Fireside Chat con Herman Aguinis: El futuro de la investigación en management en la era de la IA
Por JOSÉ ÁNGEL DE LA PAZ | EGADE BUSINESS SCHOOL
“Para bailar tango se necesitan dos”. Así, el reconocido académico argentino-estadounidense Herman Aguinis resumió uno de los mayores desafíos de la investigación en management: cerrar la brecha entre la academia y las organizaciones para que el conocimiento no se quede archivado en un artículo científico, sino que se convierta en mejores decisiones y en mayor impacto.
Aguinis, Avram Tucker Distinguished Scholar & Professor of Management en The George Washington University School of Business, visitó EGADE Business School como conferencista magistral del EGADE Doctoral Impact Forum, realizado el 17 de julio en Monterrey.
En ese contexto, conversó con Ricardo Buitrago, director nacional de Programas Doctorales de EGADE Business School del Tecnológico de Monterrey, sobre el futuro de la investigación en management, el papel de las escuelas de negocios y los desafíos que plantea la inteligencia artificial.
Durante la conversación, Aguinis comparó el impacto de la investigación con el “Santo Grial”: un concepto del que todos hablan y persiguen, pero que pocos saben definir con claridad. Y, al abordar la irrupción de la inteligencia artificial, dejó una de las reflexiones más provocadoras de la entrevista: “No creo que la inteligencia artificial vaya a reemplazar a los profesores. Pero sí estoy convencido de que los profesores que utilizan inteligencia artificial reemplazarán a los que no la utilizan”.
Reconocido por el Web of Science Highly Cited Researchers durante ocho años consecutivos entre el 1 % de los investigadores más influyentes del mundo en Economía y Negocios, expresidente de la Academy of Management y autor de 13 libros y cerca de 240 artículos científicos, Aguinis ha dedicado su carrera a estudiar cómo generar conocimiento riguroso que transforme organizaciones y contribuya al bienestar de la sociedad.
A continuación, compartimos la conversación íntegra sobre cómo construir una investigación que trascienda las publicaciones académicas para generar impacto en las organizaciones y, con ello, en la sociedad.
¿Para qué sirve realmente la investigación en management?
RICARDO BUITRAGO: Quisiera comenzar con una inquietud que muchas personas se plantean hoy. Desde hace años, la investigación en management recibe críticas por parte del sector productivo, que suele considerar que las escuelas de negocios están desconectadas de la realidad empresarial. Al mismo tiempo, desde la academia sentimos que nuestras investigaciones muchas veces no encuentran eco en las organizaciones. Entonces, ¿para qué sirve realmente la investigación en management?
HERMAN AGUINIS: Gracias, Ricardo. Es una excelente pregunta. Lo que describes refleja una frustración mutua. Los investigadores estamos frustrados porque la gente de negocios no lee nuestras investigaciones ni sigue las recomendaciones que surgen de ellas. Por otro lado, la gente de negocios sostiene que nuestras investigaciones son irrelevantes, demasiado técnicas y poco útiles para resolver los problemas que enfrentan. Ese problema tiene un nombre: la brecha entre la investigación y la práctica. Como soy argentino, conozco muy bien una frase que aplica perfectamente aquí: para bailar tango se necesitan dos. Tenemos que pensar cómo construir soluciones conjuntas para que investigadores y organizaciones trabajemos en beneficio mutuo. Los investigadores necesitan acceder a datos y estudiar problemas relevantes para generar nuevo conocimiento. Las organizaciones necesitan evidencia y conclusiones que les permitan tomar mejores decisiones. Si trabajamos juntos, creo que es posible cerrar esa brecha. Pero debemos empezar desde el origen. No se trata solamente de traducir la investigación para hacerla comprensible a la práctica, sino de diseñarla desde el principio para que las preguntas que formulamos sean relevantes, además de rigurosas.
Del paper al impacto
RB: Siguiendo esa idea, ¿cómo damos el salto del paper al impacto? Acabas de mencionar que la relevancia debe incorporarse desde la formulación misma de la investigación. Pero cuando eso no ocurre y la investigación ya está en marcha o incluso terminada, ¿cómo construimos ese puente para conectar ese conocimiento con el contexto y lograr que genere un impacto real?
