Uno de sus capítulos está casi íntegramente dedicado a la labor de George Gallup, fundador del famoso instituto de opinión, pionero en aplicar conceptos tan dispares como la antropología o la estadística a la medición de audiencias y al diseño de sondeos y encuestas, con el propósito de familiarizarse con los gustos de la gente y monitorizar la evolución de la opinión pública.
Derek pone el acento en una de las revolucionarias conclusiones a las que llegó Gallup: la distinción entre sondeos (polls) para medir el presente, y encuestas (surveys) para medir el futuro, herramientas cada una con su propia metodología porque “…a las personas se les da en general muy bien expresar sus sentimientos aquí y ahora, pero son mucho menos fiables cuando se trata de reportar sus hábitos (en especial los malos hábitos) o proyectar sus deseos y necesidades futuras”.
En un no menos excelente ensayo, “The Mom Test”, Rob Fitzpatrick comparte su dilatada experiencia entrevistando a clientes potenciales durante procesos de ideación de productos, y nos aconseja qué tipo de preguntas nos acercan a identificar sus verdaderas necesidades: “Cómo mantener conversaciones con tus clientes y validar tu idea de negocio cuando todos mienten” reza el subtítulo.
El relato está trufado de jugosísimas anécdotas, como ésta:
En una ocasión tuve un cliente que, cada vez que se nombraba determinado proceso de su organización utilizaba términos con elevada carga emocional como ‘DESASTRE’, mientras vociferaba y gesticulaba con los brazos. Pero cuando un día le pregunté qué impacto tenía aquel problema [para su organización], se encogió de hombros y replicó “¿Problema? Nos asignaron más becarios y los pusimos con ello. Ahora marcha bastante bien”.
Tal y como Gallup sospechaba, el fuerte de los seres humanos está compartir nuestras emociones; pero no siempre expresamos lo que realmente queremos, e incluso cuando tenemos claras nuestras necesidades, en demasiadas ocasiones las comunicamos de forma ambigua, atropellada, o sin la adecuada prioridad. Tanto es así que las conversaciones humanas, repletas de malentendidos, han elevado la captura de requisitos y la priorización de estos a la categoría de arte.
Cómo abordar esta peculiaridad humana en los proyectos de Transformación Digital
Son muchos años los que llevamos hablando de digitalización, automatización, robotización de procesos… proyectos todos ellos que parten de una identificación de necesidades, una priorización de éstas y una definición de requisitos. Y en la identificación de hábitos, cada vez resulta menos extraño apostar por técnicas que popularizó Gallup, como el shadowing (aprender acompañando), el safari (aprender de incógnito); o adaptaciones de éstas al análisis de los flujos de trabajo empresarial, como la minería de procesos.
Más recientemente, la Inteligencia Artificial (IA) ha logrado hacerse un hueco en nuestras conversaciones cotidianas, con la promesa velada de resolver nuestras necesidades de una forma inmediata y simple: “pídeselo al chatbot”. El relato funciona de forma tan eficaz, que cada vez más organizaciones sin experiencia previa en este ámbito sienten la imperiosa necesidad de subirse al tren de la IA.
En un artículo anterior, explicábamos cómo retos formidables a los que se enfrentaban las aproximaciones clásicas a la automatización y a la robotización de procesos continuaban siéndolo para la Inteligencia Artificial.
Uno de ellos, tal y como anticipó Gallup hace casi 100 años, reside en definir con la mayor precisión posible nuestras propias necesidades; y será en el que pongamos el foco hoy.
En el caso de la IA, ese es precisamente uno de los roles de un ingeniero de prompts, el de intermediario entre las necesidades de nuestras organizaciones y la Inteligencia Artificial. O, en palabras de The Digital Business School, el grupo de profesionales especializado en “…el diseño de preguntas, comandos o frases que permitan que la IA sea capaz de generar respuestas coherentes y útiles”. Si George Gallup estuviera escuchando, a buena fe que sonreiría satisfecho.
