Matrimonio
Hace algunos meses fui a una boda donde compartí mesa con un ejecutivo de McKinsey. Desde el primer saludo, nuestra conversación trató sobre temas de interés común. Hablamos de amigos que ambos conocíamos dentro de McKinsey, intercambiamos perspectivas sobre el estado actual de nuestras compañías y analizamos la crisis económica que afecta especialmente al sector de la consultoría. Sin embargo, fue el impacto de la inteligencia artificial lo que realmente mantuvo nuestra charla.
Al principio, mi nuevo amigo parecía reservado a la hora de compartir detalles internos de su empresa. Pero a medida que avanzaba la noche, comenzó a abrirse más. Me reveló que McKinsey estaba pasando por una transformación profunda: recortes significativos en las áreas de diseño, una competencia acelerada por desarrollar inteligencias artificiales propias y una creciente incertidumbre sobre el futuro y el valor de los consultores en las organizaciones actuales.
"Solo este año han salido más de 8.000 diseñadores", me dijo con seriedad. “Hoy, lo que antes requería el trabajo de diez diseñadores, lo pueden hacer solo dos con ayuda de la IA. Sin embargo, la calidad ha disminuido y seguimos necesitando manos que nos apoyen".
No pude evitar pensar en Tell y en nuestros propios desafíos. Las inquietudes y cambios parecían ser compartidos y la conversación me llevó a cuestionar nuestro papel en el mundo de la consultoría. En particular, en cómo la inteligencia artificial estaba redefiniendo nuestro sector.
Las preguntas se acumulaban: ¿Cómo funcionan realmente estas tecnologías que aún miramos con recelo y escepticismo? ¿Cuál es su impacto real en la consultoría y en nosotros como profesionales? ¿Es posible integrarlas de manera efectiva y ética en nuestro trabajo diario?
Tras aquel encuentro, estas inquietudes se volvieron constantes. Decidí llevarlas a Tell y compartir mis reflexiones con el equipo. Juntos nos embarcamos en un proceso de exploración: estudiando la IA, leyendo artículos y libros, experimentando con aplicaciones y, sobre todo, reflexionando sobre su verdadero alcance.
Después de un tiempo de análisis y aprendizaje, quiero compartir con ustedes algunas de las cosas que aprendimos. Por eso dedicaremos este artículo y los siguientes a hablar sobre inteligencia artificial, storytelling y el futuro de la consultoría.
Un recorrido por la historia de la inteligencia artificial
La fascinación humana por las máquinas inteligentes tiene raíces profundas. Desde tiempos antiguos, hemos imaginado autómatas capaces de pensar y actuar por sí mismos. En la Ilíada de Homero, por ejemplo, se describe cómo Hefesto, el dios de los herreros, contaba con asistentes mecánicas dotadas de "inteligencia" y "voz" para ayudarle en su taller. Estos primeros destellos literarios de la inteligencia artificial reflejan un anhelo ancestral por ir más allá de nuestras limitaciones.
En el siglo XX, esta fascinación se convirtió en realidad. En 1966, Joseph Weizenbaum, científico de computación del MIT, creó ELIZA, uno de los primeros programas de procesamiento de lenguaje natural. ELIZA simulaba a una terapeuta, respondiendo a las preguntas y frases de los usuarios de manera que pareciera una conversación humana. Aunque su funcionamiento se basaba en patrones simples y reglas predefinidas, generó un impacto significativo y planteó interrogantes sobre la capacidad de las máquinas para emular la inteligencia humana.
Otro episodio relevante ocurrió en 2016, cuando Microsoft lanzó a Tay, un chatbot diseñado para interactuar con usuarios en Twitter, emulando el lenguaje y comportamiento de una joven de 19 años. El objetivo era que Tay aprendiera y mejorara sus respuestas a través de las interacciones con los usuarios, utilizando técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural.
Sin embargo, en menos de 24 horas, Tay comenzó a generar respuestas ofensivas, incluyendo comentarios racistas y sexistas. Algunos usuarios aprovecharon su capacidad de aprendizaje para enseñarle expresiones inapropiadas. Como resultado, Microsoft decidió suspender la cuenta de Tay y replantear su enfoque.
