EL MÉTODO DE LOS TRES CUBOS

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La evolución de la inteligencia artificial está hoy sobre la mesa de un gran número de empresas y, en consecuencia, también de los profesionales que trabajan —o se plantean trabajar— en ellas.

Ahora bien, el bombardeo de información que recibimos es inmenso, incluso agobiante. Parece que el mundo que conocemos vaya a desaparecer en cuestión de meses.

En el entorno corporativo y laboral, esta situación provoca desconcierto y da lugar a actuaciones, cuando menos, un tanto «random»:

• Los que se han lanzado directamente a implementar tecnología, reducir costes laborales y esperar que, simplemente con eso, suceda la magia.

• Los que siguen aferrándose a la idea de que la IA difícilmente afectará a su sector, especialmente en aquellos con una gran carga de trabajo manual o presencial.

• Los que están realizando pruebas experimentales en áreas concretas para valorar de forma eficiente lo que implica esta tecnología.

• Los que han elaborado un plan estratégico, definido unas normas éticas de uso, capacitado al equipo y comenzado a implementar la tecnología.

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Hay casi tantos comportamientos como empresas. Y, en el lado del talento y de los profesionales, sucede lo mismo:

• Los que experimentan con todas las herramientas que van apareciendo.

• Los que simplemente han hecho una pequeña «cata» de alguna de las soluciones más conocidas.

• Los que, después de probarlas, sienten que las capacidades y la aportación de la IA todavía son muy limitadas.

• Los que ni siquiera se han lanzado a hacer pruebas, más allá de alguna pequeña incursión en el ámbito personal.

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Lo que sí resulta evidente es que la IA generativa es una tecnología disruptiva que avanza a gran velocidad y cuyas capacidades crecen continuamente. Por tanto, debemos asumir que tendremos que convivir con ella y, sobre todo, aprender a aprovecharla en nuestro beneficio.

Eso sí: siendo realistas, no todos los sectores empresariales ni todas las funciones profesionales se ven afectados actualmente de la misma manera.

Por eso, como se dice coloquialmente, debemos avanzar «sin prisa, pero sin pausa». Cada empresa tiene que analizar cómo está redefiniendo esta tecnología su sector; es decir, debe determinar en qué punto de la curva S de adopción se encuentra.

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Esta curva contempla diferentes escenarios a medida que una tecnología se va consolidando. También podríamos utilizar el ciclo de Gartner, aunque este no se centra tanto en su grado de utilización dentro de un sector, sino en valorar si la tecnología se consolida, se encuentra en pleno hype o cae en el «pozo del olvido» después de un comienzo prometedor.

En la curva S podemos distinguir los siguientes estadios:

S1. Fase de introducción

El porcentaje de adopción es bajo —inferior al 10 %— y está impulsado, fundamentalmente, por las empresas más innovadoras.

La tecnología genera curiosidad y, al mismo tiempo, escepticismo. Experimentan con ella las empresas y las personas con una mayor orientación tecnológica y una elevada disposición a probar cosas nuevas.

Se realizan pruebas piloto aisladas, todavía sin procesos claros ni un retorno de la inversión (ROI) medible.

S2. Fase de despegue

Es la fase de adopción temprana, con un nivel inferior al 40 %. Se está alcanzando lo que se conoce como punto de inflexión.

Comienzan a aparecer públicamente casos de éxito reales y la productividad de quienes utilizan la IA empieza a resultar evidente. Esta fase está encabezada por los líderes de la industria y por las empresas que buscan diferenciarse.

Dentro de las organizaciones empiezan a crearse normativas internas, se inicia la compra de licencias corporativas y se ponen en marcha programas formales de capacitación para los equipos.

S3. Fase de crecimiento rápido

La adopción alcanza a una mayoría de entre el 40 % y el 80 %.

La IA deja de ser una ventaja competitiva diferencial y se convierte en un requisito básico. Ya la utiliza la gran mayoría de las empresas del sector que no quieren quedarse atrás frente al mercado.

Las herramientas de IA se integran directamente en el software de uso diario, como los procesadores de texto, los editores de vídeo o los sistemas de gestión.

S4. Fase de madurez y estabilización

Se incorporan los rezagados y se alcanza un nivel de adopción de entre el 80 % y el 100 %.

La tecnología se vuelve invisible: ya no se habla de «hacer un trabajo con IA»; simplemente, el trabajo se hace. En esta fase se incorporan los sectores y las empresas más tradicionales, junto con los últimos resistentes al cambio.

El mercado se estabiliza y la innovación empieza a desplazarse hacia la siguiente tecnología emergente.

A partir de estos criterios, debemos determinar en qué punto nos encontramos. Además de observar las señales del mercado, puede resultarnos útil la siguiente guía:

• Si las herramientas que utilizamos a diario ya incorporan IA por defecto, nos encontramos, como mínimo, en una fase de adopción mayoritaria.

