Doxa 2086

Prepare a su equipo para colaborar con IA con éxito

Por Tomas Chamorro-Premuzic

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Harvard Business Review

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Resumen. Desarrollar el potencial de los empleados para que aprovechen las herramientas de IA de manera eficaz no es solo una ventaja competitiva, sino también un medio para mantener el compromiso, la adaptabilidad y la innovación de la fuerza laboral. Si bien las herramientas de IA sin duda darán forma al futuro del trabajo, son la curiosidad, la adaptabilidad y la resiliencia humanas las que impulsarán el éxito en esta nueva era. Los líderes que inviertan en liberar el potencial de los empleados y crear una cultura de aprendizaje continuo no solo abordarán la transformación de la IA de manera más eficaz, sino que también fomentarán una fuerza laboral comprometida y preparada para el futuro, capaz de liderar la organización hacia un futuro próspero basado en la inteligencia artificial y los seres humanos.

Las organizaciones están atravesando un período de transformación en el que el rápido ascenso de la inteligencia artificial (IA), particularmente la IA generativa (gen AI ), promete alterar y remodelar los panoramas empresariales, los roles laborales y las prioridades de desarrollo de los empleados.

Sin duda, nadie sabe si la IA cumplirá con su enorme promesa o si estamos en el “pico de las expectativas infladas”, pero muchos expertos afirman que esto es solo el comienzo de una gran revolución tecnológica. Por ejemplo, Microsoft, que acaba de superar las expectativas de ganancias por sus últimas ventas de IA, predice que el mercado total de IA alcanzará los 738 mil millones de dólares en los próximos cinco años. The Economist estima que el 80% de las organizaciones en los EE. UU. y China dependen de la IA a diario. Y, a pesar de las preocupaciones populares sobre la automatización, los empleadores en general son optimistas. Nuestros propios datos de ManpowerGroup indican que el 55% de las organizaciones planean aumentar su personal debido a la IA.

Si bien es fácil entusiasmarse con el poder transformador de la IA, hay algo que está claro: para aprovechar los beneficios potenciales de la IA en términos de productividad y hacer que el trabajo sea más estimulante y gratificante desde el punto de vista intelectual, las organizaciones deben capacitar, mejorar y desarrollar a sus empleados, gerentes y líderes. Esto presiona a las empresas para que actualicen y preparen a su fuerza laboral para el futuro, de modo que el talento humano pueda complementar a la IA y ser complementado por ella.

Dicho esto, a continuación se presentan cinco consideraciones para profesionales de RR.HH., gerentes y líderes organizacionales:

5 formas en las que los líderes pueden preparar el terreno para una colaboración exitosa entre humanos e IA:

1. Desarrolle su estrategia de mejora de la IA.

La pregunta fundamental que hay que abordar es de qué nuevas formas los empleados añadirán valor después de aprovechar el ahorro de tiempo y eficiencia que se puede esperar de la IA. La IA debería automatizar claramente todo lo que se pueda automatizar (debemos disfrutarlo y celebrarlo), pero todo lo que la IA automatice se devaluará y se convertirá en un producto básico, lo que pondrá la carga sobre lo que los humanos pueden producir con su talento, habilidades e ingenio, incluso si lo hacen colaborando con la IA.

Por ejemplo, los reclutadores pueden ahorrar hasta un 40% de su tiempo al externalizar actividades repetitivas y predecibles, como buscar rápidamente palabras clave en un currículum, editar descripciones de trabajo poco atractivas o corregir errores tipográficos en las solicitudes de empleo de los candidatos, pero externalizar estas actividades a la IA no crea mucho valor inherente. De hecho, el valor real proviene de que los reclutadores dediquen más tiempo de calidad a actividades humanas y humanas, como ayudar a los candidatos a comprender cómo se alinea su potencial con las opciones profesionales disponibles y ayudar a los clientes a comprender la diferencia entre lo que quieren y necesitan en un candidato.

Esta lógica se aplica a cualquier función, trabajo e industria: todos los trabajadores del conocimiento tienen menos probabilidades de perder su trabajo a causa de la IA que de perderlo a causa de otro ser humano que utilice IA, y tendrán que repensar cómo agregarán valor a su función actual después de delegar todo lo que puedan a la IA. El imperativo organizacional es claro: evaluar cómo es probable que cambien las funciones y las tareas, y qué nuevas habilidades deben implementar los empleados no solo para agregar valor incremental más allá de lo que hará la IA, sino para maximizar realmente el valor que la IA puede aportar.

