¿Es amor e IA lo que el mundo necesita ahora?, por Rita McGrath

¿Qué ocurrirá cuando la IA aumente o sustituya por completo a la costosa experiencia? Aunque no lo sabemos (todavía), un posible resultado es que permita a personas con una formación menos costosa asumir funciones en sistemas humanos que antes solo podían ser ocupados por expertos. Pensemos en enfermeras practicantes, en lugar de médicos que necesitan una capacitación de un millón de dólares para realizar su trabajo.

Paul LeBlanc, que acaba de dejar la presidencia de la Southern New Hampshire University (la mayor del país), sostiene que esto podría crear una explosión de empleos de clase media y cualificación media. David Autor, economista del MIT, opina algo parecido. ¿Qué puede representar algo así para la consultoría? Junto con Kes Sampanthar, sostengo que esta podría pasar de un énfasis orientado a los expertos a uno centrado en la creación de capacidades. En Valize somos partidarios de esto, y la IA será un poderoso acelerador.

Veamos en detalle cómo:

Nuestros sistemas de asistencia nos están fallando

En Broken, un libro que invita a la reflexión, Paul LeBlanc muestra cómo el escalamiento elimina la humanidad de muchos de nuestros sistemas de atención. La IA podría ser el gran desbloqueador que nos permitiese inundar los sistemas con personas de calidad, elevarlas y sentar las bases de una nueva era de prosperidad humana. Pero, ¿qué significa este mismo patrón para la consultoría de gestión? 

Paul LeBlanc, que acaba de dejar su puesto como presidente precursor de la Universidad de Southern New Hampshire para dedicarse al emprendimiento de start-ups, participó recientemente en uno de mis Fireside Chats. Nuestra conversación tomó como punto de partida su libro Broken: How Our Social Systems are Failing Us and How we can Fix Them. En él conecta sus propios antecedentes y experiencias personales con los sistemas de atención que hemos diseñado, apuntando a soluciones positivas que podemos crear y que solo se verán aceleradas por la llegada de un software de IA cada vez mejor.

LeBlanc señala que la mayoría de los sistemas diseñados para atender a las personas –atención sanitaria, educación, tratamiento de adicciones, encarcelamiento y otros– no están haciendo un gran trabajo. Peor aún, no son buenos lugares para trabajar. Y, mucho pero, gastamos enormes cantidades de dinero en servicios que, sencillamente, no generan grandes resultados. Por ejemplo, con respecto al sistema de enseñanza superior, destaca que:

• Un 40% de quienes ingresan al sistema nunca terminan una carrera.
• Endeuda a los estudiantes con 1,7 billones de dólares, más que cualquier otro tipo de deuda aparte de las hipotecas.
• Estresa a los estudiantes de secundaria preocupados por la admisión en la universidad.
• Explota a los estudiantes-deportistas y paga a los entrenadores de fútbol más que a nadie en el campus.
• Favorece a quienes ya disfrutan de prosperidad y privilegios.

En SNHU, Paul se dedicó a crear un sistema educativo que, como él dice, "ama a sus estudiantes". SNHU es ahora la mayor universidad de Estados Unidos, ha conseguido graduar y mejorar a decenas de miles de estudiantes y está ampliamente considerada como un modelo a seguir de cómo proporcionar de forma rentable un aprendizaje que cambie la vida de personas que, de otro modo, quedarían excluidas.

¿El ingrediente secreto? Los seres humanos

Lo que han aprendido en SNHU, y lo que Paul sugiere que podría ser un modelo para otros sistemas asistenciales a gran escala, es la manera adecuada de incorporar seres humanos a los sistemas en puntos de contacto críticos. El problema de los sistemas operativos a gran escala es que adoran la previsibilidad, la fiabilidad y la uniformidad. Al mismo tiempo, los seres humanos son impredecibles, poco fiables y diferentes entre sí. Con demasiada frecuencia, los diseñadores de sistemas favorecen las demandas del sistema por encima de las necesidades humanas.

