Inteligencia Artificial vs Empleados

[00:00] Inteligencia Artificial para Negocios, episodio 4, inteligencia artificial contra empleados.

Muy buenas a todos y bienvenidos a este episodio número cuatro del podcast Inteligencia Artificial para Negocios con ustedes su host Iván Acuña y como siempre acompañándonos el señor Luis Martínez en esta travesía de este podcast que ya va avanzando en cuanto a temas de inteligencia artificial, sobre todo aplicado en el día a día de cada una de las empresas, industrias y negocios que tienen nuestra audiencia. Sí, señor Luis, antes de comenzar con el tema, recuerden que nos pueden encontrar en cyfsadigital.com todos nuestros servicios, productos, chatbot, voicebot, rpas, automatizaciones, consultoría de inteligencia artificial. También podremos ahí platicar qué es lo que podemos hacer, alcanzar con su tecnología actual, hasta dónde podemos llegar.

Incluso imaginar y soñar las metas de este año para poder así utilizar la tecnología a favor. Porque el día de hoy vamos a tener un tema bastante poderoso y profundo que incluso puede llegar a temas filosóficos si así lo lo deseamos. Pero espero que sea en temas muy prácticos de negocios.

Señor Luis, buenas tardes.

Tal como están. Buenas tardes. No sé si profundo sea el adjetivo más acercado y aparte siento como que el título está ya predeterminado a la controversia y al conflicto.

Parece que junta junta de junta en cipsa digital un lunes cualquiera.

Es solamente un clickbait, un simple clickbait. Inteligencia artificial contra empleados. Primero, ¿qué mitos tenemos?

La inteligencia artificial va a quitarme mi empleo, va a dejarme sin trabajo. No voy a poder igualar los alcances que tiene la inteligencia artificial, lo que es lo que lo que percibimos tanto de nuestros clientes como en la misma audiencia, que es lo que nos están mostrando el mercado. ¿Es realidad o es un mito?

Depende.

Eso abrimos fuerte.

Yo creo que depende, depende de cuál sea tu trabajo, porque si tu trabajo se ha acotado o limitado únicamente a tareas repetitivas, es altamente probable que necesites adaptar tu rol, porque si no, puede ser, sí, definitivo. O sea, la pregunta que hiciste de, puede, puedo competir con la eficiencia, ritmo, ¿velocidad? No, no se puede.

Pero depende de qué tipo de tarea sea, porque pues diseñar la arquitectura de una plataforma, un aplicativo web. No, necesita alguien que lo sepa hacer. No lo hace la inteligencia artificial sola.

Corregir una etiqueta en un archivo, por ejemplo, de ya sea HTML, PHP, de lo que sea. Sí, sí, lo hace más rápido la inteligencia artificial. Pero necesita que haya un humano que comprenda y que sepa bien qué pedo.

Porque si no, no hay quien dé la indicación. Entonces no necesariamente es que se vayan a eliminar puestos de trabajo. Yo creo que hay como ciertas noticias, en donde vemos despidos masivos de la empresa fulana, diez mil empleados a la chingada.

No, no funciona nada más así de esos diez mil empleados son sustituidos por no. Hay otras cuestiones económicas que seguramente están afectando. No es tan plano.

Por ejemplo, lo que nosotros hemos hecho es que sí, sí competimos en rendimientos a veces mal comparados. Porque cuando tenemos una colaboración dentro de un equipo de seres humanos e insertamos uno o varios elementos de inteligencia artificial, los elementos de inteligencia artificial sí funcionan mucho más rápido, son más precisos, son más eficientes, son más baratos que una persona. Pero no podemos prescindir de las personas honestos.

¿Quién?

Ajá, sí, sobre todo, ha habido casos en que lo hemos metido por seguridad, porque las personas tienen esta sensación de, o existe el ámbito para el dolo dentro de una mente humana, pero dentro de un robot no hay ese ámbito. Hay ámbito para el error, y ese es en los dos, pero no el dolo. Entonces, sí, ahí puede caer en la filosofía, en lo filosófico.

Pero, así de primer bateo, no, yo creo que no es un versus. Solo depende de las tareas, porque como en algún momento, aquí la máquina de hacer leads, Iván decía, pues si le hubieran preguntado a la gente qué quería, pues era caballos más rápidos, no, como decía Forth, en vez de autos. Y simplemente es irse adaptando a los cambios, a las mejoras.

