(Comisión de Estudio de la FICOP-CICO)
Abril-Mayo de 2024
ANTECEDENTE
En diciembre de 2023 la Federación Internacional de Coaching Ontológico Profesional (FICOP) formó una Comisión de Estudio sobre la relación entre la IA y la práctica del Coaching Ontológico (de aquí en adelante la mencionamos abreviadamente como “Comisión de Estudio”) con el objetivo de reunir y analizar información básica sobre la Inteligencia Artificial (IA) y reflexionar acerca de los alcances que tiene o puede tener la IA para la práctica del Coaching Ontológico (CO). Dicha Comisión de Estudio fue encargada al “Centro de Investigaciones sobre Coaching y Ontología” (CICO).
Esta Comisión estuvo formada por los siguientes coaches ontológicos acreditados por la FICOP:
Carlos Mayol, Coordinador de esta Comisión de Estudio.
Enrique Espinosa Cifuentes, Director del Centro de Investigaciones sobre Coaching y Ontología (CICO) de la FICOP.
María Laura Rodríguez, Directora del Comité de Ética de la FICOP.
María Guadalupe Figueroa, Directora del área Académica de la FICOP.
David Gleiser, miembro del área Académica de la FICOP.
LA TAREA DE ESTA COMISIÓN DE ESTUDIO
La tarea de estudiar los alcances que tiene y puede tener el uso de la inteligencia artificial en la práctica del coaching ontológico concluyó en una primera etapa con la presentación en vivo a través de las redes sociales de la información reunida por cuatro de los cinco miembros de la Comisión de Estudio. Esta presentación tuvo lugar el día 5 de abril de 2024.
El objetivo fue explicar de manera sencilla qué es la IA, cómo y cuándo surgió, cómo funciona, qué aplicaciones tiene en general, qué oportunidades ofrece particularmente a la práctica del coaching ontológico, así como los riesgos que implica su uso y las consideraciones éticas que están implicadas. Una de las inquietudes escuchadas al comienzo del trabajo de la Comisión de Estudio se refiere a la posibilidad de que las máquinas puedan reemplazar totalmente al ser humano para hacer coaching a personas y/o a organizaciones y empresas.
TRASFONDO DEL ASUNTO A ESTUDIAR
La IA se está consolidando como un recurso artificial (es decir, producido por el artificio humano) que, como otros creados a través de la Historia, permite a los humanos expandir sus capacidades de acción. Los humanos han inventado los medios de transporte para viajar más rápido, los aviones para poder volar, la radio para transmitir a distancia, el teléfono para comunicarnos con cualquier parte del mundo al instante, las naves espaciales para llegar a la luna y a otros planetas, etc., etc.
Al comienzo, las innovaciones científicas y tecnológicas provocan miedo ante lo desconocido. Cuando se inventó la locomotora, muchos no creían que se pudiera mover, y luego cuando la vieron moverse la pregunta fue ¿cómo se va a detener? No se soñaba en esos tiempos lejanos que la Humanidad llegaría a tener trenes de alta velocidad como los ahora existentes, y que no se movieran por la fuerza del vapor.
Algo semejante ocurre ahora con la IA. Surgen temores y preguntas ante lo desconocido. ¿Es una amenaza el uso de la IA para la Humanidad y, en particular, en el campo del CO? Si tiene posibilidad de ser una ayuda para el trabajo de los coaches, ¿Cuál es esa ayuda? ¿Existe algún peligro para las personas que se hagan coachear por una máquina con IA? ¿Qué implicaciones éticas y deontológicas se observan en el uso de la IA por parte de los coaches? Estas son solo algunas preguntas que surgen ante la difusión pública de esta innovadora tecnología.
INTELIGENCIA BIOLÓGICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La "inteligencia" es un concepto complejo y multifacético que puede tener diferentes interpretaciones dependiendo del contexto en el que se utilice el término. En general la inteligencia se refiere a la capacidad de aprender, comprender, razonar, adaptarse a nuevas situaciones y resolver problemas de manera efectiva. En síntesis, en los humanos es una facultad mental que implica la capacidad de procesar información, aprender de la experiencia, y aplicar ese conocimiento de manera práctica.
