El 20 de octubre de 1984, The New York Times publicó un artículo titulado “La futura fábrica de GM funcionará con robots”. En él, Roger Smith, entonces director ejecutivo de GM, argumentaba que la automatización salvaría a la empresa de competidores asiáticos cada vez más formidables.
Pero esto no sucedió. Las fábricas robóticas de Smith lucharon por igualar la productividad de sus contrapartes operadas por humanos. A veces los robots se dibujaban entre sí en lugar de coches o puertas soldadas. E incurrieron en costos mucho más altos.
Hoy en día, el montaje de automóviles y de muchos otros productos se lleva a cabo principalmente mediante robots. Smith tuvo la idea correcta; simplemente hizo lo incorrecto. La inteligencia artificial plantea un problema similar.
Un informe reciente de nuestros colegas del MIT muestra que a pesar de los entre 30.000 y 40.000 millones de dólares que actualmente se invierten en IA empresarial, el 95% de los pilotos no obtienen ningún retorno. Así como la automatización cambió en última instancia la fabricación, la IA sin duda cambiará la forma en que operan las empresas; sin embargo, la experiencia de GM resalta los peligros de un enfoque mal concebido para su implementación. Usar la tecnología para resolver problemas sin comprender cómo se realiza el trabajo diario es una forma segura de desperdiciar dinero y generar cinismo.
Tomemos el ejemplo de Taiichi Ohno, un ingeniero conocido como el padre del Sistema de Producción Toyota. Abogó por la “autonomización” o automatización con intervención humana. Así es como los líderes pueden poner en práctica sus ideas utilizando la IA:
Paso uno: comprender cómo se hace realmente el trabajo
A uno de los estudiantes a los que enseñamos en MIT Sloan School of Management le gusta decir: “Hay pocas formas de perder dinero más rápido que automatizar un proceso que no comprendes”. Este fue el primer error de Smith.
Las plantas de ensamblaje de automóviles son entornos complejos. Cada proceso combina procedimientos formales e innumerables mejoras locales para realizar el trabajo. La mayoría de estos entornos, si bien son necesarios, son invisibles para las personas de un nivel superior, y mucho menos para el director ejecutivo.
El uso exitoso de la IA requiere un enfoque similar. Hay que entender el trabajo, o corre el riesgo de crear herramientas que, como dice un informe del MIT sobre las aplicaciones actuales de IA, son “frágiles, sobrediseñadas o inconsistentes con los flujos de trabajo del mundo real”.
Luego ejecute pruebas específicas.
El segundo error de Smith fue que actuó demasiado grande y demasiado rápido: intentó reemplazar sistemas completos de la noche a la mañana en lugar de realizar gradualmente pequeños experimentos específicos.
Toyota ha identificado trabajos en los que los robots podrían mejorar las operaciones eliminando actividades inseguras y trabajos físicamente agotadores. Luego realizaron experimentos. La seguridad y la productividad mejoraron sin destruir todo el sistema, lo que les permitió aprender a diseñar trabajos que los robots podrían realizar repetidamente. Con este conocimiento, utilizar robots para la próxima ronda de cambios se ha vuelto más fácil y menos disruptivo.
La analogía de la IA es clara: las tareas repetitivas son aburridas y crean el equivalente mental de las lesiones por estrés repetitivo. Busque procesos que sean predecibles y repetibles. Comience donde el aburrimiento es alto y la variabilidad es baja, y luego utilice estos éxitos de automatización más simples como experiencias de aprendizaje para automatizar trabajos más complejos y complejos.
La IA nunca podrá comprender todo el contexto de su organización ni las dinámicas sociales y políticas que la rodean. La IA sólo sabe lo que ha aprendido de la experiencia. Aún se necesitan empleados que conozcan su trabajo y la organización para supervisar la IA y garantizar que su aprendizaje vaya en la dirección correcta.
Luego redistribuya, no se limite a cortar
No hay duda de que la IA acabará provocando la pérdida de puestos de trabajo, pero si su empresa espera crecer y prosperar, elíjala como último recurso. Smith no lo creía así. Su mandato estuvo marcado por cierres de plantas y pérdidas de empleos. Es famosa su frase a los trabajadores del sector automovilístico: “Cada vez que pides un dólar más de salario, mil nuevos robots empiezan a parecer prácticos”.
Esta es una idea errónea. La dinámica “máquina versus personas” ha aumentado las tensiones laborales, ralentizado la adopción de tecnología y reducido la productividad organizacional durante más de un siglo. Este también es un mal negocio. La tecnología debería mejorar la productividad e impulsar el crecimiento económico, no sólo reducir los costos.
La IA libera energía. Utilice este nuevo ancho de banda disponible para desempolvar ideas que han estado guardadas en el estante: nuevos servicios que ofrecer, nuevos mercados a los que ingresar y problemas urgentes que finalmente resolver. Colocar a los empleados donde sus habilidades sean más fuertes; los conoces y ellos saben lo que hacen.
Nuestro enfoque requiere un estómago fuerte, al menos al principio. Al principio parecerá demasiado pequeño y demasiado lento, especialmente cuando los competidores se jactan de que están “utilizando IA en todas partes”. Pero a medida que uno se aleja de trabajos que pueden automatizarse fácilmente y al mismo tiempo desarrolla habilidades y obtiene un retorno de su inversión en IA, surgen desafíos más complejos. Enjuague y repita en la próxima oportunidad, asegurándose de que la IA no solo reduzca costos, sino que le ayude a rediseñar y hacer crecer su negocio.
Así como los robots están ahora en todas partes en las fábricas, la IA encontrará un lugar permanente en la mayoría de las organizaciones. Su empresa llegará allí más rápido y con menos complicaciones si comprende cómo se hace el trabajo, comienza con pequeños experimentos y prioriza el crecimiento sobre los recortes.
Las opiniones expresadas en los comentarios de Fortune.com son únicamente las de los autores y no reflejan necesariamente las opiniones y creencias de Fortune.
AI Brainstorm de Fortune regresa a San Francisco del 8 al 9 de diciembre para reunir a las personas más inteligentes que conocemos (tecnólogos, empresarios, ejecutivos de Fortune Global 500, inversores, formuladores de políticas y las mentes brillantes intermedias) para explorar y responder las preguntas más apremiantes sobre la IA en otro momento decisivo. Regístrese aquí.
