Cómo la IA puede cambiar la forma en que su empresa realiza su trabajo
El uso de IA para ayudarle a realizar tareas mejor y más rápido puede impulsar un nuevo crecimiento en su organización.
Por Marc Zao Sanders
Estrategia de crecimiento
Harvard Business Review
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Resumen. La IA ofrece muchas maneras de mejorar las capacidades y habilidades internas generales de una empresa. La IA se puede utilizar para inferir habilidades de los perfiles de los empleados y su actividad. La IA se puede utilizar para clasificar el contenido de aprendizaje y hacerlo más aplicable y accesible para toda la fuerza laboral, así como para hacer que el aprendizaje sea más personalizado para cada individuo. La IA se puede utilizar para resumir, recomendar y aumentar el contenido de aprendizaje. GenAI, en particular, puede ser utilizada por los mil millones de trabajadores del conocimiento del mundo para mejorar el rendimiento, directamente en el flujo de trabajo. Las investigaciones muestran que GenAI puede hacer el trabajo del conocimiento un 25% más rápido y un 40% mejor. Este artículo cubre varias formas en que las corporaciones, los equipos y las personas pueden impulsar el crecimiento interno mediante la mejora de las capacidades organizacionales. Los primeros indicios son que el crecimiento de dos dígitos a través de GenAI es eminentemente posible.
La mayoría de los modelos y estrategias de crecimiento (como la Matriz de Ansoff y el Marco 7S de McKinsey ) se centran en la expansión externa: crecer lanzando nuevos productos, entrando en nuevos mercados y haciendo ambas cosas a la vez. Sin embargo, el crecimiento también puede surgir desde dentro, desarrollando la capacidad interna .
La IA ofrece muchas maneras de mejorar la capacidad y las habilidades internas generales. La IA se puede utilizar para inferir habilidades a partir de los perfiles de los empleados y su actividad. La IA se puede utilizar para clasificar el contenido de aprendizaje y hacerlo más aplicable y accesible para toda la fuerza laboral, así como para hacer que el aprendizaje sea más personalizado para cada individuo. La IA se puede utilizar para resumir, recomendar y aumentar el contenido de aprendizaje. La IA general, en particular, puede ser utilizada por los mil millones de trabajadores del conocimiento del mundo para mejorar el rendimiento, directamente en el flujo de trabajo.
Centrémonos en la última de estas medidas de mejora de capacidades: usar IA para ayudarnos a realizar tareas mejor y más rápido, y cómo esto puede impulsar un nuevo crecimiento en su organización.
Las investigaciones muestran que es muy probable que la capacidad impulsada por la IA crezca
¿Cómo sabemos que la IA va a impulsar el crecimiento? ¿En qué medida? ¿Qué beneficio obtendrá su organización? ¿O su departamento? ¿O su equipo? ¿Y cuál podría ser el aumento de productividad para usted personalmente?
Estas preguntas no son fáciles de responder, pero podemos intentarlo. Se han ideado estudios para cuantificar todo tipo de capacidades, como la eficacia de los anuncios de IA genérica, la capacidad de la IA genérica para proporcionar orientación moral y su capacidad para adivinar lo que piensan los demás.
En su empresa, es posible que pueda adoptar un enfoque más realista. Tal vez pueda medir un cambio en la productividad en un área de la empresa (por ejemplo, la velocidad con la que se realizan las investigaciones para las llamadas de ventas) e inferirlo en otras áreas (por ejemplo, con qué rapidez se pueden realizar las investigaciones para las campañas de marketing digital). No permita que lo excelente sea enemigo de lo bueno. No existe la medida perfecta de la ganancia de productividad basada en la capacidad, así que elija una medida que sea útil desde un punto de vista direccional y comprométase a perfeccionarla más adelante.
Un influyente estudio de 2023 concluyó que la generación de IA puede realizar el trabajo del conocimiento un 25 % más rápido y un 40 % mejor. Y ese proyecto se llevó a cabo utilizando modelos que ya no son de vanguardia (o de frontera, para usar la jerga de la IA), por lo que un estudio equivalente actual podría arrojar ventajas aún mayores. Incluso si estas cifras son exageradas y las mejoras en calidad y velocidad fueran, digamos, del 10 %, aún veríamos un aumento compuesto de la productividad del 21 %.
