Resumen
La IA – adoptarla y adaptar tu empresa a ella – está en la cima de la agenda de casi todas las organizaciones. Y sin embargo, aunque el 79% de los líderes coincide con esa prioridad, más de la mitad teme no tener la visión para lograrlo, según una encuesta reciente de Microsoft y LinkedIn. Aquí es donde entran en juego expertos como Dona Sarkar. Ella dirige el programa de extensibilidad de Copilot e IA de Microsoft, enseñando a los líderes empresariales cómo incorporar esta tecnología revolucionaria de manera efectiva y fluida, mientras permanece atenta a los sesgos de la IA y otros escollos.
Conclusión: Juega un papel activo. "Ocúrrele a la IA", dice, "en lugar de dejar que la IA te ocurra a [ti]."
Presentador: Doug Thompson, arquitecto jefe de educación, Tanium
Invitada: Dona Sarkar, directora de problemas, programa de extensibilidad de Copilot e IA, Microsoft
Notas del programa
Para obtener más información sobre las mejores formas de integrar la IA en su organización, y para sacar el máximo provecho de Microsoft Copilot en particular, consulte nuestros artículos en Focal Point, la galardonada revista de noticias cibernéticas en línea de Tanium, y estos otros recursos útiles.
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Transcripción
La siguiente entrevista se ha editado para mayor claridad.
"Las empresas realmente no tienen sus datos en orden. Y una de las cosas que todos dicen es: oh, la IA nos ha hecho mucho más vulnerables con los problemas de datos. Yo digo, no, la IA es una gran linterna que está iluminando debajo de tu cama y dice naftalina. Y tú dices, oh, ¿de dónde vinieron esas bolas de naftalina? Esa ya estaba ahí, amigo mío. Es simplemente [que] la IA está poniendo un gran foco de atención sobre ello."Dona Sarkar, directora de innovación disruptiva, programa de extensibilidad de Copilot e IA, Microsoft
Doug Thompson: La disrupción tecnológica no se trata solo de introducir algo nuevo. También se trata de ganarse la confianza de las personas para transformar el comportamiento, los negocios y los resultados financieros. Eso es lo que estamos viendo hoy mientras las empresas intentan adoptar la IA. La disrupción tecnológica no es fácil. Y aquí hay dos estadísticas para demostrarlo: Una encuesta reciente de Microsoft y LinkedIn encontró que el 79% de los líderes sabe que debe adoptar la IA para seguir siendo competitivo, pero el 60% teme que su organización carezca de la visión para lograrlo. Lo vimos el año pasado con ChatGPT y este año es Microsoft Copilot.
Las empresas quieren adoptar la IA pero no están seguras de cómo sacarle el máximo provecho.
Hola, soy Doug Thompson, arquitecto jefe de educación aquí en Tanium, y hoy en Let's Converge, hablamos sobre Copilot AI y los trucos para desbloquear todo su potencial.
Hoy me acompaña Dona Sarkar, quien es la máxima camaleona. En Microsoft, ha trabajado como ingeniera de software, gerente de producto, la chief #ninjacat del programa Windows Insider, donde supervisó a 21 millones de usuarios que ayudaron a co-crear productos. Se desempeñó como directora de tecnología para servicios de accesibilidad y hoy es chief troublemaker, dirigiendo el programa de extensibilidad de Copilot e IA. También es autora, diseñadora de moda y, mi favorita personal, copropietaria de un bar de vinos. No es de extrañar que haya sido nombrada una de las 100 personas más productivas de Fast Company.
Bienvenida al podcast, Dona.
Dona Sarkar: Muchas gracias, Doug. Es muy divertido unirme a ti. Y muchas gracias por esa fabulosa introducción, porque me gustaría que me siguieras a todas partes y me presentaras. Eso suena muy impresionante.
Thompson: Estoy disponible para esas cosas. Pero tengo que hacer esta pregunta: ¿Hay más de 24 horas en tu día? En serio, ¿cómo logras hacer tanto?
