La IA generativa obliga a las empresas a transformar su plantilla

Thomson Reuters está en el negocio de la información y lo ha estado durante mucho tiempo. Thomson Corporation se fundó en 1934 como una empresa de periódicos, y Reuters se fundó incluso antes, en 1851, para transmitir los precios de las acciones. La aparición de internet podría haber sido un golpe mortal, pero la empresa sobrevivió y prosperó. Durante los últimos 15 años, el precio de sus acciones creció desde un mínimo de 20 dólares en 2008 a 170 dólares hoy a medida que se ha ido diversificando en nuevas áreas de negocios, investigación y productos de flujo de trabajo para profesionales legales, contables e impositivos.

Más recientemente, en junio, gastó 650 millones de dólares para comprar Casetext, una empresa de 104 empleados que ofrece un asistente de inteligencia artificial para profesionales legales impulsado por GPT-4 de OpenAI, el mismo modelo de lenguaje grande (LLM) detrás de ChatGPT. Pero esa no es la única gran apuesta que la empresa está haciendo en la IA generativa.

También planea gastar 100 millones de dólares al año para agregar tecnología de IA generativa a sus productos estrella, y ya construyó su plataforma Thomson Reuters Generative AI Platform y lanzó su primer asistente de IA generativa para su herramienta de investigación legal, Westlaw Precision. Está previsto que un asistente de IA más potente se convierta en la interfaz entre otros productos de Thomson Reuters el próximo año. El objetivo es que la empresa deje de proporcionar simplemente información a las empresas, afirma Mary-Alice Vuicic, directora de personal.

"Se trata de cambiar roles para convertirse en un socio más estratégico, con una resolución de problemas más creativa y más influencia", dice. "Vemos un gran valor en esto".

La IA generativa será clave, ya que mejorará la velocidad y la calidad del trabajo para liberar tiempo de los empleados para que puedan centrarse en estas actividades de mayor valor. La formación y la mejora de las capacidades también son parte integral de esta transformación, afirma. "Nos estamos tomando esto muy en serio".

En abril, la compañía lanzó su iniciativa de educación en IA generativa con un día de aprendizaje global al que asistieron 14.000 personas. Cubrió los conceptos básicos de IA y aprendizaje automático, IA generativa y LLM. A esto le siguió un curso de seis horas sobre los fundamentos de la IA y el aprendizaje automático, realizado por 9.000 empleados, y 3.000 más en progreso.

"Y el departamento de marketing ha introducido la Universidad de IA Generativa en el plan de estudios del equipo de marketing", afirma Vuicic. Para los empleados más técnicos, hay otro curso, de unas ocho horas de duración, para 6.000 desarrolladores e ingenieros.

La mayor parte del material de aprendizaje se desarrolló internamente, afirma, con la participación del jefe de ingeniería de producto y otros miembros del equipo de laboratorio y tecnología. El año que viene, esto se ampliará con la creación de nuevos puestos de trabajo dentro de diferentes unidades funcionales, específicamente dedicadas al recualificación y la integración.

"Estas funciones de recapacitación e integración serán esenciales para la adopción a gran escala de la IA generativa", afirma. "Hay que dedicar personal y recursos a esto; de lo contrario, se perderá en el día a día".

Ella dice que Thomson Reuters ya está viendo un impacto comercial positivo gracias a la capacitación en IA generativa.

"En áreas como ingeniería de productos y servicios al cliente, estamos automatizando tareas de nivel inferior y trabajo administrativo, y mejorando la calidad", afirma. “Estamos viendo personas capaces de resolver mejor los problemas de los clientes en mucho menos tiempo. El siguiente conjunto de entrenamiento trata sobre cómo capturamos ese aumento y elevación. ¿Qué significa ser socio comercial? ¿Cómo se aplica la resolución estratégica de problemas?

Esta es una nueva era de transformación empresarial, afirma, y ??requerirá un replanteamiento integral de cómo se estructuran los empleos.