Los beneficios derivados de la utilización de la IA global parecen, pues, considerables.
Supongamos, entonces, que tienes una estadística de aumento de productividad que puedes apoyar con la ayuda de la gente y que tienes luz verde para probar la inteligencia artificial de última generación. ¿Cómo lograrás que la gente se sume?
Ya hemos estado aquí antes
Existen muchos precedentes de la adopción rápida y a gran escala de tecnología para acelerar la productividad y el crecimiento. Las computadoras personales, las hojas de cálculo, Internet, el correo electrónico y los teléfonos inteligentes fueron en su momento cosas desconocidas que se enfrentaron a resistencia y cinismo, pero ahora son omnipresentes.
El auge de Internet puede ser el indicador más relevante para la generación de IA. Internet se basaba en una vasta red de infraestructura de TI y avances tecnológicos previos. Sus usos e impacto no eran claros para la mayoría de las personas, aunque existían algunos clarividentes poco frecuentes. Pero después de un tiempo, su valor fue percibido por individuos y empresas por igual. Dio lugar a desequilibrios sociales percibidos y reales (acceso desigual a infraestructura de alta velocidad, burbujas de filtros, explotación de datos), tal era su poder e influencia.
Todo esto también es cierto en el caso de la IA de generación anterior. Y si bien Internet ha sido un hito importante en la historia de la humanidad y su adopción ha sido fenomenal (de unos pocos miles de personas en los años 80 a unos 20 millones en 1994, y a 5.350 millones en la actualidad), la IA de generación anterior ha disfrutado de una adopción mucho más rápida, de hecho, el crecimiento de la base de usuarios más rápido de la historia.
Varias empresas tecnológicas se enfrentaron en los albores de Internet. Netscape, AOL y Yahoo eran o llegaron a ser actores importantes, pero no eran las empresas más grandes del mundo en aquel entonces (y lo son mucho menos ahora). Pero hoy, ya tenemos a todas y cada una de las empresas más grandes del mundo impulsando con fuerza la agenda de la IA. Microsoft está liderando la iniciativa, implementando CoPilot en empresas de todos los tamaños. Las cuatro siguientes empresas más grandes (Nvidia, Apple, Alphabet, Amazon) también son famosas e infamemente activas en este ámbito.
Por lo tanto, se puede lograr una rápida adopción a nivel mundial, se ha logrado y está sucediendo incluso más rápidamente hoy en día, en el caso de la IA de generación anterior.
¿Qué puede hacer usted, en su empresa, en su equipo y por sí mismo, para participar y acelerar la utilización de la IA global y sus beneficios asociados?
Cómo las corporaciones pueden aprovechar el crecimiento impulsado por la IA
Las corporaciones se encuentran bajo presión para responder rápidamente a la promesa de la inteligencia artificial de última generación y, al mismo tiempo, evitar riesgos para la propiedad intelectual o la reputación. A continuación, se indican algunas formas en las que las empresas pueden ponerse en marcha rápidamente, sin caerse:
Celebre la curiosidad y la experimentación.
Fomente la experimentación en ámbitos seguros y comparta ampliamente los resultados, incluso (¡especialmente!) cuando no produzcan los resultados esperados que se habían previsto. Si está buscando un proyecto seguro y útil, considere este marco de trabajo de demanda-riesgo 2x2 para ayudarlo a encontrarlo. Sea claro con el personal sobre los protocolos relacionados con los datos confidenciales de la empresa, para evitar desastres de propiedad intelectual y relaciones públicas. Haga que ese estímulo sea concreto proponiendo una cantidad fija de tiempo por semana para que los empleados aprendan y experimenten con la IA general (para el aprendizaje autodirigido, una hora por semana es un buen comienzo). Hay un precio en términos de productividad que pagar por no ser curioso.
Empecemos con programas piloto.
