IA & Creatividad

La inteligencia artificial (IA) ha alterado el panorama de la creatividad y la innovación para profesionales altamente calificados. Su adopción en organizaciones plantea la pregunta crucial sobre si deberían incorporarla para fomentar la innovación, ya que la IA puede potenciar la creatividad al ayudar a resolver problemas complejos y fomentar una cultura organizativa más receptiva a la resolución creativa de problemas.

Por otro lado, integrar la IA en la investigación y el desarrollo representa un cambio de paradigma significativo, impulsando la calidad y los resultados. Esta tecnología cataliza avances y mejora la eficiencia en la generación de ideas, acelerando el proceso de innovación.

Sin embargo, el equilibrio entre los riesgos y oportunidades en la integración de la IA es esencial para la toma de decisiones complejas. La dependencia excesiva de la IA podría implicar riesgos éticos, de privacidad y sesgos, lo que resalta la importancia de una supervisión humana en el proceso. Este tema fue desarrollado por Hila Lifshitz-Assaf, investigadora y profesora en temas de innovación científica y tecnología.

‍Potencial de la IA generativa

Hila destaca la capacidad de la IA generativa para empoderar a los individuos bajo presión, generando una multiplicidad de ideas. Además, la accesibilidad de la IA fomenta la inclusión, ampliando el espectro creativo, especialmente en aquellos a quienes la creatividad puede resultar desafiante.

¿Ideas similares a otras?

No obstante, surge la preocupación sobre la similitud de ideas generadas por la IA generativa. Existe una similitud semántica que puede afectar la diversidad cognitiva, crucial en equipos y sociedades. Para ello, Hila enfatiza la importancia de no depender exclusivamente de una sola IA generativa, abogando por la experimentación y la comparación de resultados entre equipos que utilizan o no esta tecnología.

La ponente sugiere que, aunque la IA puede hacer que nos parezcamos más, esto no implica abandonar su uso, sino ser conscientes de no depender únicamente del "copiar y pegar". Lifshitz-Assaf recomienda la discriminación de información y la utilización de varias IA generativas para optimizar resultados.

Conocimiento analítico

La experta señala que la IA generativa ofrece la posibilidad de una innovación radical en áreas donde hemos experimentado estancamientos durante años, como la medicina y la sostenibilidad, por ejemplo. Asegura que es el momento de un cambio significativo en estos ámbitos, aprovechando el potencial de la tecnología para superar desafíos persistentes.

Esto lo explica mejor Hila, a través de una de sus investigaciones en la que se pidió a los trabajadores de una marca de modas, recomendar al CEO, a qué público objetivo deberían enfocarse (hombres, mujeres o niños). Para ello, a los colaboradores se les proporcionó datos cualitativos, cuantitativos, entrevistas de la empresa, etc. Los resultados fueron los siguientes:

• Hubo un rendimiento negativo respecto a la exactitud.
• Cuando las personas trabajaban sin la IA, lo hacían mejor: más del 80% resolvieron correctamente en comparación con el 70% que utilizó la IA generativa.

Hila comenta que la IA generativa está, muchas veces, tan bien pulida, que puede generar un exceso de confianza. Y explica esto mediante el ejemplo de los coches semi automáticos que prácticamente se manejan solos, y se supo de casos en que las personas, por el exceso de confianza, se quedaban dormidas en el volante. De manera contraria, también existen muchos profesionales que interrogan a ChatGPT, por ejemplo. Sin embargo, esto se torna un tanto difícil ya que la IA generativa está diseñada para ser un poderoso persuasor.

Con ello, la ponente nos invita a no dejar de lado el lado analítico que aún, en estos tiempos, nos diferencia de las maquinas y cualquier IA generativa.

Análisis para resolver problemas

La innovación no solo radica en la generación de ideas, sino en hacer que funcionen mediante un enfoque analítico. Hila compartió una investigación donde se observa que, en ciertos casos, el rendimiento sin la IA supera al rendimiento con ella, destacando el peligro de una confianza excesiva en la tecnología. La IA generativa, bien lograda, puede generar este exceso de confianza, recordando situaciones similares en el ámbito automotriz.

¿Cómo interactuamos con la IA?

Lifshitz-Assaf explica que los humanos interactuamos con la IA de tres maneras:

Centauros

Hila los describe como “mitad IA, mitad humanos”. Son usuarios que eligen cuándo utilizar IA y cuándo no. Son muy selectivos. No copian y pegan.

Cyborgs

Son quienes optan por un flujo de trabajo integrado, puede que utilicen la IA para todo, pero lo hacen de manera correcta y muy cuidadosa.

Automatizadores

Los menos recomendados por la ponente. Son quienes, si tienen alguna duda y se la preguntan a alguna IA (ChatGPT, por ejemplo), copian y pegan el resultado, sin hacer mayores modificaciones.

Aunque Hila recomienda la adopción de la IA para la innovación, destaca los riesgos asociados y la necesidad de familiarizarse y experimentar gradualmente. Advierte sobre el uso de la IA en decisiones críticas, sugiriendo una formación especializada para garantizar su correcto empleo en situaciones analíticas cruciales. Por lo tanto, la integración de la IA para la innovación requiere un equilibrio cuidadoso entre aprovechar su potencial y reconocer sus limitaciones.

¿Quién es Hila Lifshitz-Assaf?

Hila Lifshitz-Assaf es profesora de gestión y directora del Artificial Intelligence Innovation Network Research Center de la Warwick Business School. La investigación de Hila se centra en comprender la innovación científica y tecnológica en la era digital. Lifshitz-Assaf ha recibido reconocimientos por su trabajo en Inteligencia Artificial (IA) para la toma de decisiones críticas, incluido el premio ISSIP Excellence in Service Innovation en 2023. Antes de su carrera académica, pasó siete años como consultora estratégica, especializándose en crecimiento y estrategias de innovación en diversas industrias.

Lifshitz-Assaf tiene un doctorado en Harvard Business School, un MBA de la Universidad de Tel Aviv, una licenciatura en Administración y un LLB en Derecho de la Universidad de Tel Aviv, Israel, en los que se graduó con honores.