Por Qué la IA Nunca Reemplazará a los Humanos en la Gestión de Productos

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Hannah Clark: Una buena forma de saber que algo es realmente disruptivo es cuando la gente le tiene miedo, y la IA generativa definitivamente nos está llevando allí. Pero honestamente, el temor alrededor de la IA como una amenaza para la seguridad laboral, entre otras cosas, no es irracional. Pero la historia nos dice que cuán amenazadora parece una innovación al principio no siempre es un indicador preciso de cómo terminarán las cosas.

Mi invitado de hoy es Ken Hubbell. Es CEO de Soffos.ai, consultor sénior en The Pragmatic Futurist y autor de “There is AI in Team: The Future of Human, Augmented Human, and Non-Human Collaboration”. Así que se podría decir que sabe bastante sobre IA. Habiendo presenciado de cerca el desarrollo de productos de IA durante las últimas décadas, Ken no está convencido de que los LLMs sean los monstruos que algunos piensan. De hecho, está bastante seguro de que esto va a nivelar la competencia como nunca antes. Vamos a sumergirnos.

Ken, estoy muy emocionada por esta conversación. Muchas gracias por acompañarnos.

Ken Hubbell: Hannah, gracias por invitarme. Lo espero con ganas.

Hannah Clark: Sí. Así que vamos a comenzar como solemos hacerlo. Me encantaría que nos contaras un poco sobre tu trayectoria y cómo llegaste hasta donde estás hoy.

Ken Hubbell: Bueno. Fui afortunado cuando era joven. Tuve cuatro maestras y maestros increíbles en el sistema de escuelas públicas: la Sra. Strawbridge, el Sr. McCoy, la Sra. Fisher y la Sra. Lambert básicamente formaron lo que soy hoy. Cada uno vio algo diferente en mí y me permitió desarrollar esas habilidades, esa creatividad y esa innovación y cosas por el estilo.

Antes de que esas fueran consideradas cualidades muy valiosas. La Sra. Strawbridge me dejaba escribir, crear historias y contar relatos, y no me ponía límites. El Sr. McCoy es una persona increíble. Enseñaba algo llamado Programa de Aprendizaje Mejorado en Florida. Era como el programa de talentos y habilidades especiales, pero era una clase en la que podías hacer cosas fuera del currículo normal.

Incluyendo aprender a programar una computadora cuando eran algo muy nuevo, no existían en muchos lugares. También hacer películas, participar en excavaciones arqueológicas, ese tipo de cosas. Fue una época fascinante y me permitió saber que se podía salir de la caja, que no había limitaciones.

La Sra. Fisher me permitió leer lo que quisiera, hasta libros para adultos en ese momento y eso me dejó explorar biografías, novela, ciencia ficción, y fue increíble. Y la Sra. Lambert era nuestra entrenadora de teatro. Me enseñó a hablar en público, salir al escenario y no tener miedo.

Así que luego fui a un campamento de computación. Aprendí a programar y a hacer mis primeras simulaciones. Más adelante, después de graduarme del bachillerato, tuve la oportunidad de ir a una academia militar aquí en Estados Unidos, pasé el año de plebe, aprendí a programar y a adoptar el enfoque maquiavélico para estudiar. Luego decidí estudiar diseño y salí de la academia para ir a la North Carolina State University, escuela de diseño.

Después ingresé al mundo empresarial, creé decorados y cosas para programas de televisión en Florida. Volví a Carolina del Norte, me involucré en animación y simulación por computadora para programas de capacitación, y descubrí que me gustaba enseñar a la gente cómo hacer cosas, pero aún así mantenerme cerca del código.

Así que finalmente obtuve mi posgrado en tecnología educativa y ese salto de diseño de producto a diseño educativo realmente no fue tan grande. Era diseño, simplemente te das cuenta de que los productos son diferentes. Lo realmente fascinante es que en 2010, probablemente 2012, tuve la oportunidad de tener un modelo temprano de Alexa.

Y me di cuenta de que este era el futuro del aprendizaje. Estaba creando herramientas de apoyo al desempeño que eran manos libres; podías hacer preguntas sobre lo que querías hacer y te guiaba paso a paso. Así que escribía skills para Alexa y dije, vale, me gusta la IA. Al mismo tiempo me di cuenta de que había una gran posibilidad de disrupción en la industria del talento y en la forma en que las personas trabajan. Así que empecé a hablar en conferencias sobre disrupción del talento, el impacto de robótica, aumentación e IA.