Este incidente puso sobre la mesa la necesidad de establecer fronteras éticas y técnicas en el desarrollo de inteligencias artificiales. La diferencia fundamental entre Eliza, Tay y otros intentos, en comparación con los desarrollos más recientes omo ChatGPT, Claude y Perplexity radica en los mecanismos de control y en la sofisticación de sus modelos de aprendizaje.
Desentrañando el funcionamiento de la IA
Para comprender cómo operan estas inteligencias artificiales que aún nos generan cierta incertidumbre, es esencial adentrarnos en su arquitectura y en los principios que las sustentan.
Las IAs como ChatGPT, Claude y Perplexity son modelos de lenguaje de última generación que utilizan técnicas avanzadas de aprendizaje automático para procesar y generar texto. A diferencia de sus predecesores, no se limitan a patrones predefinidos, sino que han sido entrenadas con vastas cantidades de datos textuales provenientes de libros, artículos, sitios web y otros recursos.
El mecanismo detrás de su funcionamiento
Estas IAs operan basándose en modelos de lenguaje de gran escala, conocidos como LLM (Large Language Models). Su funcionamiento se puede resumir en dos componentes clave:
Predicción de palabras: El modelo, al haber "leído" millones de textos, es capaz de predecir cuál es la palabra o frase más probable que siga en una secuencia dada. Por ejemplo, si escribimos "El aguacate es de color...", la IA completará con "verde", basándose en la probabilidad estadística derivada de su entrenamiento.
Mecanismo de atención: Esta innovación permite que la IA se enfoque en partes específicas del texto para entender el contexto y generar respuestas más precisas. Es como si, al leer un texto, destacara las palabras clave que le permiten comprender el significado global.
Para ilustrarlo, supongamos que preguntamos: "¿Cuál es la capital de Francia?".
Codificación: La IA identifica las palabras clave "capital" y "Francia".
Atención: Se concentra en estas palabras para buscar la información relevante en su base de conocimientos.
Decodificación: Genera la respuesta: "La capital de Francia es París".
Este proceso, aunque simplificado, muestra cómo la IA es capaz de comprender y responder de manera coherente y contextualizada.
El poder del lenguaje natural
Así las cosas, estos modelos son capaces de entender y generar texto en múltiples idiomas, reconociendo matices, contextos y sutilezas propias de cada lengua; su capacidad para tratar la lengua es tal que excede en gran medida las capacidades que tiene para resolver los problemas matemáticos.
Sí, es cierto que modelos de inteligencia artificial como ChatGPT suelen desempeñarse mejor en la generación de textos creativos y narrativos que en la resolución de problemas matemáticos complejos. Esto se debe a que estos modelos están entrenados principalmente en grandes cantidades de texto, lo que les permite generar contenido coherente y creativo en lenguaje natural. Sin embargo, carecen de una comprensión profunda de conceptos matemáticos y, por lo tanto, pueden cometer errores al realizar cálculos o resolver problemas matemáticos.
Esta capacidad abre un abanico de posibilidades en la creación y generación de textos que nos permite utilizarla a nuestro favor. A vuelo de pájaro, podemos aprovechar su capacidad para:
Generar borradores y propuestas: La IA puede ayudarnos a esbozar documentos, informes o artículos, ahorrando tiempo y permitiéndonos enfocarnos en la estrategia y el contenido de alto nivel.
Analizar y resumir información: Puede sintetizar grandes volúmenes de datos, extraer conclusiones y presentarlas de manera clara y concisa.
Explorar diferentes perspectivas: Al pedirle que analice un texto desde el punto de vista de diferentes críticos o corrientes, obtenemos nuevas ideas y enfoques.
Un ejemplo práctico
Imaginemos que hemos escrito un artículo para un blog y queremos obtener un comentario o una opinión desde distintas perspectivas. Podemos pedirle a la IA:
"Analiza este texto como si fueras el director de una revista tecnológica finlandesa del siglo XXI".
"Ahora, analiza el mismo texto desde la perspectiva de un crítico inglés del siglo XX".
"Por último, ofrece una crítica como un experto francés en storytelling contemporáneo".