Y pues siempre está este ser humano en masa. Y en lo individual también tiene como esta tendencia particular a la resistencia al cambio y a adjudicar mitos de que si la luna roja, que si el mercurio es retrógrado y esto y aquello. Siempre termina echándole la culpa a cosas que desconoce por las fallas que puede provocar una mala decisión, una mala planeación, una mala programación, etcétera.

Entonces, pues de primera instancia, yo no le pondría un versus, le pondría un ejercicio colaborativo para saber. Depende de qué tarea. Si te haces pendejo todo el día, tú sí te van a correr con o sin inteligencia artificial.

Si no entregas resultados, obviamente van a correr. Es que creo que hay un enmascaramiento. Si lo único que te dedicas es a preguntar cómo van, pues obviamente te van a correr.

Y ni siquiera con una inteligencia artificial, eso ya hubiera sucedido desde hace diez años con cualquier CRM.

Creo que creo que está interesante la óptica de lo que hemos visto.

No, no, no.

Pues nosotros lo que hemos visto es que no han corrido a nadie. Pero bueno, que nosotros sepamos. Pero sí, sí, sí, hay un cambio radical en los resultados.

Por ejemplo, adaptados hemos logrado incluso bien adaptar procesos, tareas repetitivas, simples, lineales. Otras no tan no tan simples, no tan lineales, pero que se en un análisis donde se concatenan los elementos de criterio de aceptación y rechazo para un proceso debidamente llevado. Pues sí, sí podemos hacer más que un humano, más tiempo, mejor y más rápido.

Yo creo que lo divido en varios aspectos. Primero, ¿qué tan físico es tu trabajo? Porque por ahora, aunque están los robotitos ahí, este que están saliendo en producción en masa, siguen siendo no tan en masa, porque no está al alcance de todos los individuos o de todas las empresas.

Primero, ¿qué tan físico es? Si es muy físico, pues va a tardar todavía un ratito a que a que llegue la esa ese mito de sustitución como tal. Pero lo que va a hacer es hacer ser más eficiente en la en la masa de empleados al final.

Segundo, si no es tan físico, ¿qué tan creativo es la solicitud de tus de tu trabajo? Si requiere un alto grado de creatividad y especialización, ya sea en diseño, en generación de video, en generación de audio. Si puede caer en este.

En este juicio de que va a quitarme mi mi mi trabajo, mi fuente de ingreso. Sin embargo. También se abre la oportunidad de saber generar un buen prompt.

Imagina. Cómo, cuál puede ser el alcance de una persona que tiene los detalles técnicos para poder hacer esta ingeniería de prompt. Es necesario saber que, por ejemplo, en temas de imagen, las salidas que sea HD, full HD, en qué tipo de de lente te gustaría visualizar la imagen.

Todos estos conocimientos no se adquieren simplemente con la inteligencia artificial, sino es el detalle fino humano técnico para poder acercarse más a las salidas específicas que que desea la, el mismo prompt o el mismo usuario. Si en estos detalles, aún y cuando la máquina o aún y cuando la el lm, el algoritmo, este entienda o tenga las salidas necesarias para poder hacer esta interpretación de tus ideas, no las va a hacer porque la proactividad es algo que todavía no existe dentro del lado de la inteligencia artificial, aunque pues están hay maneras de hacerlo proactivo, por así decirlo entre comillas, es decir, a través de tareas automatizadas. Automatizadas no quiere decir que espontáneamente vaya a generar.

Si lo automatizas no es proactivo, no hay espontaneidad. Sin embargo, si hay productividad, o sea, lo que voy, si no se tiene todo este tipo de salidas técnicas específicas de cada perfil de los usuarios, no va a haber esa manera de llegar a ese versus, a ese contra, a ese uno por otro sustitución. No necesariamente.

Es decir, hay que tener ciertos lineamientos bien definidos para poder hacer esta. Este versus.

Sin embargo.

¿A quien engañamos? Ha dicho bastante productivo las empresas de ahí, que nuestros clientes nos digan, yo quiero mucho a todo mi equipo de trabajo y no le despedir a nadie. Pues en realidad estaríamos siendo un poco fantasiosos.

La idea de todas las empresas y no conozco una al momento. Ya llevamos más de 15 años trabajando para empresas. Es no ser eficiente.

Ojo, Pemex no cuenta, no lo meten aquí, no tiene nada que ver. Todas las empresas en lo general buscan ser más eficientes. Hay dos maneras, reduciendo costos o generando más ingresos.

