Piense en dos tareas: cocinar un plato sofisticado y organizar una cena. Una es compleja y la otra difícil.
Los problemas complejos, como seguir una receta de varios pasos, pueden ser un reto debido al número de ingredientes, su rareza, la precisión requerida o el tiempo necesario para su preparación. Sin embargo, si se sigue la receta con precisión, se obtendrá el plato deseado. Implantar un nuevo programa de beneficios de RR.HH. en una empresa global puede considerarse un problema complejo. Son muchos los pasos que hay que dar, se necesitan muchos recursos y el proceso puede llevar mucho tiempo. Sin embargo, los pasos están claros y, con una planificación y ejecución cuidadosas, puede prever una implantación satisfactoria.
Los problemas difíciles, en cambio, son como organizar una cena para un grupo de invitados con preferencias y restricciones dietéticas únicas. No hay reglas ni recetas que seguir. No se trata sólo de cocinar, sino de entender a los invitados, coordinar los horarios, crear un ambiente agradable y responder con dinamismo a los imprevistos. Del mismo modo, dirigir una empresa en medio de una gran perturbación del mercado puede considerarse un problema difícil. Entran en juego múltiples variables y la situación evoluciona constantemente. Ningún manual puede guiarle hacia el éxito. Por el contrario, hay que entender la interacción dinámica de estas variables, ser ágil, tomar decisiones juiciosas basadas en información incompleta y adaptarse constantemente.
La complejidad y la dificultad se han entrelazado a lo largo del tiempo, dando lugar a problemas cada vez más intrincados. Las soluciones sencillas y bien orientadas suelen ofrecer los mejores resultados. La IA, aunque carece de la capacidad de imitar por completo la sofisticación de la mente humana, lo compensa con su capacidad para manejar la complejidad. La clave está en saber encontrar el equilibrio adecuado.
Empiece por dividir sus problemas empresariales en dos categorías: tareas centradas en los datos y procesos de toma de decisiones. Las tareas centradas en los datos incluyen la recopilación de datos y el cálculo de números, tareas que, aunque complejas, pueden ser gestionadas por la IA. Esto libera a los empleados para que se centren en aquello en lo que destacan.
Los procesos de toma de decisiones requieren la evaluación de datos, la comprensión de cómo sopesar diferentes elementos y la consideración de las posibles repercusiones de una decisión. Aquí es donde la intuición y la comprensión humanas son fundamentales. En este caso, la "dificultad" del escenario puede gestionarse más eficazmente mediante procesos centrados en el ser humano.
Lo ideal es utilizar la IA para las tareas complejas y aprovechar las capacidades humanas para las difíciles. Esto permite a la IA manejar grandes conjuntos de datos, mientras que los humanos se encargan de la toma de decisiones. No se trata de enfrentar a la IA con los humanos, sino de integrar a ambos para abordar eficazmente cualquier problema.
La complejidad y la dificultad pueden parecer similares, pero requieren estrategias diferentes. Comprendiendo estas diferencias y utilizando cada una de ellas donde son más eficaces, las empresas pueden aprovechar realmente lo mejor de ambos mundos.
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