Fui directora de información de la empresa de ropa deportiva Lululemon durante ocho años. Implementar nuevas tecnologías, incluida la Inteligencia Artificial, era parte del trabajo. Pero cuando me fui, a mi sucesor le dieron un nuevo título: director de IA y tecnología.
Hice una mueca; no por la persona, sino por la manera de hacer las cosas. Hoy día, las empresas se apresuran a meter IA en los comunicados de prensa, en las llamadas sobre resultados financieros, en los nombres de los productos, en las ofertas de empleo y en los cargos en la cima de sus organizaciones.
La verdadera pregunta es qué estrategia hay detrás de la sigla. Un título no cuesta nada, pero tampoco produce nada.
Y eso es un problema. Cuando las empresas confunden un anuncio con una estrategia, a la larga terminan gastando dinero real —y a veces recortando empleos reales— persiguiendo un futuro que en realidad no se está construyendo.
Al hacerlo, están convenciendo a los estadunidenses de rechazar una innovación poderosa que podría hacer mucho bien para todos nosotros.
He pasado 30 años en el sector tecnológico y, al igual que muchos de mis colegas, utilicé las herramientas más novedosas para resolver problemas difíciles.
Te recomendamos leer...
IA ayudó a Lululemon a saber qué ´productos funcionan
En la era de internet, mis colegas y yo construimos una aplicación que le permitía a cada cliente verificar el inventario de cada una de las tiendas de Nordstrom. Aumentó las ventas significativamente. Cuando estaba en Lululemon, encontramos una manera de usar la IA para ayudar a los ejecutivos a predecir mejor qué productos se venderían en qué tiendas. Tomó tiempo, mucha gente y grandes presupuestos.
Luego llegó ChatGPT. Esta nueva tecnología era fácil de entender para la mayoría de quienes no eran expertos —un director ejecutivo, un miembro de la junta directiva o un inversionista—, una buena parte de los cuales empezó a exigir que sus organizaciones incorporaran de inmediato la tecnología en todas sus operaciones.
Las empresas de IA empezaron a surgir como puestos de comida en una feria callejera.
Estas empresas de IA llegaron armadas con demostraciones y las demostraciones eran asombrosas. Tecnólogos talentosos prometían resolver problemas empresariales que antes eran demasiado complicados y costosos de solucionar.
Líderes de todos los departamentos despejaron sus agendas para escuchar los programas que llegaban a sus puertas.
Este fue el comienzo de lo que llamo la ilusión de la IA: la creencia de los líderes empresariales de que es magia, que se puede agitar su varita hacia un problema difícil y saltarse el trabajo de resolverlo.
Es una creencia, y eso es lo que la hace peligrosa. Seguí reuniéndome con el flujo constante de proveedores de IA, todos prometiendo que sus herramientas cambiarían las reglas del juego. En conjunto, esas hordas introdujeron caos en equipos que ya estaban al límite de su capacidad.
Hace unos años, un ejecutivo me trajo un producto de IA y me pidió que lo agilizara. Un miembro de la junta directiva lo había recomendado.
Las promesas eran audaces: podía responder cualquier pregunta sobre la empresa, predecir años y años de ventas, decir qué publicidad estaba funcionando y sugerir qué funcionaría mejor, encontrar y solucionar el despilfarro en la forma en que se fabricaban y movían los productos, y más.
Yo era escéptica. Sé que incluso la IA no puede abordar un problema que nunca se le ha enseñado a entender ni asesorar con precisión a un negocio del que no sabe nada.
Cuando nos reunimos con la empresa, no nos hizo ni una sola pregunta: ni sobre nuestros datos, ni sobre nuestros sistemas, ni sobre cómo trabajábamos. Al final dijimos que no, pero tomó más tiempo del que debió. Incluso una sala llena de personas con buen criterio quería que sus promesas fueran verdad.
La IA se queda corta al momento de la acción
Mientras tanto, seguimos realizando pruebas piloto: versiones pequeña escala de las herramientas dentro del negocio, antes de comprometernos con alguna.
Yo quería que funcionaran tanto como cualquier otra persona, pero los resultados eran casi siempre los mismos. La demostración parecía magia. Pero la herramienta requería datos limpios y conectados, y decisiones tomadas de manera constante y repetible.
Los nuestros vivían en una docena de sistemas que no coincidían entre sí, cubiertos de capas de excepciones y soluciones improvisadas acumuladas durante décadas.
Esta no es sólo mi historia. Cuando comparo experiencias con otros directores de información, los detalles cambian, pero el final rara vez es distinto. Uno dirige una aseguradora, otro una aerolínea, otro una empresa manufacturera. Cada uno probó herramientas que deslumbraban en la demostración y se estancaban en el momento en que chocaban con el desorden de un negocio real con décadas de antigüedad.
El año pasado, un informe del Proyecto Nanda del MIT le puso una cifra al problema, al encontrar que 95 por ciento de las pruebas piloto de IA generativa a nivel empresarial nunca arrojó resultados reales.