Y conocí a Nik Kairinos, y juntos fundamos una empresa llamada Soffos, que es la empresa de la que hablamos aquí. Comenzamos a construir un producto educativo, pensamos que sería el camino, pero luego nos dimos cuenta de que entrar en el sector educativo con productos es realmente difícil.

Hay muchos obstáculos. Y la gente estaba más interesada en el núcleo de lo que hacíamos, así que creamos una serie de bloques de Lego para IA Generativa. Lanzamos un producto como plataforma como servicio y, luego, apareció ChatGPT. Fue muy oportuno pero nos dimos cuenta de que debíamos actualizar la plataforma, así que pasamos los últimos nueve meses reconstruyéndola.

Ya está oficialmente activa. Así que eso es genial. Es la versión 2.0. Ahora buscamos expandirla y añadir cosas. Este es el lugar para estar y estoy emocionado de estar aquí.

Hannah Clark: Así que, obviamente, has estado muy inmerso en la IA desde los primeros días, en lo referente al desarrollo de donde estamos ahora. Pero, claro, hay otra cara. Ahora mismo vemos mucho pánico acerca del potencial de la IA, de si hay una amenaza para el trabajo humano. ¿Qué opinas al respecto? ¿Crees que la gente debería tener tanto miedo de la IA?

Ken Hubbell: Esta es mi respuesta estándar: Deberíamos tener más miedo de nosotros mismos que de la IA. Porque al final, la IA no hace nada que no se le indique. Así que tenemos la oportunidad aquí de crear algo grande y asociarnos, lo llamo una asociación. Mi libro trata todo este tema: ‘No es nosotros contra ellos, ni ellos reemplazándonos; es que todos trabajamos juntos como el nuevo equipo del futuro, y comienza ahora.’

El futuro empezó hace tiempo, pero ahora realmente está despegando y si lo tratamos así, todos podremos tener éxito. No se trata de que nos reemplace, sino de que trabajemos con la IA para mejorar y, en muchos casos, ser más rápidos y eficientes. Por ejemplo, las pequeñas empresas suelen tener dificultades para crecer por los costos de contratar personal, pagar sueldos y encajarlo en un presupuesto ajustado.

Muchas veces deciden no hacerlo o trabajan sin descanso para compensar. Ahora, cualquier negocio puede tener su propia secretaria personal, su propio departamento de ideas, su propio equipo para redactar contratos, propuestas y subvenciones.

Todo esto normalmente cuesta mucho tiempo y dinero, pero ahora pueden hacerlo en segundos o minutos personas que nunca lo contratarían, así que no están reemplazando a nadie: están habilitando a las pequeñas empresas para ser más competitivas que nunca. Creo que hay muchas corporaciones grandes preocupadas porque las pequeñas ahora podrán competir verdaderamente.

Ahora, con nuestra plataforma, literalmente puedo crear docenas de agentes haciendo trabajos que antes requerían mucho personal. Eso es realmente alucinante. Ahí es donde veo mucho poder. Hay muchos beneficios, pero si no enseñamos a los niños -y la gente de todas las edades, pero especialmente desde pequeños- cómo es esta herramienta, esta relación, y esta colaboración, podríamos dejar de enseñar habilidades necesarias y no prepararlos para competir igual que otros.

Estamos en las primeras fases y hay mucho por resolver, pero si lo vemos con optimismo, algunos dirán que soy demasiado iluso. Pero si establecemos los guardarraíles adecuados, todos sacaremos provecho.

Hannah Clark: Estoy totalmente de acuerdo. Creo que el tema de los guardarraíles aún no se ha explorado lo suficiente como sociedad. Pero también quiero hablar un poco sobre ese aspecto de la IA como herramienta para hacer lo que quieres, y la necesidad de supervisión humana.

Creo que no se habla tanto de eso, ese equilibrio entre humano e IA y hasta dónde puede reemplazar realmente a una persona. Lo hemos comentado antes: aun gestionando un equipo de humanos o de IA o de LLM, sigues necesitando supervisar el resultado porque siempre eres responsable, ¿cierto?