Thomson Reuters no es el único que adopta la IA generativa y necesita responder a las presiones y oportunidades transformadoras que esto crea. A medida que las empresas se apresuran a integrar herramientas y plataformas de vanguardia, resulta fundamental centrarse más en volver a capacitar a los empleados en una implementación responsable y eficaz.

Según una encuesta de Ernst & Young realizada a 1.200 directores ejecutivos globales publicada a finales de octubre, un asombroso 99% está planeando o ya está realizando inversiones significativas en IA generativa.

Mientras tanto, según una encuesta de Nash Squared realizada a más de 2.100 líderes tecnológicos, publicada en noviembre, el 54% dice que la escasez de habilidades les impide seguir el ritmo del cambio. En el nivel básico, cada empleado que utilice aplicaciones de IA necesitará estar algo familiarizado con la ingeniería rápida, dice el analista de Gartner Arun Chandrasekaran.

La ingeniería rápida, a nivel del usuario final, consiste en saber cómo hacer preguntas de manera que se obtenga la mejor respuesta de una herramienta de IA generativa. A nivel de desarrollador, tiene matices adicionales, que implican, por ejemplo, incorporar información complementaria de una base de datos vectorial. Es posible que los ingenieros también necesiten aprender a ajustar los modelos, afirma, y ??algunos empleados deberían aprender a implementar modelos de IA de forma segura, ética y responsable.

"Los sistemas de IA generativa conllevan muchos riesgos para las empresas", afirma. “Existen riesgos en torno a las alucinaciones y el hecho de que son cajas negras por naturaleza. Y luego están los riesgos legales”.

 

Integración de IA genérica en flujos de trabajo de productos y empleados

PhotoRoom es una empresa de 54 empleados que ha desarrollado software de edición de fotografías con IA, descargado por más de 100 millones de personas, pero tiene dos desafíos principales relacionados con la IA generativa. La primera, dice Eliot Andres, cofundador y CTO, es agregar las últimas funciones de inteligencia artificial a la aplicación para mantenerla competitiva. El segundo es permitir que todos en la empresa utilicen herramientas de IA generativa en sus propios flujos de trabajo.

Tan pronto como Stable Diffusion, el primer modelo de difusión de código abierto, salió a mediados de 2023, la empresa dio un giro de inmediato.

“Paramos todo”, dice Andrés. “Dijimos: 'Deja lo que estás haciendo'. Esto cambiará las reglas del juego para la fotografía. Necesitamos aprender a utilizar esas herramientas e integrarlas en nuestro producto. Este es un gran problema.'"

Para iniciar el proceso, la empresa celebró un hackathon de tres días para comprender de qué eran capaces los nuevos modelos de difusión.

"Desde entonces, cada vez que aparece una nueva tecnología, decimos a la gente que utilice las últimas herramientas", afirma. "Están surgiendo nuevos modelos de difusión y siempre animamos a los empleados a jugar con ellos".

La empresa también cuenta con un canal interno donde se comparten los últimos trabajos de investigación. Una fuente popular de información sobre los últimos acontecimientos es @_akhaliq en X (anteriormente Twitter).

Para los flujos de trabajo internos, el desafío es ligeramente diferente. Aquí, en lugar de aprender sobre los aspectos técnicos subyacentes de la creación de modelos de IA generativa, los empleados deben aprender a utilizar herramientas de IA generativa.

PhotoRoom no tiene un programa de capacitación formal, afirma. En cambio, la empresa utiliza un enfoque de enseñanza con el ejemplo, en el que los empleados que encuentran nuevas herramientas útiles educan a sus compañeros utilizando Slack y otros canales. ¿El consejo de Andrés? Ofrezca a los empleados la libertad de experimentar.

"Si limita a sus empleados a una única herramienta aprobada por la empresa, podría estar perdiendo grandes oportunidades o algo que sea transformador para su empresa", afirma. “Permítales encontrar las mejores herramientas para su trabajo. Si alguien descubre una herramienta que aumenta su productividad, anímelo e intente hacer correr la voz a otros empleados”.