Sarkar: Es una de esas cosas en las que he abandonado la idea de terminar todo, y realmente he adoptado esta teoría de hacer exactamente dos cosas al día. Y eso es todo. Así que prácticamente un día como hoy, donde he estado haciendo mi trabajo diario y luego por la tarde tengo algunas cosas del bar de vinos que hacer, y eso es todo. Eso es todo lo que voy a lograr hacer hoy. Ayer, por ejemplo, necesitaba tiempo social con amigos. Así que hice mi trabajo diario y pasé tiempo social con amigos. Así que me reservo dos cosas al día y eso es todo, eso es todo, eso es todo.
Thompson: Y al hacer estas cosas personales, de trabajo secundario, como las llamamos, estás cumpliendo todas tus metas de vida. Tenemos una sola vida para vivir.
Sarkar: Sí, es muy cierto. Una de mis cosas es: ¿Cuáles son algunas cosas que me gustaría hacer en la jubilación y cómo puedo empezar a hacerlas ahora como un trabajo secundario? Así que cuando me jubile – entre comillas "jubile" – de la tecnología, pasaré a una segunda etapa con ellas, pero será algo que he estado haciendo durante, no sé, 10, 20 años. Así que ya seré bastante bueno en ello.
Así que soy un gran fanático de asegurar el futuro teniendo un montón de trabajos secundarios en marcha que puedes retomar como algo de tiempo completo mientras buscas tu próximo empleo. Si quieres buscar un próximo empleo, o quieres tomar uno de tus trabajos secundarios y ahora manejarlo como algo de tiempo completo.
Thompson: Eso es extraordinario. Bueno, repasé todos los puntos destacados de tu currículum, incluyendo diva de la moda y nueva propietaria de un bar. Has trabajado con clientes con discapacidades, has trabajado con el Grupo de Insiders de Windows, también has trabajado con Microsoft Power Apps, un conjunto de servicios de bajo código para crear aplicaciones empresariales. Eso es una amplia variedad de clientes. ¿Cómo han impactado todas estas experiencias en la forma en que ves Copilot y la IA en general?
Sarkar: Uno de mis temas de trabajo, y siempre ha sido así, llevo en la industria desde 2002, así que, oh Dios mío, eso son 22 años. Eso es mucho tiempo. Así que he estado trabajando con clientes a tiempo completo como desarrolladora, siempre enfocada en el cliente, siempre enfocada en el cliente, ahora durante 22 años. Y mi gran tema ha sido la democratización tecnológica. Entonces, ¿cómo tomamos una pieza de tecnología y la convertimos en algo relevante para el mayor público posible? Y cuando hablo de democratización tecnológica, la gente piensa, oh, ¿te refieres a esta industria o aquella industria? No, me refiero a nivel global. Cómo puede la tecnología que construimos ser relevante en Lagos, Nigeria, o Uruguay en América del Sur, o algo relevante en Yakarta, Indonesia, así como en Birmingham, Alabama. Porque una de las cosas que sabemos que tenemos en el mundo es la inequidad digital, ya que no todos tienen el mismo acceso al conocimiento de internet, modelos a seguir, oportunidades, etcétera, etcétera.
La tecnología en la que suelo trabajar es generalmente algo muy enfocado en la democratización tecnológica, como el programa Windows Insider. Tenemos insiders en todos los países del mundo. Y el objetivo es darle a cualquiera que quiera acceso a una versión anterior de Windows para que puedan capacitarse ellos y su organización antes de que salga en un lanzamiento global, para que puedan estar mejor preparados. Y lo mismo para la plataforma Power [Apps], código bajo, ¿verdad? Yo soy una persona de código alto, pero me doy cuenta de que no todos en el mundo tienen tiempo para obtener un título en ciencias de la computación o hacer un bootcamp de programación. Así que Power Apps te da la capacidad de crear aplicaciones de nivel empresarial para tu negocio con arrastrar y soltar algunas fórmulas, etcétera. Y lo mismo para la accesibilidad, asegurándose de que todos en el mundo que tengan una discapacidad física, neurodiversidad o condición de salud mental puedan usar la tecnología para vivir una vida más libre.