La inteligencia artificial puede hacer las dos. Hemos visto casos donde produce mucho más de lo que se invierte. Y hemos visto casos donde realmente el beneficio está en dejar de utilizar tanta mano de obra.

Es decir, por un lado, sí puede prácticamente incrementar la productividad. Sí puede que pierdas ciertos empleos que pueden ser fácilmente automatizables, no necesariamente por la inteligencia artificial. Aquí cae en lo repetitivo de las actividades.

¿Qué tan rutinario puede llegar a ser? Y buscando siempre la eficiencia, pues las empresas con o sin inteligencia artificial van a buscar la eficiencia de los ingresos. Entonces, más que un mito de si va a llegar o no va a llegar, es una invitación a poder saber cómo puedo utilizarla más adelante.

Cómo puedo hacer que mi trabajo sea excepcional, con ayuda de estas herramientas.

Creo que hay un punto importante, fue algo que nos dijeron hace una semana, que estábamos en una presentación y recuerdo la cara de expresión del dueño diciendo, y cómo funciona esta chulada, dijo.

Yo creo que en su mente estaba imaginando un auto deportivo alemán.

Sí, sí, se veía como que el resultado que estábamos proyectando está muy fuera de la expectativa y no en un sentido negativo, sino que está sobrepasando su expectativa por mucho, en cuanto al nivel de eficiencia, porque le está pensando en meter a 5 o 6 personas, y en realidad pues solamente es sí, 5 o 6 interacciones.

Y una persona supervisando.

Una persona supervisando que el input y la salida del resultado esté correcto.

Y corrigiendo actualmente porque no es así.

Y claro, claro. Ahí entonces entra este estos dos puntos que es cómo, cómo tienen que participar los seres humanos ahora dentro de procesos que están relacionados con integración de inteligencia artificial. Ese es el primero, porque incluso nos han por ahí nos han dicho no, es que mi equipo es muy ranchero y no quiere.

Han usado incluso esa expresión. No así literal es una cita e. Y la otra es pues capacitar para que las personas le puedan sacar más provecho, porque en esa misma empresa es donde pudimos ver que había la posibilidad de desarrollar gerentes en el sentido no de la gestión, no del poder del hacer que se logren las cosas, no hacer que se que se hagan las cosas, sino gerentes en un sentido más reactivo en cuanto al manejo de datos y sugerencias de optimización de los resultados o de las acciones de estos datos.

Entonces, ahí más bien en un ejercicio partiendo y alejándonos del humano versus inteligencia artificial yendo un poco más hacia el humano complementado en estos nuevos roles que se necesitan porque necesitan poder saber explicar. Y hoy, por ejemplo, pues hemos vivido dentro de estos 15 años una barreras importantes en el tema de la comunicación entre seres humanos, que vaya fiesta, ¿no? Y incluso la comunicación con uno mismo es compleja.

A veces que no puede uno identificar muchas veces el concepto como se verbaliza. Sin embargo, cuando estamos en una interacción con la inteligencia artificial, poder bajar la información de como lo que platicábamos en otro episodio, de decir, bueno, pues es que no se trata de que le digas arreglame esta madre. Se trata de que le expreses con una estructura mental conceptual que entienda el contexto.

Y ya después de que hiciste el entrenamiento, tal vez le puedas le puedas expresar arreglame esta madre y ya sepa que quiere decir esta y que quiere decir madre que no es mamá. En principio, pero en otro en otro aspecto, pues también puede ser que cuando tú dices oye, pero no me está contestando lo que yo necesito, no me está resolviendo con lo que yo necesito. Es más tema de prompt que de capacidad.

Normalmente y esto está lo que hemos visto. El origen está en la forma en la que nos comunicamos y en la que estructuramos nuestras ideas. O sea, hay momentos a mí me pasa, por ejemplo, hay momentos en que de repente puedo estructurar de unas maneras altamente sistemáticas y lógicas las ideas.

Y entonces la inteligencia artificial me resuelve de lo que yo me hubiera tardado, tal vez dos semanas, ya lo tengo en dos horas. Pero hay días que no es culpa del motor. Es porque no encuentro o debo buscar formas de estructurar mis solicitudes, de estructurar el input que le doy, de utilizar el término correcto.

Exactamente. Entonces, por ahí no, o sea, no se acaba de pasar el pues, muevele a la pestaña del navegador. ¿Cuál?