Los proyectos piloto pequeños y controlados pueden permitir que los equipos se familiaricen con la inteligencia artificial, comprendan sus implicaciones, adquieran confianza y aprendan de expertos externos. Estos proyectos piloto servirán como campo de pruebas y plataforma de lanzamiento para implementaciones a mayor escala. Son una inversión.
Crear campeones de la generación IA.
Los entusiastas apasionados y con conocimientos pueden acelerar la adopción de la IA general al promover sus beneficios, identificar casos de uso, brindar apoyo entre pares y compartir las buenas prácticas que surjan. Estas personas son valiosas. Tal vez quieras reconocer oficialmente, incentivar económicamente y proporcionar un presupuesto para estos defensores de la IA. Solo asegúrate de encontrar personas que realmente estén marcando una diferencia: no todas, pero muchas comunidades de interés en IA, grupos de trabajo de IA general y grupos de voluntarios carecen de fuerza y pronto se desvanecen.
Medir y monitorear el éxito.
Como hemos comentado, es más fácil decirlo que hacerlo. Pero, al menos, se pueden recopilar y compartir estudios de casos para inspirar y educar. También es posible que algunos experimentos se calibren en función de estudios existentes, como el estudio mencionado anteriormente que concluyó que la IA general puede realizar el trabajo de conocimiento un 25 % más rápido y un 40 % mejor. Se trata de un objetivo tangible y ya establecido que hay que intentar superar.
Cómo los equipos pueden aprovechar el crecimiento impulsado por la IA
Independientemente de si usted es el líder de su equipo o no, este es un caso en el que puede dar el ejemplo. Venga a las reuniones de equipo con una historia sobre cómo ha utilizado Gen AI. Inspirará a otros entusiastas y demostrará a los que aún no están familiarizados que estos esfuerzos son valiosos y gratificantes.
Utilice ChatGPT en directo en una reunión de equipo. Hágale una pregunta que los haya dejado perplejos. Invítelo a participar junto con usted en una sesión de intercambio de ideas. Haga que genere un resumen de su reunión de equipo. Nada convence a los no creyentes de manera más eficaz que un uso relevante y en tiempo real.
Cómo las personas pueden aprovechar el crecimiento impulsado por la IA
Como sucede con todas las tecnologías, no se logrará un crecimiento sostenido con la IA de última generación a menos que sea realmente necesaria. Busque un caso de uso en su trabajo diario. Estos 100 casos de uso pueden ayudarle a empezar, y los siguientes son especialmente útiles en un contexto empresarial:
- #1 Generar ideas
- #15 Ajustar el tono de los correos electrónicos
- #16 Evaluación de la copia
- #26 Generando valoraciones
- #62 Ser un espacio seguro para hacer preguntas
- #70 Cómo escribir un texto web realista
La confianza es una de las mayores barreras para la adopción de la IA. La mitad de las personas aún no confían en ella (y la confianza es menor entre las mujeres, las personas de bajos ingresos y los grupos de mayor edad). El medio más eficaz para generar confianza es que las personas encuentren un caso de uso que les interese y que les funcione.
Si no se le permite utilizar la inteligencia artificial genérica en el trabajo, siga por el buen camino, obviamente. Pero no permita que eso lo haga salirse de la autopista de la inteligencia artificial genérica. Si bien algunos empleados astutos están utilizando la inteligencia artificial genérica de manera encubierta, usted también puede experimentar con ella fuera de los confines de su vida laboral.
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La adopción de la inteligencia artificial puede impulsar el crecimiento interno al mejorar la capacidad organizacional. Este tipo de crecimiento puede tardar un poco más en manifestarse en ingresos y ganancias, pero su impacto será más duradero, ya que es para su gente, el corazón de su organización. Los mecanismos para medir este crecimiento aún están evolucionando, pero los primeros indicios son que un crecimiento de dos dígitos mediante la inteligencia artificial es eminentemente posible.
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Marc Zao-Sanders es el director ejecutivo y cofundador de filtered.com, que desarrolla tecnología algorítmica para dar sentido a las habilidades corporativas y al contenido de aprendizaje. Es el autor de Timeboxing – The Power of Doing One Thing at a Time. Encuentre a Marc en LinkedIn o en www.marczaosanders.com.
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