Después de trabajar con todos estos diferentes grupos de personas con toda esta tecnología, me di cuenta de que la IA es en realidad un gran igualador si la dejamos serlo. Realmente se convierte en un mentor tecnológico increíble para personas que pueden provenir de un entorno no técnico, o podría ser una gran herramienta de traducción porque las personas pueden estar trabajando en algo que no es su idioma nativo. Y puede ser algo que les permita acceder a cosas que quizás no puedan costear, como asesoramiento legal o un examen médico preliminar o ese tipo de cosas. Así que creo que la IA tiene el poder de ser una muy buena herramienta de democratización, y eso es lo que más me entusiasma, completamente fuera de todo este universo de la IA en el que vivimos.
Thompson: Eso es maravilloso. Me gusta mucho eso. Y sabes, he seguido tu carrera por un tiempo. Trabajamos no juntos, pero en Microsoft al mismo tiempo. ¿Cuáles son algunos de los mayores conceptos erróneos sobre la IA y Copilot en particular? Quiero decir, mencionaste algo de esta democratización y cosas así. Ciertamente hay algunos temas que surgen.
Sarkar: Sí, creo que uno de los mayores conceptos erróneos es que la IA y Copilot nos harán más perezosos. Bueno, en realidad hay tres conceptos erróneos de los que hablemos. Y lo escucho en cada país al que voy.
El primero es que los casos de uso de la IA lo son todo o no son nada. O una empresa va a apostar completamente por la IA o no lo hará. Ese es el primero. El segundo es que todas las empresas están listas para la IA. Es: "Bien, nuestros datos están listos, estamos listos para empezar mañana." Y el tercero es que todos saben cómo usarla. Nada de esto es verdad en absoluto, en absoluto, en absoluto.
Entonces el primero: Todas las empresas piensan, oh, necesitamos aplicar la IA a cada escenario. Y eso simplemente no es verdad. Porque la IA generativa, de lo que todos estamos hablando ahora, genera. Así que es realmente buena para casos de uso donde se obtiene un resultado no determinista, es decir, donde el resultado no necesita ser una recuperación exacta de alguna frase.
La IA no es una búsqueda. Y cuando la gente la usa como tal, yo pienso: PUEDES, pero el verdadero poder de la IA generativa es generar cosas nuevas. Genérame un correo electrónico que programe tiempo con Doug para hacer una entrevista creativa; créame un documento de estrategia; crea esta nueva imagen, un nuevo video. Así que crear desde cero algo nuevo, donde la creatividad es realmente valorada. Siempre digo sobre la IA, piensa en ella como piensas en internet: es algo que puede ayudarte a resolver nuevos problemas usando nuevas ideas. Así que uso la IA en escenarios donde es celebrada y no solo tolerada, ¿verdad? En lugar de en absolutamente todos los escenarios del planeta. Ese es el primero.
El segundo es: Las empresas realmente no tienen sus datos en orden. Y una de las cosas que todos dicen es: oh, la IA nos ha hecho mucho más vulnerables con los problemas de datos. Y yo digo: no, la IA es una gran linterna que está iluminando debajo de tu cama y diciendo naftalina. Y tú dices: oh, ¿de dónde vino esa naftalina? Esa ya estaba ahí, amigo mío. Es solo que [la] IA está poniendo un gran foco de atención sobre ello. Así que esa seguridad por oscuridad, donde es difícil para la gente encontrar, ya no aplica. Realmente necesitamos poner en orden nuestra seguridad de datos antes de poder implementar la IA. Hay muchas tácticas para hacer esto, pero creo que eso ha hecho que la gente se dé cuenta de que: oh, en realidad no éramos tan buenos en seguridad de datos como pensábamos.
Y la tercera es: La gente descubrirá cómo usarlo. Y eso simplemente no es fundamentalmente cierto porque no es algo tan natural. La gente no ha descubierto cómo usar nada sin una formación adecuada, sin orientación, sin que se les diga: "Este es un buen caso de uso; aquí hay un buen prompt; úsalo específicamente para esto". Eso es lo que la gente realmente necesita, y las empresas absolutamente necesitan invertir en capacitación para sus organizaciones de una manera que lo integre en su trabajo. En lugar de decir, oh, mi equipo de finanzas necesita aprenderlo el fin de semana. ¿Por qué harían eso? Tienen cosas que hacer. Así que aquí es donde encontré que los hackathons, los prompt-a-thons – una capacitación de un prompt por día – ese tipo de cosas, son realmente, realmente buenos y funcionan muy bien en las organizaciones.