Esto es una pestaña de navegador. O sea, primero se le muestras qué es y luego ya le manejas la información. Y pues sí, algo que sí versus es que si hay resistencia al cambio, si hay renuencia, si hay una actitud no presta al servicio de un proceso, pues sí, te van a correr.

Y eso no es culpa de la inteligencia artificial. El problema es que hoy eso es más visible. Hay un contraste mucho más grande en decir, eso te lo hago con un asistente.

Es muy fácil decir eso, pero esta es la reacción que tienen los dueños, como tú dices. Oye, pues, ¿cómo me quito este problema? Porque no sé, Miguelito Gómez la caga a cada rato cuando tiene que hacer ocho veces la misma tarea.

Ah, pues, tienes todo el patrón perfecto. Tarea repetitiva, un número determinado de veces. Pues dime qué información necesitas y qué tienes que hacer.

Y eso tal vez ni siquiera necesite inteligencia artificial, solo necesite una buena construcción lógica dentro de un desarrollo. Entonces, el punto aquí es integrar humanos con inteligencia artificial. Requiere, primero, cambiar el rol, muchas veces ya no de ejecutante de tarea repetitiva, sino a supervisor de la entrada y de la salida de estos resultados.

Segundo, la capacitación para que sepan qué hace y qué no hace la inteligencia artificial. Y cómo hacer que lo haga. Porque ahora incluso empiezan a salir estas nuevas vertientes que resulta que son más onerosas económicamente hablando que decir yo soy un programador, o soy un ingeniero de software, o soy un compositor de software.

O sea, ya hay incluso hasta términos más diferentes. Antes se ofendían cuando le decías, ah, mira, ahí viene el de sistemas. Y resulta que el güey lleva 20 años desarrollando ingeniería en software.

EDR. Entonces, ahí el punto es cómo ir adaptando estos roles para entender cómo lo vamos a hacer. Porque algo que definitivamente no funciona es lo que he visto.

Por ejemplo, incluso lo he visto hasta en la tele, en que llega un güey y te dice, mira, voy a duplicar tu voz y utiliza la voz de alguien. Y te dice, mira, imagínate lo que podrías hacer esto. Si yo te pido dinero con tu voz o le marco a tu mamá con tu voz.

Sí, güey, pero qué buscan. O sea, también tiene otras aplicaciones que podría resolver muy cabrón. Imagínate que tienes una emergencia y todas las líneas de una aseguradora están ocupadas y necesitas resolver en chinga.

Bueno, también tiene posibilidades positivas, porque a mí lo que lo que me llama la atención es que hay cierta tendencia. Primero a exagerarlos lo fácil que es como estos tiktok de en cuatro clics automatizé un asistente. No funciona así tampoco normalmente, pero tampoco es el otro extremo de mandar un cuetelar.

Exactamente, nomás competirlo. O sea, no, no funciona así y tampoco es que le dé esta tendencia. Me llama la atención esta tendencia como de malversación o mal uso de la tecnología que existe también en las redes sociales.

Y han salido esos asistentes que tienen una ética nula, llamados Worm GPT, Evil GPT y todo ello que sé que puedes hacer o generar malware con a través de la inteligencia artificial. No es acceso para todos, es muy, muy de mucho cuidado.

No es tan fácil como se ve en el TikTok, eh. No, no es así como lo pi...

No, no, no es así. Hay que tener cuidado donde es ingresa. Pero bueno, lo que sí es importante es mostrarles a nuestros equipos todo el alcance que puede llegar a tener, las soluciones que nos ayudan, los tiempos de respuesta que nos hacen sumamente eficientes.

Y sobre todo, sobre todo, hasta dónde podemos llegar, porque nos causa mucho. Es muy frecuente en las consultas con nuestros clientes que soliciten muchas cosas donde agregar un paso de inteligencia artificial no necesariamente va a ser eficiencia. Porque, porque puede ser que lo haga un simple check de un humano para poder pasar al siguiente proceso y meter la inteligencia a todo el proceso o todo el análisis para poder estructurar esta idea, no necesariamente va a concluir en que en KPI va a ser menor o mejor o mayor, dependiendo de cómo lo estén viendo.

