Personas y Cultura | Empoderando el liderazgo de la IA

Personas y Cultura Empoderando el liderazgo de la IA

Contenido

Introducción | Ejemplos | Responsabilidades | Supervisión | Agenda | Recursos | Notas finales

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Introducción

La contratación de personal es una de las formas en que los recursos humanos pueden usar la IA. Sin embargo, los casos de uso que sobresalen muestran que esto puede causar riesgo de marca y estrategias de contratación menos diversas. Además, muchas personas consideran probable que la IA los reemplace en su trabajo, por lo que los departamentos de recursos humanos tienen un papel que desempeñar en la recapacitación de los trabajadores desplazados por la IA y en ayudar a los trabajadores a laborar junto a las herramientas de IA.

Como dijo Jeff Erhardt, vicepresidente de sistemas inteligentes de GE Digital: “La gente tiende a preocuparse, pensando: 'Esto me va a quitar el trabajo', 'Esto va a tomar una mala decisión', 'Esto no va a ser útil para mí'. Si eso sucede, simplemente no lo usarán, o pondrán una barrera tan alta para su éxito que nunca permitirán que entre en producción”.[1]

Las juntas, a través de su supervisión de los equipos ejecutivos, establecen la cultura y catalizan las prácticas necesarias para el éxito con la IA. Existen tres grupos de problemas en juego:

1

Mejora, automatización y aceptación.

Alrededor del 70% de las 500 compañías Fortune están utilizando la IA principalmente para reducir costos, a menudo eliminando mano de obra a través de la automatización.[2] Pero los estrategas de IA argumentan que la tecnología puede mejorar la productividad y producir más valor cuando brinda a las personas nuevas capacidades. La IA puede ayudar a los trabajadores del conocimiento a mejorar su juicio, permitir a los fabricantes aumentar la flexibilidad de sus fábricas y a los ejecutivos crear procesos innovadores que puedan soportar nuevos modelos de negocio. Por ejemplo, los diseñadores de Airbus y General Motors están utilizando un "software generativo" habilitado para IA con el fin de ayudarlos a encontrar nuevas posibilidades de diseño. Estas empresas ya han producido piezas automotrices y de aviones más ligeras y resistentes.[3] Las juntas pueden presionar a la gerencia para que se centre en las oportunidades de ayudar a los trabajadores y crear empleo, en lugar de amenazar los empleos.

2

La cultura del éxito de la IA.

El uso de sistemas de IA requiere confianza, entusiasmo por la experimentación y atención plena a la ética, las responsabilidades y los riesgos de todos los involucrados. Los empleados deben confiar en que los algoritmos conducirán a mejores decisiones y acciones, y los ejecutivos deben estar seguros de que el uso de algoritmos no generará problemas legales, informes financieros inexactos u otros problemas. La IA debe ganarse esa confianza con modelos precisos, imparciales y explicables, datos suficientes y precisos, confiabilidad del sistema, control y responsabilidad humana.[4] Una cultura de IA productiva también requiere la voluntad de experimentar e innovar con IA, equilibrada por la apreciación de los riesgos, responsabilidades y preocupaciones éticas en el uso de la IA. Los directores deben verificar que todos estos requisitos culturales están siendo seleccionados.

3

Inclusión y diversidad.

La diversidad es un arma para ser utilizada contra el riesgo de sesgo en los algoritmos. Los equipos de IA inclusivos y diversos pueden reconocer más fácilmente los sesgos en los datos y modelos de IA, y detectar las insensibilidades en las aplicaciones de IA, anulándolos antes de que se salgan de control. Una planta laboral de IA diversa también da como resultado equipos que funcionan mejor y compañías más rentables. Un informe reciente encontró una correlación significativa entre el género, la diversidad racial y étnica y tres métricas financieras (ingresos, márgenes operativos y valor de mercado) entre las empresas de tecnología. ¿Por qué? La diversidad ayuda a los responsables y a los equipos tecnológicos a evitar los puntos ciegos y el pensamiento grupal, cuestionar los supuestos y ser conscientes de las diferencias en la perspectiva. La diversidad, combinada con la igualdad de oportunidades y el apoyo para todos los empleados, promueve el pensamiento innovador y las culturas; da como resultado menos errores y conduce a productos que son más adecuados para diferentes tipos de consumidores.[5] Por lo tanto, la inclusión puede ayudar a cerrar la brecha de género en la IA[6] y evitar sesgos algorítmicos que dañen a las comunidades minoritarias, incluso las juntas preocupadas solo por maximizar las ganancias y el valor para los accionistas deberían apoyar una cultura diversa, inclusiva y que rompa las barreras.