Volviendo al ejemplo de los reclutadores: si podemos ayudarlos a aprovechar y mostrar su coeficiente emocional, sus habilidades sociales y su empatía, humanizarán el proceso de reclutamiento al hacerlo más centrado en el candidato y el cliente. Una regla general que se aplica a la mayoría de los trabajos, si no a todos, es que a medida que la IA inyecta automatización y se encarga de manera efectiva de tareas específicas, el imperativo humano es actuar de manera más humana y humana. Como ilustro en mi reciente libro, I, Human: AI, Automation, and the Quest to Reclaim What Makes Us Unique, cuanto más adquiere la IA capacidades similares a las humanas, más nos obliga a ser más humanos.

2. Garantizar que los sistemas de evaluación y gestión del desempeño se centren en los resultados y no en los insumos.

Dado que la principal promesa de la IA es aumentar la productividad, que se define como el resultado dividido por los insumos, las organizaciones deben asegurarse de medir y recompensar los resultados en lugar de los insumos. Si no se hace esto, se producirá lo que lamentablemente es el escenario común en la actualidad: empleados que usan la IA de manera clandestina, logran el mismo resultado con un 30% a 40% menos de insumos (esfuerzo, tiempo, habilidad), pero no informan de ello a sus gerentes.

Después de todo, ¿por qué un empleado le diría a su jefe “Oye, he tenido todo este tiempo libre, así que por favor dame más trabajo” cuando puede “pasar” ese tiempo holgazaneando en las redes sociales? Como señaló Satya Nadella, el 85% de los gerentes piensa que sus empleados están holgazaneando al mismo tiempo que el 85% de los empleados dice que están trabajando demasiado y tienen demasiadas cosas que hacer. Sin duda, a lo largo de la historia de la humanidad, nunca inventamos ninguna tecnología (por ejemplo, la rueda, el fuego, la electricidad, el lavavajillas y el microondas) para trabajar más duro. La tecnología, como la productividad, consiste en hacer más con menos, lo que incluye lograr el mismo resultado con menos esfuerzo.

Sin embargo, hasta que las organizaciones puedan encontrar la manera de “reciclar” el tiempo que los empleados liberan gracias a la IA (volvamos al punto 1), no deberían castigarlos por ser más productivos y aprovechar la IA para alcanzar sus objetivos con menos esfuerzo. Las organizaciones tienen dos opciones: pueden aumentar los resultados esperados o recompensar a los empleados por lograr los resultados existentes. Monitorear los aportes o sancionar a los empleados por lograr los mismos resultados con menos esfuerzo solo hará que los empleados simulen estar ocupados o que hagan como que trabajan, para poder evitar trabajo extra.

Cabe señalar que las métricas de desempeño se pueden adaptar para recompensar a quienes utilizan la IA para aumentar su productividad, creando así una situación beneficiosa para todos. Al liberar tiempo, los empleados tienen mayores oportunidades de participar en actividades de actualización y perfeccionamiento de habilidades, que son cruciales a medida que los roles laborales evolucionan junto con las capacidades de la IA. Para reforzar esto, las empresas pueden ofrecer incentivos directos, como créditos de tiempo o estipendios de aprendizaje, a los empleados que logren una mayor productividad mediante la IA. Estos incentivos alientan a los empleados a ver la IA como un impulsor de su carrera profesional en lugar de una amenaza, posicionándola como un facilitador de nuevas habilidades y oportunidades de crecimiento.

3. Ayude a su fuerza laboral a aprovechar las habilidades que la IA probablemente no domine.

Las habilidades humanas clave del futuro probablemente serán aquellas que la IA no pueda reemplazar. Ya desde ahora deberíamos evaluar nuestras propias habilidades en relación con si se pueden encontrar no solo en otros humanos (nuestros competidores tradicionales en la guerra por el talento), sino también en la IA.