Thompson: Ese último punto, el cambio organizacional o el cambio cultural que debe ocurrir es muy importante, y mucha gente lo pasa por alto. Piensan que es un problema tecnológico y la tecnología está bien, pero es tanto una cuestión cultural y organizacional como cualquier otra cosa.
Sarkar: Sí, y eso es muy cierto. La IA trata sobre 50% de personas y 50% de tecnología. Y poner tu tecnología en orden para poder hacer IA es genial. Definir los casos de uso, asegurarse de que tus datos estén en orden, asegurarse de que has implementado el producto de IA correcto – eso es el 50% del trabajo. El otro 50% es enseñar a tu organización a usarlo de una manera que tenga sentido para que se sientan empoderados y no asustados. Eso es clave.
Porque, sí, la IA va a automatizar muchas partes de los trabajos. La IA no va a venir a quitarte tu trabajo. Va a automatizar las tareas de tu trabajo. Como yo, como desarrollador, sí, la IA probablemente va a construir la primera versión de cada sitio web que haga desde ahora hasta la eternidad. Esa es una gran noticia. Pero yo, como desarrollador, necesitaré hacer las indicaciones para decir, por ejemplo, constrúyeme un sitio web para un bar de vinos en el estado de Washington con vinos naturales extraídos de estos cinco sitios web. Que el tema sea turquesa y dorado.
Thompson: Como escritor, creador de contenido o simplemente orador de conferencias, uso la IA para hacer mi primer borrador, como dijiste, porque eso ahorra mucho tiempo. Luego lo reviso, lo personalizo y digo, sí, esto es bueno o no, investigo cosas, algo así. Así que definitivamente tiene, como construir ese sitio web, definitivamente me ahorra mucho tiempo para hacer eso.
Sarkar: Exactamente.
Thompson: Entonces cambiemos un poco de tema aquí. Quería preguntarte sobre el sesgo de la IA, y este es un problema enorme y en muchos sentidos parece casi insuperable. Detiene en seco a los líderes empresariales. Quieren implementar IA, pero no quieren alimentarla con datos sesgados. ¿Cómo se evita el sesgo? Y esto – probablemente tu historial pasado y algunos de tus otros roles probablemente ayudan mucho aquí.
Sarkar: Sí. El sesgo es un tema realmente interesante para mí porque todo se reduce a ¿qué consideramos sesgo? Porque lo que yo considero sesgo y lo que tú consideras sesgo será muy diferente, incluso si hacemos exactamente el mismo trabajo. Así que mucho de esto viene de hacerme la pregunta, ¿para qué es esto? Entonces, por ejemplo, soy un gran defensor de poner barreras alrededor de la IA para que solo haga lo que se supone que debe hacer esa herramienta de IA.
Te daré un ejemplo. Digamos que estás construyendo una herramienta para médicos – acabo de verla, se llama "copiloto" de Color [Health] y ayuda en la detección de cáncer en pacientes. Así que simplemente eliminemos algunos sesgos básicos. Si alguien se acerca al copiloto y dice: "Oye, ayúdame a comprar un Ferrari", el copiloto debería decir: "Yo no hago eso. Solo ayudo con la detección del cáncer." Eso es todo. Entonces, una cosa es pensar realmente en qué puede o no puede hacer el producto de IA.
Y eso es simplemente una cuestión de especificar el mensaje del sistema de la llamada a la API y decir: solo respondes preguntas sobre el cáncer. No respondes nada más. Si alguien te pregunta cualquier otra cosa, da este mensaje. Ese es el primer paso para una IA responsable: solo responder preguntas sobre esto.
Lo segundo es analizar en qué datos se basa. Porque aquí es donde mi trabajo entra en juego con la extensibilidad, ¿verdad? ¿De dónde vienen los datos? ¿Es solo el GPT-4-Omni nativo estándar o hay algún tipo de conjunto de datos que proviene de los registros de pacientes o investigaciones de esta clínica oncológica o algo así? Supongo que se basa en algún tipo de datos.
Así que ahora pensemos en los datos. ¿Tienen un exceso de datos de personas que viven en la Costa Oeste de EE. UU. de un cierto nivel de ingresos, o tienen datos que son bastante representativos de la audiencia global? Estoy bastante seguro de que van a tener datos sesgados.
