«En la era de la IA, ¿quién será eliminado?» Dos exalumnos de Harvard y la consultora McKinsey, Bradley y Harvey, hablaron sobre este tema en el video «En otro nivel del mundo de decisiones, buscar precisión puede ser inútil».
Bradley primero mencionó que la IA no puede «leer el aire», pero esa es la clave para que las cosas se concreten. En la consultoría de gestión, lo que más lleva tiempo es decidir qué contenido incluir. Por ejemplo, «¿Este uso de palabras provocará alguna reacción emocional en algunas personas?» Este tipo de preguntas son difíciles para la IA de juzgar y también ponen a prueba la comprensión del humano sobre la situación en el lugar.
Harvey dijo que, para quienes han sido entrenados y tienen buen ojo, darles a la IA es como ponerles alas. Porque saben qué es «bueno», y pueden mejorar lo que la IA les da. Pero los recién ingresados al mundo laboral no saben qué es bueno, y si la IA les da una respuesta, la aceptan sin cuestionar. En el futuro, lo ideal será usar la IA para obtener un 80, y perfeccionarlo hasta un 100. Pero quienes carecen de juicio, entregarán directamente un 80. No importa cuánto ayude la IA, hay que completar esa última parte. Siempre y cuando sepas en qué difiere.
La IA no puede leer el aire, pero esa es la clave para que los negocios funcionen
Bradley afirmó que la IA no puede «leer el aire». Mencionó que, actualmente, la IA aún no comprende realmente las posibles reacciones emocionales de las personas. Pero esto es fundamental para «hacer que algo realmente funcione». Es necesario sentarse, interactuar con las personas, y entender esas sutilezas. Desde el punto de vista empresarial, esto se vuelve un aprendizaje muy importante y con gran diferencia.
Tras la aparición de la IA, el análisis de datos claramente será reemplazado gradualmente, es una tendencia irreversible. Pero al final, todo se reduce a una cosa: quién puede tomar decisiones acertadas con esos datos analizados y lograr que el equipo tenga un consenso y siga avanzando.
Eso es lo más difícil. Muchas decisiones todavía requieren interpretación humana.
El autor añade: los grandes modelos de lenguaje, como su nombre indica, se entrenan alimentándolos con enormes cantidades de datos, para que predigan la palabra más probable que siga. Se apoyan en una vasta base de datos para entender el contexto, y luego generan contenido a partir de ella. Saben que frases como «la manzana cae» aparecen con frecuencia, pero no entienden la gravedad. De manera similar, les resulta difícil entender situaciones abstractas como «leer el aire». Pero en áreas como el análisis de datos, solo les falta eficiencia en el modelo.
¿Hacer informes con IA? La verdadera clave sigue siendo el juicio
Bradley ejemplificó con la elaboración de presentaciones. Antes, en el mundo académico, se dedicaba mucho tiempo a ajustar formatos, hacer análisis, organizar el contenido, presentar y discutir. Pero en la consultoría, lo que realmente consume tiempo es «decidir qué contenido incluir» y «cómo decir exactamente la misma frase».
Harvey agregó que, al usar ciertas palabras, ¿puede ser sensible para algunas personas en la sala? ¿Provoca alguna reacción emocional intuitiva? Porque si la amígdala de la otra persona se activa, básicamente se cierra a escuchar.
La IA, por su naturaleza, tiene limitaciones para hacer juicios abstractos y subjetivos como «¿esta palabra provocará una reacción emocional?» Por eso, aunque puede ayudar a mejorar la eficiencia, lo más importante sigue siendo que «la persona» tome la decisión global.
Aquí, «juicio» es la palabra clave. Harvey dijo que, cuando puedes hacer estos juicios, significa que tienes cierto control sobre las personas en la sala, su trasfondo y lo que están pensando.
Por eso, cada vez que alguien dice: «La IA ya puede hacer presentaciones, ¿no desaparecerán los consultores?», Harvey responde que si solo se trata de entregar informes analíticos, la IA puede reemplazar. Pero si el objetivo de la presentación es «fomentar un cambio», la clave está en el juicio. Si dejas que la IA represente todo, también asumes un riesgo: su valoración de valor se vuelve tu valoración. Pero la pregunta es: ¿qué es exactamente la valoración de la IA? En cierto modo, sigue siendo una caja negra.
El punto clave de PowerPoint es transmitir un mensaje
Harvey señala un aspecto fundamental: las presentaciones no son solo para cumplir con un requisito, sino para «hacer un punto». PowerPoint, por su nombre, significa que ayuda a transmitir ideas. Necesitas presentaciones para comunicar tu punto de vista, pero no basta solo con eso; también se requieren otras habilidades.
Menciona que el rol del gerente, en cierto modo, consiste en usar esa visión, en decidir qué es bueno, cuándo devolver algo para rehacerlo, y cómo gestionar a las personas. Esas son las habilidades más importantes del liderazgo.
Las personas con buen ojo usan la IA como un añadido, las que carecen de juicio solo aceptan todo
Harvey dijo que, para quienes han sido entrenados y tienen buen ojo, darles IA es como ponerles alas. Porque saben qué es «bueno», y pueden mejorar lo que la IA les da. Pero los recién ingresados no saben qué es bueno, y si la IA les da una respuesta, la aceptan sin cuestionar, lo cual es muy peligroso.
Las personas realmente talentosas usan la IA para llegar a un 80, y luego perfeccionan hasta un 100. Pero quienes no tienen juicio entregan directamente un 80. Y en la era actual, un 80 no tiene valor, porque la IA puede hacerlo en un minuto. El mercado busca un 100, sin importar cuánto ayude la IA, hay que completar esa última parte. Siempre y cuando sepas en qué difiere.
La clave del futuro laboral: aprender a juzgar, corregir y elevar tus propios estándares de forma activa
Harvey expresó su gratitud por las personas que lo guiaron y corrigieron en su camino. Cuando le regañaban, en realidad estaban ayudándolo a desarrollar su juicio. Ahora, las cosas son diferentes: antes, todo lo que hacía dependía de las personas, pero ahora la IA puede reemplazar muchas de esas tareas. ¿Entonces, todavía vale la pena entrenar a los nuevos?
Aquí, plantea un juicio clave: en el futuro, las organizaciones tenderán a retener solo a quienes estén dispuestos a perfeccionarse hasta un 100%. Si solo entregas un 80%, la IA puede reemplazarte. Cuando las decisiones afectan grandes sumas y ámbitos, los líderes toman decisiones con juicio firme.
Que una persona sea temperamental, tranquila, introvertida o extrovertida, ya no importa; lo que importa es su «visión». Cada paso que das tiene un significado, incluso las críticas y correcciones, que ahora valoras mucho. Pero el problema actual es que ya no hay quienes tengan la obligación de enseñarte. Anima a los jóvenes a buscar feedback activamente. Antes, solo esperaban que alguien los regañara; ahora, deben pedir que los corrijan. Preguntar activamente: ¿qué más puedo mejorar? ¿Cómo puedo hacerlo mejor?
Hoy todos buscan a quienes puedan llegar a un 100%. Por eso, la habilidad clave en el futuro laboral será: aprender a juzgar, corregir y elevar tus propios estándares de forma activa.
Porque esas tareas ya no las harán por ti.
Este artículo: La IA puede hacer un 80, pero quienes no puedan llegar a un 100% están destinados a ser eliminados. ¡Consejos de exalumnos de McKinsey y Harvard para los recién graduados! Publicado originalmente en ABMedia.
