde nuestra vida personal hasta nuestra vida profesional, podemos tomar decisiones más rápido con la IA, pero la calidad de esas decisiones se está degradando. Si miraras retrospectivamente a Microsoft e Intel, dos de los principales patrocinadores de la actual ola de tecnología de IA, verías que durante gran parte de su existencia, particularmente este siglo, las empresas tomaron malas decisiones que les costaron a ambos uno o más directores ejecutivos. .

Mi viejo amigo Steve Ballmer fue maldecido por una mala decisión tras otra, que sigo pensando que fue más el resultado de la gente o persona que lo apoyó que algo inherente al hombre mismo.

El chico era el mejor de su clase en Harvard y posiblemente la persona más inteligente que he conocido. Se le atribuye el éxito de la Xbox. Aún así, después de eso, a pesar de gestionar bien el desempeño financiero de Microsoft, fracasó con Zune, Microsoft Phone y Yahoo, lo que paralizó la valoración de Microsoft y provocó su despido.

Inicialmente, junto con algunos otros analistas, me asignaron para ayudarlo a tomar mejores decisiones. Sin embargo, todos fuimos marginados casi de inmediato, a pesar de que yo escribí correo electrónico tras correo electrónico, argumentando que si no mejoraba la calidad de sus decisiones, lo iban a despedir. Lamentablemente, simplemente se enojó con mis intentos. Todavía pienso en su fracaso como si fuera mío y me perseguirá por el resto de mi vida.

Este problema refleja lo que le ocurrió a John Akers en IBM, que estaba rodeado de gente que no dejaba entrar información a quienes estábamos más cerca de los problemas. Si bien mis esfuerzos en IBM para eliminar los problemas en esa empresa fueron recompensados, el impacto de personas como yo, y había muchos, fue tan degradado que Akers perdió su trabajo. No fue porque fuera estúpido o no escuchara. Fue porque estábamos bloqueados por ejecutivos que tenían su oído y no querían perder el estatus relacionado con ese acceso.

Por lo tanto, la información que ambos directores ejecutivos de la empresa necesitaban para tener éxito fue negada por personas en las que confiaban. Estaban más centrados en el estatus y el acceso que en asegurar el éxito de las empresas para las que trabajaban.

El problema de la decisión de la IA es doble

En primer lugar, sabemos que los resultados de los esfuerzos de IA, si bien son impresionantes en cuanto a su capacidad, también son increíblemente inexactos o incompletos. El Wall Street Journal acaba de evaluado los principales productos de IA y descubrió que tanto Gemini de Google como Copilot de Microsoft eran, con algunas excepciones, los de menor calidad, aunque deberían ser los más utilizados.

Además, como señalé anteriormente, incluso si fueran mucho más precisos, dado el comportamiento pasado, los ejecutivos podrían no usarlos, prefiriendo sus instintos a cualquier cosa que les dijera un sistema. Aunque esto puede reducir el impacto de los problemas de calidad con estos productos, el resultado es un sistema en el que no se puede o no se puede confiar.

Los problemas de calidad actuales ayudan a respaldar y reforzar el mal comportamiento que existía antes de la generación actual de IA, por lo que incluso si se corrigen los problemas de calidad de la IA, seguirá teniendo un rendimiento inferior a su potencial para hacer que las empresas y los gobiernos tengan más éxito.

Terminando

En este momento, nuestra necesidad de velocidad (productividad, rendimiento) es mucho menor que nuestra necesidad de que la tecnología que brinda este beneficio sea confiable y digna de confianza. Pero incluso si solucionáramos este problema, Teoría argumentativa sugiere que la tecnología no se utilizará para tomar mejores decisiones debido a nuestra incapacidad general para ver el asesoramiento interno como algo más que una amenaza a nuestros trabajos, estatus e imagen.

Hay algo de verdad en esta posición porque si las personas saben que sus decisiones se basan en consejos de IA, ¿podrían eventualmente concluir que usted es redundante?

Necesitamos dejar de centrarnos en la IA con la productividad como objetivo principal y, en cambio, centrarnos en una calidad mucho mayor y en brindar un mejor apoyo a las decisiones para que no nos veamos abrumados con malas decisiones y consejos a velocidades de máquina.

Luego, necesitamos capacitar activamente a las personas para que acepten consejos válidos, lo que nos permitirá avanzar de manera más efectiva a la velocidad de las máquinas en lugar de quedar enterrados por malas decisiones a esa misma velocidad. También debemos recompensar a las personas por su uso eficaz de la IA, no hacerles sentir que este uso pondrá en riesgo sus empleos y carreras.

La IA puede ayudar a crear un mundo mejor, pero sólo si proporciona resultados de calidad y utilizamos esos resultados para tomar nuestras decisiones.

Aerolíneas Starlux

Casi dejo de volar en United Airlines debido a malas experiencias que van desde quedar atrapado en aeropuertos remotos debido a vuelos cancelados hasta pagar boletos de primera clase solo para terminar en clase turista debido a una combinación de malas operaciones y falta de voluntad para asegurar a los pasajeros retrasados ​​debido a errores de operación que lleguen a sus destinos a tiempo.

Mi experiencia con operadores fuera de EE. UU. ha sido mucho mejor. En mi viaje a Computex la semana pasada, tomé Starlux, una aerolínea taiwanesa. La experiencia en esta aerolínea fue muy superior.

En la clase ejecutiva de United, a menudo me siento menos como un cliente y más como una molestia. En Starlux, la gente hizo todo lo posible para asegurarse de que mi viaje fuera cómodo; tomaron mi cuidado personal como prioridad. Cuando pedí una comida especial, hicieron todo lo posible para proporcionármela. Cuando tuve problemas con el Wi-Fi, me brindaron soporte hasta que se resolvió el problema y parecieron preocuparse por garantizar que mi experiencia fuera ejemplar.

Viajo mucho durante mi carrera y lo temo, lo cual es triste porque cuando era niño, esperaba con ansias cada vez que volaba en avión. Cuando viajé en Starlux, recuperé algo de ese amor por volar y descubrí que esperaba con ansias el vuelo a casa en lugar de temer subirme al avión.

Starlux hizo que mi vuelo de 13 horas fuera divertido y debo señalar que lo he notado con otras aerolíneas extranjeras, como Singapore Airlines, Emirates Airlines y otras en esta lista. Entonces, Starlux Airlines es mi Producto de la Semana.