Entrenando el algoritmo


Si tienes algún conocimiento de programación seguramente sabe lo que es un algoritmo. Si no, pues digamos que es el conjunto de instrucciones para que la computadora realice algo, el programa en otras palabras. Como programadores pasamos mucho tiempo programando y depurando el algoritmo para que cuando reciba cierta información, realice ciertas operaciones y en consecuencia genere una salida deseada. Es un proceso largo y tedioso. Pero con el tiempo te vuelves bueno para evitar la gran mayoría de los errores. Aún así, en nuestra vida diaria, recibimos cientos de actualizaciones al año de diferentes programas y apps para mejorarlos y eliminar deficiencias en el algoritmo.

Hoy escuchamos que la inteligencia artificial está constituida de algoritmos, diferentes a los tradicionales, y que en muchos casos requieren de un entrenamiento. Los expertos se han encontrado con el problema de que el entrenamiento provisto determina en gran medida el resultado del algoritmo. Por ejemplo, programas de IA que se usan para filtrar candidatos a un trabajo han mostrado sesgos hacia ciertas poblaciones y comunidades. Esto porque los humanos que los programan traen esos sesgos en sí mismos.

Los especialistas concluyen que la utilidad y calidad de la IA estará en función de la calidad de la información y el entrenamiento proporcionado a los algoritmos. De otro modo, solo lo que haremos es sistematizar y automatizar nuestros sesgos y distorsiones cognitivas en una tecnología que las aplicará mucho más rápida y eficientemente, muy probablemente para mal.

Ahora bien, piensa en una persona como una computadora orgánica que posee unos algoritmos super complejos, que aún no entendemos, y que se han ido mejorando a lo largo de cientos de miles de años de evolución. Pero esa computadora orgánica y esos algoritmos requieren de entrenamiento. Parte se da por la propia persona, esto es aprende sola, pero mucho se da por la interacción y recepción de información de las personas a su alrededor. Esto, con el tiempo integra, valores, creencias, hábitos, rituales que con la entrada para el algoritmo el cual es aplicado (con todas sus deficiencias o sesgos cognitivos) para generar una salida que se traduce en una forma de pensar (ideas) o en comportamientos.

Hoy los especialistas se están dedicando mucho tiempo, esfuerzo y dinero a mejorar los procesos de entrenamiento de los algoritmos. Se han dado cuenta que no es la cantidad del entrenamiento e información, sino la calidad del entrenamiento y la información la que hará útil a un sistema de IA.

Cómo mandos y gerentes ¿no deberíamos preocuparnos por la calidad del entrenamiento e información que proporcionamos al algoritmo de nuestros colaboradores? En mi experiencia, muchos mandos y gerentes se quejan del comportamiento de la gente en las empresas, pero no nos damos cuenta que mucho de ese comportamiento está determinado por la influencia de la cultura de la empresa, nuestro comportamiento como líderes y nuestro entrenamiento «sobre la marcha» sin sistematización el cual «programa» el algoritmo de la gente y en consecuencia se traduce en comportamientos no deseados.

Cada acción que realizamos como mandos y gerentes, cada interacción que tenemos con la gente, cada vez que hablamos de un colaborador con otro, cada vez que permitimos, prohibimos y toleramos acciones dentro de la empresas proveemos de información (buena o mala) para el algoritmo de las personas quienes los usan (con su programación anterior y con sus segos cognitivos) para generar un resultado y comportamiento.

No se trata en las empresas de dar capacitación, se trata de que sea de calidad, y el curso y el instructor pueden ser buenos, pero si no se refuerza en piso con acciones por parte del mano y la organización, el comportamiento no cambia. No es solo el aula la que entrena a la gente, son las experiencias e interacciones con todos los colaboradores, mandos, proveedores, autoridades y clientes los que van programando el comportamiento.

Como mandos y gerentes dedicamos mucho tiempo a revisar indicadores, poner controles y querer dar resultados, pero todo ello es, justamente y valga la redundancia, el resultado de la aplicación de otros «algoritmos de empresa». Debemos de centrarnos en revisar y depurar los algoritmos de selección de personal, entrenamiento en piso, capacitación en aula, mentoría y coaching, recompensa y retroalimentación y otros más. La calidad de la información con que entrenamos a la gente que ejecuta dichos algoritmos que en consecuencia generan el entrenamiento del algoritmo de la gente y que será lo que nos brinda resultados.

Se como un especialista de IA, conoce tus algoritmos de empresa, cuida la información que les brindas y monitorea la salida que proveen a fin de que ellos en consecuencia se traduzcan en comportamientos que ayuden a programar los algoritmos de la gente y obtener el resultado esperado.