Cómo hacer que los empleados dejen de preocuparse y amen la IA

Mostrarles cómo se beneficiará.
Cómo hacer que los empleados dejen de preocuparse y amen la IA
Cómo hacer que los empleados dejen de preocuparse y amen la IA
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tyler Garrison/Getty Imágenes

David Maister estaba enojado. Se había sorprendido y molesto al enterarse de que su empresa había establecido un nuevo sistema de marketing basado en IA que estaba haciendo la mayor parte de lo que pensaba era su trabajo como gerente de marketing digital en Global Consumer Brands: decidir qué anuncios colocar dónde, para qué segmentos de clientes y cuánto gastar. Y cuando descubrió que el sistema estaba comprando anuncios para audiencias que no encajaban con el perfil de cliente de la compañía, irrumpió en la oficina de su jefe y gritó: «¡No quiero que hombres y mujeres mayores de 55 años compraran nuestro producto! ¡No es nuestro público!» Maister exigió que el proveedor del sistema lo modificara para permitirle anular sus recomendaciones sobre cuánto gastar en cada canal y para cada objetivo de audiencia. El vendedor se apresuró para darle los controles que quería. Sin embargo, después de haber recibido las riendas de las decisiones presupuestarias y de compra, Maister vio que sus decisiones eran resultados degradantes. Por ejemplo, a pesar del perfil de cliente más joven de la compañía, hombres y mujeres mayores de 55 años compraban regalos para sus hijos, sobrinas y nietos, lo que los convierte, de hecho, en una audiencia muy rentable.

Maister devolvió el control al sistema y los resultados mejoraron. Durante las semanas siguientes, comenzó a entender lo que el sistema hacía bien y lo que podía hacer para ayudarlo. Aprendió a dejar decisiones sobre dónde gastar y a quién dirigirse al sistema. Se centró en introducir parámetros más estratégicos, como la agresividad de una campaña, o un límite de gasto, y en probar diferentes enfoques de ejecución. Los resultados continuaron mejorando a lo largo de 2017 a medida que el sistema aprendió y se hizo más inteligente, mientras que Maister aprendió a mejorar la estrategia de la marca en respuesta a los conocimientos producidos por la IA. En los tres primeros meses de usar el sistema en nuevos canales, la marca registró un aumento del 75% en las compras de canales digitales pagados, un aumento del 77% en el valor de compra, un aumento del 76% en el retorno del gasto adicional y una disminución significativa en el costo por adquisición.

Los nombres de esta historia han cambiado, pero la moral es clara: si das control sobre los experimentos de IA a los empleados para mantenerlos involucrados y permitirles ver lo que la IA hace bien, puedes aprovechar lo mejor de los humanos y las máquinas.

Desafortunadamente, las empresas no podrán aprovechar al máximo el enorme potencial de la IA si los empleados no confían lo suficiente en las herramientas de IA para entregarles su trabajo y dejar que la máquina funcione. Esto problema de las bajas tasas de adopción de AI está aumentando a medida que las empresas de todo tipo están viendo aplicaciones exitosas de IA y se dan cuenta de que se puede aplicar a muchos procesos y tareas de uso intensivo de datos, incluso cuando la tecnología de IA, que antes solo estaba disponible en grandes empresas como Google, Amazon, Microsoft e IBM, ahora se está volviendo menos costosa y más fácil para empresas más pequeñas para acceder y operar, gracias a la IA como servicio.

La resistencia a los cambios disruptivo impulsados por la tecnología no es inusual. Específicamente, muchas personas se resisten a la IA debido al bombo que la rodea, su falta de transparencia, su miedo a perder el control sobre su trabajo y la forma en que interrumpe los patrones de trabajo familiares.

Considere estos casos en los que los humanos interfirieron con una iniciativa de IA, y las razones detrás de ellos:

Pérdida de control. Un minorista implementó una herramienta de optimización de publicidad en sitios web. El equipo de marketing podría subir varios banners o mensajes clave diferentes a la ubicación más destacada del sitio web y, después de reunir algo de experiencia, el sistema decidiría qué mensaje produjo el mayor compromiso de los visitantes. Entonces ofrecería eso a los futuros visitantes. Pero el equipo de marketing luchó para permitir que el sistema tomara el control, y a menudo intervino para mostrar un mensaje que preferían, socavando el valor de la herramienta.