Entonces, el análisis de las situaciones o del contexto y de las herramientas va a poder saber el usuario hasta dónde puede alcanzar las ideas de inteligencia artificial y cuál es en realidad. No deja de ser una falsa noticia o una idea errónea de estas herramientas. Lo que sí es que hay un punto en el tema de la adopción de los usuarios dentro de las empresas para poder hacer uso de las herramientas, porque resulta que el más famoso de todos, que es ChadGPT, ha sembrado una idea que no necesariamente es la correcta en cuanto al uso de estas herramientas, porque su conocimiento primero, lo que más hemos escuchado, es que utilizan la versión free.

De entrada ya vamos sesgados, hasta dónde puede llegar, ¿vale? Muy sesgados. Segundo, no tienen esta asistencia personalizada, que puede llegar a tener, ni siquiera hablando de código, ni metiéndonos en cosas técnicas.

Nerds, simplemente con la personalización de los prompts, de las de todo el knowledge, el conocimiento de los asistentes. Con eso vamos un pasito más adelante de esta idea que se tiene de la adopción de la herramienta. Porque muchas veces nos ha pasado que que lo comparan con Google.

O sea, realmente no es el uso debido de la herramienta, pero se puede utilizar, claro que se puede utilizar. Lo van a hacer. Claro que lo van a hacer.

Van a disminuir las consultas de Google. Por supuesto que la van a disminuir. Y eso pues nos ayuda a todos para poder pujar mejor por las, las, los adwords.

Entonces eso es beneficio. Sin embargo, pienso o considero que la adopción está en que no se ha aprovechado correctamente las herramientas partiendo desde el punto donde las versiones free son muy limitadas. La idea o lo que les quiero compartir a los dueños de negocios es que apoyen a sus equipos, no contratando algo muy avanzado, muy sofisticado, personalizado a la medida para sus empresas, pero sí con un pasito que es chat gpt plus, por ejemplo, por ejemplo, algo muy básico que podrían tener todos desde, no sé cuando cueste 20 dólares, 25, no recuerdo cuándo está, 15 dólares.

Desde eso, con eso para una empresa, ese gasto se justifica en las. Respuestas que puede darle a los mismos miembros del equipo y ya con ese, ya con esa adopción, adopción de la herramienta. Podemos ir buscando.

Ok, ahora quiero meter en este proceso en específico de atención a clientes, donde hay un foco muy. Muy, muy este delicado de por probabilidad de fraude, por ejemplo. Ah, bueno, ya estamos hablando, avanzando un poquito más.

Ahora quiero que analice mis procedimientos de X o Y área. Y ahora quiero que gestione el modelo financiero de toda mi empresa. Pasos a pasos, pero lo primordial primero es entender que la idea de la inteligencia artificial, por muy básico que sea, puede ser diferente la experiencia entre una versión free y la de pago.

Ya con eso, ya con eso, estamos prácticamente del otro lado del universo que se abre a partir de estas herramientas. Pero sí, solo sí se empieza a generar una cultura de adopción abierto a y más allá de las consultas que te puede sobre Google. O sea, un poquito más de análisis, un poquito más de criterio para definir estas adopciones.

Creo que creo que la la la mecánica que se está proponiendo también nos puede llevar a a necesitar puntos de referencia especializados como cualquier otro consultor en tecnología dentro de cualquier empresa. Por ejemplo, a nosotros nos ha pasado dentro de procesos de atención a cliente, cobranza, ventas, soporte. El hecho de decir oye y en realidad cuánto es lo que estás haciendo normalmente.

O sea, el punto de referencia va a poder primero tener un KPI. No podemos implementar un KPI nomás por el hecho de implementar inteligencia artificial. No funciona así.

Es al revés. El KPI tiene que estar previo. O el punto de referencia para saber si lo estamos haciendo más rápido.

Más lento, más caro. Mejor, peor, con más errores, menos. O sea, sí debe de haber un punto de referencia previo.

Otra cosa es que pues tenemos que tener claro para que a cada paso qué objetivo debe de tener. Y cuántos cuántos minutos, segundos, pesos, personas, lugares me voy a ahorrar o voy a necesitar. Y pues bueno, obviamente como cualquier otro sistema, como lo hemos vivido desde en aquel, o sea, el año pasado tuvimos un proyecto donde la primera premisa era migrar de Office 365 a Google Suite.

Incluso ese tipo de cambios ofrecen una resistencia al cambio a veces en los equipos. Y es un cambio que es bueno, o sea, no voy a desarrollar gran cosa, te voy a migrar de una nube a otra por ciertas especificaciones técnicas. Hasta ahí te ponen peros.

