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La IA agéntica ya está cambiando la mano de obra

Una guía para ayudar a los lideres a diseñar, probar y escalar su estrategia laboral humana-IA.

Por Jen Stave, Ryan Kurt y John Winsor
IA Generativa
Harvard Business Review

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Resumen. Los agentes de IA se están convirtiendo rápidamente en mucho más que meros compinches de los trabajadores humanos. Se están convirtiendo en compañeros de equipo digitales: una categoría emergente de talento. Para sacar el máximo partido de estos nuevos compañeros de equipo, los líderes en RRHH y aprovisionamiento tendrán que empezar a desarrollar un libro de jugadas operativo para integrarlos en equipos híbridos y en una estrategia de mano de obra. Esa estrategia requerirá que las empresas desarrollen una función propia de adquisición de talentos que les permita integrar a los agentes de IA en su plantilla, o bien que se asocien con empresas que ahora ofrecen soluciones de dotación de personal tanto humano como de IA. Sin embargo, para tener éxito en este nuevo entorno, las organizaciones deben configurar activamente cómo se integra la IA en su estrategia laboral en lugar de esperar a que el mercado evolucione a su alrededor. En este artículo, los autores analizan este terreno en rápida evolución y recomiendan siete acciones críticas que las empresas deben emprender para adaptarse con éxito.
A medida que la IA madura, la disponibilidad de la llamada "mano de obra digital" se dispara, ampliando la propia definición de mano de obra cualificada. A lo que antes era dominio exclusivo del talento humano se han unido ahora agentes de IA capaces de realizar muchas tareas que antes se consideraban fuera del alcance de la automatización, y como resultado, según el CEO de Salesforce, Marc Benioff, el mercado direccionable total de la mano de obra digital podría alcanzar pronto los billones de dólares.

Esto requiere un importante cambio de perspectiva. Las nuevas investigaciones de la Escuela de Negocios de Harvard y del Instituto de Diseño de Datos Digitales muestran que los agentes de IA se están convirtiendo rápidamente en mucho más que simples ayudantes de los trabajadores humanos. Se están convirtiendo en compañeros de equipo digitales: una categoría emergente de talento. Para sacar el máximo partido de estos nuevos compañeros de equipo, los líderes en RRHH y aprovisionamiento tendrán que empezar a desarrollar un libro de jugadas operativo para integrarlos en equipos híbridos y en una estrategia de mano de obra. Quienes se tomen el tiempo necesario para hacerlo desbloquearán no sólo la eficiencia, sino una forma de colaboración más escalable y resistente.

Ya está ocurriendo: Deloitte, por ejemplo, informa de que está en proceso de aplicar agentes de IA a "todos" los procesos empresariales, incluido un agente de marketing que orquesta muchas tareas centradas en optimizar el recorrido de sus clientes por su sitio web. Y algunas empresas de talento, entre ellas rPotential (una escisión del gigante mundial de la dotación de personal, Adecco) se han reimaginado no sólo como proveedores de talento humano, sino también como arquitectos de un modelo más amplio que incluye tanto a las personas como a la IA.

Para tener éxito en este nuevo entorno, su organización debe moldear activamente cómo se integra la IA en su estrategia laboral. Los líderes en RR.HH. y aprovisionamiento que actúen ahora mantendrán el control sobre cómo se obtiene, estructura y regula la IA en la empresa, mientras que los que duden corren el riesgo de perder nuevas oportunidades de crecimiento o, peor aún, de verse sorprendidos por problemas de cumplimiento, ética y rendimiento que nunca vieron venir. Se trata de una preocupación estratégica general cuando se trata de cualquier cosa disruptiva: Ya no puede ignorar las nuevas tecnologías, especialmente la IA, esperando que desaparezcan. Tiene que comprometerse a fondo con la construcción de sus sistemas para comprender a fondo cómo tiene que adaptarse a medida que el mundo cambia.

Las empresas que se retrasen también tendrán dificultades para atraer a los mejores talentos humanos, ya que cada vez más candidatos esperarán flujos de trabajo inteligentes y asistidos por la IA que mejoren su productividad y creatividad. Mientras tanto, los competidores más rápidos integrarán la IA directamente en sus modelos operativos, lo que les permitirá superar la escala y el aprendizaje aumentando la producción sin añadir personal. Además, a medida que las grandes empresas y los compradores gubernamentales empiecen a exigir políticas y marcos de gobernanza de la IA sólidos y auditables, las organizaciones que carezcan de madurez en estas áreas se encontrarán en desventaja, perdiendo potencialmente contratos y asociaciones críticos. La inacción, por tanto, no es sólo una oportunidad perdida: es un riesgo empresarial tangible.

Siete acciones críticas
Basándonos en nuestra experiencia colectiva dentro de la ciencia de datos y la IA, y en el ecosistema de talento abierto y dotación de personal, hemos ideado un marco para ayudarle a empezar: una guía para ayudar a los equipos de RR.HH. y de aprovisionamiento a diseñar, probar y ampliar un nuevo tipo de estrategia de mano de obra basada en la idea de equipos humanos-IA.

