Hola Futuristas!

Bienvenidos al boletín de los lunes, donde hablamos a profundidad sobre esos temas de inteligencia artificial de los que muchas veces nadie quiere hablar.

Hace poco me invitaron a un programa de televisión y me hicieron una pregunta que probablemente muchas personas también se están haciendo:

Por qué la gente le tiene miedo a la inteligencia artificial?

Mi respuesta fue bastante sencilla:

“… la mayoría de las personas no le tiene miedo a la inteligencia artificial. Le tiene miedo al cambio que representa esta tecnologia”

La inteligencia artificial, por sí sola, es simplemente una tecnología.

Lo que realmente genera miedo es pensar en todo lo que puede pasar cuando esa tecnología empieza a cambiar las reglas de nuestra vida.

Qué va a pasar con mi trabajo?

Lo que estudié todavía tendrá valor?

Qué habilidades voy a necesitar para seguir siendo relevante?

Ese es el verdadero miedo.

No es miedo a la IA.

Es miedo a perder la estabilidad.

Y los seres humanos nunca hemos tenido una buena relación con el cambio.

Nos gusta pensar que somos personas racionales, pero muchas veces no lo somos.

Preferimos lo que ya conocemos.

Un proceso puede ser lento, caro e ineficiente, pero si sabemos cómo funciona, nos sentimos cómodos con él.

Una tecnología nueva puede ser diez veces mejor, pero también nos obliga a aprender, cambiar hábitos y sentirnos principiantes otra vez.

Y eso genera resistencia.

Lo vemos todo el tiempo.

Empresas que siguen usando software viejo porque cambiarlo es complicado.

Personas que hacen manualmente tareas que ya podrían automatizar porque llevan años haciéndolas de la misma manera.

Gerentes que mantienen procesos que nadie cuestiona porque “siempre se ha hecho así”.

Muchas veces no rechazamos una tecnología porque sea mala.

La rechazamos porque cambiar cuesta.

Imagine que mañana el progreso de la inteligencia artificial se detiene por completo.

No aparece ningún modelo de IA nuevo. No llega ninguna herramienta más avanzada. Nos quedamos únicamente con lo que ya existe hoy.

Aun así, tendríamos años de trabajo por delante para implementar todo lo que estas herramientas ya pueden hacer.

Hoy la inteligencia artificial puede acelerar o automatizar una cantidad enorme de tareas en áreas como:

Una parte importante del trabajo que hacemos todos los días frente a una computadora ya puede acelerarse o delegarse parcialmente a agentes de inteligencia artificial.

Pero esto no significa que todos esos trabajos van a desaparecer mañana.

Esa diferencia es muy importante.

Que una tarea pueda automatizarse no significa que todo el empleo vaya a desaparecer.

Un trabajo normalmente está compuesto por muchas tareas.

Algunas se pueden automatizar con facilidad. Otras necesitan juicio, contexto, experiencia, responsabilidad o relaciones humanas.

Y además existe otra barrera enorme:

La empresa tiene que estar dispuesta a cambiar.

Para que una empresa aproveche realmente una tecnología nueva, no basta con pagar ChatGPT.

Tiene que cambiar su manera de operar.

Hay que conectar sistemas, reorganizar procesos, entrenar personas, cambiar responsabilidades, modificar contratos, crear reglas de seguridad, resolver temas legales, conseguir presupuesto y convencer a quienes toman las decisiones.

En muchos casos, también hay que cambiar la cultura completa de la organización.

Y todo eso tarda.

Sam Altman, CEO de OpenAI, explicó algo que me parece muy importante para entender el momento que estamos viviendo.

Después del lanzamiento de GPT-4, esperaba que la economía cambiara mucho más rápido.

Esperaba más disrupción, más empresas reconstruyendo sus productos y más personas cambiando su manera de trabajar.

Pero no ocurrió a la velocidad que imaginaba.

En una entrevista resumió el problema con una frase muy sencilla:

Las personas siguen utilizando las mismas herramientas y comprando en las mismas empresas, incluso cuando ya existen opciones mucho más poderosas.

Altman también reconoció que han sido demasiado ambiciosos con los tiempos.

La tecnología puede avanzar extremadamente rápido.

La sociedad no necesariamente.

Y esa lentitud puede ser positiva, porque les da tiempo a las personas y a la economía para adaptarse.

