Escuelas de negocios en los EE. UU. están adaptando sus currículos para preparar a los estudiantes para la IA y el futuro del trabajo.

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Al igual que con la mayoría de las aplicaciones de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático (Machine Learning) puede catapultar la imaginación a subidas utópicas o conjurar ansiedades profundamente distópicas, pero, de lo que no hay duda es que será para la era postindustrial lo que una vez fue la automatización para el sector industrial, anunciando promesas y peligros en casi todos los sectores de los negocios y la sociedad.

Pero ¿realmente las escuelas de negocios, o sus graduados, están preparadas para los cambios que se avecinan?

Muchas escuelas ya están integrando técnicas del aprendizaje automático en sus currículos de MBA (Master of Business Administration), tanto en cursos de programación, ciencia de datos, optimización y redes neuronales, o bien preparando programas interdisciplinarios tales como MIT Sloan’s Leaders en Operaciones Globales, Fuqua School of Business ‘Masters of Quantitative Management y Stanford’s joint MBA y Ciencias de la Computación MS.

En un mundo donde las computadoras realizan cada vez más tareas cognitivas, antes reservadas a los humanos, tiene sentido que los MBA se acerquen más al papel de los ingenieros. Las escuelas, a su vez, fomentan abiertamente una vía entre los dos, creando una cultura más rica para ambos.

Sin embargo, dado que algunas decisiones se delegan cada vez más en algoritmos y redes neuronales, podríamos preguntarnos si el aprendizaje automático amenaza con desestabilizar la propia naturaleza de la «gestión». ¿Podría el aprendizaje automático incluso llevar a una crisis entre los MBA, o, al menos, un cambio radical de la autoimagen?

Los educadores saludan tales predicciones con una buena dosis de escepticismo. Thomas Roemer, director de los Líderes del MIT para Operaciones Globales, reconoce la ventaja de contar con un baúl de guerra bien surtido de habilidades técnicas y analíticas. Sin embargo, la importancia de las «habilidades blandas» clásicas, como el liderazgo y la comunicación, no han disminuido en lo más mínimo.

Por otra parte, conocedores del tema consideran que el aprendizaje automático augura menos «transformación» que «aceleración». Por ejemplo, la segmentación de clientes siempre ha sido un componente central de una estrategia de marketing exitosa, pero con Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, y la cantidad de datos que ahora existe, las ideas sobre la segmentación, que solían tardar meses o años en desarrollarse, ahora pueden ocurrir en una tarde. A través de este modo, el análisis de gestión existente es más rápido y mejor, aunque no necesariamente diferente. Estamos viendo que las escuelas de negocios comienzan a incorporar cursos más técnicos en su plan de estudios, lo que ayudará a preparar a los graduados para este entorno acelerado.

Sin embargo, con toda la prisa de esta «aceleración», algunas escuelas podrían no sensibilizar adecuadamente a sus graduados a las implicaciones comerciales éticas del aprendizaje automático. La automatización provocó muchas pérdidas de empleos dolorosas en el sector manufacturero, y, hasta el día de hoy, ni los titulares ni las comunidades fuertemente impactadas probablemente lo olviden.

Cuando se trata de aprendizaje automático, el público prevé dos resultados posibles: uno utópico y el otro distópico.

En la utopía, las máquinas se han hecho cargo de todos los trabajos administrativos y las ganancias de la innovación benefician equitativamente a toda la sociedad; en la distopía, las máquinas han hecho que incluso los miembros más educados del sector del conocimiento sean superfluos y desesperados por sus medios de subsistencia.

¿Qué responsabilidad tienen los líderes y gerentes de negocios para disminuir los temores y los efectos nocivos del aprendizaje automático, no sólo entre la fuerza laboral inmediata, sino también para la sociedad en general?

Por lo tanto, mientras más aprendizaje automático se integre en los negocios, más líderes empresariales deben dominar las habilidades humanas de sopesar una mayor eficiencia frente a sus costos sociales.

Para el MBA de hoy, los desafíos más grandes con el aprendizaje automático serán, en última instancia, los menos mecánicos.

Extracto del original en How Artificial Intelligence Is Disrupting The Traditional MB?