Ken Hubbell: Absolutamente. Eso aplica tanto si gestionas personas, un equipo local o global, como IA o ambos. De hecho, salió un artículo en Forbes que reflejaba algo que he dicho antes: las personas de generaciones anteriores, acostumbradas a manejar grandes equipos, se están adaptando mejor a esto que la generación Z y la generación Alfa.

A la generación Z le encantan los juegos y asumir tareas puntuales, pero aún no se gestionan bien. Hay margen de crecimiento, pero por cosas como la pandemia, se han visto obligados a no liderar equipos ni gestionar a nadie más que a sí mismos.

Eso les pone en desventaja. Además, al haber crecido con la tecnología, la dan por supuesta, no ven el valor añadido de gestionar. Y tampoco había esa costumbre. Antes la gente tenía secretarias, luego aprendieron a hacerlo todo solos, pero ahora podemos volver a tener secretarias personales, y quienes recuerdan esos tiempos lo agradecen.

Puedes delegar tareas y la IA genera el mensaje por ti, pero aún así debes revisarlo, igual que revisabas lo que escribía tu secretaria. Porque, si va al presidente de la empresa o a un cliente, no quieres que vaya tu nombre si hay algo incorrecto. Y esto pone de relieve cómo las IA de conversación nos enseñan sobre nosotros mismos: reciben lo que pides. Si das indicaciones con sesgo, consciente o no, obtendrás sesgo. Si eres grosero o exigente con la IA, la respuesta irá en ese sentido.

Prueba esto: pregunta algo a un chat como Soffos de manera amable, luego pregúntalo de manera brusca: la respuesta será diferente. Si enseñamos a los niños a ser amables con la máquina, obtendrán mejores respuestas; si enseñamos lo contrario, los resultados no serán tan buenos.

Hannah Clark: Tiene mucho que ver el momento de todo esto, como ChatGPT que despegó tras la pandemia, cuando sobre todo en tecnología nos hemos acostumbrado a comunicarnos remotamente, antes teníamos más contexto presencial.

En un episodio anterior con Nimrod Priell, CEO de Cord, hablamos de cómo hay funciones y productos que triunfan por el contexto en que nacen, aunque la idea no sea nueva.

Así que es un momento interesante para la IA porque dependemos más de comunicarnos a distancia y necesitamos pensar en la claridad de nuestras preguntas en medios escritos.

Ken Hubbell: Sí. Es fascinante. Mi hijo está en su último semestre de antropología y ha estado usando nuestro conjunto de herramientas para investigación. No para investigar, sino como sujeto de investigación.

Descubrió que ha aprendido a comunicarse mejor con la gente después de comunicarse con Soffos. Cuando preguntas mal o de forma ambigua, obtienes respuestas inesperadas o te pide que aclares. Así que ha mejorado en ser más claro y específico con profesores, compañeros y equipos de trabajo. Cree que es una gran herramienta para que los managers aprendan a comunicarse mejor con sus empleados. ¿Cuántas veces has oído “les pedí algo y lo hicieron, pero no era lo que quería”? Suponemos que los demás ven la solución igual que nosotros, pero les faltó contexto o referencias.

Y como las máquinas no tienen perspectiva, uno debe ser muy preciso formulando la pregunta. Creo que eso es una buena cosa. Además, estamos notando que hablar con personas reales sigue siendo genial. Las IA pueden ser interesantes, pero al final las conversaciones humanas nos aportan más.

Hannah Clark: Eso nos lleva al miedo en la creación de contenido: que la IA generativa pueda competir en campos creativos como arte, artículos, etc. que son mejores hechos por humanos.

Pero hay un miedo genuino sobre el futuro de esa clase de creación. ¿Cuál es tu visión?

Ken Hubbell: Lo pondré en otro contexto: Cuando estudiaba diseño, algunos usábamos marcadores y rapidógrafos, otros tenían aerógrafos y todos los envidiábamos por tener ventaja. Hasta que tuve una Macintosh con software de escultura 3D—podía crear cientos de ilustraciones en el tiempo que el del aerógrafo tardaba una. Las coloqué durante una revisión de diseño y alguien dijo: “Eso es hacer trampa, la máquina hace tu trabajo”. Yo opinaba que era como usar el aerógrafo en lugar del marcador—es solo una herramienta.

Quienes dominan un método no ven con buenos ojos un nuevo enfoque, sobre todo si son muy buenos tras años de práctica. Cuando ahora puedes describir algo y obtener un resultado que puedes usar como base para crear, no es diferente de ir a una revista y crear un mood board, recortar imágenes e inspirarte.