 

Subiendo de nivel para la IA generativa

El proveedor de tecnología sanitaria athenahealth tiene más de 6.500 empleados, más de 1.200 de los cuales son ingenieros, y la IA generativa es fundamental para la hoja de ruta de desarrollo de productos de la empresa y para las mejoras de productividad interna. Y la formación es la forma en que la empresa llegará allí.

"Hemos ofrecido una serie de rondas de capacitación, incluida capacitación y talleres de ingeniería rápida de terceros", dice Heather Lane, arquitecta senior de ciencia de datos de la compañía. “Existe una enorme cantidad de material de formación, por lo que no tenemos que desarrollarlo todo internamente. También trajimos oradores externos que hablaron sobre el estado de alto nivel de la IA generativa y materiales específicos sobre cómo puede reflejarse en el espacio de la atención médica, hacia dónde ven el desarrollo tecnológico, dónde ven el riesgo. "

Hasta ahora, más de 700 personas han asistido a sesiones de conocimiento de IA generativa, se han consumido más de 1.200 horas de capacitación en IA generativa y 300 desarrolladores han completado un bootcamp de IA generativa.

El problema, dice, es que hay demasiado material disponible y la mayor parte no es útil. Filtrar hasta la parte que le interesa es el desafío, así como el ritmo del cambio. "No es como beber de una manguera contra incendios", añade. “Es como pararse bajo las Cataratas del Niágara e intentar tomar un sorbo. Es absolutamente una locura”.

 

El marketing toma la delantera en la generación de IA

La empresa de servicios de TI Ensono tiene más de 3.400 empleados, de los cuales sólo 27 están en marketing. Pero es el departamento de marketing el que ha estado liderando la IA generativa.

"Nos está ayudando a hacer más con menos", afirma Jonathan Bumba, director de marketing de la empresa. “Cosas que antes tomaban varias horas ahora toman unos minutos; cosas que antes tomaban varios días ahora se hacen en unas pocas horas; y cosas que antes no podíamos hacer ahora podemos hacerlas en un tiempo razonable”.

La empresa utiliza una amplia variedad de herramientas de inteligencia artificial generativa para crear contenido y conectarse con los clientes, incluidos ChatGPT, Dall-E, Midjourney, Adobe Firefly y Salesloft, entre otros.

"Empezamos a jugar con él de inmediato", dice.

Cuando la tecnología empezó a aparecer, el equipo quedó hipnotizado. “Entonces nos desilusionamos bastante rápido”, afirma. “Simplemente no somos ingenieros rápidos. Quería que mi equipo se inclinara y aceptara esto, pero podía sentir la frustración de no obtener el resultado que buscábamos”. Probó los cursos de Coursera y LinkedIn, pero no eran lo suficientemente específicos, dice Bumba.

Incluso los cursos proporcionados por proveedores eran demasiado generales. "Sin conocer nuestros flujos de trabajo y lo que intentamos hacer, nada de eso fue de gran ayuda", afirma.

Su equipo luchó por resolver las cosas por sí solo hasta mediados de este año. Luego, en septiembre, Bumba contrató una firma de consultoría boutique, AI Technology Partners, para identificar casos de uso específicos de IA generativa, encontrar las herramientas adecuadas y crear talleres de capacitación personalizados para los empleados basados ??en los flujos de trabajo reales de su equipo.

“Una vez finalizado el taller de capacitación, todavía les asignamos un anticipo para poder comunicarnos con ellos con proyectos del mundo real”, dice. "Nos guían y nos ayudan a crear indicaciones para que podamos continuar haciendo esto después de que se hayan ido".

Mirando hacia atrás, dice que desearía haber recibido ayuda antes.