HA: Justamente el mes pasado participé en Dublín, Irlanda, en una conferencia de decanos, rectores y administradores universitarios de todo el mundo dedicada a este tema. Mi primera pregunta fue muy simple: ¿qué es el impacto? ¿Cómo definimos el impacto? Todos hablamos del impacto como si fuera el Santo Grial. Todos lo buscamos, todos lo queremos, pero muchas veces ni siquiera sabemos cómo definirlo. Yo lo definiría como utilidad. Impacto significa que algo resulta útil para alguien. Un artículo científico publicado en una revista académica es útil para otros investigadores. ¿Es útil para los directivos de una empresa? No necesariamente, a menos que traduzcamos ese conocimiento. Por otro lado, un libro de texto quizá no sea especialmente útil para un investigador, pero sí lo es para los estudiantes, que serán los futuros gerentes. Por eso creo que existen distintos productos de investigación y que cada uno tiene una utilidad distinta. Sucede exactamente igual que en una empresa. Cuando una organización desarrolla un producto, no pretende que sea útil para todos los mercados al mismo tiempo. Diseña productos distintos para públicos distintos. La investigación debería entenderse de la misma manera. Cuando imparto un programa para ejecutivos, estoy generando un producto distinto del que produzco al escribir un artículo para una revista científica. Ambos son valiosos, pero responden a necesidades distintas. Los profesores tampoco podemos aspirar a ser, como suelo decir, académicos Da Vinci: investigadores, docentes, comunicadores, estrategas y todo a la vez. Necesitamos especialización. Habrá profesores especializados en investigación científica; otros, en la formación de estudiantes de licenciatura; otros, en educación ejecutiva o en posgrado. Lo importante es preguntarnos constantemente: ¿a quién queremos impactar?, ¿cuándo? y ¿por qué?
¿Cómo recompensar el impacto?
RB: De acuerdo con esa lógica, imaginemos que mañana pudiéramos rediseñar el sistema de incentivos en las escuelas de negocios. Si los distintos productos de investigación responden a públicos diferentes, ¿cómo debería ser un sistema de recompensas que realmente favorezca el impacto?
HA: Excelente pregunta. Hace unos minutos hablábamos de la brecha entre la investigación y la práctica. Pero existe otra brecha que también debería preocuparnos: la brecha entre la investigación y la propia investigación. ¿A qué me refiero? Muchas de las prácticas que nuestras investigaciones recomiendan para las organizaciones no las aplicamos en nuestras propias escuelas de negocios. El sistema de compensación es un ejemplo muy claro. Si una escuela de negocios tiene como objetivo estratégico influir en la sociedad o contribuir al diseño de políticas públicas, pero únicamente recompensa a sus profesores por publicar artículos en revistas científicas a las que esas audiencias nunca tendrán acceso, ese objetivo difícilmente se cumplirá. En los programas de MBA enseñamos que los sistemas de incentivos deben alinearse con los objetivos estratégicos de las organizaciones. Creo que las escuelas de negocios debemos hacer exactamente lo mismo: alinear los sistemas de recompensas de nuestros profesores con los objetivos estratégicos de la institución.
La inteligencia artificial y el futuro de la investigación
RB: Un tema que hoy domina la conversación y seguramente seguirá haciéndolo durante mucho tiempo es la inteligencia artificial generativa. ¿Cómo ves este nuevo entorno? Porque representa un cambio profundo, no solo para las organizaciones y el sector productivo, sino también para nosotros, como sector académico y educativo. Tú eres un investigador cuyas publicaciones sobre metodología figuran entre las más citadas del mundo. Desde esa experiencia, ¿cómo percibes el impacto de la inteligencia artificial en nuestro quehacer como académicos, en la docencia, la investigación y la transferencia de conocimiento al sector productivo?