En el mundo biológico observamos un continuo de “inteligencia” que va gradualmente desde los organismos más sencillos hasta los animales superiores y el ser humano. Se podría hablar de “menor” y “mayor” inteligencia, respectivamente. Los seres vivos poseen inteligencia en diversos grados cuyo objetivo fundamental es la preservación de su especie.
Los seres vivos han sido descriptos por los biólogos Francisco Varela y Humberto Maturana como seres “autopoiéticos”, es decir, que se hacen a sí mismos y preservan su vida mediante mecanismos propios que no han sido producidos por agentes externos a ellos.
En ese sentido, a diferencia de la inteligencia de los seres vivos la “inteligencia artificial” es la inteligencia de máquinas que han sido hechas por los humanos y que funcionan porque los humanos las han creado con características y recursos que dependen de sus creadores.
CONSIDERACIONES PRELIMINARES
El origen de la IA se remonta a mediados del siglo XX, aunque sus raíces pueden rastrearse hasta épocas anteriores. La IA como campo de estudio formal comenzó a surgir en la década de 1950, con figuras como Alan Turing y su famoso "Test de Turing", que planteaba la cuestión de si una máquina podía exhibir un comportamiento indistinguible de la inteligencia humana. La prueba se lleva a cabo en un entorno en el que un humano, el interrogador, mantiene una conversación con dos interlocutores, uno humano y otro una máquina dotada con IA. El interrogador no sabe cuál de los interlocutores es la máquina. Si el interrogador no puede distinguir entre la máquina y el humano, se dice que la máquina ha pasado la prueba de Turing.
El término "inteligencia artificial" se acuñó oficialmente en una conferencia en Dartmouth College en 1956, donde se reunieron pioneros en matemáticas, ciencias de la computación y teoría de la información para explorar cómo las máquinas podrían simular el pensamiento humano.
Hoy en día, la inteligencia artificial se encuentra en una amplia gama de aplicaciones, desde asistentes virtuales hasta sistemas de conducción autónoma, diagnósticos médicos asistidos por IA, predicciones de mercado y mucho más. Utiliza diversas técnicas, como el aprendizaje automático (machine learning), las redes neuronales, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora, entre otras, para simular procesos cognitivos humanos y realizar tareas que, tradicionalmente, requerirían inteligencia humana.
Los desarrollos de la IA son enormemente acelerados y parecen no tener límites, razón por la cual los estudios presentes quedan rápidamente obsoletos y resulta difícil predecir cuáles serán los alcances para la Humanidad a corto y mediano plazo.
EL FUNCIONAMIENTO DE LA IA
Las máquinas dotadas de IA funcionan por medio de “redes neuronales”. Una red neuronal es un método de la inteligencia artificial que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera que está inspirada en la forma en que lo hace el cerebro humano. Se trata de un tipo de proceso de machine learning (“aprendizaje de máquinas”) llamado aprendizaje profundo, que utiliza los nodos o las neuronas interconectados en una estructura de capas que se parece al cerebro humano. Crea un sistema adaptable que las computadoras utilizan para aprender de sus errores y mejorar continuamente. De esta forma, las redes neuronales artificiales intentan resolver problemas complicados, como por ejemplo la realización de resúmenes de documentos o el reconocimiento de rostros, con mayor precisión.
El cerebro humano es lo que inspira la arquitectura de las redes neuronales. Las células del cerebro humano, llamadas neuronas, forman una red compleja y con un alto nivel de interconexión y se envían señales eléctricas entre sí para ayudar a los humanos a procesar la información. De manera similar, una red neuronal artificial está formada por neuronas artificiales que trabajan juntas para resolver un problema o realizar una acción determinada. Las neuronas artificiales son módulos de software, llamados nodos, y las redes neuronales artificiales son programas de software o algoritmos que, en esencia, utilizan sistemas informáticos para resolver cálculos matemáticos.
(En el artículo escrito por Enrique Espinosa Cifuentes que adjuntamos a esta publicación, hay una detallada descripción de las redes neuronales artificiales).
LOS MODELOS DE LENGUAJE DE GRAN TAMAÑO
¿Qué son los modelos de lenguaje de gran tamaño?