Hay más trabajo humano manual, pero en realidad usamos Photoshop hace 20 años y eso no redujo la demanda, al contrario. La autoedición digital iba a acabar con la editorial tradicional: ahora publicamos más que nunca. Todo el mundo se asustó en su época: los tejedores en Francia quemaron telares en el siglo XVII/XVIII por miedo a quedarse sin trabajo. Esto no es nuevo. Pasa rápido, pero no es nuevo. Si eres realmente creativo, no es una amenaza, es solo un medio más. Recientemente la animación volvió a usar recortes de papel, luego semillas, caramelos… Siempre hay otros métodos; cuando uno se populariza, se pasa al siguiente. Así será con Midjourney, Dall-E, etc. Solo serán herramientas y, una vez resueltos los temas de derechos, veremos innovación creativa. Por ahora, estamos temerosos y confundidos, pero esto pronto se asumirá como una herramienta más para la humanidad.

Hannah Clark: Exacto. Hay un error común en quienes empiezan a probar. Por ejemplo, como editora de una publicación de gestión de productos, han llegado artículos supuestamente originales que casi seguro vienen de ChatGPT y apenas han sido editados.

Interesante que el texto es semánticamente casi perfecto, tiene mucho sentido, pero la sensación es que no hay un humano detrás. Simplemente no conecto. ¿Por qué es eso?

Ken Hubbell: Voy a darte un ejemplo perfecto. En mi libro, admito que usé nuestro chat para ayudarme a redactar algunos segmentos, sobre todo en los primeros borradores y para el orden de ideas.

Quería historias con varios estilos; alguno se me da peor, así que pedí ayuda. Las que terminaron en el libro, tuve que reeditarlas completamente, yo y mi hija, que es escritora y editora, y ella fue durísima. Aunque algunas sí resultaron útiles.

La IA usa patrones de palabras porque, en el fondo, predice y busca cuáles suelen seguir a otras cuando la gente habla de algo. Al principio, ChatGPT lo hacía palabra por palabra: si le pides sobre “por qué el cielo es azul”, comienza, “El cielo es azul porque…”, pero iba construyendo palabra a palabra; a veces llegaba a una frase sin sentido, retrocedía, reescribía, así que veías cómo “zigzagueaba”, probando combinaciones de palabras.

Si le pides una historia sobre gente en el campo, tiende a decir “En una tarde soleada, bla, bla, bla”. Probé distintos escenarios y siempre empezaba igual: variaba entre “tarde soleada” o “nublada”, pero siempre la misma base. Así que aprendí a variar los prompts y aún así debía editar mucho. No es muy distinto a como trabaja una o un escritor: siempre hay un editor. Puedes escribir el borrador, pasarlo por ChatGPT para corregir ortografía y estructura, luego enviarlo a un editor humano.

Es una relación. A veces usaba la IA para crear esquemas, luego redactaba, se lo pasaba para corrección, y así varias veces, luego lo revisaba otra vez y finalmente lo mandaba al editor humano. El proceso de edición de la computadora toma segundos.

Eso permite iterar 20-40 veces en una tarde, algo que antes tomaría meses. Mi libro igual tardó nueve meses en escribirse, después de años de planeación y reunir material.

Pero incluso con IA, escribir un libro es un proceso largo.

Hannah Clark: Es el ejemplo perfecto de usarla como herramienta y la diferencia entre contenido generativo y creativo. Ese, para mí, es el diferenciador: ¿en qué punto es generación y en cuál es creación?

Y hay un elemento humano que, por ahora, la herramienta no puede reemplazar. Pero, cambiando de tema por el tiempo, mencionaste ética y barreras de la IA.

Eso lo tratamos en el podcast, pero tú tienes una visión única. Hablando de sesgos inherentes y ética de los sesgos, ¿qué debemos considerar conforme avanzan estas herramientas, pensando no solo en crear e iterar, sino en utilizar IA para aprender u otras aplicaciones?

Ken Hubbell: Tres puntos. Uno, siempre habrá sesgo. Nosotros siempre estamos sesgados. Todo en el mundo tiene sesgo, por el contexto y el entorno, y las máquinas aprenden de nosotros. Si tomas la información disponible, por ejemplo, retirando todo lo de los últimos 75 años (por copyright o política), quedan los clásicos de Shakespeare, Grecia, Roma, Egipto… Pero cada grupo, época y cultura tiene sesgos.