Aquí es donde muchas veces confundimos dos cosas completamente diferentes:

La capacidad tecnológica y la adopción tecnológica.

Que algo ya sea posible no significa que mañana todo el mundo vaya a utilizarlo.

Los datos ayudan a entender esta diferencia.

Según el estudio Work Reimagined de EY, el 93% de los trabajadores en Latinoamérica ya utiliza herramientas de inteligencia artificial, por encima del promedio global del 83%.

Pero aquí viene la parte interesante:

Solamente el 28% de las organizaciones está realmente preparada para convertir esa adopción en resultados de alto valor.

Existe una diferencia enorme entre usar inteligencia artificial y transformar una empresa con inteligencia artificial.

Una persona puede usar ChatGPT para mejorar un correo, resumir un documento o crear una presentación.

Eso cuenta como adopción.

Pero es muy diferente a que una empresa rediseñe sus ventas, atención al cliente, operaciones, investigación o procesos internos alrededor de agentes y automatizaciones.

EY encontró precisamente esa brecha.

Los trabajadores pueden ahorrar horas usando IA, pero en la mayoría de las empresas esas mejoras individuales todavía no están produciendo cambios grandes en productividad o resultados de negocio.

Para mí, esto refuerza la idea central de este artículo:

La tecnología ya está aquí. Lo que falta es reorganizar las empresas alrededor de ella.

Por eso hoy vemos dos realidades completamente diferentes al mismo tiempo.

En Silicon Valley parece que todo cambia cada semana.

Una empresa lanza nuevos agentes. Otra reconstruye por completo su producto con IA.

Pero salimos de esa burbuja y encontramos miles de negocios que siguen trabajando casi igual que hace diez años.

Correos manuales.

Hojas de Excel.

Reuniones innecesarias.

Personas copiando información de un sistema a otro.

Equipos completos haciendo tareas que hoy podrían automatizarse.

Las dos realidades existen al mismo tiempo.

Y algo parecido ocurre a nivel individual.

Millones de personas ya usan ChatGPT y otros asistentes, pero utilizar IA de vez en cuando no significa haber cambiado realmente la manera de trabajar.

Pedirle a ChatGPT que mejore un correo una vez por semana está muy lejos de usarlo para investigar, analizar información, automatizar procesos, crear agentes o integrarlo directamente en una operación.

Todo el mundo habla de adoptar inteligencia artificial. Muy pocas organizaciones han reconstruido realmente su forma de trabajar alrededor de ella.

Y ahí está precisamente la oportunidad.

No estamos esperando a que llegue la inteligencia artificial.

Ya llegó.

Estamos esperando a que la economía descubra qué hacer con ella.

Y todavía estamos muy temprano.

Las empresas tecnológicas probablemente serán de las primeras en experimentar cambios laborales fuertes.

Tiene sentido.

Están más cerca de la tecnología, sus trabajadores entienden mejor las herramientas, sus procesos son digitales y existe una presión enorme por adoptar rápido.

Por eso ya vemos empresas tecnológicas que reducen sus equipos mientras aumentan su productividad.

Pero pensar que exactamente lo mismo va a ocurrir mañana en un restaurante, un hospital, una constructora, una empresa familiar o un pequeño negocio es un error.

La economía no se mueve a una sola velocidad.

Algunas industrias van mucho más adelante.

Otras tardarán años.

Y algunas necesitarán muchísimo más tiempo para cambiar por completo.

La historia de la tecnología está llena de ejemplos así.

Inventar algo es solamente el principio.

Después viene la parte lenta:

Adaptar el mundo a esa invención.

Cada nueva tecnología pasa por dos momentos.

Primero, se vuelve lo suficientemente poderosa.

Después, el resto del mundo aprende a utilizarla.

Entre esos dos puntos existe una ventana.

Y ahora mismo estamos dentro de ella.

Esa brecha no solamente representa una oportunidad para trabajar mejor.

También puede convertirse en una oportunidad de negocio enorme.

Hace poco escribí algo que resume bastante bien cómo veo esta situación:

Cada gran cambio tecnológico crea dos tipos de oportunidades.

La primera es construir la nueva tecnología.

La segunda, y muchas veces la más accesible, es ayudar al resto del mundo a utilizarla.

No todo el mundo va a construir el próximo OpenAI.

Pero millones de empresas van a necesitar ayuda para entender qué pueden automatizar, cómo conectar sus datos, cómo crear agentes, cómo cambiar sus procesos, cómo entrenar a sus equipos, cómo ahorrar tiempo, cómo reducir costos y cómo vender más.