Entonces imagínate con algo que se desconoce. O sea, tienes un Excel que se ve de una manera y un Excel se ve un verde más clarito. Y ahí te la están haciendo.

Imagínate cuando implementas inteligencia artificial en un proceso que tú das un clic, tienes que esperar 40 segundos y en esos 40 segundos se resolvió lo que una persona se tardó cuatro días. O sea, imagínate lo que va a sentir la persona. Debe de haber una resistencia al cambio forzosamente.

Y pues nosotros como.

Digamos que estamos en una posición a favor del uso de la tecnología en este sentido, no en ese sentido pendejo de mira, este one GPT te va a ayudar a hackear. No, porque necesitas decirle que vas a hackear. Y hay un montón de cosas que se necesitan saber antes.

Variables.

Tictoc este del flipper, no que te dicen mira, tengo un flipper y pareciera que ya viene configurado para que te puedas.

Está muy complejo.

Y no es un.

Si lo he visto, está muy complejo.

O sea, es realmente necesitan ponerte a estudiar. Ahí es donde viene la capacitación y la adopción de la tecnología, no solo para la inteligencia artificial, la realidad es para todo. Y pues obviamente cualquier cambio implica una resistencia, una fricción, porque está rompiendo un estado.

Y pues aquí lo que lo que buscamos es midan todo, midan lo para que pueda. Podamos saber si realmente está implicando una mejora o no. Me me.

Me van a glorio decir no hemos encontrado ningún proceso en donde hemos metido inteligencia artificial que nos digan bajo la productividad, no simplemente nos han pedido ajustes, ajustes o mejoras o más cosas, pero ninguna candados todavía. Que nos digan no, esta madre me está retrasando. No todavía no aparece, no creo que estemos blindados ante ello, pero si aparece será un buen episodio.

Pero a ver, resistencia al cambio sí, ¿de parte de quién? Porque también hemos visto que los dueños, los dueños de negocio, están muy ávidos por medir esto y contrario a los usuarios, donde se frenan o al revés, usuarios que han utilizado las versiones que les he mencionado, incluso más allá, que empiezan, impulsan este tipo de. De situaciones donde donde hay que mejorar, pero la resistencia entra de arriba, entonces.

Es muy probable que se piense tanto en vulnerabilidad en temas de seguridad de la información, en temas de seguridad industrial y todo lo relacionado. Sin embargo, pienso que se debe de considerar algo. Mi equipo está listo para comenzar a utilizar este tipo de herramientas.

Lo estoy forzando, porque también nos ha pasado con temas de lo que mencionaste, de las hojas de cálculo. Mi equipo está listo para un cambio. Voy a ser lo suficientemente proactivo para poder hacer que mi equipo comience un cambio, porque también nos han contratado en otras implementaciones, que era de los RPAs y todo lo relacionado con la gestión del negocio, donde introducir una nueva herramienta quieren que sea, que haya una vista exacta a su Excel.

Y es algo que, pues, no necesariamente va a pasar. La resistencia al cambio está en cualquier parte del proceso. Pero si no se tienen esos ingredientes, que es la proactividad del dueño, el seguimiento y sobre todo la voluntad, difícilmente se va a adaptar a cualquier tipo de tecnología.

Llámese inteligencia artificial, RPAs, automatizaciones, o cualquier cambio en el proceso. Sin esos ingredientes, yo lo veo muy difícil y complejo. Simplemente va a ser una pérdida de tiempo, dinero, esfuerzo y talento y frustraciones.

Más bien aquí es un poco reflexivo a los dueños. Si están listos tanto en el capital humano, como en el financiero no, porque es bastante asequible. Pero si en el humano, es donde generan las fracciones, e incluso existen ahí muchos desacuerdos en los usuarios.

Por ahí es donde se debe de comenzar a analizar. Más que Inteligencia Artificial contra empleadores, mi empleado con Inteligencia Artificial para potenciar mis resultados. Ese sería como la cadena óptima, donde se debería de seguir las ideas.

Sin embargo, hay varios factores aquí. Mi equipo, mis empleados, hay humanos, inteligencia. O sea, son como una fórmula que si no se proyecta correctamente, lo único que va a hacer es un chatbot simple, que no se le de seguimiento, que esté vacío en el universo y se queda ahí.

Sin nada más que hacer.

Justo como como pa que te metes a bañar si quieres estar muy grosso.

