Las organizaciones están bajo presión para hacer más con menos, especialmente en industrias altamente reguladas y en el sector público.
Los presupuestos son ajustados, y investigaciones recientes destacan que hasta el 43% de los líderes financieros citan los presupuestos ajustados como su principal obstáculo para lograr los objetivos.
Se pide a los equipos de liderazgo que modernicen las operaciones manteniendo los niveles de servicio.
En respuesta, muchos están recurriendo a herramientas de inteligencia artificial.
Director ejecutivo de Tungsten Automation
La lógica tiene sentido. Los grandes modelos de lenguaje y las herramientas de automatización impulsadas por IA prometen flujos de trabajo más rápidos, administración reducida y ganancias significativas en la productividad de los recursos.
Sin embargo, las ganancias de productividad por sí solas no se traducen automáticamente en cambios operativos.
La paradoja de la IA
Ésta es la paradoja de los empleos emergentes en IA. Las organizaciones están invirtiendo en IA para desarrollar capacidades, pero muchas carecen de la flexibilidad de la fuerza laboral necesaria para absorber, redistribuir o materializar esas ganancias en la práctica.
En muchos casos, las herramientas y la tecnología funcionan exactamente según lo previsto. Los empleados completan las tareas más rápido, las cargas de trabajo administrativas se reducen y los equipos están identificando nuevas habilidades. El desafío es que la mayoría de las organizaciones todavía operan dentro de estructuras de fuerza laboral diseñadas para un entorno económico diferente.
A lo largo de los años, la planificación de la fuerza laboral se ha basado en gran medida en el desgaste natural como proceso de cambio. Los empleados cambiarán de roles, se jubilarán o se trasladarán a otras organizaciones, lo que creará espacio para que las organizaciones remodelen los equipos y redistribuyan el trabajo. Pero ese modelo ahora está bajo presión.
En un mercado laboral lento, los empleados se mudan con menos frecuencia, lo que reduce la capacidad de las organizaciones para reorganizarse orgánicamente en muchos sectores, en particular los servicios públicos y las industrias reguladas donde a menudo se prioriza la estabilidad. Al mismo tiempo, las organizaciones operan bajo límites de personal, lo que dificulta política, financiera u operativamente la reestructuración a gran escala.
El resultado es un entorno laboral que es menos flexible de lo que suponen muchas estrategias de IA.
Se desconecta en el corazón de la adopción actual de la IA. Las organizaciones pueden ganar eficiencia a través de la automatización, pero a menudo carecen de un sistema claro para convertir estas ganancias en capacidades organizativas significativas. Si una herramienta de IA reduce el tiempo necesario para completar una tarea en un 30%, ¿qué sucede después? En muchos casos, la respuesta es sorprendentemente vaga.
El resultado es la apariencia de transformación sin cambios.
Cuando los empleados permanecen en el mismo rol, dentro de la misma estructura, el trabajo puede ser más rápido, pero la organización en sí no cambia materialmente. Las ganancias de productividad se identifican teóricamente, pero cuestan manifestarse en el desempeño financiero, mejoras en la prestación de servicios u optimización de la fuerza laboral.
Esta es la razón por la que muchos de los primeros programas de IA están creando la apariencia de transformación sin cambiar los resultados operativos. El riesgo es que las organizaciones comiencen a tratar la IA como un lugar de trabajo en lugar de un catalizador para el rediseño.
El riesgo es que las organizaciones comiencen a tratar la IA como un lugar de trabajo en lugar de un catalizador para el rediseño. Este enfoque puede proporcionar mejoras a corto plazo, pero limita el valor a largo plazo que las organizaciones pueden obtener de la tecnología.
A medida que las herramientas de inteligencia artificial reducen el esfuerzo administrativo y agilizan las tareas repetitivas, las organizaciones acumulan gradualmente bolsas de exceso de capacidad en los departamentos. Sin una estrategia para redistribuir esa capacidad, las ganancias a menudo son absorbidas por ineficiencias, duplicación de trabajo o procesos existentes.