“Esperé demasiado para pedir ayuda y perdí meses pensando que podríamos resolver esto nosotros mismos”, dice. “Me gustaría recuperar esos meses. En este nuevo mundo, un retraso de tres meses significa que alguien más tenía tres meses de ventaja sobre mí. En el mundo de la IA, esto es importante. El que aprende primero, gana”.

 

Mejora de las capacidades a gran escala

"PwC tiene el compromiso de brindar a su gente las habilidades más demandadas para hoy y mañana", dice Robin Stein, socio de PwC. "Nos dimos cuenta muy rápidamente de que teníamos que mejorar las habilidades de nuestras 75.000 personas en los fundamentos de la IA generativa, cómo aplicar la IA genética de manera responsable y cómo convertirnos en ingenieros rápidos".

Debido a que la empresa tiene una fuerza laboral multigeneracional, utiliza una amplia gama de modalidades, enfoques de capacitación y rutas de aprendizaje, dice, desde gamificación hasta seminarios presenciales.

"Algunas personas quieren leer un artículo y otras quieren escuchar un podcast", dice. "Y hay algo de gamificación, incluido un juego de preguntas en vivo donde las personas pueden ganar recompensas, lo que ayuda a generar entusiasmo sobre algunos de estos programas".

El elemento final es brindar a las personas herramientas que puedan utilizar para aplicar estas nuevas habilidades.

"La adopción y el compromiso han sido increíbles, y la gente está muy interesada y motivada para descubrir cómo les afectará esto", afirma.

 

Completando gen AI 101

Wipro Technologies es una empresa de tecnología y consultoría con 245.000 empleados. De ellos, 200.000 ya han completado la formación básica en IA generativa, afirma el director de operaciones, Amit Choudhary.

"Queremos que toda nuestra gente esté capacitada en IA generativa", afirma.

El nivel básico de formación incluye una definición de qué es la IA generativa, su historia y en qué consiste la IA responsable.

"Queremos educar a los miembros de nuestro equipo sobre los riesgos que conlleva hacer esto", dice. "Y la IA responsable significa cosas diferentes para las personas jurídicas, para los miembros del equipo financiero o para los expertos en ciberseguridad".

Este programa se desarrolló internamente, afirma, porque la empresa empezó la formación a principios de este año y no había suficiente material externo disponible en ese momento.

Luego, los empleados pasan a recibir formación externa por parte de socios externos. Esto incluye Udemy, Coursera y LinkedIn, afirma, así como materiales proporcionados por proveedores de empresas como Microsoft, AWS y Google para empleados que trabajan en plataformas específicas.

Una vez que se sientan las bases, Wipro ofrece capacitación específica de la industria y de la función, como lo que significa la IA gen para la fabricación, las finanzas, los recursos humanos y la gestión de la cadena de suministro. Como todo esto se crea internamente, Wipro creó un consejo de IA a principios de este año para manejarlo, con la tarea de crear cursos avanzados personalizados según los requisitos individuales de la empresa.

Hay cientos de personas involucradas en el proceso de desarrollo de la capacitación, dice Choudhary, con un equipo central de más de dos docenas que crea el contenido de aprendizaje y sigue su progreso a través de la organización. Luego están todas las personas involucradas en ejecutar el plan de formación, como los directores de práctica y los directores de servicio.

"Contamos con consultores que son específicos de cada sector y ámbito", afirma. “Contamos con tecnólogos que son ingenieros de alto nivel y un equipo de diseñadores. Reunimos a todas estas personas, además de nuestros socios y proveedores. Nuestro consejo de IA ve el contenido que llega desde fuera y el contenido que desarrollamos desde dentro”.

Y no basta con adquirir conocimientos teóricos, afirma. “Simplemente decirles lo que significa es el primer paso. También estamos realizando hackatones y ahora estamos trabajando en la gamificación de la formación que ya tenemos. También tenemos nuestra propia plataforma para programadores, donde les damos proyectos en vivo para que trabajen como competencias. Una vez que hayan realizado algunos cursos avanzados, este es un problema que pueden resolver”.