A pesar del entusiasmo generalizado por las herramientas de IA entre los empleados y las organizaciones, muchas implementaciones se quedan cortas cuando se trata de mejorar la colaboración en equipo.
Las empresas normalmente se centran sólo en los resultados que quieren lograr, sin prestar la misma atención a cómo se obtendrán esos resultados en la práctica.
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Como resultado, existe una brecha entre la inversión en IA y un impacto empresarial significativo. En una encuesta, solo el 15% de los tomadores de decisiones en IA reportaron un aumento en los ingresos de su organización en doce meses, lo que sugiere que el potencial de la IA aún no se está traduciendo en resultados.
Para aprovechar todo el potencial de la IA, las organizaciones deben cambiar su forma de pensar. En lugar de pensar en resultados individuales, los líderes ahora deben pensar en cómo hacer que la adopción, la experimentación y el éxito de la IA sean un juego de equipo.
Es el lanzamiento, no la tecnología, lo que está frenando el retorno de la inversión.
En los últimos meses, una ola de recortes de empleos de alto perfil atribuidos a la IA ha señalado un cambio fundamental en la forma en que se estructuran las organizaciones.
Sin embargo, en la prisa por adoptar la tecnología, muchos han priorizado el acceso a la tecnología por encima de una estrategia sólida, expresando preocupación por la falta de una guía clara sobre cómo los empleados deben usarla o cómo deben ser capacitados.
Como resultado, los empleados deben navegar solos por la IA, mientras que los líderes continúan citando las brechas en las habilidades técnicas y la preparación de la fuerza laboral como principales barreras para la implementación.
Sin una dirección clara, el uso se vuelve inconsistente y aislado, lo que limita las oportunidades de medir el impacto entre los equipos. Sin embargo, lo más importante es que esta falta de supervisión aumenta el riesgo de una producción incorrecta o un mal manejo de datos confidenciales que pueden exponer a las organizaciones a riesgos operativos y de reputación.
Construyendo para equipos
El próximo desafío radica en cómo permitir que los equipos trabajen juntos de manera efectiva, algo que todavía parece fuera del alcance de muchas empresas. Nueve de cada 10 tomadores de decisiones consideran que las herramientas de colaboración son fundamentales para el éxito de la IA, y el 75% dice que las herramientas se centran en la productividad individual.
Las organizaciones deben ir más allá de los casos de uso aislados, como resúmenes de reuniones o generación de copias, y en su lugar integrar la IA en flujos de trabajo compartidos, llevándola a entornos que los equipos ya usan juntos, en lugar de depender de herramientas individuales.
Este cambio reduce la fricción del cambio entre plataformas y ayuda a estandarizar cómo se aplica la IA en los equipos. Esto conduce a resultados más consistentes y una mayor alineación en torno a formas de trabajo compartidas.
El progreso también se acelera cuando los equipos realizan pruebas juntas en lugar de en silos, comparten conocimientos y se adaptan en tiempo real. Las organizaciones necesitan un diálogo abierto para ver qué funciona realmente y qué no. La transparencia es fundamental para convertir estos aprendizajes en un activo significativo, especialmente en una época definida por el cambio continuo y la incertidumbre.
El camino a seguir, juntos
Un liderazgo fuerte es otro factor importante cuando se trata de lograr un impacto con la IA. La transformación empresarial mensurable depende de que los líderes integren la IA en las operaciones diarias y definan claramente dónde encaja dentro de la estrategia más amplia.
Cuando un equipo senior predica con el ejemplo y demuestra cómo utilizan la IA, indica que la adopción es una parte clave de cómo está evolucionando la organización y cómo aprovechar al máximo la tecnología.
También descubrimos que a medida que la IA se integra cada vez más en los flujos de trabajo, el conocimiento que alguna vez estuvo en manos de los individuos se vuelve accesible para todos los equipos. Esto abre nuevas oportunidades para el aprendizaje compartido, respaldado por comunidades de práctica donde los equipos intercambian conocimientos y abordan desafíos juntos.
Muchas organizaciones están reforzando esto con iniciativas como días internos de IA o hackatones, donde los equipos demuestran experimentos y prototipos funcionales. Estos esfuerzos no solo resaltan casos de uso prácticos, sino que también ayudan a normalizar la IA como herramienta colaborativa, con cambios culturales que generan un impacto significativo en toda la organización a lo largo del tiempo.
Permiten a las personas ponerse manos a la obra y ayudar a los equipos a desarrollar conocimientos simultáneamente, participando de forma colaborativa mientras resuelven problemas con IA.
El éxito no vendrá de experimentos aislados
La IA ya ha demostrado su potencial para remodelar la forma en que se realiza el trabajo, pero el impacto real dependerá de cómo las organizaciones elijan implementarla. La brecha entre inversión y resultados no es un reflejo de la tecnología en sí, sino de cómo se introduce, integra y escala entre los equipos.
Cerrar esta brecha requiere un cambio de mentalidad. El éxito no provendrá de experimentos aislados o de aumentos de productividad individuales, sino de permitir que los equipos trabajen juntos de manera diferente. Esto significa implementar las estructuras adecuadas, incorporar la IA en flujos de trabajo compartidos y construir una cultura donde el aprendizaje sea colectivo y continuo.
Las organizaciones que adopten este enfoque estarán mejor posicionadas para ir más allá de las mejoras incrementales y desbloquear una transformación significativa en toda la organización.
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