Nos estamos volviendo más inteligentes con cada ronda de pruebas piloto. Las herramientas siguen mejorando y la brecha se sigue cerrando. Pero unas mejores herramientas de IA nunca van a cerrarla por sí solas.
Lo que queda es la parte que siempre fue nuestra: el trabajo lento y costoso de limpiar los datos desordenados, las decisiones humanas complejas y los sistemas enmarañados.
Así es como en realidad va la revolución de la IA en una empresa tras otra.
No hay que confundir nada de esto con dudas sobre el potencial de la IA. Es la tecnología más poderosa que he visto e industrias enteras ya están siendo transformadas por ella.
Las farmacéuticas están reconstruyendo el descubrimiento de medicinas en torno a ella. Los bancos basan en ella la detección de fraudes y riesgos. Los gobiernos tratan los chips que la sustentan como un asunto de seguridad nacional. Este tipo de trabajo no se logra en un trimestre y creer que sí se puede es la trampa.
Esto me lleva al lavado de imagen con Inteligencia Artificial. Como el primo insidioso de la ilusión de la IA. Es cuando una empresa —bajo presión para mostrar resultados de inmediato— afirma estar haciendo más con ella de lo que en realidad hace.
La junta directiva quiere ver progreso. Un líder que no puede mostrar algo empieza a parecer el problema: 75 por ciento de los ejecutivos admitió que su estrategia de IA es “más para aparentar”, según una reciente encuesta global realizada por la empresa de IA Writer y la firma de investigación Workplace Intelligence.
Así que un chatbot se convierte en el primer paso de una “transformación” con IA, y una demostración se convierte en prueba de lo que viene. No es mentir, exactamente. Es describir lo que esperas que pase como si ya hubiera ocurrido.
Quizá la versión más conocida del lavado de imagen con IA sea la más trágica: el despido por su uso. Una empresa proclama que necesita menos personal porque esta tecnología hizo que sus operaciones fueran más eficientes.
Con frecuencia, esa eficiencia todavía no existe. El recorte en realidad se trata de liberar efectivo, a veces para gastar más en IA.
En mayo, los empleadores estadunidenses anunciaron 97 mil recortes de empleos y, según una firma de investigación, las empresas culparon a la IA del 40 por ciento de ellos.
Una encuesta distinta descubrió que alrededor de un tercio de los gerentes de contratación que habían eliminado un puesto debido a la IA ya habían vuelto a contratar para el mismo rol o uno similar.
Era de esperarse. Eliminaron puestos antes de rediseñar el trabajo, así que la carga recayó sobre las personas que se quedaron. Luego, las empresas volvieron a contratar silenciosamente parte de la capacidad que afirmaban que la IA había reemplazado.
Ese ciclo quema dinero y pierde el talento y la experiencia que fueron empujados por la puerta (sin mencionar la confianza de las personas a las que se les pidió que se quedaran).
Lo que nadie te dice de la IA
Hay otro costo. Detrás de todos esos recortes, hay seres humanos a los que se les pudo haber dicho falsamente que una máquina podía hacer sus trabajos.
Algunos tuvieron la tarea desmoralizante de entrenar a las mismas herramientas destinadas a reemplazarlos. Conozco a algunas de esas personas.
Una de ellas le dedicó dos décadas a una empresa que le dijo, en una breve reunión, que un software ahora podía hacer lo que ella hacía. La verdad era que no podía, no en realidad. Ella no era un costo que había que optimizar. Era la persona que sabía por qué las cifras se veían como se veían, el mismísimo contexto que ninguna herramienta podía ver.
Los que se quedaron absorbieron su trabajo y en silencio se preguntaron si ellos serían los siguientes.
Cada anuncio exagerado, cada vez que una empresa culpa a la IA por los despidos le enseña a la gente a desconfiar de la tecnología en sí. La desconfianza genera resistencia.
El informe de Writer y Workplace Intelligence descubrió que 44 por ciento de los trabajadores de la generación Z y cerca de un tercio de la fuerza laboral en general dijo que estaba saboteando activamente la implementación de IA de su empresa. El miedo es real y se está propagando.
La salida de esto no será con más bombo publicitario. Será con honestidad. Una minoría ruidosa de personas cree genuinamente que la superinteligencia está a punto de llegar, lista para transformar el mundo o para acabar con él.
¿Quién sabe si se les dará la razón? Soy escéptica porque los seres humanos todavía estamos al mando y tenemos la costumbre de movernos más despacio que el bombo publicitario. Pero la mayoría de las empresas no viven en ese debate.
Según mi experiencia, la verdad útil es la más sencilla que hay en medio: la IA es una tecnología genuinamente poderosa que todavía necesita a las personas, y ponerla en práctica es un trabajo lento y humano.
Cuanto antes seamos honestos al respecto con nuestras juntas directivas, nuestros empleados, nuestros inversionistas y el público, más pronto podremos dejar de actuar como si hiciéramos las cosas con IA para empezar a construir algo real con ella.
Julie Averill es exdirectora de información de Lululemon y autora de Chief Impact Officer: Real Transformation Comes From Human — Not Just Artificial — Intelligence.
RM