El resultado: cada análisis nos proporcionará insights únicos y nos ayudará a enriquecer nuestro trabajo. Entre más perspectivas tengamos sobre el texto que estemos creando, mayores posibilidades tendremos de crear un trabajo rico y efectivo. Lo mismo aplica para un correo, una presentación o el guion de un podcast que estemos haciendo. Pero si vamos un poco más allá, veremos que la IA se utiliza desde hace un tiempo de formas increíbles y con resultados espléndidos.
El impacto real en el mundo de la consultoría: más allá de los primeros intentos
La IA está transformando profundamente el sector de la consultoría, optimizando procesos internos y redefiniendo la manera en que interactuamos con los clientes y desarrollamos estrategias. Aunque los ejemplos son innumerables, destacamos algunos usos que otros le están dando y que han probado tener resultados a nivel corporativo.
Automatización de tareas rutinarias
La automatización mediante IA ha permitido a las firmas de consultoría optimizar sus operaciones internas, liberando tiempo y recursos para enfocarse en actividades de mayor valor añadido. Algunos ejemplos destacados incluyen:
Accenture: ha implementado su plataforma de automatización inteligente "Accenture myWizard", que combina inteligencia artificial, analítica y automatización para mejorar los procesos de desarrollo y mantenimiento de software. Esta herramienta ha permitido reducir los tiempos de entrega y mejorar la eficiencia en proyectos tecnológicos. Por ejemplo, al automatizar tareas de pruebas y depuración de código, han logrado disminuir hasta un 30% el tiempo de lanzamiento de nuevas aplicaciones.
Deloitte: utiliza soluciones de "Robotic Process Automation" (RPA) para automatizar tareas repetitivas y procesos administrativos tanto internamente como para sus clientes. Un caso concreto es la automatización del proceso de conciliación financiera para una empresa global, lo que redujo el tiempo dedicado a esta tarea de semanas a horas y minimizó errores humanos.
PwC: Ha desarrollado chatbots y asistentes virtuales para mejorar la atención al cliente y el soporte interno. Estos asistentes utilizan procesamiento del lenguaje natural para responder a consultas frecuentes, permitiendo al personal enfocarse en cuestiones más complejas. En un proyecto con una institución financiera, implementaron un chatbot que manejó el 70% de las consultas de clientes, mejorando la satisfacción y reduciendo costos operativos.
Impacto medible y casos de éxito
La implementación de la IA en la consultoría ha dado lugar a resultados tangibles y medibles:
Reducción de costos y aumento de la eficiencia:
EY reportó que, mediante la automatización de procesos con IA, han logrado reducir los costos operativos de sus clientes entre un 20% y un 40%, dependiendo del sector y la complejidad de las operaciones.
Mejora en la toma de decisiones:
McKinsey publicó un estudio donde indica que las empresas que adoptan IA en sus procesos de decisión tienen una probabilidad un 50% mayor de superar a sus competidores en términos de crecimiento de ingresos.
Incremento en la satisfacción del cliente:
Según una encuesta realizada por Deloitte, el uso de chatbots y asistentes virtuales en servicios de atención al cliente ha incrementado la satisfacción en un 33%, al ofrecer respuestas más rápidas y precisas.
Desafíos éticos y profesionales
A pesar de su gran difusión y uso, todavía son muchas las preguntas que nos quedan. Desde Tay y su enfoque racista y discriminatorio, hasta las controversias que ha desatado OpenAI por la apropiación de propiedad intelectual y artística, la integración de la IA presenta desafíos que deben ser atendidos:
Desplazamiento laboral
El impacto de la IA en el empleo es una realidad palpable. Según un informe del Foro Económico Mundial de 2023, se estima que para 2025, más de 85 millones de empleos podrían ser desplazados por la automatización y la IA, aunque también se crearán 97 millones de nuevos roles adaptados a la nueva división del trabajo entre humanos, máquinas y algoritmos.
Un ejemplo concreto es el de IBM, que en mayo de 2023 anunció una pausa en la contratación de aproximadamente 7.800 puestos que podrían ser reemplazados por automatización en los próximos años, particularmente en áreas como recursos humanos y soporte administrativo.
En el sector legal, LawGeex, una startup de IA, ha desarrollado un sistema capaz de revisar contratos legales más rápido y con mayor precisión que abogados humanos. En pruebas comparativas, la IA logró una precisión del 94% en tareas de revisión de contratos, superando el 85% de precisión de abogados experimentados y en una fracción del tiempo.