Los sistemas operativos a gran escala adoran la previsibilidad, la fiabilidad y la uniformidad, pero los seres humanos son impredecibles, poco fiables y diferentes entre sí

En SNHU, el toque humano lo aporta el orientador del estudiante, que permanece con él a lo largo de todo su itinerario educativo. No son los profesores quienes desarrollan un profundo conocimiento de cada estudiante y sus necesidades, sino que es el orientador el que aprende lo que les mueve, les mantiene en el buen camino, les anima y desafía, les da feedback y, cuando es necesario, anula los sistemas para hacer lo correcto.

Hay otros casos, salpicados a lo largo del libro, de sistemas que han resuelto de forma similar el problema de escala + humanidad. En One Medical, por ejemplo, el tiempo que los pacientes pasan con los costosos médicos es relativamente limitado. Una vez que este ofrece un diagnóstico y tratamiento –digamos, "adelgace y reduzca su consumo de sal"–, entra en juego el factor humano. El médico puede dedicar unos tres minutos al paciente, quien luego se pone en manos de un consejero de salud que trabajará con él para analizar cómo implementar en la práctica las recomendaciones del doctor. "¿Qué comes normalmente? ¿Quién te hace la compra? ¿Tu sobrina? Veamos si podemos hablar con ella por teléfono". Esas conversaciones tan humanas marcan la diferencia entre una recomendación que un paciente tal vez ni siquiera entienda y un cambio real de comportamiento. En SNHU han aprendido cómo incorporar seres humanos en puntos de contacto críticos de los sistemas

Iniciativas de trabajo humano

Paul sugiere que este modelo ofrece una solución a nuestros sistemas rotos. ¿Y si pudiéramos limitar los recursos consumidos por la parte más costosa de un sistema (médicos, abogados, profesores y similares), pero ampliar enormemente los recursos disponibles para "inundar" el sistema de personas competentes, bien formadas, pero menos caras?

En su opinión, "deberíamos inundar nuestro sistema de enseñanza primaria y secundaria de profesores, orientadores, trabajadores sociales, coaches y personal con talento. Deberíamos reconstruir el sistema de salud mental, que ha diezmado por completo a sus pacientes. Estados Unidos utiliza hoy las prisiones como sistema de atención de salud mental. Tenemos que acabar radicalmente con algo así, gracias a facultativos con talento. Necesitamos crear un sistema asequible de asistencia y una atención geriátrica compasiva para una sociedad que envejece. No lo tenemos. No nos faltan puestos de trabajo humanos. El problema es que no queremos pagar a las personas para que hagan esos trabajos ni otorgarles respeto y dignidad".Según Paul LeBlanc, no nos faltan puestos de trabajo humanos. El problema es que no queremos pagar a las personas para que hagan esos trabajos ni otorgarles respeto y dignidad

Si rediseñáramos los sistemas y reasignáramos los recursos, sugiere, quizá no ahorraríamos mucho dinero, pero tendríamos resultados mucho mejores. Más aún, los seres humanos tendrían un trabajo digno y significativo ayudando a los demás, algo que según las investigaciones es uno de los predictores más fiables de la felicidad.

Un punto de inflexión para hacerlo posible

Carlota Pérez, cuyo trabajo admiro enormemente, sugiere que cuando se produce una revolución tecnológica transformadora, como fue la digitalización y ahora el despliegue de potentes sistemas de IA, las sociedades cambian. Los antiguos ganadores pueden convertirse en perdedores. Los que antes eran outsiders pueden convertirse en insiders. Surgen nuevas oportunidades y formas de pensar. Esto representa una ocasión para reinventar el funcionamiento de la sociedad. Y no necesariamente cuesta más: compare el coste anual de mantener a alguien encarcelado (42.672 dólares) con el beneficio de tener a esa misma persona empleada de forma productiva.