Aunque se podría decir que la IA ha ganado la batalla del coeficiente intelectual (puede resolver cualquier problema bien definido y sabe más sobre la mayoría de las cosas que la mayoría de los humanos), la batalla de la inteligencia emocional (IE) sigue en juego. De hecho, incluso si la IA termina imitando habilidades blandas como la IE, no hay sustituto artificial para la empatía, la amabilidad, la consideración y la capacidad de los humanos para comprender las cosas, incluso a otros humanos.

La IA (¡como algunos humanos!) es muy buena para explicar todo sin entender nada. Un futuro en el que la mayoría de las personas realicen la mayor parte de su trabajo interactuando con la IA, y donde sea difícil discernir si estamos interactuando con otros humanos o con falsificaciones profundas, hará aún más hincapié en las habilidades humanas que hacen que las interacciones con otras personas no sean solo humanas, sino también humanas.

Por lo tanto, las organizaciones (y los gerentes) deben tratar de aprovechar la curiosidad de sus empleados, en particular su profundo deseo de aprender y saber. Es una pena que el término "aprendizaje profundo" se asocie generalmente con la inteligencia artificial en lugar de la humana. La IA ya ha cambiado el significado de la experiencia, que solía consistir en saber las respuestas a muchas preguntas, pero ahora se trata de hacer las preguntas correctas, saber cómo examinar y evaluar los conocimientos de la IA y tomar decisiones inteligentes sobre la base de esos conocimientos, lo que puede incluir ignorarlos y etiquetarlos correctamente como alucinaciones.

Afortunadamente, los estudios científicos muestran que hay muchos trucos efectivos para estimular la curiosidad en los demás: inducir deliberadamente lagunas de conocimiento y crear intriga, recompensar a los empleados por cuestionar cosas y preguntar por qué, y modelar comportamientos inquisitivos en gerentes y líderes, todo ello aumenta la curiosidad en los empleados.

Cuando la IA puede reproducir una habilidad, esa habilidad se convierte en un producto, y el diferenciador no es la versión de IA de esa habilidad, sino la capacidad del ser humano para interactuar con la IA mejor que otros seres humanos. Así, por ejemplo, un profundo conocimiento en un área te ayudará a impulsar la IA mejor que tus pares y a hacer un mejor uso de la información que obtienes de ella. Copiar y pegar descuidadamente los resultados de la IA genérica o delegarle tareas de alto nivel devaluará la calidad de tu producción. Piensa en la IA genérica como el equivalente intelectual de la industria alimentaria, y en ChatGPT y las herramientas relacionadas como una especie de microondas para las ideas. Todos las usaremos y quizás hasta abusaremos de ellas, pero cuando quieras impresionar a alguien, debes asegurarte de producir algo mejor de lo que la IA podría haber producido por sí sola o a través de sus interacciones con tus pares, del mismo modo que cuando quieres impresionar a los invitados a una cena, no les servirías simplemente una comida preenvasada y calentada en el microondas, sino una comida casera hecha con tu toque creativo único. El auge de la IA nos impulsa a crear el equivalente intelectual del movimiento de comida lenta o de la granja a la mesa.

4. Invertir en los gerentes de nivel medio (a menudo desatendidos).

Los gerentes de nivel medio son el grupo de personas más importantes para traducir la estrategia en ejecución. Todo depende de su desempeño: compromiso, moral, productividad y conductas laborales contraproducentes.

Históricamente, las organizaciones carecían de un sólido historial de designación de las personas adecuadas para puestos de gestión, enfatizando excesivamente el desempeño pasado como contribuyentes individuales (famosamente explicado por el Principio de Peter ) y recompensando a los autopromotores seguros de sí mismos que pueden gestionar hacia arriba, en lugar de a los líderes realmente competentes.

Para empeorar las cosas, los desafíos modernos hacen que la gestión sea una tarea bastante compleja. De hecho, no basta con que los directivos sean buenos en su trabajo, tengan conocimientos técnicos y sepan asignar y gestionar recursos. Ahora también esperamos que comprendan la IA, la IA genérica, la ética de la IA, la diversidad, la equidad, la inclusión, la pertenencia, la defensa corporativa y el cambio climático, y que sean excelentes entrenadores. Todo esto es abrumador, pero rara vez apreciamos la importancia o reconocemos el impacto clave que tienen los directivos, centrándonos en cambio en los empleados o en los líderes de mayor jerarquía.

