Como ocurre con cualquier tecnología nueva, existe una escala para la adopción de la IA en las empresas: algunas están por delante y otras muy por detrás mientras continúan resistiéndose y retrasándose.
Pero lo que está claro es que la adopción se está produciendo con o sin una estrategia formal, ya que casi dos tercios (65%) de los empleados ahora dicen que usan la IA intencionalmente para el trabajo.
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Ahora se puede producir una producción profunda y con un sonido pulido en minutos, lo que significa que todos tienen al alcance de su mano la capacidad de producir más en menos tiempo.
A medida que los gerentes y las organizaciones se dan cuenta cada vez más de que esto no siempre conduce a un buen trabajo, el diferenciador que determina lo que es bueno tiene cada vez menos que ver con la velocidad y más con quién puede hacerlo bien la IA.
Esto significa tener la capacidad de analizar y evaluar sus resultados y utilizarlos para tomar mejores decisiones humanas, no reemplazarlas.
Esto marca un punto de inflexión para los CIO en particular. Una función que solía centrarse únicamente en identificar y proporcionar acceso a nuevas herramientas para mejorar la eficiencia, ahora es cada vez más responsable de dar forma a un entorno donde las herramientas de IA realmente suben el listón.
La IA está restableciendo la línea base de rendimiento
La IA está, y ha estado desde hace algún tiempo, acelerando las tareas rutinarias y repetibles en todas las funciones, desde la redacción de documentos y el análisis de datos hasta el resumen de reuniones y la creación de código. Al principio, muchos empleados abordaron estas herramientas con cautela. La IA los hizo más rápidos, pero aun así trataron su producción como algo que debían comprobarse y refinarse.
Ahora, a medida que la IA se vuelve más natural y confiable, esa precaución puede desaparecer. En algunos casos, la velocidad ya no está asociada con el escrutinio y los equipos dependen de resultados confiables que pueden ser incompletos, sesgados o inexactos si no se revisan adecuadamente. Así, mientras los gerentes se acostumbran a los cambios rápidos y empiezan a esperarlos, también reciben trabajo que parece terminado pero no verificado.
Si es fácil trabajar en todos los ámbitos, entonces el volumen por sí solo se convierte en un indicador de valor mucho menos confiable. Se trata más de la capacidad de la IA para trabajar con resultados, interpretarlos y analizarlos en contexto, e incorporarlos a los resultados y decisiones finales en lugar de depender de que lo haga por usted.
Debido a esto, cada rol se vuelve más técnico por defecto. Estas nuevas expectativas significan que los empleados deben poder utilizar las herramientas de IA, pero también utilizarlas bien y comprender sus resultados. Esto incluye elaborar indicaciones de manera efectiva, desafiar suposiciones, identificar sesgos y traducir los resultados al contexto comercial y organizacional adecuado.
Sin que los líderes prioricen la IA y cómo usarla adecuadamente, este cambio puede marcar la diferencia. Algunos equipos generan confianza rápidamente, mientras que otros se sienten nerviosos y vacilantes o dependen demasiado de la automatización, lo que puede generar una calidad desigual y riesgos innecesarios. La responsabilidad de evitar esa fragmentación recae en el CIO.
La respuesta no es sólo introducir más tecnología, sino muchas formas que pueden complicar las cosas. Lo que los empleados necesitan son mejores formas de trabajar con las herramientas existentes integradas en toda la organización.
Comienza por tener claro dónde está ayudando realmente la IA a las empresas. En lugar de experimentar en todas partes a la vez, las organizaciones necesitan identificar áreas donde la IA puede mejorar los resultados, ya sea acelerando el análisis, reduciendo el trabajo manual o mejorando la toma de decisiones.
Los equipos de liderazgo desempeñan un papel importante aquí a la hora de establecer prioridades y garantizar que las iniciativas de IA se centren en resolver desafíos empresariales reales en lugar de seguir las últimas tendencias.
Pero no basta con introducir herramientas. Los empleados necesitan formación práctica sobre cómo utilizar bien la IA y cómo probar e interpretar sus resultados. Sin ese apoyo, la IA corre el riesgo de ser infrautilizada o excesivamente confiable.
En muchos casos, el método más eficaz es desarrollar confianza y habilidades a lo largo del tiempo mediante el aprendizaje práctico en el flujo de trabajo. Cuando los empleados pueden experimentar, obtener comentarios sobre lo que funciona y perfeccionar la forma en que utilizan la IA en situaciones del mundo real, las organizaciones construyen una base más sólida para el progreso a largo plazo.
Gobernanza que permite la confianza y la buena toma de decisiones
Si la capacidad permite el uso de la IA, la gobernanza garantiza que se utilice de manera responsable y coherente. Sin barreras claras, la adopción de la IA puede fragmentarse rápidamente, ya que los empleados utilizan diferentes herramientas, manejan datos de manera inconsistente o dependen de resultados que no se examinan adecuadamente.
En la práctica, la gobernanza significa dar a los empleados instrucciones claras sobre cómo se debe utilizar la IA en toda la organización. Esto puede incluir delinear claramente qué herramientas de inteligencia artificial o grandes modelos de lenguaje están permitidos para el trabajo, cuándo se deben usar versiones empresariales o pagas y qué tipos de datos pueden o no ingresarse en estos sistemas.
Esto significa garantizar que los equipos comprendan cómo manejar información confidencial y cumplir con las regulaciones locales. Cuando estos límites son claros, los empleados pueden innovar con confianza y el liderazgo puede confiar mejor en sus empleados, sus herramientas y los resultados que ambos son capaces de producir juntos. Sin gobernanza, el riesgo no se controla y los resultados son productos de bajo valor que afectan los resultados y aumentan la exposición.
Los CIO tienen la capacidad de conectar tecnología, ética y responsabilidad alineadas. Incorporar mecanismos de revisión, determinar quién posee qué y garantizar que el juicio humano esté firmemente en el centro de todo.
Conclusión
La IA está elevando el listón en el lugar de trabajo. Las organizaciones que lo abordan correctamente crean una guía clara sobre dónde se debe aplicar, apoyo práctico que ayuda a las personas a utilizarlo bien y un modelo de gobernanza que protege la integridad de las decisiones.
Para los CIO, el objetivo es crear un entorno donde se fomente la experimentación mientras los estándares sean altos y la responsabilidad sea clara. Cuando la capacidad y la confianza se construyen juntas, la IA se convierte en una palanca para obtener resultados más sólidos a lo largo del tiempo, no solo una producción más rápida a corto plazo.
La tecnología puede estar redefiniendo cómo se hace el trabajo, pero el liderazgo determina si esos estándares más altos se traducen en beneficios a largo plazo.
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