Para el profesor David Autor, la automatización ha devastado a la clase media estadounidense, pero la IA podría crear una revolución que revitalizaría los empleos de la misma

En este punto entran en escena los argumentos de David Autor, economista laboral y profesor del MIT, quien lleva mucho tiempo sosteniendo que la automatización, entre otras cosas, ha devastado a la clase media estadounidense. La IA, señala, podría crear una revolución que revitalizaría los empleos de la clase media casi exactamente como propone Paul. Tal y como afirma en un artículo reciente, "la experiencia se refiere al conocimiento o la competencia necesarios para realizar una tarea concreta, como tomar las constantes vitales, codificar una aplicación o preparar una comida. La experiencia se cotiza más si los conocimientos especializados son necesarios para alcanzar un objetivo y, además, son relativamente escasos. La experiencia es la principal fuente de valor de la mano de obra en Estados Unidos y otros países industrializados. Los empleos que requieren poca formación o certificación, como camareros de restaurante, conserjes, trabajadores manuales e (incluso) cuidadores de niños, suelen encontrarse en la parte inferior de la escala salarial". Como indica, los empleos que requieren expertise crecen y decrecen en función del estado de las tecnologías que los requieren.

Los trabajos que requieren experiencia crecen y decrecen en función del estado de las tecnologías que los requieren

El auge de la era de la información y de los trabajadores del conocimiento aumentaron las gratificaciones a la experiencia y la educación. Simultáneamente, la automatización y la rutinización erosionaron las compensaciones salariales que podían obtener los trabajadores cualificados, mientras que muchos trabajos más cualificados que podían realizarse a menor coste en el extranjero fueron enviados allí. El resultado fue una erosión de los empleos de la clase media. La IA tiene el potencial de cambiar radicalmente esta ecuación. Como dice Autor: "Dado que la IA puede entrelazar información y reglas con la experiencia adquirida para respaldar la toma de decisiones, puede permitir que un mayor número de trabajadores equipados con la formación básica necesaria realicen tareas de toma de decisiones de alto riesgo actualmente atribuidas a expertos de élite, como médicos, abogados, programadores e ingenieros de software y profesores universitarios. En esencia, la IA –bien utilizada– puede ayudar a restaurar el corazón de clase media y habilidades medias del mercado laboral estadounidense, que ha sido vaciado por la automatización y la globalización".

La IA podría permitir que un mayor número de trabajadores con conocimientos complementarios realicen algunas de las tareas de toma de decisiones más arriesgadas, actualmente asignadas a expertos de élite

Su tesis central es que "al brindar apoyo a la toma de decisiones en forma de orientación y guardarraíles en tiempo real, la IA podría permitir que un mayor número de trabajadores que posean conocimientos complementarios realicen algunas de las tareas de toma de decisiones más arriesgadas. Esto mejoraría la calidad del empleo para los trabajadores sin titulación universitaria, moderaría la desigualdad salarial y, al igual que hizo la Revolución Industrial con los bienes de consumo, reduciría el coste de servicios clave como la sanidad, la educación y la asesoría jurídica".

Del mismo modo que el papel de la enfermera practicante surgió para proporcionar a los pacientes una atención más asequible que la que podían ofrecer los caros médicos, muchos servicios que ahora requieren profesionales costosos podrían ser llevados a cabo por alternativas con una formación menos intensiva y, por tanto, menos cara. En otras palabras, si se utiliza la IA para brindar asesoramiento y apoyo a la toma de decisiones, las conexiones humanas que imagina Paul pueden convertirse en una realidad asequible: sistemas enteros de asistencia podrían rediseñarse con una interfaz de IA. Si se utiliza la IA para brindar asesoramiento y apoyo a la toma de decisiones, las conexiones humanas que imagina Paul pueden convertirse en una realidad asequible: sistemas enteros de asistencia podrían rediseñarse con una interfaz de IA

¿Qué significa esto para quienes se basan casi exclusivamente en su experiencia?

