jueves, 20 de julio de 2023

PENSAR MAL - ser Innovador

Rita McGrath, 13 julio

Cómo engañar a tu cerebro para que sea más innovador

Una vez que hemos aprendido a hacer algo, nos volvemos "inconscientemente competentes" en ello. Para romper con el camino predecible y avanzar, lo que sugiere mi buen amigo y colega, Greg Galle , es que necesitamos “pensar mal”. Eso significa abrir nuestra mente a nuevas posibilidades. En una sesión reciente que dirigió para Columbia Executive Education para Genentech.

Dejando la palmadita predecible

Como Greg señaló a la clase, hay conexiones sinápticas que se forjan cuando aprendemos algo. Crea una vía neuronal que es bastante funcional. Permite que nuestros cerebros conserven energía y poder de pensamiento una vez que algo se ha convertido en una rutina. Por ejemplo, ¡considere la experiencia de llegar a casa después de un viaje de rutina sin recordar conscientemente el viaje! Esto a menudo se denomina " competencia inconsciente " y es el destino final de un viaje de aprendizaje. Esto es funcional desde el punto de vista de la conservación de energía para lo que podríamos necesitar para prestar atención, por ejemplo, las amenazas en el medio ambiente.

Sin embargo, el problema es que cuando necesitamos encontrar una solución novedosa o una innovación, debemos dejar el camino predecible y viajar a lo que Greg llama el "camino audaz". Eso significa que necesitamos engañar a nuestros cerebros para que provoquen una reacción novedosa. Necesitamos despertar nuestra imaginación (como señala mi amigo, Martin Reeves de BCG, esto casi siempre es el resultado de encontrarnos con algo inesperado.

  • El camino predecible: Todos alguna vez nos encontramos en el “camino predecible” de cómo se han hecho las cosas y cómo serán. Este status quo es forjado por las conexiones en nuestros cerebros y nuestra cultura.
  • El camino audaz: Si nos atrevemos y nos permitimos a mirar más allá del status quo y perder el miedo a explorar nuevos terrenos, podremos imaginar resultados diferentes a los que conduce el camino predecible. Necesita forjar un camino audaz.
  • Luchar contra el status-quo: Es esencial, en especial al gestionar la innovación de una organización, luchar día con día contra las poderosas fuerzas biológicas y culturales que conspiran para obligarnos a regresar al camino predecible.

También hay una dimensión cultural en todo esto. A medida que los humanos interactúan con el tiempo, desarrollamos un conjunto de creencias compartidas sobre lo que es aceptable. Esto viene a representar lo que se ha bautizado como la “ Ventana de Overton ”. La ventana de Overton representa la gama de políticas e ideas que son ampliamente aceptadas por una población relevante. Si se le ocurre una idea que está fuera de la ventana de Overton, será difícil lograr que sea ampliamente aceptada. Habiendo dicho eso, es posible cambiar la ventana de Overton , expandiendo y cambiando las políticas que aceptará una población determinada. Los ejemplos recientes incluyen la aceptación generalizada del matrimonio entre personas del mismo sexo y la legalización de la marihuana, políticas que no hace mucho tiempo habrían sido un tercer carril político.

La idea detrás de “pensar mal” es conquistar la biología y la cultura para cambiar las cosas de cómo son a cómo podrían ser. Es la capacidad de engañar a nuestros cerebros para que piensen en nuevas posibilidades y hacer que un grupo de personas considere algo que su cultura normalmente resistiría.


Las seis prácticas básicas de “pensar mal”

Lo que hemos aprendido en el tiempo sobre cómo solucionar problemas hoy está obsoleto. Las “mejores prácticas” para la búsqueda de soluciones empresariales se basan en metodologías ortodoxas y tradicionales aprendidas por medio de una cultura que conspira en contra del pensamiento ágil y disruptivo. 

La metodología Think Wrong sirve para gestionar la innovación y el desarrollo de productos innovadores, retando a las empresas y a sus intraemprendedores a que se muevan a lugares absurdos y regresen con ideas memorables, únicas e innovadoras.

Hay seis prácticas básicas en el sistema ThinkWrong, que también se describen en un libro del mismo nombre , que profundiza mucho en ellas. Como lo describe Greg, todas estas son prácticas específicas que podemos aprender y aplicar y trabajar para mejorar.

  1. Ser Audaz: busca retar el status quo y ofrecer una solución que supere las expectativas.
  2. Escapar: Encuentra una inspiración fresca para formular soluciones en contra del statu quo.
  3. Dejarlo ir: fuerza a los participantes a resolver desde un ángulo que jamás han considerado, fomentando soluciones que no se han imaginado aún.
  4. Apostar poco: estimula la creación de pequeños incrementos de valor de manera que se puedan evaluar resultados sin arriesgar mucho capital.
  5. Otras prácticas como Hacer algo y
  6. Moverse rápido se alinean con marcos de trabajo ágiles y desarrollar una red de partners poseen vasta experiencia.

martes, 11 de julio de 2023

La era de la IA ha comenzado

La inteligencia artificial es tan revolucionaria como los teléfonos móviles e Internet.

Por Bill Gates| 21 de marzo de 2023


En mi vida, he visto dos demostraciones de tecnología que me parecieron revolucionarias.