Sí nos ha pasado de que nos dicen oye, pero es que en mi Excel yo lo manejo así. Ah, sí, pero no estás pagando como para te quedarte igual. O sea, ese es el problema.

No te quedes igual. Y en este ejemplo que poníamos de es que yo mi reporte, yo le puedo hacer esto y le puedo hacer aquello. Y en alguna ocasión en un análisis de proceso así de registros, en nuestra cabeza era una lógica de secuencia en registros, y en la cabeza del cliente con el que estábamos haciendo el levantamiento era un ostento de un proceso que funcionaba según él.

Encontramos que, pues bueno, llevaron ese error al extremo como para perder la información, duplicarla. O sea, suena radical. Encontramos que duplicaban la información y luego se perdía.

O sea, ¿cómo es que generas más de algo y luego se desaparece ese algo de lo que generas más? Pues eso es por la falta de secuencia lógica en un proceso. Y al momento de traslaparlo, esto a una secuencia de base de datos tronó.

Y dijimos esto no puede ser así. Busquemos otras alternativas.

Y se solicitaron cambios para modificar con base en el usuario o en el criterio del usuario. Y es donde se rompe, se rompe la lógica de un sistema.

Cuando no, y recordarás, terminó en un. Entonces que no más con que se fijen. O sea, lo tienen en la pantalla, no más con que le lean.

Así tal cual.

No le hables, no le hables a recursos humanos aún. No más.

No más con que le lean a la pantalla. O sea, llegas a ese extremo que es muchas veces innecesario. Lamentablemente existe.

Sin embargo, está dado por la resistencia al cambio, porque no es que no funcione, es que no quieres. Ya cuando no quieres, pues si hay una opción. Antes, en los podcast anteriores, decíamos este no tiene con qué dáselo.

No sabe cómo enseñarle. No quiere. Contrata una asistencia de inteligencia artificial y listo.

Olvídate de que estuvo aquí y te vas a sorprender por lo que después el gerente te va a decir ya contrata más asistentes. Al cabo pagabas más de nómina y no dejabas.

Claro.

Y así y así termina esta. No más no dejen de medir, porque sí, sí.

Punto final, punto final, güey, cómo medimos la productividad en donde en. Bueno, por ejemplo, lo voy a poner muy claro en ventas. La productividad de un humano se mide con dinero.

Y de ahí el único puesto que se mide así es ese, el comercial. De ahí administrativo operativo, ¿cómo lo mides? Cada empresa va a decir que es de una manera muy diferente, pero cómo entra aquí en esos rubros, ¿en estas áreas la inteligencia artificial?

¿Qué es lo que vas a medir?

Pues es que por eso mencionaba el KPI es antes. El KPI tiene que ser antes, porque si, si puedes, incluso podrías sustituir al vendedor y así lo hemos hecho. O sea, hemos metido asistentes que venden más que el vendedor, que contactan más que el vendedor, que compran mejor que el comprador, que cobran mejor que el ejecutivo, que cobran mejor que toda la plantilla de cobranza que tienen ahí.

O sea. Y esto no quiere decir que no se utilicen los humanos también, o sea, son procesos diferentes. Pero, por ejemplo, con KPI ahora podemos decir, ah, mira, para el primer segmento de un proceso lo vamos a hacer con inteligencia artificial para este proceso de reclutamiento, para este segmento del proceso de reclutamiento.

Para las ventas lo vamos a hacer para este segmento del proceso de venta porque tal vez en seguros tu si necesitas que haya un humano guiñándole el ojo al otro humano para que te compre. Y todo el levantamiento previo si lo hace un asistente, pero hace falta esta estímulo que todavía no logró tener inteligencia artificial. Para la cobranza es lo mismo.

O sea, para la atención a clientes, para el análisis de datos. Si hay puntos en donde si lo medimos desde antes, pues ya nada más es verificar cómo es que está ahora mejorado. Muy claramente a nosotros nos ha pasado, tal cual que nos dicen de cuánto es tu plantilla de 10 personas.

¿Cuánto genera tu plantilla? No, pues 250 resultados exitosos al día. Ah, ok, pues mi asistente te está dando 180.

Ok, no logro replicar lo de tu plantilla, pero voy a la par. Y entonces aquí ya no se vuelve un versus, porque la parte que puede hacer la asistencia de la inteligencia artificial, pues que la haga y que se complemente. Pero si no lo estás midiendo desde antes de saber cuántas, cuántas veces un éxito es un éxito para un humano, versus un éxito para un asistente, pues no lo vas a poder medir.

