De la aislación a la innovación: Cómo las empresas pueden aprovechar el AI para el bien social

El auge del AI ha sido un ancla para las empresas que luchan por evolucionar y competir en un mundo cada vez más turbulento. Para muchas, su introducción ha visto una gran inversión en proyectos de AI en todo el mundo, ha sido desplegado casi en todas partes en departamentos dentro de cada industria y ha reformado sus operaciones, creando un lugar de trabajo más dinámico para los empleados que los apoya en lugar de reemplazarlos. McKinsey informó que el 92% de las empresas planean invertir más en AI generativa en los próximos 3 años, así que claramente algo ha capturado nuestra imaginación colectiva.

Para mantener una perspectiva, MIT acaba de publicar un estudio que revela que el 95% de los proyectos de AI implementados en todo el mundo hasta la fecha no han logrado cumplir con su promesa original o entregar un retorno sobre la inversión realizada. Esto es de esperar, ya que todos nos estamos familiarizando con lo que el AI puede realmente ofrecer y dónde debe ser desplegado inicialmente; como con toda tecnología en ciernes, estamos al comienzo de la Curva de Hype y nos volveremos colectivamente más inteligentes sobre dónde usarlo de manera más efectiva en qué sectores de una empresa, nuestra economía y en nuestras comunidades.

Eso no significa, sin embargo, que las empresas no puedan ir más allá y hacer una diferencia. El AI generativo ha demostrado ser una herramienta poderosa que asiste a los humanos y se compromete con sus ambiciones. Para aquellos que buscan escalar, proporcionar valor social se está volviendo cada vez más importante para los inversores. Ver un retorno que no solo genera cifras en una cuenta bancaria no solo estimula el crecimiento, sino que también deja un legado para disfrutar durante generaciones. Aquí está mi desglose de cómo los líderes de las empresas pueden tomar el control y ver los beneficios reales del AI.

1. Comienza con un problema local que entiendas

Es tentador apuntar a proyectos grandiosos como curar enfermedades globales o resolver el cambio climático. Antes de ir a gran escala, el impacto significativo a menudo comienza de manera pequeña y comienza con tu comunidad inmediata. Las empresas están mejor posicionadas para crear un cambio duradero cuando se enfocan en problemas locales que ya entienden, ya sea en educación, sostenibilidad ambiental o salud comunitaria. Los ancianos en particular carecen de contacto social constante, así que invertir en iniciativas para apoyar su cuidado y resolver la soledad es un gran paso.

Qué puedes hacer:

Realiza talleres repetidos con equipos multifuncionales para identificar un desafío local que tu empresa esté únicamente posicionada para abordar. Por ejemplo, para abordar la soledad de los ancianos, tus empleados pueden organizar reuniones de café. Asignar un día por trimestre para la caridad o el voluntariado es una excelente manera de aumentar la moral y hacer que tu empresa sea más atractiva para los clientes potenciales. Una vez identificado, sigue reuniéndote con los participantes y partes interesadas internas y externas para mantener el impulso y efectivamente invocar el principio de aprendizaje continuo para todos.

2. Construye con aportes reales de la comunidad, no con suposiciones

Los proyectos de AI a menudo no logran entregar impacto porque se basan en suposiciones falsas sobre lo que las comunidades necesitan y cómo se puede abordar esa necesidad. Aquí es esencial comenzar con el “¿Por qué?” de Simon Sinek. Involucrar a los beneficiarios reales desde el principio evita esta trampa y conduce a soluciones más efectivas, utilizables y escalables. Consideremos un grupo a menudo pasado por alto: adultos mayores o mayores de 60 años. Para construir algo útil, uno debe involucrarlos en la conversación continuamente a lo largo de la evolución de tu proyecto de AI, no solo para entender cómo puedes ayudarlos, sino también para entender cómo esos adultos mayores quieren interactuar con tu oferta. La participación positiva y la accesibilidad del usuario son fundamentales para hacer que cualquier inversión en iniciativas tecnológicas centradas en lo social sea exitosa y que esa inversión en tecnología se traduzca en crecimiento empresarial que realmente ayuda a una parte muy infravalorada de nuestra sociedad.