• Si en el sector abundan los cursos especializados y las normativas sobre cómo utilizar la IA, significa que la adopción ya ha despegado.

• Si el debate principal gira en torno a la ética o a la pérdida de puestos de trabajo, probablemente el sector esté atravesando una etapa de rápido crecimiento de la adopción.

  
  

Una vez definido, al menos de manera aproximada, el estado del sector, debemos mirarnos al ombligo y analizar cómo puede afectar la IA específicamente a cada uno de nosotros o a nuestros colaboradores.

Aquí es donde entra en juego el método de los tres cubos.

Desde la Revolución Industrial hemos vivido en una sociedad que ha premiado la productividad y la eficiencia por encima de la creatividad y del pensamiento out of the box: «Hazlo y no pienses demasiado».

A medida que la tecnología ha ido avanzando, se ha ido comiendo a mordiscos las tareas productivas más básicas o aquellas en las que era posible obtener una mayor ganancia de eficiencia.

Tradicionalmente, esto afectaba sobre todo a los perfiles menos cualificados o a lo que se denomina blue collar. Sin embargo, la IA generativa supone una revolución de «cuello blanco». No se dirige únicamente a las tareas más físicas —donde ya existen máquinas, muchas de ellas dotadas de IA—, sino que alcanza también a quienes se creían a salvo por trabajar delante de un ordenador o por haber estudiado una carrera y un máster.

Si a esto le sumamos que dedicamos muy poco tiempo a pensar cómo mejorar lo que hacemos y mucho a intentar hacerlo más rápido, nos encontramos ante un gran problema.

El método de los tres cubos

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El método de los tres cubos pretende ayudarnos en este proceso de aprendizaje y convivencia con la IA mediante una reflexión dividida en tres fases:

CUBO 1

¿Qué actividades que hasta ahora realizábamos nosotros puede hacer la IA de manera autónoma y con una calidad igual o superior?

CUBO 2

¿En qué actividades mejora la calidad de nuestro trabajo o de lo que producimos cuando colaboramos con la IA?

CUBO 3

¿Qué actividades solo podemos hacer nosotros porque la IA no puede realizarlas por sí sola y su ayuda tampoco mejora el resultado?

Son tres preguntas sencillas, pero requieren una reflexión atenta. Las respuestas dependerán en gran medida de nuestros conocimientos, nuestras responsabilidades y nuestro entorno.

Si más del 50 % de nuestras actividades se encuentran en el cubo 1, estamos ante una clara situación de riesgo. Una parte importante de nuestro puesto ya puede ser asumida por la IA y es probable que, con el tiempo, aumente la proporción de tareas automatizables.

Si el porcentaje del cubo 1 es inferior al 50 %, podríamos pensar que no estamos en riesgo, pero no necesariamente es así. Tal vez nuestro sector o nuestra empresa todavía no se encuentren en una fase avanzada de adopción.

Esto indica que contamos con algo más de tiempo, pero no podemos dormirnos: debemos permanecer atentos a la evolución de la tecnología y de nuestro entorno.

Si más del 50 % de nuestras actividades se encuentran en el cubo 2, es una señal de que estamos aprendiendo a convivir y colaborar con la IA. Aun así, tampoco podemos confiarnos, porque la evolución natural de algunas de esas actividades podría llevarlas hacia el primer cubo.

No obstante, esta situación nos proporciona tiempo y nos libera recursos para alimentar el cubo 3, que es el que concentra aquello que nos hace únicos.

Hay muy pocas profesiones en las que el cubo 3 pueda considerarse claramente dominante. Sin embargo, debemos tomarlo como un enfoque para «dominar la IA»: ser capaces de aportar visión, criterio y propósito, y utilizar después la tecnología para mejorar aquello que queremos hacer y conseguir que resulte más eficiente.

El método de los tres cubos puede aplicarse en el ámbito individual, grupal, departamental y empresarial. Ahora bien, el resultado del análisis será muy diferente en función de cómo cada persona, área u organización afronte la adopción de una tecnología como la IA.

Es decir, podemos aumentar o reducir el riesgo para nuestro futuro laboral dependiendo de cómo nos enfrentemos a ella.

Por norma general, los extremos nunca son buenos: ni el de quienes creen que los equipos humanos serán sustituidos por máquinas en muy poco tiempo ni el de quienes se resisten a la evolución y pretenden continuar trabajando como si todavía estuviéramos en el siglo XX.

La clave está en analizar con detalle cómo puede integrarse la IA en nuestro día a día.

¿Cómo podemos conseguir que sea una ayuda para nuestros equipos? ¿Cómo debemos formarlos? ¿Qué capacidades humanas necesitamos reforzar?

Ahí se encuentran tanto el reto como el riesgo.