La primera vez fue en 1980, cuando conocí una interfaz gráfica de usuario, el precursor de todos los sistemas operativos modernos, incluido Windows. Me senté con la persona que me había mostrado la demostración, un brillante programador llamado Charles Simonyi, e inmediatamente comenzamos a intercambiar ideas sobre todas las cosas que podríamos hacer con un enfoque informático tan fácil de usar. Charles finalmente se unió a Microsoft, Windows se convirtió en la columna vertebral de Microsoft, y el pensamiento que hicimos después de esa demostración ayudó a establecer la agenda de la empresa para los próximos 15 años.

La segunda gran sorpresa llegó el año pasado. Me había estado reuniendo con el equipo de OpenAI desde 2016 y estaba impresionado por su progreso constante. A mediados de 2022, estaba tan entusiasmado con su trabajo que les propuse un desafío: entrenar una inteligencia artificial para aprobar un examen de biología de Colocación Avanzada. Hágalo capaz de responder preguntas para las que no ha sido entrenado específicamente. (Elegí AP Bio porque la prueba es más que una simple regurgitación de hechos científicos: te pide que pienses críticamente sobre la biología). Si puedes hacer eso, dije, entonces habrás logrado un verdadero avance.

Pensé que el desafío los mantendría ocupados durante dos o tres años. Lo terminaron en unos pocos meses.

En septiembre, cuando me reuní con ellos nuevamente, observé con asombro cómo le hicieron a GPT, su modelo de IA, 60 preguntas de opción múltiple del examen AP Bio, y respondieron correctamente a 59 de ellas. Luego escribió respuestas sobresalientes a seis preguntas abiertas del examen. Hicimos que un experto externo calificara la prueba y GPT obtuvo un 5, el puntaje más alto posible y el equivalente a obtener una A o A+ en un curso de biología de nivel universitario.

Una vez que pasó la prueba, le hicimos una pregunta no científica: "¿Qué le dices a un padre con un hijo enfermo?" Escribió una respuesta reflexiva que probablemente fue mejor que la que hubiéramos dado la mayoría de nosotros en la sala. Toda la experiencia fue impresionante.

Sabía que acababa de ver el avance tecnológico más importante desde la interfaz gráfica de usuario.

Esto me inspiró a pensar en todas las cosas que la IA puede lograr en los próximos cinco a diez años.

El desarrollo de la IA es tan fundamental como la creación del microprocesador, la computadora personal, Internet y el teléfono móvil. Cambiará la forma en que las personas trabajan, aprenden, viajan, obtienen atención médica y se comunican entre sí. Industrias enteras se reorientarán a su alrededor. Las empresas se distinguirán por lo bien que lo utilizan.

La filantropía es mi trabajo de tiempo completo en estos días, y he estado pensando mucho en cómo, además de ayudar a las personas a ser más productivas, la IA puede reducir algunas de las peores desigualdades del mundo. A nivel mundial, la peor inequidad está en la salud: 5 millones de niños menores de 5 años mueren cada año. Eso es menos que los 10 millones de hace dos décadas, pero sigue siendo un número sorprendentemente alto. Casi todos estos niños nacieron en países pobres y mueren por causas prevenibles como diarrea o malaria. Es difícil imaginar un mejor uso de la IA que salvar la vida de los niños.

En los Estados Unidos, la mejor oportunidad para reducir la inequidad es mejorar la educación, particularmente asegurándose de que los estudiantes tengan éxito en matemáticas. La evidencia muestra que tener habilidades matemáticas básicas prepara a los estudiantes para el éxito, sin importar la carrera que elijan. Pero el rendimiento en matemáticas está disminuyendo en todo el país, especialmente para los estudiantes negros, latinos y de bajos ingresos. La IA puede ayudar a cambiar esa tendencia.

El cambio climático es otro tema en el que estoy convencido de que la IA puede hacer que el mundo sea más equitativo. La injusticia del cambio climático es que las personas que más sufren, las más pobres del mundo, son también las que menos contribuyeron al problema. Todavía estoy pensando y aprendiendo sobre cómo la IA puede ayudar, pero más adelante en esta publicación sugeriré algunas áreas con mucho potencial.

En resumen, estoy entusiasmado con el impacto que tendrá la IA en los temas en los que trabaja la Fundación Gates , y la fundación tendrá mucho más que decir sobre la IA en los próximos meses. El mundo necesita asegurarse de que todos, y no solo las personas adineradas, se beneficien de la inteligencia artificial. Los gobiernos y la filantropía deberán desempeñar un papel importante para garantizar que reduzca la inequidad y no contribuya a ella. Esta es la prioridad para mi propio trabajo relacionado con la IA.  

Cualquier nueva tecnología que sea tan disruptiva seguramente hará que la gente se sienta incómoda, y eso es ciertamente cierto con la inteligencia artificial. Entiendo por qué: plantea preguntas difíciles sobre la fuerza laboral, el sistema legal, la privacidad, los prejuicios y más. Las IA también cometen errores fácticos y experimentan alucinaciones . Antes de sugerir algunas formas de mitigar los riesgos, definiré lo que quiero decir con IA y entraré en más detalles sobre algunas de las formas en que ayudará a empoderar a las personas en el trabajo, salvar vidas y mejorar la educación.