En su libro “The rise of robots, technology and the threat of mass unemployment” de 2015, Martin Ford nos alerta sobre la amenaza del desempleo masivo por el advenimiento de los avances tecnológicos. Son muchas, afirma, las profesiones que están en la línea de fuego: Analistas de datos, agentes de viaje, conductores de taxi, operadores de call center. Mucho se habla hoy de los trabajos que podrán desaparecer en un futuro no muy lejano. Esta vez la amenaza no es sobre los obreros o trabajadores manuales (trabajadores de mameluco o de overol), sino sobre los trabajos de oficina, o los llamados tradicionalmente de camisa blanca o administrativos. Hay muchas opiniones realmente apocalípticas.
La automatización de procesos y la informática en los años 70 habían comenzado a reemplazar muchos trabajadores manuales, dejando solo las tareas más delicadas y de supervisión en mano humanas. Ahora, la cuarta revolución incorpora Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas junto con robótica sofisticada que reemplazan muchas de las funciones que los empleados realizan hasta hoy y que estas nuevas tecnologías permiten hacer mejor, más rápido y más económicamente. La tercera revolución industrial venía a desplazar a los “blue collar”, los trabajos manuales con trabajadores que “hacen” y, en cambio, la cuarta revolución industrial amenaza a los trabajadores de camisa blanca, es decir, a los que “piensan”.
Si bien el futuro podría ser disruptivo, las máquinas transformaron el trabajo humano y lo complementaron, pero no lo reemplazaron. Obviamente algunas tareas desaparecieron por completo como los ascensoristas, los operadores de conmutador telefónico, el canillita o el colchonero, pero la mayoría de los trabajos se transformaron y muchos nuevos trabajos surgieron.
Esta cuarta revolución industrial impacta en las tareas que las computadoras y la IA pueden hacer mejor, más rápido y con menos errores que las personas. Nadie pensaría hoy en consular las Páginas Amarillas que repartían las compañías telefónicas para buscar un proveedor. Los Googleamos y además miramos su valoración de otros usuarios. No se nos ocurriría hacerlo de otro modo, nos parece lo más normal, pero hasta no hace mucho tiempo guardábamos estos pesados volúmenes en casa, debajo de la mesa del teléfono. Algunos trabajos también desaparecerán, muchos nuevos surgirán y la mayoría de los trabajos actuales incorporarán IA como parte de los procesos normales. Se calcula que un 15% de los trabajos actuales desaparecerán, un 15% de nuevos trabajos surgirán y el resto incorporará la tecnología disponible para complementar y mejorar las tareas.
La Inteligencia Artificial y los prejuicios
Mucho se habla del dilema que debería resolver un auto autónomo entre atropellar a una anciana o a un bebé si el choque es inminente e inevitable. Pero lo que no se dice es que permanentemente esa misma disyuntiva se les presenta a conductores humanos que ni siquiera imaginaron que esa situación les podría suceder y reaccionan solo por instinto. Desde la perspectiva humana, la diferencia está en que el auto autónomo no consume alcohol o drogas, no tiene sueño, no habla por celular cuándo maneja, no discute con su jefe o su pareja, ni se enoja si otro conductor le tira el auto encima. Desde ese punto de vista ¿Quién representa un riesgo mayor?
La incertidumbre, de todos modos, paraliza a muchos y despierta apasionados debates morales sobre la inteligencia artificial. ¿Cómo hará la computadora para tomar decisiones éticas? ¿Qué es el bien y el mal para una máquina? Muchas veces la respuesta más sencilla es la más correcta. Las personas son las que trasladan su moral (o la falta de ella) a las máquinas: Los sesgos y prejuicios, la parcialidad y subjetividad de cada uno de nosotros, están presentes en los algoritmos. La gran ventaja es que ahora es más fácil de corregir y detectar. Es muy difícil reprogramar una persona para que cambie sus creencias y puntos de vista, pero una computadora puede hacerlo más fácil y sin la resistencia del ego.
La resistencia al cambio es por no entender las nuevas posibilidades
La inteligencia artificial despierta pasiones y sensaciones difíciles de manejar. Una de las más profundas es el miedo a perder el trabajo. Perder nuestro trabajo libera el terror de perder algo que nos es muy importante y que nos define como personas. El poder precisar para nosotros (y explicar a otros) que es lo que hacemos y a que nos dedicamos es parte de nuestra identidad. Es por eso que perder este trabajo nos asusta y nos inmoviliza, porque representa algo más que perder nuestro sustento.
El avance de la Inteligencia Artificial nos paraliza y conmueve porque sentimos que amenaza nuestro futuro, pero, sobre todo, nuestro presente.
Con el advenimiento de la IA memorizar, calcular, archivar e inferir ya no será tan importantes: las computadoras con IA harán estas operaciones mejor y más rápidas. El acento del trabajo humano debe estar en interpretar y comunicar. El coeficiente intelectual, el IQ, comienza a perder relevancia frente el ascenso de los robots. La inteligencia emocional - el EQ y no el IQ - tomará la delantera. Las cualidades humanas tales como la creatividad, la empatía, el liderazgo y el trabajo en equipo son las que debemos enfatizar. Jack Ma, el creador de Alibaba, agrega incluso una tercera dimensión de inteligencia. El la llama LQ, la inteligencia del amor, que no es más que la capacidad de amar al otro y de disfrutar lo que hacemos.
¿La Inteligencia Artificial nos volverá más humanos?
Aunque parezca paradójico, la IA nos obligará a ser más humanos y forzará a las organizaciones a poner más acento en las cualidades humanas. Lo “racional”, lo “manual”, irá siendo reemplazado por máquinas, robots e IA, pero se volverá cada vez más vital potenciar la empatía, la comunicación, la creatividad y el amor: el EQ y el LQ.