Interrupción de planes. El CEO de una institución crediticia mundial se vendió rápidamente sobre los beneficios financieros y la eficiencia operacional de la introducción de un sistema habilitado para la IA para asumir las decisiones de concesión de préstamos. Pero el vicepresidente de análisis vio el nuevo sistema como una desviación de sus planes para sus equipos de análisis y las inversiones tecnológicas de la compañía. Se revolvió para descarrilar la consideración del nuevo sistema. Describió en detalle lo que hicieron sus analistas, y concluyó: «No hay manera de que este sistema vaya a ser capaz de producir los tipos de resultados que están reclamando».

Interrupción de las relaciones. El jefe de comercio electrónico de un grupo regional de productos de una empresa de productos de consumo sacó el cuello para obtener permiso de la sede mundial para ejecutar un experimento con un sistema habilitado para IA en algunas de las campañas publicitarias de su producto. Las pruebas iniciales demostraron resultados sin precedentes. En 2017, las ventas mejoraron un 15% debido a las campañas. Pero la adopción más allá del grupo regional y de la única línea de productos se estancó debido a la resistencia de personas con relaciones amistosas y de larga data con las agencias que ejecutaron las campañas publicitarias de la empresa, que perdería el trabajo de la máquina.

Entonces, ¿qué pueden hacer las empresas para ayudar a los empleados a sentirse más cómodos trabajando con sistemas de IA?

Ser capaz de visualizar la forma en que un sistema habilitado para IA llega a sus decisiones ayuda a desarrollar la confianza en el sistema, abriendo la caja negra para que la gente pueda ver el interior. Por ejemplo, Albert, un proveedor de una herramienta basada en IA que ayuda a los vendedores a tomar mejores decisiones de inversión publicitaria y mejora el rendimiento de la campaña, desarrolló una herramienta de visualización («Inside Albert») para que sus usuarios vean dónde y cuándo su marca está funcionando mejor, qué conceptos publicitarios están convirtiendo más , quién es el cliente ideal en términos de género, ubicación y características sociales, y el número total de microsegmentos de audiencia que el sistema ha creado (a menudo en las decenas de miles). Los clientes se dieron cuenta de que no podían microgestionar un conjunto de variables, como la frecuencia de los anuncios, porque el sistema estaba pasando y factorizando un gran número de variables para decidir el ritmo y el tiempo. Aunque los usuarios inicialmente sintieron que el sistema no era consciente de lo que creían que eran sus días y frecuencia de mejor desempeño, aprendieron que el sistema estaba encontrando altas conversiones que operaban fuera de sus supuestos previamente establecidos. «Inside Albert» permitió a los vendedores entender mejor cómo el sistema estaba tomando decisiones, por lo que finalmente no sintieron la necesidad de microadministrarlo.

Para superar la resistencia de las partes interesadas que tal vez no estén dispuestas a colaborar con el nuevo sistema, como el vicepresidente de análisis de la institución crediticia, otro enfoque consiste en generar impulso político para un nuevo sistema habilitado para la IA movilizando a las partes interesadas que se benefician de su adopción. Por ejemplo, Waymo se ha asociado con Mothers Against Drunk Driving, el Consejo Nacional de Seguridad, la Fundación para Niños Ciegos y la Fundación para la Vida de las Personas Mayores, a fin de reunir a esos grupos en apoyo de los automóviles autoconducidos.

A medida que la IA se implementa cada vez más a lo largo de los procesos de toma de decisiones de su empresa, el objetivo debe ser la transición lo más rápido posible. Como ilustran los ejemplos de Albert y Waymo, puede superar la resistencia de la IA ejecutando experimentos, creando una forma de visualizar el proceso de decisión de la IA e involucrando a los grupos que se beneficiarían de la tecnología. Cuanto antes consiga la gente a bordo, más pronto su empresa podrá ver los posibles resultados que la IA puede producir.


Brad Power
Via HBR.org

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