Qué puedes hacer:

Antes de planificar cualquier otra cosa, define tus perfiles de “cliente” ideales y luego trabaja a través de sesiones de escucha interactiva con esos clientes, ya que son parte de grupos comunitarios, organizaciones sin fines de lucro y líderes locales. Utiliza sus conocimientos para definir la declaración del problema y su resolución ideal, recordando que la resolución identificada al comienzo del proyecto puede ser bastante diferente a medida que el proyecto madura y evoluciona. Este paso clave repetido a lo largo del proyecto revelará puntos ciegos y barreras para la adopción, así como características clave de éxito que los equipos internos pasan por alto y, en última instancia, garantizarán que el proyecto cumpla con su mandato, los “clientes” estén satisfechos y sigan regresando mientras recomiendan el proyecto a amigos y familiares, y tu empresa realmente esté haciendo todo lo posible.

3. Utiliza datos abiertos y comparte tus resultados

Los proyectos de bien social no tienen que comenzar desde cero. Muchos gobiernos y organizaciones sin fines de lucro publican conjuntos de datos abiertos que se pueden utilizar para prototipar soluciones rápidamente. Es igualmente importante que las empresas compartan los datos y modelos que desarrollan, ayudando a otros a construir sobre su trabajo. Hay un gran valor en que las empresas trabajen juntas en el proyecto; en muchos casos, colaborar en proyectos para el bien social realmente es un multiplicador para los beneficiarios inicialmente y, en última instancia, para las empresas que comprometieron recursos; 1+1 realmente puede igualar 3, y eso es una excelente noticia.

Qué puedes hacer:

Asigna un equipo para explorar portales de datos abiertos (como data.gov o European Data Portal y World Ethical Data Foundation). Para tu proyecto, comprométete a lanzar al menos una herramienta o conjunto de datos de código abierto tangible. Esto fomenta la transparencia y invita a la colaboración más allá de los muros de tu empresa. El conjunto de datos debe estar libre de cualquier dato confidencial corporativo o de cliente, lo cual es un problema actual en la mayoría de los LLM; así que evitar cualquier posible violación debe ser lo primero en tu agenda; tu Política de Privacidad y Políticas y Protocolos de Seguridad de TI ya deben mantener los datos sensibles dentro del componente de datos seguro de tu empresa. Verifica triple antes de presionar “ir” pero, al mismo tiempo, no te rindas si las posturas de seguridad parecen limitar los datos que podrías aprovechar internamente; siempre es mejor ser seguro que lamentable.

4. Aprovecha las pasiones personales de los empleados

Los empleados quieren trabajar para empresas que contribuyen positivamente a la sociedad y, comprensiblemente, a sus comunidades locales; de hecho, cuanto más cerca de casa, mayor es el compromiso. Según la ONS, el 92% de los empleados que trabajan en una empresa con un fuerte sentido de propósito estarían más dispuestos a recomendarla a un buscador de empleo. Aprovechar esta energía puede desbloquear la innovación que los enfoques tradicionales de arriba hacia abajo pasan por alto.

Qué puedes hacer:

Crea un desafío interno de tipo “hackathon” de “AI para el bien social” donde los empleados, con el compromiso de sus familias, presenten ideas para soluciones, productos o incluso servicios. Comienza de manera pequeña, mejora continuamente en pasos controlados con pequeños presupuestos para recursos de AI y asegúrate de tener una buena mentoría técnica. Las ideas ganadoras a menudo conducen a programas piloto que eventualmente se escalan para convertirse en productos por derecho propio, y necesitamos celebrar y fomentar eso a diario.

5. Asociarte con organizaciones sin fines de lucro y equipos de investigación universitaria para programas piloto

Muchas organizaciones sin fines de lucro tienen un conocimiento profundo de los problemas sociales, pero carecen de recursos tecnológicos. Las empresas y los equipos de investigación universitaria tienen pericia técnica y rigor de investigación, pero están limitados en la experiencia sobre el terreno.

Qué puedes hacer:

Selecciona a un socio sin fines de lucro alineado con el problema que has elegido. Ofrece más que dinero. Ofrece tus servicios proporcionando habilidades de AI, recursos en la nube o apoyo de análisis de datos. Comienza con un programa piloto de alcance limitado (3-6 meses), mide el impacto y haz ajustes una vez que hayas tenido éxito inicial.

6. Haz que el AI responsable sea el valor predeterminado, no un pensamiento posterior

El AI para el bien social puede tener un efecto contrario si no se diseña de manera responsable, amplificando sesgos o creando consecuencias no deseadas. Construir con responsabilidad desde el principio evita riesgos reputacionales y operativos.