Los modelos de lenguaje de gran tamaño o large lenguaje models (LLM) en inglés, son modelos de aprendizaje profundo muy grandes que se pre entrenan con grandes cantidades de datos. El transformador subyacente es un conjunto de redes neuronales que consta de un codificador y un decodificador con capacidades de auto atención. El codificador y el decodificador extraen significados de una secuencia de texto y comprenden las relaciones entre las palabras y las frases que contiene.
El recurso de IA ampliamente difundido entre el público desde fines de 2022, conocido como Chat GPT, es un ejemplo de la utilización del LLM. En la actualidad, desde mayo de 2024, se ha puesto a disposición del público la versión “Chat GPT 4o” que puede interactuar mediante la voz y puede ser usado gratuitamente por cualquier persona que tenga un teléfono celular y esté conectada a internet. Una de sus innovaciones es la mayor capacidad de reconocer estados emocionales.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
La inteligencia artificial generativa se refiere a sistemas o modelos de IA que tienen la capacidad de generar contenido nuevo y original, como imágenes, texto, música, o incluso videos. Estos modelos utilizan técnicas avanzadas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales generativas, para aprender patrones a partir de conjuntos de datos y luego generar datos nuevos que comparten características similares.
UNA APRECIACIÓN PRELIMINAR SOBRE LA “IA” Y LA PRÁCTICA DEL COACHING ONTOLÓGICO
El coaching con IA es una aplicación de la tecnología que combina las capacidades de la IA con la experiencia y habilidades de un coach humano para brindar un servicio de coaching más eficiente y personalizado. Aquí hay algunas formas en que el coaching con IA puede ser utilizado:
- La IA puede analizar grandes cantidades de datos sobre el cliente, incluyendo sus metas, preferencias, historial y comportamiento, para ofrecer un enfoque de coaching altamente personalizado. Esto permite al coach humano diseñar estrategias específicas para trabajar con cada cliente. La IA puede recopilar y analizar datos sobre el progreso del cliente a lo largo del tiempo. Esto permite a los coaches identificar patrones, tendencias y áreas de mejora, lo que a su vez facilita la adaptación continua de las estrategias de coaching.
La IA puede proporcionar al cliente recursos adicionales como artículos, videos y ejercicios específicos que se alineen con sus objetivos de coaching.
- A diferencia de los coaches humanos que tienen limitaciones de tiempo y disponibilidad, la IA puede estar disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, para brindar apoyo y orientación en cualquier momento que el cliente lo necesite.
- La IA podría conectarse con dispositivos portátiles y sensores que monitorean datos biométricos y fisiológicos. Esto proporcionaría una comprensión más completa del estado del cliente y su respuesta al coaching.
Los sistemas de IA podrían aprender y adaptarse a medida que interactúan con más clientes y obtienen más datos. Esto mejoraría su capacidad para ofrecer estrategias efectivas con el tiempo.
Plataformas basadas en IA pueden facilitar la conexión entre coaches ontológicos y clientes, proporcionando herramientas de programación, recordatorios automáticos y seguimiento del progreso a lo largo del tiempo.
- A medida que las habilidades técnicas se vuelven más automatizadas, el coaching podría centrarse en el desarrollo de habilidades blandas y sociales, como inteligencia emocional, comunicación efectiva y liderazgo.
(Para mayores detalles sobre la utilización de la IA en la práctica del Coaching Ontológico, véase el artículo adjunto de María Guadalupe Figueroa).
PREOCUPACIONES ÉTICAS
Con el aumento de la IA en la práctica del coaching, también surgirán preocupaciones éticas y de privacidad. Será importante asegurarse de que los datos de los clientes se manejen de manera segura y se respeten las normas éticas y los estándares de privacidad.
Ha habido alertas y denuncias de irregularidades éticas, vinculadas al crecimiento desenfrenado y éticamente no guiado adecuadamente. Notables voces autorizadas, incluyen a CEOs y cofundadores de empresas desarrolladoras de IA, ofrecen una visión mesurada de la revolución de la IA, así como, sobre los riesgos y limitaciones de la IA generativa.
Ante esto… ¿qué hace el mundo?