Si es probable que la experiencia de médicos, abogados y profesores se democratice, ¿cómo afecta todo esto al ámbito de la consultoría de gestión? En este sentido, me complace decir que en Valize me acompaña Kes Sampanthar, anteriormente BCG y KPMG, para considerar cómo será la consultoría de próxima generación cuando realizar un análisis complejo sea tan sencillo como hacer una pregunta y pulsar un botón.

La consultoría de gestión (management consulting), al igual que otras áreas de especialización elitista, se ha basado en un profundo conjunto de conocimientos y unas habilidades asociadas para tomar decisiones de alto riesgo. La IA permite al siguiente peldaño –el equivalente a los enfermeros practicantes–, la capacidad no solo de gestionar análisis complejos, sino también de proponer soluciones. Lo que puede ocurrir es que el trabajo real ahora pueda completarse con un talento menos escaso y caro. Eso significa que la escasez se trasladará a las relaciones y la confianza, que es donde los expertos dedicarán cada vez más tiempo.

La economía de la consultoría cambiará radicalmente. En la actualidad, la mayoría de las empresas de servicios profesionales funcionan con un modelo de apalancamiento, en el que se factura a los talentos más jóvenes por el trabajo realizado, lo que respalda la elevada remuneración de los más veteranos. Piense en ello como un triángulo, con el escaso talento directivo en la parte superior, facturando al talento junior menos escaso. No es difícil imaginar un mundo en el que la parte inferior de la pirámide de la consultoría tradicional ya no sea necesaria para hacer los cálculos numéricos y el análisis de los niveles más bajos. La pirámide se convierte en un diamante, en el que la IA aumenta y automatiza el trabajo realizado tradicionalmente por los consultores principiantes.La economía de la consultoría cambiará radicalmente. Cada vez más,  el trabajo que realizarán los consultores más caros se centrará en la resolución de cuestiones realmente complejas, mientras que la IA manejará la consultoría más rutinaria o de "pelo gris" (problemas poco comunes para el cliente, pero habituales en ese sector o segmento de mercado)Una gran pregunta abierta para todas las empresas de servicios profesionales será cómo formar y desarrollar a los empleados de nivel básico cuando la IA puede hacer ese trabajo. Cada vez más, como diría David Maister, el trabajo que realizarán los consultores más caros se centrará en la resolución de problemas tipo "cerebro" para cuestiones realmente complejas, mientras que la IA manejará la consultoría más rutinaria o de "pelo gris" (problemas poco comunes para el cliente, pero habituales en ese sector o segmento de mercado).

La evolución de la IA plantea cuestiones interesantes y complejas para la consultoría de gestión, un sector más acostumbrado a ayudar a otros a navegar por los cambios que a idear nuevos modelos de negocio para sí misma

La consultoría de gestión ha desempeñado un papel inestimable ayudando a los líderes de las organizaciones a afrontar situaciones difíciles. Ahora, la evolución de la IA plantea cuestiones interesantes y complejas para un sector más acostumbrado a ayudar a otros a navegar por esos cambios que a idear nuevos modelos de negocio para sí mismo. Me entusiasma trabajar con Kes en la exploración de formas con las que nuestro equipo de Valize pueda aprovechar la IA. En concreto, veo la posibilidad de ayudar a las empresas a cerrar la brecha entre conocimiento y acción, entre el saber y el hacer, mediante el desarrollo de capacidades, en lugar de fomentar la dependencia o tratar el asesoramiento estratégico como una caja negra.

Rita McGrath es profesora en Columbia Business School. Thinkers50 top 10 & #1 en estrategia. Autora de The End of Competitive Advantage y Seeing Around Corners. CEO y fundadora de Valize.

Este artículo, aparecido originalmente en diversos medios digitales (Substack, ritamcgrath.com, LinkedIn...) se publica en español en Executive Excellence con la autorización expresa de su autora.

Imágenes recurso: © Freepik.

Artículo publicado en mayo de 2024.