¿Reemplazarán los robots a los ejecutivos?

¿Reemplazarán los robots a los ejecutivos? ¿Será posible? ¿En que pueden afectar a su rol?

La Segunda Era de las máquinas avanza a pasos agigantados, la inteligencia artificial ya no es una utopía. ¿Qué opinan los expertos?
En una serie de entrevistas de la consultora McKinsey realizadas a expertos sobre el tema se profundiza en el impacto que las «máquinas inteligentes» tendrán en los roles de los top managers.
A continuación hacemos una traducción libre y breve resumen de estas entrevistas que pueden leerse por completo en este link

Andrew McAfee opina que así como la Primera Era de los ordenadores significó una revolución y se fue integrado en las organizaciones como herramienta indispensable, otro tanto ocurrirá con la Segunda Generación. A su criterio, las máquinas no reemplazarán roles ejecutivos como el de motivar a su equipo o negociar efectivamente, por ejemplo.
El papel del ejecutivo en un mundo de datos va a cambiar. Ya no se tratará de manejarlos, la pregunta será: ¿Dónde en realidad añado valor y qué tengo que dejar de lado? Esto va a significar un replanteamiento muy profundo de la idea de la intuición directiva, Opina McAfee.

Jeremy Howard piensa que el valor de la gestión de datos está creciendo exponencialmente, pero aún muchos ejecutivos tienden a subestimar este valor y centran su actividad en su «expertise». Lo que deberán hacer es preguntarse qué y cómo hacen empresas que manejan enormes bases de datos como Facebook, Google, Amazon o Netflix para aplicar estas ideas a su empresa.

Erik Brynjolfsson hace hincapié en que como nunca será crucial que los ejecutivos desarrollen habilidades para hacer las preguntas a las máquinas, pero para eso tendrán que saber primero cuáles son esas preguntas correctas y eso requiere conocer que necesitan sus clientes. Según este experto la combinación de estos dos factores será la clave del futuro rol de los ejecutivos.

Anthony Goldbloom razona que hay dos piezas fundamentales: lo primero es saber que problema hay que solucionar y luego identificar que datos son necesarios para solucionarlo. No obstante para que esto sea exitoso, opina Goldbloom, es necesario deshacerse previamente de los preconceptos de cuales son las relaciones o interrelaciones importantes entre los datos y tener alguien que sepa leer las señales fuera de los datos.

A continuación te invitamos a ver este video con las entrevistas para completar estos conceptos.

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