¿Debemos tener miedo a la IA? ¿Nos reemplazarán los robots o nos obligarán a ser cada vez más humanos? Si en el pasado nuestro trabajo nos definía, tal vez llegó la hora de repensarnos y que sean nuestras cualidades más humanas las que nos definan. El gran desafío y la gran promesa es que el ascenso de los robots liberará nuestra esencia humana: la creatividad, la libertad, la empatía, el amor y la innovación.
DESIGN THINKING: LA IMPORTANCIA DE EMPRENDER DESDE LAS NECESIDADES DEL USUARIO
Se trata de una herramienta versátil para validar productos o servicios y permite incorporar la visión de distintos enfoques. Además es fácil de aplicar y no requiere de muchos recursos. En esta nota, cómo aplicarla a tu negocio.
Dos palabras claves: empatizar y prototipar. Una, desde el lado emocional y la otra, racional. La primera es una práctica que busca entender al usuario en profundidad, sus emociones y el motor de sus decisiones. La segunda, una práctica que incorpora ideas rápidamente para ponerlas frente a personas.
En otras palabras, se trata de aprender de las ideas y en esa línea va el Design Thinking. El término como tal nació en la década del 70 y fue acuñado por la Universidad de Stanford. Concretamente, consiste de 5 pasos:
- EMPATIZAR
- DEFINIR
- IDEAR
- PROTOTIPAR
- TESTEAR
Muchas veces, el proceso de toma de decisiones en DT es similar a un túnel que se va angostando, pero no tenemos que dejar de tener en cuenta que es importante agrandar el panorama para lograr ver todas las opciones y respuestas posibles. Por lo que el proceso oscila entre “dejarse llevar por las ideas” y luego volver a tierra y hacer foco. El momento de empatizar es un momento donde más se puede volar. Después de esa etapa, de agrandar la vista y el panorama, se pasa a una segunda parte del proceso que es definir el problema.
Empecemos.
Paso 1: Empatía, un término más complejo de lo que parece
Es la identificación intelectual o experiencia indirecta de los sentimientos, pensamientos o actitudes de los demás. Es ser capaz de sentir lo que otro está sintiendo, poder ser espejo de sus expresiones, sus opiniones y sus esperanzas. Una parte muy importante de este proceso es no solo lo que los usuarios dicen y dicen que sienten, sino sobre todo las necesidades implícitas que quizás no ponen en palabras, o quizás no identifican. Y es cuando las identificamos que podemos traer soluciones innovadoras y disruptivas al mercado. En el fondo, no hay que tomar ningún problema original como definido, sino terminar de definirlo para resolverlo una vez que se entiende al cliente en profundidad.
Para lograrlo conviene sumergirse en cómo vive el cliente, en como usa el producto en su vida en general. A partir de ahí, observar y hacer hipótesis de qué es lo que hacen y por qué es que lo hacen. Y luego, conectarse con las personas.
Paso 2 y 3: Definición del problema para idear una solución
Después de toda la información recolectada sobre el cliente, ya es hora de identificar el problema en base a los insights -observación e interpretación- y necesidades del usuario. En otras palabras, capturar las motivaciones y propósitos de las personas para las cuales diseñamos.
El usuario muy pocas veces nos dará un insight, es nuestro trabajo como diseñadores observar lo que hacen y luego interpretarlo de forma nueva, y llegar a algo que antes no habíamos pensado.
Paso 4: Prueba y error
Ya en esta etapa, se deja de lado la parte de empatizar con el usuario, definir su problema y buscar soluciones para resolverlo. Es momento de aportar desde otro lado: llegar a la pregunta correcta y re-enmarcar el problema de una nueva forma.
Un prototipo no es una versión miniatura de lo que queremos hacer. Es una forma de aproximarse a algo, no necesariamente la cosa en sí misma. Se puede prototipar un servicio, una historia, una experiencia, un producto.
Al prototipar se logra:
- Inspirar con los materiales: usar lo que está a mano, de ahí viene la inspiración
- Validar o descartar las ideas previas a partir de la construcción en equipo
- Usar lo que ya existe. Si algo ya está hecho y resuelve una necesidad, no hay una regla que lo descarte pero el agregado de valor está en sumarle una vuelta de tuerca
- Hacer en vez de planear, sin perder la diversión
- Hacer foco en las ideas, no en la viabilidad
Prototipar permite reducir tiempos y costos: “fallar barato, aprender temprano” y de ahí tomar ese aprendizaje para lo siguiente.
Construir el briefcase para el futuro: para lograr esto no se debe tener material específico o costoso, sino objetos que den volumen y permitan unirse: cinta adhesiva, hilos, abrochadora, clips, papeles de colores, cartones y cajas.
Se debería testar con una muestra pequeña de los clientes del negocio y que estén dispuestos a dar feedback. De esta manera, si hacen falta cambios o si hay alternativas más eficientes se pueden aplicar rápidamente.
Paso 5: Testeo
Lo ideal de prototipar es aprender más sobre el usuario, el foco no es el prototipo en sí. El punto es aprender. Para eso, es recomendable no contarle el esfuerzo que hubo detrás al usuario, poner al cliente como centro, decirle al principio que queremos su opinión, dar el mínimo contexto posible, dejarles que lo usen, tomar nota de las opiniones recibidas, ayudarlo a que cuente lo que le cuesta, hacer preguntas abiertas, dejar que cambie de dirección, dejar que el usuario hable más que uno.
La herramienta de “Captura de feedback” es muy útil para procesar toda la información. Se arma una grilla con cuatro cuadrantes: lo que le gustó al cliente, lo que hubiese cambiado, las preguntas que surgieron y las nuevas ideas.