En resumen, la mayor unidad de inversión para maximizar el ROI de la IA y la generación de inteligencia artificial deberían ser los gerentes de nivel medio: solo si los equipamos con la capacidad de aprovechar las habilidades sociales necesarias para prosperar en la era de la IA (punto 3), y la experiencia técnica para navegar por la intrincada era de la IA y los humanos, las organizaciones podrán tener éxito.

5. Promover una dosis saludable de experimentación relacionada con la IA.

Demasiadas personas han tomado una decisión sobre la IA sin haberla probado nunca, especialmente la IA general. Dado que los valores, creencias y comportamientos de los líderes superiores de una organización pueden influir en gran medida en las opiniones de los demás, puede resultar decepcionante que los líderes inflijan tales prejuicios a los demás.

Al mismo tiempo, incluso cuando los líderes son firmes defensores de la IA, deben hacer un esfuerzo para persuadir a los empleados para que se unan a este viaje. Esto puede incluir promover el intercambio de conocimientos y el aprendizaje tanto de los éxitos como de los fracasos, como lo ilustra Amy Edmondson de la Harvard Business School en su libro más reciente. Crear una cultura que enfatice el crecimiento y la adaptabilidad es primordial en la era de la IA humana.

La experimentación también es vital en la era de la IA, donde la adopción de nuevas tecnologías requiere adaptación e iteración. Las investigaciones sobre innovación y aprendizaje sugieren que las culturas que toleran la toma de riesgos y ven el fracaso como una oportunidad de aprendizaje producen equipos más adaptables e innovadores. Alentar a los empleados a experimentar con herramientas y procesos de IA puede generar usos creativos de la tecnología que vayan más allá de las aplicaciones iniciales.

Para fomentar una cultura que valore la experimentación, las organizaciones pueden introducir incentivos como “subvenciones a la innovación” para proyectos de IA dirigidos por empleados. De esta manera, se anima a los empleados a asumir riesgos calculados sin temer repercusiones si los proyectos no tienen éxito. Al promover una cultura favorable a la experimentación, las organizaciones aprovechan la curiosidad de los empleados y la convierten en un poderoso impulsor de la adopción de la IA y el desarrollo de habilidades.

Aprender de los fracasos es fundamental para liberar todo el potencial de la IA. Fomentar un entorno seguro en el que los empleados puedan seguir adelante sin estigmatizarlos fomenta una mayor experimentación e innovación. En el contexto de la IA, los fracasos suelen generar información valiosa que impulsa aplicaciones más eficaces de la IA. Las investigaciones muestran que las empresas que toleran el fracaso como parte del proceso de aprendizaje generan empleados más resilientes y con visión de futuro. Al replantear los fracasos como oportunidades de aprendizaje, las empresas pueden inspirar a los empleados a abordar las herramientas de IA con confianza, curiosidad y ganas de mejorar.

En resumen, a medida que las empresas buscan aprovechar el potencial de la IA y, al mismo tiempo, fomentar una fuerza laboral próspera, se ha vuelto fundamental centrarse estratégicamente en liberar el potencial de los empleados. Desarrollar a los empleados para que aprovechen las herramientas de IA de manera eficaz no es solo una ventaja competitiva; es un medio para mantener el compromiso, la adaptabilidad y la innovación de la fuerza laboral. Si bien las herramientas de IA sin duda darán forma al futuro del trabajo, son la curiosidad, la adaptabilidad y la resiliencia humanas las que impulsarán el éxito en esta nueva era. Los líderes que inviertan en liberar el potencial de los empleados y crear una cultura de aprendizaje continuo no solo navegarán por la transformación de la IA de manera más eficaz, sino que también fomentarán una fuerza laboral comprometida y preparada para el futuro, capaz de llevar a la organización hacia un futuro próspero basado en la inteligencia artificial.

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Tomas Chamorro-Premuzic es el director de innovación de ManpowerGroup, profesor de psicología empresarial en el University College de Londres y en la Universidad de Columbia, cofundador de  deepersignals.com y asociado del Laboratorio de Finanzas Empresariales de Harvard. Es autor de  Why Do So Many Incompetent Men Become Leaders? (and How to Fix It ), en el que   se basó su charla TEDx. Su último libro es I, Human: AI, Automation, and the Quest to Reclaim What Makes Us Unique.  Encuéntrelo en  www.drtomas.com. @Drtcp-es