Confidencialidad y seguridad
El uso de IA implica manejar grandes cantidades de datos, lo que plantea cuestiones sobre la protección de la información y el cumplimiento normativo. En 2022, OpenAI enfrentó críticas por posibles filtraciones de datos confidenciales a través de interacciones con sus modelos de lenguaje, lo que llevó a empresas como Samsung a prohibir temporalmente el uso de ChatGPT por parte de sus empleados tras incidentes de divulgación de información sensible.
Ética en la toma de decisiones
Es fundamental asegurarnos de que las decisiones apoyadas por la IA sean justas, transparentes y libres de sesgos. Un caso notable es el de Amazon, que en 2018 tuvo que descontinuar un sistema de reclutamiento basado en IA después de descubrir que discriminaba contra las mujeres debido a sesgos presentes en los datos de entrenamiento.
¿Cómo estamos aplicando la IA en Tell?
Es claro que debemos utilizar la inteligencia artificial con responsabilidad y decencia, así lo hemos hecho en Tell. La hemos tratado como una aliada que potencia nuestras capacidades. Para incursionar en ella, hemos creado nuestro propio asistente de IA personalizado: un GPT entrenado específicamente para nuestras necesidades.
El GPT personalizado de Tell
Este asistente de IA conoce a la perfección nuestros servicios, metodología, misión, visión, estilo, valores y atributos. Conoce la narrativa y la esencia de Tell y nos permite:
Crear contenido alineado con nuestra marca: desde propuestas y presentaciones hasta artículos y comunicados, el asistente genera textos que reflejan nuestra identidad y mantienen una voz coherente.
Ahorrar tiempo y recursos: al automatizar parte del proceso de redacción, podemos enfocarnos en la estrategia y en aportar valor añadido a nuestros clientes.
Mantener la consistencia en la comunicación: al tener un referente centralizado del conocimiento y estilo de Tell, aseguramos que todas las comunicaciones sean coherentes y reflejen nuestros principios.
Un ejemplo práctico sobre cómo utilizamos este asistente
Supongamos que necesitamos preparar una propuesta para un cliente potencial en el sector educativo. Podemos utilizar nuestro GPT personalizado para: 1. Generar un borrador de un correo que incluya nuestros servicios más relevantes para el cliente; 2. Adaptar el lenguaje y el tono al estilo que sabemos que resuena en el sector educativo y la esencia del colegio; 3. Incorporar casos de éxito y metodologías que demuestren nuestra experiencia y credibilidad.
Aquí un ejemplo de cómo interactuamos con el asistente, desde la pregunta o la instrucción que damos al GPT:
A la respuesta:
Y aunque este no es un correo que enviaríamos tal cual, la herramienta nos ayuda a agilizar el proceso de investigación del colegio, por ejemplo, y a presentar propuestas altamente personalizadas para ellos. ¿Qué tal si pudiéramos ofrecerle esto a nuestros clientes? ¿Un asistente personalizado propio para que la comunicación de sus empresas esté alineada con sus valores, su narrativa y su esencia?
Co-inteligencia
La inteligencia artificial está redefiniendo la consultoría, pero no es el fin de nuestra profesión; es una evolución. Nos ofrece la oportunidad de replantear nuestro valor y de enfocarnos en lo que realmente nos hace únicos.
La conversación con el ejecutivo de McKinsey fue un punto de inflexión. Me hizo darme cuenta de que, aunque la tecnología avanza rápidamente, el factor humano sigue siendo esencial. Nuestra capacidad para contar historias, para sentarnos en una mesa y conversar, para conectar con las personas y para aportar una perspectiva única es insustituible.
En Tell, estamos comprometidos con abrazar la innovación sin perder de vista nuestros principios y fortalezas. El desarrollo de nuestro asistente de IA personalizado es un ejemplo de cómo podemos integrar la tecnología en nuestra práctica diaria sin sacrificar nuestra identidad.
Invitamos a todos a unirse a esta conversación, a explorar juntos las posibilidades y a construir un futuro donde la inteligencia artificial y la inteligencia humana trabajen de la mano para contar un mundo mejor.
Los invito a seguir explorando, aprendiendo y, sobre todo, a seguir contando historias que inspiren y transformen.
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