De hecho, las organizaciones se vuelven más eficientes a nivel de tareas y permanecen sin cambios a nivel operativo.
El eslabón perdido en la gobernanza del poder
Para muchas organizaciones, el eslabón perdido es la gobernanza del poder. La gobernanza de la capacidad significa gestionar proactivamente el impacto operativo de las ganancias de productividad en lugar de asumir que la eficiencia se traducirá naturalmente en mejores resultados. Esto requiere que las organizaciones traten la transformación de la fuerza laboral como una disciplina operativa, no solo como una iniciativa tecnológica.
Esto implica plantearse preguntas difíciles sobre qué roles se están reestructurando, cómo se pueden redirigir las capacidades recién creadas y qué departamentos están experimentando una demanda creciente. La IA está creando una realidad en la que el trabajo debe reestructurarse, reestructurarse y las organizaciones deben poder reestructurarse por completo y priorizar en consecuencia. Evaluar el diseño y la estructura organizacional es tan importante como sumergirse en las tecnologías y herramientas utilizadas para la activación creativa y la productividad.
Las empresas líderes están comenzando a avanzar hacia la adopción de la IA rediseñando el trabajo en torno a tareas mejoradas por la IA. En la práctica, esto significa dividir los roles en las operaciones de los componentes e identificar qué tareas son mejor manejadas por la IA, cuáles requieren juicio humano y dónde los trabajadores pueden pasar a tareas de mayor valor.
Por ejemplo, un profesional de cumplimiento puede dedicar menos tiempo a revisar la documentación de TI de rutina y más tiempo a manejar casos complejos que requieren interpretación y toma de decisiones. Los equipos de servicio al cliente pueden automatizar interacciones repetitivas y al mismo tiempo centrar los esfuerzos humanos en usuarios vulnerables o de alta prioridad. El personal operativo puede utilizar la IA para acelerar los informes y análisis y, al mismo tiempo, dedicar más tiempo a la planificación estratégica.
Estas organizaciones están rediseñando activamente los flujos de trabajo y gestionando las capacidades de la fuerza laboral en respuesta a los cambios creados por la IA.
Un cambio cada vez más importante
Este cambio será cada vez más importante en los próximos años. En todos los sectores regulados, las presiones demográficas, las restricciones presupuestarias y las crecientes expectativas de servicio están chocando simultáneamente con los rápidos avances en las capacidades de IA.
Las organizaciones no pueden depender indefinidamente de mejoras incrementales de habilidades acumuladas en estructuras de fuerza laboral obsoletas. Tampoco pueden asumir que la IA por sí sola resolverá los desafíos estructurales de productividad.
Sin un rediseño operativo, muchas organizaciones corren el riesgo de estancarse la productividad cuando la tecnología mejora la producción individual pero no logra crear una transformación organizacional significativa.
Hay una implicación estratégica más amplia. A medida que se acelera la adopción de la IA, las organizaciones que gestionen y vuelvan a implementar capacidades con éxito obtendrán una ventaja operativa significativa. Podrán responder rápidamente a las demandas cambiantes, trasladar el talento de manera más efectiva a áreas críticas y crear modelos de fuerza laboral más adaptables.
Aquellos que no abordan la dimensión laboral de la IA pueden verse atrapados por expectativas cada vez mayores y estructuras organizativas rígidas. Es por eso que el futuro de la adopción de la IA depende menos de la sofisticación de los modelos y más de cómo las organizaciones eligen reestructurarse en torno a ellos.
El próximo paso de la IA será construir organizaciones capaces de transformar la eficiencia en agilidad. Esto requiere la voluntad de repensar los roles y trasladar el talento a funciones a las que muchas organizaciones históricamente se han resistido.
La tecnología puede crear oportunidades para aumentar la productividad. Pero sin flexibilidad de la fuerza laboral y una gobernanza clara del poder, muchos de estos avances corren el riesgo de quedarse en la teoría.
Las organizaciones que reconozcan la IA no solo como un cambio tecnológico, sino también efectivo, serán las que impulsen esos avances.
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