Durante años, la pregunta central en torno a la IA ha sido si realmente funciona como la mayoría de las exageraciones del mercado.
Ese debate está resuelto y hemos visto lo que la IA puede hacer. Ahora la pregunta más importante (y que la mayoría de las organizaciones aún no se hacen) es si lo estamos haciendo bien.
Eso cambia en lo que respecta al encuadre. Se asignan presupuestos, se implementan equipos y los programas piloto pasan a la producción a gran escala.
Y, sin embargo, todavía falta algo.
Director ejecutivo de GoTo.
El Institute for Business Value de IBM descubrió que sólo el 25% de las iniciativas de IA generaron el retorno de la inversión esperado y sólo el 16% escalaron con éxito en todo el negocio a pesar de años de inversión y entusiasmo genuino por lo que la tecnología podía hacer.
El problema no es la IA en sí; Las barreras surgen de lo que se construye o no alrededor de la organización.
Este es un problema de liderazgo y solucionarlo requerirá algo más que comprar mejores equipos o programar más capacitación.
Deja de invertir en el lugar equivocado
El instinto de la mayoría de las organizaciones es comprar la plataforma más reciente, crear algunos programas piloto y contratar un proveedor para capacitar a su personal. Este enfoque aborda los desafíos superficiales, pero pasa por alto el problema subyacente más amplio. La verdad es que una de las mayores barreras para la madurez de la IA es la falta de inversión en la infraestructura humana necesaria para respaldarla.
Las empresas que obtienen los mejores resultados en IA rara vez son las que tienen los modelos más sofisticados o caros. Ellos son los que han repensado fundamentalmente cómo trabaja su gente. Entre las empresas designadas como líderes en IA por Boston Consulting Group, alrededor del 70% de los recursos se destinan a personas y cambios de procesos, el 20% a infraestructura de TI y sólo el 10% a modelos de IA. La mayoría de las empresas tienen esa proporción al revés.
Cuando los líderes se concentran demasiado en implementar las herramientas adecuadas y los casos de uso correctos, descuidan el músculo organizacional que es esencial para utilizar la IA de manera responsable y consistente. Todas las herramientas del mundo no cerrarán esa brecha sin la capacitación, los rieles y las políticas adecuadas que las respalden. Y construir esa estructura de apoyo debe ser una prioridad de liderazgo, no una ocurrencia tardía.
Los aumentos de productividad son reales, pero frágiles
Nada de esto quiere decir que la IA no esté creando valor real. Absolutamente lo es, al menos para las empresas que lo utilizan bien. Pero esos logros son más frágiles de lo que muchos líderes creen. Se evaporan cuando las empresas carecen de apoyo para sus empleados durante sus interacciones con la tecnología, o cuando no logran comunicar claramente dónde el juicio humano y el pensamiento crítico siguen siendo esenciales.
Los hechos aquí son difíciles de ignorar. Entre los empleados que utilizan la IA en el trabajo, menos del 8% afirma haber recibido una formación exhaustiva con sus herramientas y, a pesar del fuerte aumento del uso diario, esta cifra apenas ha disminuido. Además, el 60% dijo que a menudo les lleva más tiempo descubrir cómo completar una tarea con una herramienta de inteligencia artificial, en lugar de simplemente hacerlo ellos mismos.
Las empresas están implementando la IA más rápido de lo que permiten que las personas la utilicen y, al hacerlo, están creando la fricción y la confusión que están tratando de eliminar.
¿Qué líderes odian a su gente?
Aquí es donde el liderazgo tiene que verse diferente. La brecha entre el potencial de la IA y la realidad de la IA no se cerrará con decisiones de adquisición o anuncios de nuevos lanzamientos. Se cierra con una inversión intencional y continua en las personas. Esto significa tres cosas:
Centrar la formación en las personas, no sólo en los equipos: La IA está evolucionando más rápido que el plan de estudios de formación. Invierta en capacitación de juicio para roles específicos, ayudando a las personas a comprender dónde la IA los acelera y dónde introduce desafíos o riesgos.
Vaya más allá de las métricas de tasa de adopción: Si el 80% de su organización utiliza IA y la productividad sigue siendo estable o está disminuyendo, esa es la métrica incorrecta que debe adoptar. Mida el tiempo de finalización de tareas laborales reales y sea honesto acerca de lo que encuentre. Algunos casos de uso que ralentizan a las personas no deberían utilizar IA.
Deje de tratar la política de IA como una casilla de verificación de cumplimiento: Las empresas que hacen esto bien han incorporado la gobernanza de la IA en la forma en que planifican y ejecutan el trabajo día a día, vinculada a él y no en documentos de uso aceptable. Esto significa líderes que modelen dónde usan la IA y dónde no, y que estén dispuestos a explicar por qué.
Hacer realidad el potencial de la IA
La tecnología está lista. Pero los líderes deben poder hacer más que monitorear la asignación y el uso del presupuesto.
Tienen que decidir cuándo usar la IA y cuándo no, qué rediseñar en lugar de automatizar y cómo apoyar a sus equipos en todo momento.
Éstas son preguntas que la mayoría de las empresas todavía no se hacen y, hasta que lo hagan, la brecha en el retorno de la inversión no desaparecerá.
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