Tenemos la aprobación de la Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial, ocurrida en La Conferencia General de la UNESCO en noviembre de 2021.
También se ha publicado una Ética y Gobernanza de la Inteligencia Artificial en el Ámbito de la Salud – Orientaciones de la OMS en 2021.
La Comisión Europea en 2023 y el Parlamento Europeo en marzo de 2024 aprobaron la Ley de IA. Se trata de la primera ley sobre IA del mundo.
En síntesis, las principales directrices, principios y valores éticos aplicables a la IA generativa son:
- Autonomía humana
- Bienestar y seguridad de las personas
- Responsabilidad, rendición de cuentas
- Privacidad y selección de datos
- Transparencia, explicabilidad para que el cliente sepa y autorice el uso de la IA en su trabajo con el coach
- Inclusión y equidad
- Alineación de valor y propósito
Hacer que los sistemas de IA generativa sean realmente útiles y seguros, significa tomarse el tiempo para evaluar colectivamente el panorama de oportunidades y riesgos y desarrollar estándares de investigación, prueba, implementación y auditoría siguiendo los temas técnicos y éticos establecidos.
(Para mayores detalles sobre las preocupaciones éticas en relación con el uso de la IA en la práctica del Coaching Ontológico, véase el artículo adjunto de María Laura Rodríguez).
COMBINACIÓN DE IA Y COACHES HUMANOS
Es probable que la combinación de IA y coaches humanos llegue a ser la tendencia dominante. Es importante tener en cuenta que, aunque la IA puede ser muy útil en el proceso de coaching, no puede reemplazar de manera completa y adecuada la conexión humana. Hasta el momento, la IA no puede emular la empatía y la intuición que un coach humano puede proporcionar. A diferencia de las máquinas los coaches humanos tienen conciencia, y pueden aportar empatía, comprensión emocional por experiencia, intuición, creatividad y originalidad superiores, mientras que la IA puede proporcionar análisis de datos en profundidad, con rapidez y precisión.
La combinación de la tecnología con la experiencia y sensibilidad de un coach humano podría resultar en una experiencia de coaching más enriquecedora y efectiva para el cliente.
La idea de un coach creado por IA que suplante completamente a un coach humano plantea varios desafíos y consideraciones. Aunque la IA ha avanzado en áreas como el procesamiento del lenguaje natural y la simulación de conversaciones, y seguramente seguirá avanzando de maneras que no sospechamos, hay aspectos del coaching que, hasta el momento, son difíciles de replicar de manera completa por la IA. Algunas razones para ello son:
- Empatía y Conexión Humana:
La empatía y la conexión humana son elementos cruciales en el coaching. Los coaches humanos pueden entender las emociones, experiencias y valores de sus clientes de una manera que va más allá de la capacidad actual de la IA.
- Intuición y Sensibilidad:
Los coaches humanos a menudo utilizan la intuición y la sensibilidad para adaptarse a las necesidades de sus clientes. La capacidad de leer sutilezas emocionales y ajustar su enfoque en tiempo real es una habilidad compleja que va más allá de las capacidades actuales de la IA.
- Creatividad y Flexibilidad:
El coaching implica abordar problemas de manera creativa, encontrar soluciones únicas y adaptarse a situaciones cambiantes. Estas habilidades requieren un nivel de creatividad y flexibilidad que actualmente no es fácilmente replicable por la IA.
- Ética y Responsabilidad:
La relación entre el coach y el cliente involucra aspectos éticos y de responsabilidad. La toma de decisiones éticas, la confidencialidad y la gestión de situaciones delicadas requieren juicio humano y comprensión contextual.
- Conciencia y Comprensión Profunda:
Los coaches humanos a menudo tienen la capacidad de comprender profundamente a sus clientes, teniendo en cuenta no solo lo que se dice, sino también el contexto subyacente y las motivaciones. Esta capacidad de comprensión profunda es difícil de replicar con precisión utilizando la IA.