Los líderes de recursos humanos también deben observar cómo sus propias funciones usan la IA. Los chatbots de IA compatibles con el aprendizaje automático ahora se usan para la capacitación de empleados.[7] Los vendedores de IA ofrecen sistemas para reclutar y evaluar empleados. Los sistemas que predicen el comportamiento de los empleados están en proceso; IBM ha creado un sistema que prevé empleados que probablemente renuncien con un 95% de precisión.[8] Estos sistemas deben usarse de manera responsable y ética, y las juntas deben asegurarse de que así sea.

Ejemplos

Johnson & Johnson

Johnson & Johnson está capacitando a Watson de IBM para leer y analizar rápidamente bibliografía científica con el fin de ahorrar tiempo a los científicos en el proceso de descubrimiento de fármacos. Aquí, los algoritmos de aprendizaje automático procesan grandes volúmenes de datos para "desbloquear" información apenas accesible por los seres humanos. Esto ejemplifica las grandes promesas de la IA en la adquisición de conocimiento a escala.

Saudi Aramco

Saudi Aramco, la empresa de energía, petróleo y gas basada en Arabia Saudí, ha desplegado múltiples soluciones de IA en una de sus instalaciones de tratamiento de gas para hacer el trabajo más seguro y eficiente. Se implementó una solución basada en aprendizaje automático que monitorea las llamaradas y detecta problemas en función del color y la forma de la llamarada. Esta solución liberó a los inspectores de tener que inspeccionar la llamarada de cerca. Adicionalmente, Saudi Aramco implementó una solución basada en realidad aumentada que permite a los operadores transmitir lo que ven a un centro de control y recibir instrucciones. De esta forma, se reduce la probabilidad de cometer errores y el coste de movilizar expertos a áreas remotas.[9]

Walmart

Una forma de atraer a los empleados a adoptar la IA es usándola para mejorar la calidad del trabajo y las habilidades de los trabajadores. Walmart, el gigante de comercio minorista, ha desplegado co-bots basados en IA que capacitan a los trabajadores en cómo colaborar con ellos. Los trabajadores tienen ahora más tiempo para atender a los clientes puesto que los co-bots realizan los trabajos mecánicos tales como escanear los estantes o limpiar los suelos. Además, los trabajadores pueden concentrarse en habilidades cognitivas superiores, habilidades sociales y emocionales, las cuales tendrán una mayor demanda en el futuro.[10] [11]

Responsabilidades

Muchas de las mismas responsabilidades de la junta que los Principios de Gobierno Corporativo del G20/OCDE asignan a la estrategia y la ética también son aplicables a la adopción, cultura y uso responsable de la IA por parte de los RR.HH.

Establecer el tono ético de la empresa, las juntas deben defender la ética, responsabilizar a los funcionarios por el comportamiento ético y ver que las directrices para el uso responsable de la IA se desarrollen y sigan en toda la organización.

Actuar de buena fe, con la debida diligencia y cuidado, las juntas deben estar completamente informadas sobre los planes para aplicar la IA en su estrategia, la alineación de la IA con los valores centrales y los estándares éticos, los riesgos asociados con la estrategia y las regulaciones de IA de la compañía que afectan el uso de la IA. Los directores deben tener acceso a información precisa, relevante y oportuna.

Supervisar la estrategia corporativa, los principales planes de acción, la gestión de riesgos, los presupuestos y los planes comerciales, las juntas deben revisar y guiar la visión, los objetivos, las acciones y los gastos de la gerencia para la IA, su apoyo a la innovación y el uso de nuevos recursos para la IA, la conciencia administrativa y planes para el cumplimiento legal y la mejora del riesgo de IA, el uso y planes de los competidores de IA.