Pero aquí es donde entra la tercera parte, que es ¿cómo se iguala el sesgo en la IA para que la abundancia de datos no siempre tenga prioridad? Digamos que suben una cadena de ADN, y dicen, sí, es probable que esta persona desarrolle cáncer, si pertenece a este grupo demográfico, etcétera, etcétera, etcétera. Aquí es donde entra este concepto de ajuste fino con datos, o generación aumentada por recuperación [un proceso en el que un modelo de lenguaje grande consulta una base de conocimiento independiente fuera de sus datos de entrenamiento para mejorar su respuesta], o algo relacionado con cambiar los pesos de los datos para que el conjunto de datos no sea tan sesgado como los datos de entrenamiento.
Y aquí es donde vamos a pasar el resto de nuestras carreras, Doug, tú lo sabes. [Se ríe]. Donde vamos a estar preguntando, ¿dónde están las personas subrepresentadas en esto? Y puede ser el idioma, puede ser la raza, el género, la ubicación, la edad – la edad es algo muy importante. ¿Y cómo podemos asegurarnos de que las personas reciban equidad en el tratamiento, dado que simplemente no tenemos cantidades iguales de datos para cantidades iguales de personas? Es una pregunta muy complicada, pero la respuesta corta es que todos tenemos que volvernos más técnicos sobre cómo funciona la IA, para poder implementar tantas técnicas de eliminación de sesgos como sea posible para resolver un problema muy específico.
Thompson: Estaba hablando con otra persona en el ámbito de la salud y la IA, y ella dio un ejemplo similar al de los planes de tratamiento que estaban sobrecargados con hombres blancos mayores, que simplemente están sobrerrepresentados. Pensar en de dónde provienen esos datos y cómo depurarlos y asegurarse, nuevamente, de que todos estén representados.
Sarkar: Así es.
Thompson: ¿Qué es lo que más te entusiasma de la IA? ¿Hay algún beneficio que no esperabas, algo que no veías al asumir este rol?
Sarkar: Una de las cosas que me parece tan interesante es tener este compañero de pensamiento permanente para cualquier tema en el mundo. Por ejemplo, el otro día estaba creando un tutor de negociación. Dije, ayúdame a ser mejor negociando. ¿Negociando qué? Cualquier cosa. El precio de este auto de alquiler; más semanas de vacaciones; adónde ir a cenar con mi familia. Así que realmente me ayudó a darme cuenta, está bien, soy muy bueno en esta parte de la negociación. No soy muy bueno en esta [otra] parte de la negociación. Y simplemente configuré un mentor de negociación básico usando Microsoft Copilot y dije, "Serás mi mentor de negociación. Ayúdame a negociar varios escenarios. Tú me das un problema, yo te voy a dar una solución. Una vez que te dé una solución, dame tu opinión sobre mi solución y ayúdame a crear el siguiente elemento de negociación." Son cosas básicas como esta.
Nunca habíamos tenido esto antes. Nunca habíamos tenido esto antes, y esto es algo que puedo usar en la privacidad de mi propio Copilot para aprender a ser mejor comunicador, mejor oyente, mejor negociador. Así que mi próximo objetivo será ayudarme a ser mejor oyente, ayudarme a ser mejor líder, ayudarme a ser mejor gerente, porque creo que esta es una de las mejores herramientas de mentoría que jamás haya existido.
Thompson: Sí, estás desarrollando eso constantemente. A lo largo de los años que te he conocido, desarrollar esas habilidades es algo en lo que siempre te has enfocado. Mi esposa me sorprendió la otra noche discutiendo con mi ChatGPT por algo porque no entendía mi indicación. Y simplemente no le estaba diciendo lo que realmente quería obtener de él. Y eso es otra cosa, algo relacionado con la carrera futura, para las personas que están escuchando. La ingeniería de prompts, eso va a ser enorme.
