Demasiadas personas ven la brecha de habilidades en Inteligencia Artificial simplemente en términos demográficos. Creen que los trabajadores más jóvenes, solo por su edad, tienen más probabilidades de dominar la IA que sus compañeros de mayor edad. Pero es un mito que no debería quedar sin respuesta, de acuerdo con Melissa Bischoping, Directora Sénior de Investigación en Seguridad y Diseño de Productos en Tanium.
El año pasado, la London School of Economics (LSE) publicó una investigación que sostenía que la formación, en lugar de la fecha de nacimiento, es un indicador mucho mejor del éxito. El informe, titulado “Superando la brecha generacional en IA: Desbloqueando la productividad para todas las generaciones”, reveló que casi todos (93%) los empleados que recibieron capacitación en IA la utilizaron en su trabajo, en comparación con poco más de la mitad (57%) que se quedaron sin ayuda.
Fundamentalmente, la investigación reveló que los empleados capacitados eran dos veces más productivos, ahorrando 11 horas semanales, en comparación con los que no habían recibido capacitación. De hecho, el Dr. Daniel Jolles, quien codirigió la investigación, agregó que la creación de “equipos de IA diversos ayuda a eliminar las divisiones basadas en la edad entre los empleados, fomenta la colaboración e impulsa mejores resultados en equipo”.
Si bien la investigación presenta argumentos convincentes, Bischoping considera que hay otra cualidad que se ha pasado por alto y que también se debe tener en cuenta: la curiosidad. “Para mí, es una cualidad que trasciende la edad, la formación o cualquier otro factor diferenciador que se pueda mencionar. Esto se debe a que, por lo que he observado, quienes más valor obtienen de la IA son aquellos dispuestos a experimentar, probar ideas y aprender haciendo”, señala la directiva.
Son ellos quienes están superando los límites y descubriendo, mediante ensayo y error, qué funciona y qué no. Pero este enfoque probablemente hará saltar las alarmas a cualquiera con el más mínimo interés en la seguridad y la mitigación de riesgos. Dar acceso ilimitado a sistemas, software y datos es una receta para el desastre, incluso si es para profundizar en nuestra comprensión de la IA.
Eso plantea un dilema curioso: ¿cómo se les da a las personas la libertad de experimentar y cometer errores sin dejar de proteger los sistemas y los datos? Se trata de un área de estudio que los científicos denominan «seguridad psicológica»: esa sensación intangible dentro de una empresa u organización que permite “hacer una pregunta, admitir un error o cuestionar una idea sin temor a la vergüenza o a represalias”. Según al menos un experto, la seguridad psicológica es “la base de la adopción de la IA y del aprendizaje en equipo”.
Esto significa que, si se quiere animar a los empleados a experimentar con la IA, también necesitan la protección de una seguridad informática sólida. Al fin y al cabo, la IA no está exenta de riesgos. Basta con que un empleado descuidado introduzca datos confidenciales en modelos públicos para comprometer la seguridad de toda la organización.
