La educación, la experimentación y la planificación inteligente son clave para ayudar a los líderes a maximizar los beneficios de la IA en el lugar de trabajo.
La mayoría de los líderes empresariales coinciden en que la inteligencia artificial remodelará la dinámica competitiva en sus industrias. Pero ser consciente del potencial de la IA y aprovecharlo son dos cosas diferentes.
Cuando se trata de la IA en el lugar de trabajo, ¿cuáles son los pasos prácticos que los líderes deberían tomar ahora para prepararse para su uso en el futuro cercano? Todo se reduce a tres cosas: educación, experimentación y planificación.
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La IA puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, aumentar la eficiencia y reducir costes, pero esto no significa que todas las aplicaciones sean adecuadas para todas las empresas. Si bien hemos visto avances significativos en herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT, otras están en su infancia y los casos de uso del mundo real están distantes.
Uno de los mayores desafíos que enfrentan los líderes empresariales es determinar qué aplicaciones valen la inversión y cuáles aún no están listas para el horario de máxima audiencia. Los líderes deben diferenciar entre las soluciones de IA que realmente resuelven problemas y aquellas que simplemente se publicitan, dicen los expertos. "Esto significa ir más allá de las palabras de moda y comprender realmente la aplicación práctica, y eso requiere educación".
Una parte fundamental de esta educación es leer fuentes confiables y autorizadas para mantenerse actualizado sobre las últimas tendencias en torno a la IA en el lugar de trabajo. Pero un componente igualmente importante ocurre a un nivel muy práctico: los líderes experimentan con tecnología de Inteligencia Artificial para evaluar la relevancia del negocio en tiempo real.
Fomentar la experimentación (con límites)
Muchas plataformas de IA tienen “zonas de pruebas” o lugares para testear sin temor a perder o alterar los datos de la empresa. Dar a las personas la libertad de experimentar aquí puede desmitificar la IA y capacitar a los empleados para ampliar sus habilidades. Para ayudar a las personas a sentirse seguras al cometer errores, enfaticemos la importancia del proceso más que del resultado. El objetivo es experimentar, iterar, aprender y mejorar, en lugar de alcanzar la perfección.
Dicho esto, esto no significa permitir una batalla campal: los líderes también deben levantar balaustradas. Los líderes empresariales marcan los límites de la IA en sus organizaciones. Es clave crear una gobernanza en torno a la experimentación, la adopción y la regulación.
Haga preguntas clave sobre la IA al determinar los casos de uso
Hay varios casos de uso realistas para IA en el lugar de trabajo en todos los sectores, como desarrollar precios de productos más dinámicos y ofrecer una mejor experiencia de usuario. con chatbots y eliminando tareas repetitivas para liberar tiempo para proyectos complejos.
A medida que elaboramos nuestra hoja de ruta de IA, ayudemos a maximizar sus beneficios planteándonos estas cuatro preguntas:
- ¿Qué estamos tratando de lograr? Muchos proyectos de IA fracasan porque falta una dirección clara desde el principio. Debemos asegurarnos de que nuestro equipo está alineado con los objetivos y resultados, lo que facilitará la implementación de la IA.
- ¿Qué datos tenemos ya? La IA y el aprendizaje automático se basan en conjuntos de datos para entrenar modelos y mejorar sus resultados. El uso de datos existentes de la empresa puede brindarnos resultados más valiosos, aunque comprar herramientas de Inteligencia Artificial también tiene ventajas. Si creamos IA internamente, limpiemos nuestros datos para eliminar información inexacta, duplicada o incompleta.
- ¿Cómo puedo empoderar a mi equipo? Consideremos cómo podemos apoyar y empoderar a nuestro equipo, lo que incluye implementar capacitación adicional, desarrollar grupos de trabajo o áreas de enfoque, o alentar a los empleados a experimentar.
- ¿Cuáles son las posibles complicaciones éticas? A medida que la IA se adopta más ampliamente, aumenta la importancia de la gobernanza. Los modelos utilizan información disponible públicamente, que puede verse afectada por sesgos o tener problemas de privacidad y responsabilidad. Crear un código ético de IA sólido y cumplirlo será esencial para que las empresas avancen.
No pretenden ser una lista completa de preguntas o consideraciones, pero son un buen punto de partida a medida que los líderes empresariales planifican lo que sigue.
Si aún no lo hemos hecho, es posible que también deseemos determinar cómo las herramientas de IA encajarán en los presupuestos y flujos de trabajo, establecer expectativas entre los miembros del equipo y comprender el nivel de aceptación de otros líderes de la empresa.
Cómo los líderes empresariales abordan la IA en el lugar de trabajo
Las organizaciones más innovadoras buscan maximizar los beneficios de la IA y al mismo tiempo capacitar a los empleados en una cultura preparada para el cambio. Combinado con volver a capacitar a las personas para lograr el éxito en IA, este enfoque proporciona a las empresas una base sólida para el futuro de la Inteligencia Artificial.
El liderazgo más exitosos también tiene expectativas realistas sobre la IA. Un estudio reciente del MIT Sloan descubrió que la IA generativa puede mejorar el desempeño de un trabajador altamente calificado hasta en un 40%. Si bien esto parece una incorporación obvia a la fuerza laboral, existe el riesgo de depender demasiado de la Inteligencia Artificial para resolver problemas comerciales importantes. Después de todo, este mismo estudio encontró que el uso de la IA redujo la diversidad de ideas en un 41%.
Los líderes empresariales deben ser conscientes de esto y equilibrar la necesidad de mantener alta la diversidad de pensamiento en sus organizaciones mientras utilizan tecnología como la IA para impulsar resultados más estandarizados. Todos en su organización tienen experiencias y antecedentes únicos que dan forma a su perspectiva. La IA ofrece un buen complemento, pero no puede (ni debe) reemplazar el elemento humano.