Yo no coincido en el hecho de que no se pueda medir en dinero, porque todo se puede medir en dinero de manera indirecta en un estado de resultados.

Habría que revisar otras cosas, pero por ejemplo, el tiempo, pues todo si todo es más rápido es tiempo. Y si todos tiempos todo es dinero. Me iría por ahí.

A manera de resumen de este mitos de la IA contra los empleados. No necesariamente están contra los empleados, están contra la resistencia, contra la falta de adaptación. Pero eso va a suceder.

Se llama inteligencia artificial. Hace diez años Internet se llamaba Internet o infraestructura en nube. Hace 20 años se llamaba Internet, hace 35 años se llamaba en computadoras, hace 100 años se llamaban autos.

O sea, siempre siempre ha estado esa esa como reactividad. Y aún así, al día de hoy escuchamos personas que todas su empresa, todas infraestructura, todas operaciones está basada en tecnología. Y siguen expresando cosas como es que on premise es mejor.

Es que la inteligencia artificial es insegura. Es que tenerlo todo aquí juntito, o sea, porque es lo que les han hecho creer. También consideren lo siguiente que en este mundo hemos aprendido algo que por lo menos difícilmente en la gestión de proyectos se va a escuchar, que posiblemente yo esté equivocado.

Y eso sucede mucho en las gestiones, en las direcciones, que digan es que tal vez sí me equivoqué. Sí, puede haber otra óptica. Tal vez no necesitas tener todo en tus fierros, ahí en tus servidores en claustrado con un güey que no te has dado cuenta, pero te tiene secuestrado.

Y puedes migrar de una nube a otra y es rápido. Las nubes se comunican entre sí y puedes hacer migraciones rápidas y el costo te beneficia. O sea, hay muchas cosas que se necesitan revisar, pero esa resistencia al cambio creo que es el principal enemigo y todos aquellos que se resistan, como sucedió con los que se que se aferraron al carbón, como los que se aferraron a las máquinas de vapor, los que se aferraron a las máquinas de combustión interna.

Eso va a seguir sucediendo. Va a haber un mercado pequeñito para ellos y el mercado potencial pues va a estar en otros lados.

Así mismo. Ya para terminar, inteligencia artificial contra empleados es más bien empleados que no quieren utilizar la inteligencia artificial. Empleados que quieren utilizar la inteligencia artificial.

Dueños de negocio que no quieren, contra dueños que sí quieren, porque la revolución está aquí, está con nosotros, es el presente. De aquí no se va a mover nada. Al contrario, va a ir a partir de estos simples respuestas que te está dando, que podrían ser erróneas, la probabilidad existe.

A partir de este punto, es el punto de partida hacia donde vamos, hasta donde va a llegar. Todos los agentes y todo lo que lo que sea, lo que venga en el futuro, pues es parte de aquí. Y indispensablemente, si estés o no como dueño de negocio, como punta de lanza de la industria, es una ola que es insuperable, porque pues se está introduciendo en su introducción.

Es bastante amplia en distintas industrias y al final va a alcanzar todas y cada una de ellas. Entonces, más que un versus, es una invitación a que utilice inteligencia artificial. Y si lo que quieren y desean es potenciar este alcance, saber mucho más rápido en qué puede beneficiarse, cyfsadigital.com, diagonal productos.

Ahí están todos nuestros productos o en la página web general. En lo general, dónde están los servicios y productos que ofrecemos de inteligencia artificial o no. Pero sí, ligados con tecnología.

Vale, cyfsadigital.com. Señor Luis, algo más que agregar.

Pues no. De acuerdo, su mano puede tener una playera. Que diga.

En frente diga patrocinado por GPT y atrás diga. Mejor en Chile gana, muchachos.

No hay que hacer unas playeras de merch que digan no mames, que eso se puede hacer.

Hasta ahí, ándale, sí, justo y esa chulada.

Si quieren unas maquetas para saber que hasta dónde podemos llegar, tenemos unas maquetas bien chulas ahí hechas desde de una solicitud hasta un contrato firmado. O sea, la imaginación de esa tecnología bien aplicada es infinita. Vale, muchas gracias a todos.

Nos vemos en un próximo episodio. El episodio número cinco de podcast inteligencia artificial para negocios. Usted muy bien.