HA: Este es, sin duda, uno de los temas más importantes de nuestro tiempo. Toda la sociedad está hablando de inteligencia artificial. Estamos ante una revolución como nunca habíamos visto. La Revolución Industrial aceleró y estandarizó procesos. La inteligencia artificial hace eso, pero además crea procesos completamente nuevos. Incluso nos ayuda a formular preguntas que antes ni siquiera habíamos pensado formular. Es una nueva forma de trabajar. No creo —al menos por ahora; veremos qué ocurre en el futuro— que la inteligencia artificial vaya a reemplazar a los profesores. Pero sí estoy convencido de que los profesores que utilizan inteligencia artificial reemplazarán a quienes no la utilizan. Eso sí, la inteligencia artificial no implica que necesitemos menos preparación como investigadores. Todo lo contrario. Cualquiera que haya utilizado estas herramientas sabe que sus respuestas pueden ser correctas o incorrectas, pero, como decimos en inglés, never in doubt: siempre responden con absoluta seguridad. Si uno no posee los conocimientos necesarios para distinguir entre lo verdadero y lo falso, corre el riesgo de aceptar recomendaciones equivocadas. Solo una persona con la preparación adecuada puede decidir qué información es válida, qué recomendaciones seguir y cuáles descartar. Recuerdo una anécdota de Ronald Reagan durante las negociaciones nucleares con la Unión Soviética. Un periodista le preguntó si realmente confiaba en que los soviéticos destruirían sus armas nucleares. Reagan respondió: "Trust, but verify." Confiar, pero verificar. Ese mismo principio debe guiarnos como investigadores. Podemos confiar en la inteligencia artificial, pero debemos verificar sus respuestas. ¿Quién puede hacerlo? Quien domina la metodología de investigación, los métodos cualitativos y los métodos cuantitativos. Porque si seguimos ciegamente las recomendaciones de la inteligencia artificial, no solo podemos producir investigaciones poco válidas, sino que incluso podemos poner en riesgo nuestra propia carrera académica. Quizá un artículo llegue a publicarse, pero si unos meses después se descubre un error grave derivado de un uso irresponsable de estas herramientas, ese artículo puede ser retirado y las consecuencias para la reputación del investigador pueden ser muy serias.
El papel de las escuelas de negocios en la era de la IA
RB: Siguiendo esa reflexión, también está sobre la mesa el debate sobre la pertinencia de las escuelas de negocios y de las universidades en general. Muchas personas se preguntan: ¿para qué estudiar una carrera o un posgrado si la inteligencia artificial ya traduce idiomas, realiza cálculos, genera textos y parece ofrecer respuestas a casi todo? ¿Qué papel deben desempeñar las escuelas de negocios en un escenario en el que algunas personas creen que ya pueden aprenderlo todo por sí mismas?
HA: Las empresas y las organizaciones que contratan a nuestros egresados tienen una expectativa muy clara: necesitan profesionales que sepan utilizar la inteligencia artificial. Eso ya no es opcional. Por lo tanto, las escuelas de negocios tienen la responsabilidad de enseñar a nuestros estudiantes a utilizar estas herramientas. Pero no basta con agregar una materia optativa o un módulo adicional. La inteligencia artificial debe permeabilizar todo el currículo. ¿Por qué? Porque cuando nuestros estudiantes se gradúan, utilizan inteligencia artificial todos los días y en prácticamente todas las funciones dentro de las organizaciones. No se trata de añadir un apéndice o una nota al pie; debe convertirse en una parte integral de la formación. Y esa transformación debe realizarse en colaboración con los futuros empleadores. Ellos conocen las capacidades, los conocimientos y las competencias que los graduados necesitarán desarrollar. Trabajar con las empresas no solo ayuda a reducir la brecha entre la investigación y la práctica; también reduce la distancia entre el producto que generamos —nuestros graduados— y lo que el mercado realmente necesita. Hoy el mercado demanda profesionales capaces de utilizar la inteligencia artificial. Pero hay algo más importante todavía. Si colaboramos estrechamente con las organizaciones, también es posible que nos ayuden a desarrollar mejores programas académicos. Pueden aportar recursos, experiencia y conocimiento para desarrollar un currículo mucho más pertinente. Por eso creo que debemos trabajar de manera colaborativa con empresas y gobiernos para fortalecer nuestros programas, mejorar nuestros productos educativos y formular preguntas de investigación que sean, al mismo tiempo, rigurosas y relevantes. Eso permitirá construir un verdadero ecosistema donde la generación de conocimiento y la formación de graduados se desarrollen junto con los stakeholders: quienes finalmente serán los beneficiarios de nuestra investigación y de nuestros egresados.
