En todas las industrias, las organizaciones rastrean cada vez más el uso de la IA a través de paneles de control, uso de tokens y métricas de participación de la plataforma. Algunas de las empresas más visibles del mundo han utilizado la IA para clasificar a los trabajadores en tablas de clasificación; Otros han vinculado la adopción de la IA directamente con el crecimiento y la promoción.
Los motivos son razonables: los líderes quieren una señal de que las inversiones están llegando.
Director de IA en Cornerstone.
Pero hemos llegado a un punto en el que los gerentes, ejecutivos y juntas directivas asumen falsamente que el uso de la IA significa una fuerza laboral más preparada para ella. Uso y asequibilidad no son lo mismo.
Una investigación reciente, basada en una encuesta realizada a 2.000 trabajadores en EE. UU. y el Reino Unido, sugiere que muchas organizaciones están ampliando la adopción de la IA más rápido de lo que los empleados aprenden a usarla de manera efectiva. Si bien el 46% de los empleados afirma utilizar herramientas de IA en el trabajo, casi la mitad no ha recibido formación formal en IA y el 56% no tiene un camino claro para desarrollar habilidades relacionadas con la IA.
Quizás la mayoría, el 17%, admite que finge utilizar la IA en el trabajo. Si las organizaciones cometen el error de utilizar la IA para impulsar la capacidad y la preparación, corren el riesgo de crear estrategias y procesos para una fuerza laboral que carece de las habilidades para ejecutarlos.
La brecha no es un problema de talento; Es un problema de sistema entre la adopción de tecnología y el desarrollo de la fuerza laboral. Abordar esto significa que los CIO y los líderes de recursos humanos deben ir más allá de la coordinación y asumir la responsabilidad conjunta de traducir el uso de la IA en una verdadera habilitación de la fuerza laboral.
Trampa de medición
A medida que la IA se integra en el trabajo cotidiano, los líderes buscan formas de realizar un seguimiento del progreso. Los paneles, los informes de uso, los recuentos de mensajes y las métricas de participación parecen ofrecer una forma clara de demostrar la velocidad. Pero actividad no es lo mismo que habilidad.
Un empleado que genera 10 mensajes por día puede parecer muy comprometido. Eso no significa que sepan cómo proporcionar información efectiva, evaluar resultados, reconocer alucinaciones o aplicar responsablemente IA que mejore significativamente el rendimiento.
Cuando las organizaciones actúan como representantes del desempeño, los líderes desarrollan una falsa confianza sobre la preparación de los empleados, mientras que brechas de capacidades críticas acechan bajo la superficie.
No sólo agentes desordenados
Hay una trampa paralela en el lado de la tecnología, donde hay una carrera para “agentar” todo, envolviendo un agente alrededor de cada proceso y SKU existente.
Pero automatizar un flujo de trabajo interrumpido simplemente crea un flujo de trabajo interrumpido más rápido. La cuestión no es provocar el caos. Se trata de repensar el trabajo primero y luego aplicar la IA a lo que importa.
La misma regla se aplica a cómo medimos los rendimientos. Las ganancias en automatización y productividad son reales, pero considerar la eficiencia como la línea de meta subestima la oportunidad.
La mayor recompensa es la conversión: mover los ingresos y los resultados, no sólo reducir el costo por tarea. Las organizaciones que solo apuntan a una mayor productividad capturarán una fracción de lo que la IA realmente puede ofrecer.
Nadie habla de la brecha de visibilidad
Esto crea un nuevo desafío para los CIO y los líderes de recursos humanos. La mayoría de las organizaciones ahora pueden ver quién utiliza herramientas de inteligencia artificial. Los empleados apenas pueden ver si los están utilizando de forma eficaz.
El próximo paso en la transformación de la IA no estará determinado por el acceso a herramientas, algo que la mayoría de las organizaciones ya han abordado. Estará determinado por si los empleados poseen el juicio, la confianza y las habilidades necesarias para utilizar esas herramientas de manera productiva y efectiva.
Sin esa visibilidad, las organizaciones corren el riesgo de optimizar las métricas de adopción mientras invierten poco en desarrollo que cree valor comercial a largo plazo. La colección de tecnología se queda con un equipo. Los datos de aprendizaje y habilidades se encuentran, entre otros. Los datos de rendimiento a menudo residen completamente en otra parte.
Como resultado, las organizaciones luchan por conectar el uso de la IA con los resultados comerciales.
Este es tanto un problema de CIO como de recursos humanos.
Responsabilidad conjunta, no coordinación
La conversación que estoy teniendo con mis pares trata sobre pasar de la coordinación a la responsabilidad conjunta. Coordinación significa TI y RR.HH. hablando entre sí. La responsabilidad conjunta significa que son propietarios conjuntos del mismo resultado; Específicamente, si la fuerza laboral puede ejecutar la estrategia de IA de la organización.
No olvides usar IA. ¿Se utiliza a los empleados con suficiente eficacia como para tener un impacto mensurable en el negocio?
Cambia dónde se toman las decisiones y quién las toma. Los líderes de recursos humanos entienden qué capacidades necesitará la empresa y dónde se están ampliando las brechas de desarrollo. Los CIO entienden cómo se implementan las herramientas de IA, dónde se ubican los agentes en el flujo de trabajo y dónde la infraestructura tecnológica puede respaldar el aprendizaje en el lugar de trabajo.
Ninguna función por sí sola puede resolver el problema.
que aguanta la habilidad
A través de toda esta rotación (nuevos modelos, nuevas herramientas, nuevos agentes cada trimestre), una cosa permanece constante: la experiencia en el dominio expresada como trabajo. Las habilidades específicas a nivel de tarea que hacen que alguien sea eficaz en su trabajo principal no devalúan la forma en que lo hace una herramienta determinada. A medida que la IA transforma la forma en que se realiza el trabajo, esas habilidades específicas de dominio se combinan y avanzan.
Cuando las organizaciones examinan por qué la adopción de la IA a menudo se estanca o sigue siendo superficial, surge el mismo problema: la IA se implementa sin anclarla significativamente a las habilidades y tareas de la fuerza laboral. La adopción se convierte en actividad: visible, pero no agravada.
Abordar esto requiere un cambio de enfoque. La IA debe estar directamente relacionada con la forma en que se hacen y mejoran las cosas. Cuando la adopción está vinculada a tareas y resultados reales, se convierte en un proceso de fortalecimiento continuo de las habilidades subyacentes en lugar de simplemente aumentar el uso de herramientas.
Lo que los CIO deben poseer
La conversación sobre la preparación de la IA se ha centrado en gran medida en la implementación de tecnología. La pregunta difícil es si las organizaciones están desarrollando las capacidades de la fuerza laboral necesarias para traducir la adopción en resultados.
Para los CIO, esto significa apropiarse de algo que se extiende más allá de la infraestructura tecnológica. Se trata de crear sistemas, asociaciones y circuitos de retroalimentación que permitan a sus organizaciones desarrollar capacidades a la velocidad a la que evoluciona la IA, con visibilidad de las habilidades de IA que su gente está desarrollando.
En las organizaciones más exitosas, los CIO y los líderes de recursos humanos colaborarán para convertir el uso de la IA en una habilitación sostenible de la fuerza laboral y un valor comercial mensurable. No sólo brindan a los empleados las herramientas, sino que también les brindan apoyo para utilizarlas de manera efectiva. Así es como será la fuerza laboral del futuro impulsada por la IA.
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