Salvo que crees material nuevo totalmente libre de sesgo (prácticamente imposible, por la naturaleza humana), no puedes eliminar el sesgo. ¿Puedes eliminar el “mal sesgo”? Puedes filtrarlo, pero el sesgo depende de la historia, de la época, y cada día es distinto. Nunca desaparecerá. Lo que podemos hacer es mirarnos al espejo y preguntarnos quién genera el sesgo. La IA no tiene motivaciones ni emociones, pero nosotros se las damos. Si queremos arreglarlo, debemos arreglarnos.

Y, hablando de educación, la conciencia del sesgo debe iniciarse desde el día uno de una persona. Hay que preguntarse cómo educamos a los niños para evitar ciertos sesgos, y eso nos obliga a examinarnos. Es un desafío porque nos obliga a vernos y eso puede dar miedo.

Hannah Clark: Exacto. Como decía tu hijo, debes ser muy consciente de lo que introduces como entrada.

Interesante perspectiva. Y sobre educación: es una categoría de producto que avanza muy rápido; aparecen herramientas a diario, y no hay una fuente de verdad definitiva sobre los avances o sobre cómo aprender a usarla correctamente.

¿Tienes recomendaciones sobre recursos confiables para aprender sobre IA?

Ken Hubbell: Puedes ir a mi blog, porque tengo una lista de artículos, vídeos, etc. curiosamente, mi padre está obsesionado con la IA y antes me mandaba enlaces todo el día. Ahora lo contraté para que los suba al blog y ayude a curar contenido, y así lo hacemos. Tenemos una lista creciente.

Sale tanto material nuevo que es imposible leerlo todo. No lo intentes. Escoge temas relevantes para ti, para tu familia, para tu negocio, y céntrate en eso. Hay suficiente e incluso demasiado; no todo es claro. Justo di una charla a educadores que serán directores de colegio y estaban abrumados: saben que esto llega, pero no cómo les va a afectar, no si habrá políticas para lidiar con ello. Muchos colegios apenas empiezan a entender las implicaciones. Hago consultoría basado en el libro: hablo en colegios, con gente, con jóvenes, sobre cómo encarar esto en su carrera y sus vidas, cómo prepararse proactivamente y adaptarse a lo que viene. Hay que descubrirlo entre todos. Aunque quienes estamos en el campo lo tratamos a diario, el 95% de la gente ni sabe lo que pasa, no por ignorancia, sino porque es nuevo y surgió de golpe. Incluso algunos ya en IA sintieron impacto cuando llegó ChatGPT: algunos aplaudieron, otros se asustaron. Así será los próximos 5 a 10 años.

Hannah Clark: Y sobre tu blog, ¿cuál es la URL y otros sitios donde seguir tu trabajo?

Ken Hubbell: Puedes ir a thepragmaticfuturist.com, allí tienes enlaces a todo. Todo junto, thepragmaticfuturist.com, tuve suerte de conseguirlo. O puedes visitar there-is-ai-in-team.blogspot.com, que sí, es largo, debí pensarlo más, pero funciona. Ese es el blog mismo y me gustaría que lo visites.

Puedes dejar notas y tal. Pero esto es algo a descubrir entre todos. Cuantas más conversaciones tengamos —especialmente en la mesa o acampando con café, chocolate o lo que se prefiera— mejor para la humanidad. Comparte con tus amigos y que sea una charla cercana. Esto no va a desaparecer. Debemos abrazarlo. Habrá altibajos, pero será divertido.

Hannah Clark: Estoy de acuerdo. Es una gran disrupción y hay que estar preparados para lo que venga.

Ken, muchísimas gracias por acompañarnos. Este ha sido Ken Hubbell. Aprecio mucho tus ideas, es un campo fascinante, gracias por unirte.

Ken Hubbell: Me encanta, Hannah, te deseo lo mejor.

Hannah Clark: Gracias por escucharnos. Para más consejos, guías y reseñas de herramientas, suscríbete a nuestro boletín en theproductmanager.com/subscribe. Puedes escuchar más conversaciones como esta suscribiéndote a The CPO Club donde sea que escuches tus pódcast.