Dedique algún tiempo a leer sobre IA y rápidamente notará un patrón. Las historias sobre nuevas capacidades e inversiones rara vez evitan preguntas sobre qué significa la tecnología para los empleos.
No es difícil ver cómo esto ha moldeado la percepción pública. Gran parte de la conversación en torno a las herramientas de IA sigue enmarcada a través de la lente de la reducción de la fuerza laboral, lo que genera preocupaciones sobre a qué puede conducir la tecnología en lugar de lo que puede permitir.
La investigación de Acas refleja esa inquietud: más de una cuarta parte de los trabajadores del Reino Unido citan la pérdida de empleo como su mayor preocupación sobre la IA en el lugar de trabajo.
Director de Portafolio ERP en ScrumConnect.
Estas preocupaciones son importantes porque en todos los sectores las organizaciones están introduciendo la IA en un momento en que los trabajadores ya están lidiando con la incertidumbre económica, las presiones presupuestarias y el aumento de las cargas de trabajo. En ese entorno, los temores sobre la sustitución pueden determinar la forma en que se adoptan las nuevas tecnologías mucho antes de que las personas experimenten sus beneficios.
Aún así, centrarse únicamente en el trabajo corre el riesgo de perderse conversaciones mucho más importantes. Para muchas organizaciones, especialmente aquellas que brindan servicios públicos esenciales, el desafío no es la falta de trabajo. Es falta de capacidad. La verdadera pregunta es si la IA puede ayudar a los humanos a trabajar de manera más efectiva en situaciones cada vez más desafiantes.
La realidad del trabajo de primera línea
Este desafío es particularmente visible en todos los servicios públicos.
Los funcionarios de vivienda apoyan a los residentes en situaciones difíciles, los trabajadores sociales evalúan el riesgo en situaciones complejas y los equipos de atención al cliente ayudan a las personas vulnerables a acceder al apoyo que necesitan. En cada caso, el resultado depende del juicio, el contexto y las relaciones humanas, por lo que estos no son entornos donde la tecnología pueda simplemente intervenir y tomar el control.
Lo que enfrenta mucho personal de primera línea no es la falta de habilidades, sino una carga administrativa que les impide aplicar sus habilidades donde más importa.
Los datos complejos suelen estar distribuidos en varios sistemas. Las plataformas que sustentan estos servicios rara vez se diseñaron para compartir información fácilmente. En la práctica, a menudo son una combinación de sistemas ERP y aplicaciones de línea de negocio heredadas, cada una parte del panorama.
Como resultado, el personal dedica un tiempo valioso a buscar registros, revisar historiales de casos y recopilar información antes de tomar medidas. Estos desafíos pueden quedar detrás de escena, pero consumen cantidades significativas de tiempo.
Apoyar las habilidades, no reemplazarlas
La IA ofrece el mayor valor cuando brinda a las personas un acceso más rápido a la información y más tiempo para concentrarse en decisiones importantes.
Un funcionario de vivienda puede obtener rápidamente el historial de arrendamiento relevante de múltiples sistemas, mientras que un trabajador de atención social puede ser alertado sobre riesgos emergentes o cambios significativos que merecen atención. En esta área, el personal puede utilizar la IA para identificar patrones en la demanda de servicios y priorizar sus procedimientos de manera más efectiva.
Es importante destacar que, en lugar de comprar soluciones adicionales y agregar fragmentación, las plataformas ERP y de gestión de casos funcionan basándose en los sistemas en los que ya confían. El valor proviene de vincular y comprender información que ya existe, no de agregarla a un sistema de registro.
En cada caso, el asistente social es responsable de la decisión, y la IA le ayuda con información mejor y más rápida.
Para muchos grupos, la demanda ya ha superado la capacidad. El desafío es crear tiempo suficiente para que los profesionales capacitados se concentren en trabajos que requieren experiencia, criterio e interacción humana.
Si se utiliza de forma eficaz, la IA puede ayudar a desarrollar esa capacidad. Al reducir la fricción administrativa y facilitar el acceso a la información, permite a las personas dedicar más tiempo a aplicar las habilidades de las que dependen las organizaciones.
Este principio se extiende más allá del sector público. Ya sea en negocios, servicios financieros, operaciones de clientes o gobierno, el mejor valor a menudo facilita el acceso y la aplicación de la experiencia, en lugar de intentar reemplazarla por completo.
Por qué es importante la percepción
Cuando la IA se introduce junto con debates sobre ahorros de eficiencia y presiones sobre la fuerza laboral, es fácil para las personas verla a través de la lente de reducir costos en lugar de aumentar la eficiencia. Esta percepción puede crear resistencia antes de que las nuevas herramientas tengan la oportunidad de demostrar su valor.
Es por eso que la adopción exitosa de la IA requiere más que una implementación técnica. Una de las lecciones más claras de la transformación digital es que la tecnología por sí sola no impulsa el cambio, sino las personas.
Cualquiera que haya trabajado en un gran programa ERP lo reconocerá. Los sistemas que tienen éxito rara vez son los que tienen la funcionalidad más sofisticada, sino aquellos que los equipos entienden, en los que confían y que realmente utilizan todos los días.
Las organizaciones que prosperan se centran en resultados prácticos más que en tecnología. Inicialmente involucran a los equipos, los involucran en cómo se implementan las herramientas y demuestran cómo la IA puede ayudar a abordar desafíos operativos reales.
Cuando las personas ven el impacto en su trabajo diario, ya sea reduciendo la administración, mejorando el acceso a la información o apoyando una toma de decisiones más rápida, la adopción se vuelve mucho más natural.
La confianza se desarrolla con el tiempo a través de la participación, la transparencia y los resultados tangibles. La gente necesita ver primero cómo es probable que la tecnología adopte su trabajo.
Más allá de la narrativa del reemplazo
El debate en torno a la IA se ha centrado desproporcionadamente en si los empleos podrían volverse invisibles. Este enfoque es comprensible, pero corre el riesgo de oscurecer un desafío más inmediato que enfrentan las organizaciones hoy en día: cómo ayudar a las personas a gestionar cargas de trabajo cada vez mayores, una complejidad cada vez mayor y unas expectativas cada vez mayores.
Para el sector público en particular, el alcance es mucho más práctico que la visión remota de servicios totalmente automatizados. Ayuda a los trabajadores de primera línea a dedicar menos tiempo a buscar información, les permite identificar riesgos más rápidamente y les brinda un mejor acceso a la información que necesitan para realizar su trabajo. En la mayoría de los casos, esto significa obtener más valor del sistema original en lugar de una reinvención total.
Puede que no sean las historias que generan la mayor atención, pero sí las que tienen más probabilidades de determinar si la IA ofrece un valor significativo.
Si las organizaciones quieren que los empleados interactúen con la IA, deben ir más allá de las conversaciones centradas en el reemplazo y centrarse en los problemas que la tecnología puede resolver desde la base. Este grupo está menos interesado en lo que la IA es capaz de hacer, sino en cómo les ayuda a hacer mejor su trabajo.
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