Supervisar el desempeño corporativo, los gastos y las adquisiciones, las juntas deben revisar y guiar la alineación de la IA con la estrategia, los valores de los accionistas, la ética, los indicadores de desempeño y riesgo, y la implementación de planes de IA. También entra en el alcance de la junta: la supervisión de la efectividad de la IA para acelerar los procesos y mejorar la productividad; inversiones importantes en sistemas y talento de IA, y adquisiciones.

Para llevar a cabo estas responsabilidades, las juntas también deben revisar y guiar estas cuestiones:

Establecer un tono ético para la empresa.

Creación y aplicación de directrices para el uso responsable y ético de la IA.
Asegurar una cultura que abarque la ética de la IA y se encargue de desarrollar y usar la IA de manera responsable.
Capacitación en ética y responsabilidades de IA.

Actuar de buena fe, con la debida diligencia y cuidado.

Estrategias para establecer una cultura que apoye la innovación en IA de una manera ética y responsable.
Actitudes de los empleados hacia la IA.
Estrategias para ganar la confianza de los empleados en los sistemas de IA y lograr conciencia y compromiso en la gestión de riesgos de la IA.
Estrategias para mejorar la productividad con la IA a través del aumento y la automatización.
Regulaciones que afectan el uso de la IA por parte de los departamentos y gerentes de RR.HH.
Cómo se usa la IA para adquirir, desarrollar, evaluar y gestionar el talento; sus efectos en el compromiso de los empleados y las mejores prácticas.

Supervisar la estrategia corporativa, los principales planes de acción, la gestión de riesgos, los presupuestos y planes de negocios.

Estrategia de la gerencia para aumentar el rendimiento de los empleados con la IA.
Enfoque de la gerencia con el fin de usar la inteligencia artificial para la adquisición y desarrollo de talento.
Estrategia de la gerencia para lograr una planta laboral de IA diversa e inclusiva.
Principales acciones y gastos para el uso de IA en la gestión de recursos humanos, y el progreso hacia una implementación exitosa.
Planes y acciones de la gerencia para animar a profesionales de RR. HH a adoptar soluciones de IA en sus actividades diarias.

Supervisar el desempeño corporativo, gastos y adquisiciones.

Desempeño de la IA utilizada para la gestión de recursos humanos.
Éxito en la creación de una cultura que respalde la innovación, el uso y la responsabilidad de la IA.
Cumplimiento por parte de la gerencia de las regulaciones de protección de datos (por ejemplo, GDPR en la UE) y las leyes contra la discriminación (por ejemplo, la Ley de Derechos Civiles en los EE. UU.).

Además, se espera que los miembros de la junta "tengan debidamente en cuenta y traten de manera justa los intereses de otras partes interesadas, incluidos los de los empleados". Para tratar de manera justa los intereses de los empleados, las juntas también deberían ver que:

Los sistemas de inteligencia artificial utilizados en la contratación, retención y evaluación de empleados, y para otros fines por parte de los departamentos de RR. HH., son justos e imparciales.
Los empleados tienen el mismo acceso a los beneficios de la IA.
Los datos personales de los empleados están protegidos y son procesados de conformidad con la ley (por ejemplo, GDPR), se mantienen seguros y disponibles solo en función del derecho a la información.
Los sistemas utilizados en la gestión de RR. HH. y las decisiones que toman son explicables y transparentes.

El análisis en esta sección se basa en los principios generales de gobierno corporativo, incluidos los Principios de Gobierno Corporativo del G20/OCDE de 2015. Este análisis no constituye un asesoramiento legal y no pretende abordar los requisitos legales específicos de ninguna jurisdicción o régimen regulatorio. Se anima a las juntas a consultar con sus asesores legales para determinar la mejor manera de aplicar a su empresa los principios discutidos en este módulo.

Supervisión

Esta sección incluye tres herramientas para ayudar a los directores a supervisar el talento humano y la estrategia cultural de la IA.