Sarkar: Sí. Y la ingeniería de prompts será parte de cada trabajo. No será tanto un título de trabajo, sino algo que se esperará de los empleos, donde las personas que están ingresando al mercado laboral, cambiando de carrera o lo que sea, se esperará que conozcan técnicas de prompts realmente buenas para su industria específica y para resolver problemas específicos. Y es por eso que creo que es realmente importante que las personas, nuevamente, se vuelvan más técnicas, se involucren más y digan, está bien, la IA es realmente buena en estas cosas, menos buena en esas cosas. Entonces, cualquiera que quiera ser un líder en su industria, debería comenzar a crear una biblioteca de prompts con, aquí hay 10 excelentes prompts para abogados que trabajan en accesibilidad, o aquí hay 10 escenarios que son realmente, realmente buenos para la IA en la investigación del cáncer, y aquí hay 10 escenarios [en los que] no deberías usar IA en la investigación del cáncer. Creo que poder también diferenciar y decir, usa la IA para esto, no para aquello, eso realmente mostrará a las personas como líderes de pensamiento en el espacio relacionado con su industria específica y sus casos de uso específicos.
Thompson: Estoy de acuerdo con eso. Es parte del trabajo de todos. Es algo así como saber usar una suite de oficina o algo similar. Es algo que simplemente haces todos los días. Entonces, si hay algo, a medida que nos acercamos al final, si hay algo que los líderes empresariales deberían llevarse de esta conversación, algo que necesitan tener en mente sobre cómo la IA puede transformar su negocio, ¿qué sería eso?
Sarkar: Creo que lo principal es que todo líder empresarial debe saber que la IA va a transformar su negocio de una forma u otra. Va a suceder en algún momento. Puede que no suceda mañana por la mañana, pero ocurrirá en los próximos años. Es como cuando internet se volvió común, todos decían, oh, no vamos a hacer que nuestra empresa use internet, vamos a ser solo internos. Eso duró como un año y medio, ¿verdad? Simplemente no tiene ningún sentido. Lo mismo con los dispositivos móviles. Todas las empresas tienen un sitio web que funciona en móviles.
Simplemente va a suceder. Lo mejor que pueden hacer es desempeñar un papel activo. Ir y hacer que suceda con la IA en lugar de dejar que la IA les suceda a ellos.
Thompson: No, creo que eso es correcto. No puedes esconder la cabeza bajo la arena en esto. Esto es algo que definitivamente tienes que considerar. Pero, por otro lado, tampoco puedes simplemente lanzarte a comprar cualquier cosa porque esté impulsada por IA o algo así. Quiero decir, eso es tan absurdo como intentar esconderse de ella.
Sarkar: Así es. Por eso es realmente importante ser intencional y decir, ¿cuáles de estos procesos queremos realmente mejorar con IA? ¿Y cómo puedo escalar mi organización usándola para hacer cosas?
Diría que es un proceso de tres pasos. Primero, ponerse manos a la obra con las herramientas de IA gratuitas que existen hoy en día, como Copilot o ChatGPT, lo que sea. Ver en qué es buena la IA y en qué es mala específicamente para tu industria. Segundo, determinar qué herramienta es la mejor para tu organización. Puede ser una herramienta específica. Podría ser una herramienta a gran escala. Y tercero, determinar cómo vas a organizar tus datos y escalar tu organización para poder usarla realmente y resolver escenarios muy específicos en tu negocio dentro de tu área.
Thompson: Sí, y haz ese tercero en paralelo con los otros dos. No esperes la última parte de eso.
Sarkar: No. Definitivamente.
Thompson: Entonces Dona, muchas gracias. Siempre es una conversación emocionante cuando puedo hablar contigo. Gracias por compartir tu nuevo rol y pasión. Te seguí por toda Europa en tu último [proyecto y ahora] Copilot. Es simplemente fenomenal, las personas a las que estás impactando y las cosas que estás haciendo, así que realmente lo aprecio.
Sarkar: Me encanta. Me encanta. Muchas gracias por invitarme, Doug. Gracias. Gracias a todos.
Thompson: He estado hablando con Dona Sarkar, directora de problemas en Microsoft.
Si desea obtener más información sobre cómo la IA puede transformar su empresa, consulte Focal Point, la revista de noticias cibernéticas en línea de Tanium. Tenemos enlaces a varios artículos en las notas del programa. O visite tanium.com/p para publicaciones.
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Gracias por escucharnos. Esperamos compartir más perspectivas cibernéticas en el próximo episodio de Let's Converge.