EVALUACIÓN DE PLATAFORMAS Y CHATBOTS
Carlos Mayol (Véase su artículo adjunto) encontró 51 chatbots y plataformas de oferta en el mercado que puedan actuar como un coach ontológico o similares y evaluó 26 de ellas. De las 51 plataformas y chatbots encontrados tanto a través de un entorno web o a través de aplicación celulares, ninguno hace mención del Coaching Ontológico, excepto una que simulaba ser un coach ontológico a pedido del usuario (Ver las capturas de pantalla en el artículo de Carlos Mayol)
¿Qué es una plataforma de IA?:
Una plataforma de IA es un conjunto de herramientas, frameworks, bibliotecas y servicios diseñados para facilitar el desarrollo, implementación y gestión de aplicaciones basadas en inteligencia artificial. Estas plataformas suelen ofrecer una variedad de funciones y capacidades que permiten a los desarrolladores construir, entrenar y desplegar modelos de IA de manera eficiente.
¿Qué es un chatbot?
Un chatbot es un programa informático diseñado para simular una conversación con seres humanos, especialmente a través de interfaces de chat, ya sea en aplicaciones de mensajería, sitios web, plataformas de redes sociales u otros canales de comunicación.
Carlos Mayol concluye que hasta el momento no se observa que la IA puede reemplazar a un coach humano de manera completa y sin que el cliente advierta que no está conversando con un ser humano.
Si en el futuro fuera imposible que un cliente humano pudiera distinguir al hombre de la máquina que lo coachea (con lo cual ésta habría aprobado el test de Turing) será indispensable por razones de trasparencia ética que el cliente sepa que no está conversando con un ser humano y que asuma la responsabilidad que ello conlleva.
CONCLUSIONES PRELIMINARES DE ESTE ESTUDIO
- Coaching con IA y su Implementación:
El Coaching con IA está en las primeras fases de implementación y se espera que se utilice en conjunto con el coaching persona a persona. La integración busca optimizar el tiempo de los coaches al delegar tareas de bajo valor a la IA, permitiéndoles concentrarse en el coaching complejo y transformacional.
- Estándares de Proficiencia en Coaching con IA:
Establecer estándares de proficiencia en el Coaching con IA es esencial para garantizar la calidad y ética del servicio. Los estándares podrían evaluar el uso del lenguaje, la fluidez en la conversación, la capacidad de facilitar el cambio y la gestión ética de dilemas. La protección de datos y la certificación de coaches y desarrolladores son consideraciones clave.
- Impacto Potencial del Coaching con IA:
El Coaching con IA podría hacer que el coaching sea más accesible a nivel mundial, aumentando el impacto social de la disciplina. La tecnología puede facilitar el acceso a modalidades de aprendizaje adicionales, mejorar las habilidades de coaching de líderes y contribuir a la construcción de una cultura de coaching en las organizaciones.
- Desafíos Éticos y Privacidad:
El uso de la IA en el coaching plantea desafíos éticos y de privacidad. La certificación y el establecimiento de estándares de ética son esenciales para garantizar que la tecnología se utilice de manera responsable y respetuosa.
- Suplantación de Roles en el Coaching Ontológico:
Aunque la IA puede ser una ayuda valiosa para la práctica del Coaching Ontológico, actualmente no hay evidencia de que un coach o un coachee creado por la IA puedan suplantar completamente a un ser humano. La complejidad humana, la conciencia, la empatía y la adaptabilidad son elementos que la IA aún no puede replicar por completo.
- Coach creado por IA vs humano:
La idea de un coach creado por IA que reemplace de manera completa y adecuada a un coach humano presenta desafíos. La empatía, la intuición, la creatividad y la comprensión profunda son habilidades humanas que son difíciles de replicar. Es más probable que la IA se utilice como una ayuda complementaria supervisada por el humano mejorando su eficacia.
- El coaching ontológico con IA presenta oportunidades insospechadas que no pueden ser obviadas, pero la colaboración entre la supervisión del ser humano y la tecnología con la que se asista es esencial no solo para aumentar el potencial del CO, sino para garantizar los estándares éticos que son fundamentales para esta disciplina y para que se mantenga el valor fundamental del CO que es acompañar a los clientes para que puedan modificar desde sí mismos el observador que están siendo y se comprometan a gestionar sus vidas con auto determinación.
Ver: Anexo al informe sobre IA y Coaching Ontológico. >>
Enrique Espinosa Cifuentes