Quizás entendamos mejor el rol de la ingeniería de prompts con un par de ejemplos. Durante estas dos últimas décadas nos hemos acostumbrado a interactuar con motores de búsqueda en Internet, como Google, Bing o Yahoo. Algo en apariencia tan cotidiano como una búsqueda en Internet nos da la primera pista de que hay internautas que se dan más maña con esta faceta. Tal y como relata Jesús Fernández Villaverde, catedrático de Economía en la Universidad de Pennsylvania, en un artículo publicado en el diario digital El Confidencial:
“Veinte años de experiencia me han enseñado que un predictor casi perfecto del futuro éxito de los estudiantes de postgrado en su tesis doctoral es su habilidad, recién empezados sus estudios, de encontrar los artículos de investigación relevantes de una materia y resumirlos con soltura. Los buscadores en internet son los mismos para todos los estudiantes de la clase de primer año y, mientras unos saben averiguar qué artículos de un área de investigación son importantes y sólidos, otros estudiantes no saben distinguir el grano de la paja.
Los asistentes de voz
Otra evidencia extraída de nuestra vida cotidiana proviene de la reciente proliferación de asistentes de voz. Que levante la mano quien no ha experimentado una frustración momentánea al dar una instrucción a Siri, Alexa o Aura sin obtener el resultado esperado; para comprobar, cómo a continuación, otro miembro de nuestra familia reformulaba la orden y lo lograba.
¿No estaremos ejerciendo como improvisados ingenieros de prompts cuando introducimos un término de búsqueda o damos una instrucción a un asistente de voz?
Y es que la realidad es tozuda: al poco de comenzar a practicar, descubriremos que no se nace sabiendo, susurrarle a una IA para lograr el resultado que nos gustaría obtener; ni siquiera para refinar un primer resultado.
Pensamiento computacional al rescate
Gallup falleció en 1984, dejando a la profesión que fundó huérfana de su principal referente. Corría el año 2006 cuando Jeannette Wing, profesora del Departamento de Computación de la Universidad de Carnegie Mellon, utilizó por primera vez el término ‘Pensamiento Computacional’ para describir las pautas de razonamiento de la ingeniería software y los beneficios que esta forma de pensar podría tener en todos nosotros.
Como gusta recordar a nuestros amigos de Programamos, en 2023 se cumplen 18 años de la publicación de ese artículo. El término ha ido evolucionando y matizándose, hasta alcanzar un consenso no unánime, pero sí razonable, en torno a esta posible formulación:
“El pensamiento computacional es la capacidad (humana) de resolver problemas y expresar ideas haciendo uso de conceptos, prácticas y perspectivas propias de las Ciencias de la Computación”
Los beneficios a los que aludía la doctora Jeannette Wing no se ciñen a la resolución de problemas de la vida real, sino que pueden aplicarse también a expresar ideas. Con la particularidad de que, en el ámbito de las Ciencias de Computación clásicas, la ambigüedad no tiene cabida: para bien o para mal, un algoritmo informático tiene un resultado preciso.
Una creencia habitual es asimilar el pensamiento computacional con aprender a programar. Sin embargo, quiero destacar que pensamiento computacional no implica necesariamente saber programar. De hecho, el pensamiento computacional ayuda a abordar tareas cotidianas, ya sea planificar unas vacaciones, organizar una fiesta, resolver un puzle o formular las preguntas adecuadas para diagnosticar una enfermedad.
¿Y si invirtiéramos esfuerzo en aplicar este nuevo paradigma a expresar determinadas ideas, como lo son la definición de requisitos, o prioridades? ¿Resolveríamos una parte sustancial de los problemas a los que se enfrentan a diario nuestras organizaciones si redujéramos la ambigüedad en la definición de éstos, y acortar el tiempo consumido en aclarar qué tiene que ser hecho? ¿Multiplicaríamos los beneficios de contar con el equipo de programadores más experimentado, con la herramienta de Digitalización Zero Code de uso más intuitivo, con el Chatbot de Inteligencia Artificial mejor entrenado? ¿O estamos ante otra moda pasajera más?
Si volvemos la vista al ámbito educativo, el pensamiento computacional se ha incorporado recientemente al currículo LOMLOE en educación Infantil, Primaria y Secundaria Obligatoria. En nuestras manos está esperar pacientemente a que una nueva generación de profesionales se incorpore al mundo laboral para poder calibrar sus bondades y debilidades, o tomar la iniciativa experimentando con esta disciplina en los planes de formación de nuestras organizaciones.