Mapee las tareas y los resultados del trabajo.
El objetivo aquí es deconstruir cada función o proyecto en las tareas y resultados que lo componen. Del mismo modo que definiría las competencias para los candidatos humanos, necesita identificar las tareas que pueden ser mejor, más rápido o más rentablemente manejadas por agentes de IA. Por ejemplo, la validación de grandes volúmenes de datos o las funciones repetitivas del centro de llamadas podrían ser candidatas principales para la IA. Mientras tanto, las tareas que requieren un juicio complejo, persuasión o una profunda experiencia en el dominio pueden seguir apoyándose en la visión humana, o en un enfoque híbrido. Lo que hay que recordar es que ya no se está "comprando mano de obra". Está comprando un resultado que puede provenir de una combinación de personas e IA. Por lo tanto, comience cada discusión sobre contratación con un desglose matizado de las tareas, para que pueda adaptar la combinación adecuada de talento.

Evalúe la capacidad de la IA.
Es vital comprender qué modelos y plataformas de IA se alinean mejor con sus tareas y flujos de trabajo específicos. Para ello, elabore una taxonomía interna de las capacidades de la IA que se correspondan con sus funciones habituales, no sólo en, por ejemplo, la validación de datos o las funciones del centro de atención telefónica, sino también en otras funciones, como las de analista de marketing, representante de atención al cliente, coordinador de programación, etc. Los modelos lingüísticos pueden destacar en la redacción de textos de marketing, pero los agentes especializados en visión computerizada pueden ser mejores para los controles de calidad en la fabricación. Al crear un "catálogo" de capacidades, puede evitar un enfoque de talla única. En términos de aprovisionamiento, se trata de su solicitud de propuestas para soluciones de IA. Sepa qué modelos resuelven qué problemas y asóciese con proveedores de personal o tecnología que puedan demostrar su experiencia en el dominio. Así se asegurará de que no está pagando mucho dinero por un bombo publicitario de la IA que puede no ajustarse a las necesidades reales de la empresa.

Integre su equipo híbrido.
Si quiere que los agentes de IA y los equipos humanos trabajen bien juntos, necesita unos límites de funciones muy claros. Por lo tanto, desarrolle una estrategia de equipo híbrido en la que defina qué tareas serán propiedad de la IA, qué tareas serán propiedad de las personas y cómo debe producirse la escalada de problemas. Por ejemplo, si un agente de atención al cliente de IA recibe una queja sobre una compleja disputa de facturación que afecta a una cantidad superior a un determinado umbral de dólares, una regla podría dirigirla automáticamente a un especialista humano. Al documentar las funciones, los protocolos y los puntos de "traspaso" cuando las responsabilidades cambian en un flujo de trabajo de una parte a otra, fomentará la confianza en toda su organización, evitando conflictos o duplicaciones.

Rediseñe su modelo de negocio (y de mano de obra).
Esto requiere prever nuevas formas de aprovisionamiento y despliegue del talento, incluidos los empleados a tiempo completo, las contrataciones temporales, los trabajadores autónomos y la IA. Para ello, tendrá que considerar modelos de varios niveles, como la mano de obra digital propiedad del cliente (usted licencia o construye sus propias soluciones de IA, lo que en la práctica supone tener "empleados digitales" dentro de la empresa); la mano de obra digital arrendada (usted "alquila" agentes de IA a un tercero, de forma similar a la contratación tradicional de personal temporal); y los subdepartamentos de IA totalmente externalizados (usted se asocia con un proveedor que ejecuta procesos completos, como la realización de pedidos o los centros de llamadas, utilizando tanto IA como un pequeño equipo de expertos humanos). Alinee estos modelos con sus necesidades financieras, de cumplimiento y estratégicas. Por ejemplo, el alquiler de IA podría ser ideal para picos estacionales, mientras que las soluciones totalmente externalizadas podrían ser más eficientes para funciones repetitivas pero críticas. Tenga en cuenta que su función es integrar y gestionar un amplio espectro de tipos de mano de obra, lo que requerirá desarrollar nuevos KPI y estructuras de costes que reflejen la economía única de la mano de obra digital (escalabilidad, tiempo de actividad casi constante, rápida reconversión) en comparación con la mano de obra humana.

Establezca reglas básicas legales y éticas.
De lo que se trata aquí es de abordar de forma proactiva la parcialidad, la responsabilidad, la gobernanza de los datos y las implicaciones sociales más amplias del trabajo dirigido por la IA. Para ello, tendrá que colaborar con los equipos jurídicos, de cumplimiento y de ética para redactar normas de uso de la IA en toda la empresa. Estas políticas deben definir si la IA aprende de los datos de propiedad y cómo lo hace, cómo detectar y remediar los sesgos y cómo salvaguardar la información personal o sensible. Si su empresa es global, prevea un mosaico de normativas en diferentes jurisdicciones. Esto es importante: los errores éticos -como losalgoritmos de contratación discriminatorios o el mal uso de los datos- pueden desencadenar crisis de RR.PP. y crear responsabilidades normativas. Muchos gobiernos están avanzando rápidamente en la legislación sobre IA. Las empresas que creen marcos de forma proactiva y fomenten la cultura de la IA desde el principio podrán ajustarse y reaccionar ante la futura legislación mucho mejor que las empresas que esperen y se vean obligadas a iniciar el proceso después de que se haya legislado.

