Los algoritmos de inteligencia artificial son herramientas que arrojan una data importante para la toma de decisiones dentro de la empresa. De ello surge una importante pregunta. ¿Cómo potenciar esta información para darle el máximo valor económico posible?

Darle una mayor importancia a los algoritmos por encima de la reflexión de los equipos de trabajo es uno de los errores más perjudiciales que se pueden cometer, pues el enfoque de realidad y práctica junto a la intuición es algo que las máquinas no pueden analizar, pero la personas sí pueden hacerlo. 

A menos que las personas no estén involucradas dentro de un proceso, los algoritmos deberían facilitar las funciones para que sean más simples y productivas; sin embargo, las empresas suelen dar una mayor gobernanza a las máquinas, optando por que estas sean quienes determinen la decisión final. 

Científicos de data eficaz proponen el uso de conocimientos basados en UX (experiencia del usuario). Centrarse en la experiencia del usuario trae consigo una mejor relación entre la inteligencia artificial y los seres humanos. Los resultados se centran en un equilibrio entre el aprendizaje automático y el aprendizaje organizacional.

Existen 5 categorías de uso dominante cuando se opta por el uso de la UX integrada por encima de los procesos automatizados. Estas categorías terminan potenciando la categoría humana, y le dan una mayor importancia:

• Asistente: Los asistentes cómo Cortana, Siri y Alexa, son ejemplos claros de cómo la tecnología puede ayudar a realizar tareas moderadamente complejas, por medio de interfaces simples que facilitan la experiencia del usuario. A medida que se expande la data recopilada, los asistentes se vuelven más eficaces. 
• Guía: Por ejemplo, usar Waze para conducir entre ciudades de tráfico complejo y con obstrucciones por la construcción se representa cómo el uso de una herramienta de realidad aumentada para el uso constante del usuario. La data se alimenta con los mismos usuarios, y su principal función es dar guía de ruta.  
• Consultor: Estas herramientas cumplen con la función de la resolución de problemas de los trabajadores, principalmente en relación a proyectos. Los consultores de inteligencia artificial pueden incluir enlaces e historias relevantes para asesoramiento estratégico.
• Colega: Un colega es como un consultor, pero con una comprensión analítica y basada en datos de la situación local. Su uso gira en torno al asesoramiento gerencial y de trabajadores que necesitan procesos más efectivos. Se centra en los aspectos más humanos del mismo compañerismo de la empresa, pero agilizando la interacción y la comunicación interna.
• Jefe: Básicamente se refieren a las programaciones de advertencia de los programas de inteligencia artificial, que te dicen: deja de hacerlo, cambia esta programación, reduce el presupuesto, envía este memorándum a tu equipo, etc. 

Estas categorías las usamos día a día, pero el problema es que muchas veces no las integramos de manera correcta en relación a la experiencia del usuario. Pueden resultar vitales en la potenciación de la productividad, pero siempre y cuando se le den el enfoque humano de UX.