Piense en una empresa tradicional que recibe cientos de consultas de clientes cada semana.

Una persona responde las mismas preguntas una y otra vez:

Horarios, precios, disponibilidad, estado de pedidos, políticas e información básica.

Hoy un agente de inteligencia artificial puede responder una gran parte de esas consultas inmediatamente y enviarle a una persona solamente los casos que realmente necesitan atención humana.

No hace falta imaginar una inteligencia artificial que controle toda la empresa.

A veces una automatización muy sencilla puede ahorrar cientos de horas al año.

Y cuando multiplicamos ese ahorro entre ventas, soporte, marketing, administración, operaciones y finanzas, el impacto puede ser enorme.

Lo bueno es que la tecnología ya existe.

El problema no siempre es técnico.

Muchas veces el dueño de la empresa no sabe que puede hacerlo.

O sabe que la tecnología existe, pero no sabe cómo implementarla.

O está demasiado ocupado operando su negocio como para detenerse a aprender.

Ahí aparece el valor.

Esto ya ocurrió con otras revoluciones tecnológicas.

Cuando llegó internet, la oportunidad no fue solamente construir navegadores. También fue ayudar a las empresas a crear sus primeras páginas web.

Cuando llegaron las redes sociales, aparecieron agencias completas para ayudar a marcas que no sabían cómo utilizarlas.

Con la inteligencia artificial probablemente veremos lo mismo, pero a una escala mucho mayor.

Consultores.

Agencias.

Integradores.

Especialistas en automatización.

Personas creando agentes para industrias específicas.

Empresas tomando procesos viejos y reconstruyéndolos con IA.

La tecnología puede avanzar muy rápido, pero cada empresa necesita a alguien que traduzca ese avance a su realidad.

Y mientras exista esa diferencia entre lo que la IA puede hacer y lo que las empresas realmente hacen, habrá una oportunidad enorme en cerrar la brecha.

Normalmente pensamos que la lentitud de la economía es algo negativo.

En este caso, quizás no lo sea por completo.

Imagine que mañana todas las empresas del mundo identificaran cada tarea que pueden automatizar con la tecnología actual y la implementaran inmediatamente.

Millones de empleos podrían cambiar prácticamente al mismo tiempo.

Las universidades no tendrían tiempo para reaccionar.

Los trabajadores no tendrían tiempo para aprender nuevas habilidades.

Los gobiernos no tendrían tiempo para adaptar sus políticas.

Y las empresas tampoco tendrían tiempo para descubrir los nuevos trabajos que van a aparecer alrededor de esta tecnología.

El golpe sería mucho más fuerte.

La inercia de la economía funciona como una especie de amortiguador.

Nos compra tiempo.

Tiempo para aprender.

Tiempo para reorganizar empresas.

Tiempo para descubrir nuevos trabajos.

Tiempo para decidir qué queremos automatizar y qué preferimos conservar.

Eso no significa que la transición vaya a ser fácil.

Probablemente no lo será.

Pero sí puede ser mucho más gradual de lo que imaginamos cuando vemos una demostración impresionante de una nueva herramienta.

Y aquí volvemos al miedo.

Las personas tienen razones para sentir incertidumbre.

El mundo realmente está cambiando.

Muchos trabajos van a transformarse.

Algunas habilidades van a perder valor.

Negarlo sería ingenuo.

Pero existe una diferencia enorme entre reconocer que viene un cambio y pensar que todo va a ocurrir mañana.

La tecnología puede avanzar de manera exponencial. La sociedad no.

Las empresas tienen hábitos.

Las personas tienen miedo.

Las instituciones tienen reglas.

Las economías tienen inercia.

Todo eso hace que el mundo real tarde mucho más en cambiar que una demostración tecnológica.

Y, aunque parezca extraño, quizás eso sea algo bueno.

Porque nos está dando tiempo y también una oportunidad.

Mientras el resto del mundo todavía está descubriendo cómo usar estas herramientas, usted puede aprenderlas.

Puede experimentar.

Puede construir.

Puede volverse más productivo.

Incluso puede crear un negocio ayudando a otras personas a hacer exactamente lo mismo.

Gracias por leer hasta aquí.

Si tiene un minuto, envíeme un correo y cuénteme qué le pareció el boletín de hoy.