La herramienta de evaluación del conocimiento ayuda a los miembros de la junta a evaluar si poseen o tienen acceso al conocimiento requerido para evaluar de manera independiente el conocimiento y liderazgo de la gerencia sobre las personas y los temas culturales relacionados con la IA, como el futuro del trabajo, la promoción de la innovación, la ética y la confianza, el personal y el uso de la IA en la gestión de RR. HH.

Ver la herramienta de evaluación del conocimiento en el Apéndice 1

La herramienta de evaluación del desempeño está compuesta de preguntas que las juntas pueden hacerle a la gerencia sobre el conocimiento que tienen de las personas y la estrategia cultural de la IA, el progreso y el desempeño de sus acciones. Ofrece el marco SCEPTIC para ayudar a los directores a evaluar las respuestas que reciben.

Ver la herramienta de evaluación del desempeño en el Apéndice 2

La herramienta de orientación ofrece posibles sugerencias para realizar acciones adicionales en un formato "If, then".

Ver la herramienta de orientación en el Apéndice 3

Agenda

Las siguientes sugerencias pueden ayudar a la persona que prepara la discusión de la junta y establece el programa a discutir los aspectos de las personas y la cultura de la estrategia de IA.

Antes de dirigir la primera reunión

Prepárese: Familiarícese con la IA, la gestión de RR. HH. y los requisitos culturales para el éxito de la IA y los desafíos éticos, la selección y gestión de riesgos de la IA. Hable con los ejecutivos superiores de recursos humanos, legales y de TI, en particular los responsables del desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. Escuche a los supervisores inmediatos sobre las actitudes de los empleados hacia la IA. La sección de fuentes proporciona más lecturas y marcos sobre IA y riesgos.
Evalúe el interés de los miembros de la junta en temas de inclusión, cultura, ética y dotación de personal que involucran la IA: Hable con otros miembros de la junta. Conozca qué importancia le dan a la estrategia de personas y cultura de la IA, qué temas son los principales y cuáles no se han comprendido correctamente. Identifique a los miembros de la junta que están más interesados en avanzar con nuevas inversiones en IA y aquellos que tienen inquietudes o les falta interés.
Establezca objetivos: Piense con anticipación sobre los resultados deseados obtenidos de la discusión de la junta.

Establezca el programa inicial aclarando los requisitos culturales para el éxito de la IA

Los elementos del programa pueden incluir:

Revisión: Discuta los objetivos estratégicos y las intenciones de la compañía para la IA.
Discusión: ¿Cuáles son los requisitos de personas y cultura para lograr esa estrategia? Mire el tema desde diferentes ángulos: innovación, riesgo, ética y confianza. ¿Están establecidos los requisitos para lograr los objetivos de la empresa? ¿Qué trabajo necesita realizarse? ¿Qué trabajo ya se está haciendo?
Delegar: Decida los próximos pasos y prioridades. Estos pueden incluir la orientación de la gerencia para que se enfoque en temas tales como la capacitación en ética, desarrollar planes o realizar informes sobre los progresos realizados.
Participar: Decida cómo seguirá la junta el trabajo de la gerencia.

Establezca temas de seguimiento o puntos alternativos del programa

Estos pueden incluir:

Innovación de la IA: ¿Los desarrolladores de productos y líderes de procesos están usando la IA para crear productos, servicios y procesos más innovadores? Vea cómo lograr una mayor innovación con la IA proporcionando recursos, eliminando obstáculos y estableciendo expectativas.
Diversidad e inclusión: Discuta cómo lograr una planta laboral más diversa entre los equipos que desarrollan sistemas de IA, e incluya una gama más amplia de perspectivas apoyando la inclusión.
Aumento del número de empleados a través de la IA: Discuta las oportunidades para proporcionar a los gerentes, profesionales y personal con sistemas de IA que les permitan ser más productivos, hacer un trabajo más valioso y tomar mejores decisiones.
Crear una cultura ética de IA: ¿Cuáles son los problemas éticos en los que la gerencia y los empleados deben enfocarse mientras trabajan con IA? Revise las medidas que se están tomando para desarrollar el pensamiento ético, los hábitos y los recursos para los empleados.
Superar la escasez de talento en IA: Revise las habilidades y las necesidades laborales de IA y los planes para satisfacerlas.