Capte el valor de forma continua a medida que evoluciona.
Para hacerlo correctamente, tendrá que supervisar constantemente el rendimiento, medir los resultados y perfeccionar su combinación de IA y humanos. Piense más allá de un despliegue único de IA. Establezca circuitos de retroalimentación que midan el rendimiento, actualicen los datos de entrenamiento de la IA y revisen sus estrategias de contratación. Por ejemplo, si su herramienta de programación basada en IA encuentra con frecuencia casos límite que requieren la intervención humana, puede que necesite una formación más avanzada en IA o una supervisión humana más sólida. Los enfoques tradicionales de "configúrelo y olvídese" de la contratación de personal no son aplicables en este caso. El valor de la IA aumenta con el tiempo a medida que aprende de las interacciones. Negocie acuerdos contractuales que le permitan captar mejoras respetando al mismo tiempo los derechos de propiedad intelectual (PI) de su proveedor o la soberanía de datos de su empresa.

Manténgase centrado en el ser humano.
La IA reduce la necesidad de que las personas realicen tareas mundanas y eleva la importancia de las tareas de alto valor dirigidas por humanos. Garantizar que los empleados puedan seguir llevando a cabo estas últimas tareas no sólo mantiene la moral, sino que también aporta un valor diferenciador a su empresa, que es algo que sus competidores no pueden simplemente descargar. Así que invierta en formas de formación y desarrollo de habilidades que permitan a los empleados no sólo adaptarse a trabajar junto a la IA, sino también aprovecharla para amplificar su propio impacto. Céntrese en capacidades como la creación de relaciones, la toma de decisiones éticas y la creatividad, áreas en las que los humanos siguen teniendo una clara ventaja.

Prepararse para un cambio radical
Tanto si adopta la mano de obra de la IA directamente como si la contrata a través de un proveedor de personal o de talento abierto, hágase estas preguntas fundamentales para orientar su estrategia:
  • Cuando la IA se entrena con sus datos patentados, ¿a quién pertenecen las capacidades resultantes, a usted o al propietario del modelo o agente de IA?
  • ¿Son necesarios nuevos marcos jurídicos, incluidos contratos similares a los laborales para los agentes de IA, y quién asume la responsabilidad si la IA comete un error?
  • ¿Quedan sin resolver cuestiones de supervisión y equidad?
  • ¿Qué directrices existen para elegir entre humanos e IA para determinados trabajos, especialmente cuando la ética, la reputación de la marca o la protección del empleo están en juego?
Y, por último, una pregunta abierta al debate: ¿Cómo evolucionará la propia definición de "trabajo" cuando los agentes de la IA se integren en los equipos, llegando incluso a adquirir un estatus legal o ético?
No es necesario responder a todas estas preguntas por adelantado, pero utilícelas como guía y continúe respondiéndolas a lo largo de su viaje. No se trata de preocupaciones teóricas, sino de puntos de inflexión estratégicos. Las organizaciones que se muevan primero para resolverlos darán forma a cómo se define el futuro del trabajo y quién controla su valor.

Mientras considera cómo avanzar, reflexione sobre el principio rector de la centralidad humana. Aunque la IA puede realizar muchas tareas con más rapidez que los humanos, su empresa sigue dependiendo de la perspicacia, la empatía y las relaciones que sólo pueden ofrecer las personas. Si mantiene este doble enfoque -desplegar la eficacia de la IA y salvaguardar la creatividad humana- tendrá la mejor oportunidad de impulsar un crecimiento sostenible.

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Jen Stave es la directora ejecutiva del Digital Data Design Institute de Harvard, un instituto centrado en tecnologías de IA de vanguardia y su impacto en los negocios. Tiene un doctorado en ciencias sociales y ha liderado iniciativas de integración de IA/ML y transformación empresarial en los sectores financiero y gubernamental.

Ryan Kurt es el asesor principal en IA y mano de obra digital para el sector de contratación y selección de personal en Salesforce. Aporta más de 12 años de experiencia en el ámbito de la IA Generativa, asesorando a altos ejecutivos de empresas Fortune 500 sobre estrategia de IA, innovación y transformación de la fuerza laboral.

John Winsor es coautor de Open Talent: Leveraging the Global Workforce to Solve Your Biggest Challenges. También es el fundador y presidente de Open Assembly y miembro ejecutivo del Instituto de Diseño, Datos y Digitalidad de la Escuela de Negocios de Harvard.


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