Qué puedes hacer:

Adopta salvaguardas simples pero efectivas, como auditorías de sesgo en los conjuntos de datos, utiliza técnicas de AI explicables para que las salidas puedan ser fácilmente entendidas. Debes implementar bucles de retroalimentación transparentes donde los socios comunitarios puedan informar preocupaciones y nuevas características o ideas (esto es muy parecido a los Negocios Habitual para la mayoría de las empresas prósperas; ignóralo a tu propio riesgo). Mozilla es un ejemplo de una empresa que toma la iniciativa con su proyecto Common Voice, haciendo que la transparencia sea la norma. En esencia, el diseño responsable debe ser una práctica estándar, no un extra opcional. Al seguir estas prácticas esenciales, no solo puedes hacer que tus ofertas de servicio sean atractivas, sino también consistentes, confiables y efectivas.

7. Convierte proyectos de bien social en laboratorios de innovación

Las iniciativas de bien social desplegadas de manera responsable y ética pueden servir como “espacios de incubación” para nuevas técnicas de AI e incluso LLM caseras. Las empresas pueden utilizar estos proyectos para familiarizar a su personal con el AI, explorar métodos de vanguardia o incluso probar modelos de negocio alternativos sin presiones comerciales inmediatas, mientras disfrutan de los beneficios de un proceso de desarrollo de productos típico.

Qué puedes hacer:

Una vez que hayas seleccionado una o dos iniciativas aparentemente viables y los elementos éticos y de privacidad de datos estén en su lugar y asegurados, haz que los equipos comiencen. Revisa el progreso regularmente sin sofocar los proyectos y prepárate para detenerlos inmediatamente si hay algún riesgo de daño a las personas involucradas o a la comunidad en general.

8. Informa del impacto con métricas concretas

Una de las formas más rápidas de perder credibilidad es hablar sobre “hacer el bien” sin pruebas. Las empresas deben informar sobre resultados tangibles, no solo intenciones, lo cual es donde las asociaciones con instituciones académicas, así como con grupos comunitarios y organizaciones sin fines de lucro, a menudo asisten enormemente para llegar a los números. Los investigadores, especialmente los estudiantes de posgrado, necesitan proporcionar datos comprehensivos como parte de sus proyectos para sus supervisores y profesores, y en mi experiencia, eso realmente enfoca a todos en los resultados tangibles.

Qué puedes hacer:

Define métricas de impacto claras y, especialmente, qué éxito en cada etapa del proyecto se verá desde el principio, por ejemplo, toneladas de comida salvada, miembros del grupo comunitario alcanzados con beneficios xx logrados a un costo de inversión yy en tiempo y dinero. Una vez que el proyecto se complete, publica un informe conciso que detalla tanto los éxitos como los fracasos y recomendaciones sobre cómo el proyecto podría continuar o mejorarse. Esta transparencia construye confianza con los empleados, clientes y partes interesadas y es esencial si queremos prevenir que nuestras comunidades y ciudadanos se conviertan en “cobayas” de AI; estamos hablando de seres humanos reales que debemos valorar como individuos; no debemos tratarlos como sujetos de prueba desechables de ninguna manera.

9. Evita las iniciativas “de una sola vez”

Muchos programas de bien social corporativos son campañas de una sola vez que se desvanecen dentro de un corto período de tiempo. El impacto significativo proviene de integrar la responsabilidad social en una estrategia central, alineada con mercados específicos o iniciativas a largo plazo.

Qué puedes hacer:

Agrega criterios de AI para el bien social a tu revisión de cartera de I+D. Asigna un porcentaje fijo (incluso el 5%) de recursos de AI hacia proyectos de impacto social anualmente. Esto asegura un compromiso a largo plazo y aprendizaje. Sé estratégico con los recursos que pruebas. La inversión debe proporcionar un retorno, incluso si parece imposible. Sin esa garantía, puedes estar desperdiciando dinero en proyectos que no sirven a tu empresa o clientes.

Por qué este enfoque es importante

Las empresas que genuinamente integran programas de AI para el bien social no están agregando solo un capítulo de “buenas acciones” a su informe anual. Están construyendo valor al fortalecer los lazos comunitarios, atraer talento con una misión, cultivar habilidades de AI responsablemente efectivas internamente y crear una diferenciación de marca positiva en mercados congestionados.

En un mundo donde el público es cada vez más escéptico sobre el lavado de valor corporativo, el impacto sostenido habla más fuerte que las promesas.

Esto no se trata solo de caridad; se trata de negocios más inteligentes con un legado significativo.