Recursos

(Enlaces a partir del 11/08/19)

Libros

Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee, The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies, W.W. Norton and Company, 2014.
Jacob Morgan, The Future of Work: Attract New Talent, Build Better Leaders, and Create a Competitive Organization, Wiley, 2014.
Paul R. Daugherty and H. James Wilson, Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI, Harvard Business Review Press, 2018.
Thomas A. Kochan, Shaping the Future of Work: A Handbook for Action and a New Social Contract, MIT Press, 2017.

Informes y artículos

Ellyn Shook and Julie Sweet, “Equality = Innovation: Getting to Equal 2019, Creating a Culture that Drives Innovation”, Accenture, 2019.
Ellyn Shook and Mark Knickrehm, “Reworking the Revolution”, Accenture, 2018.
Haiyan Zhang, Sheri Feinzig and Hannah Hemmingham, “Making Moves Internal Career Mobility and the Role of AI”, IBM Smarter Workforce Institute research, 2017.
Paul Daugherty, Eva Sage-Gavin and Madhu Vazirani, “Missing Middle Skills for Human-AI Collaboration”, Accenture, 2018.
Peter Cappelli, Prasanna Tambe and Valery Yakubovich, “Artificial Intelligence in Human Resources Management: Challenges and a Path Forward”.
Till Alexander Leopold, Saadia Zahidi and Vesselina Ratcheva, “The Future of Jobs Report 2018”, World Economic Forum, 2018.
“Decoding Diversity: The Financial and Economic Returns to Diversity in Tech”, Intel, 2016.
“Shaping an Ethical Workplace Culture”, Society for Human Resource Management Foundation, 2013.
“The Future of Human Resources: A Glimpse into the Future”, Deloitte.

Artículos

Ben Dattner, Tomas Chamorro-Premuzic, Richard Buchband and Lucinda Schettler, “The Legal and Ethical Implications of Using AI in Hiring”, HBR.org, 25 April 2019.
Nicholas Epley and Amit Kumar, “How to Design an Ethical Organization”, Harvard Business Review, May-June 2019.
Miranda Bogen, “All the Ways Hiring Algorithms Can Introduce Bias”, HBR.org, 6 May 2019.

Notas finales

(Enlaces a partir del 11/08/19)

[1] Dan Woods, “Three Critical Success Factors For Avoiding AI and ML Failure”, Forbes.com, 16 de agosto de 2018.
[2] Fortune CEO Daily newsletter,15 de mayo 2019.
[3] “Future of Making Things: Customer Innovation Spotlight”, Autodesk.com.
[4] Berkeley J. Dietvorst et al., “Algorithm Aversion: People Erroneously Avoid Algorithms After Seeing Them Err”.
[5] “Decoding Diversity: The Financial and Economic Returns to Diversity in Tech”, Intel, 2016; Ellyn Shook and Julie Sweet, “Equality = Innovation: Getting to Equal 2019, Creating a Culture that Drives Innovation”, Accenture, 2019.
[6] Lauren D’Ambra Faggella, “Women in Artificial Intelligence – a Visual Study of Leadership Across Industries”, TechEmergence, 15 de septiembre de 2017; World Economic Forum Global Gender Gap Report 2018.
[7] Taryn Oesch, “Our ‘Digital Friends’: Using Chatbots in Corporate Training”, Trainingindustry.com, 5 de julio de 2018.
[8] Eric Rosenbaum, “IBM Artificial Intelligence Can Predict with 95% Accuracy which Workers Are about to Quit Their Jobs”, CNBC, 3 April 2019; Sascha Eder, “Should You Use AI for Performance Review?”, LinkedIn Pulse, 31 de julio de 2018.
[9] Saudi Aramco, "Saudi Armco recognized as a leader in the Fourth Industrial Revolution", 2019.
[10] Jacques Bughin, James Manyika, "Your AI Efforts Won’t Succeed Unless They Benefit Employees", Harvard Business Review, julio de 2019. Elizabeth Walker.
[11] "#SquadGoals: How Automated Assistants are Helping Us Work Smarter", Walmart, abril de 2019.

Otros módulos:

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