¿Adoptando IA con agencia? Desarrollar la fluidez en IA, rediseñar los flujos de trabajo y no descuidar la supervisión.

El ecosistema laboral tal como lo conocemos está a punto de cambiar, con agentes —la próxima frontera de la IA generativa— listos para optimizar la toma de decisiones humanas para siempre. A principios de año, la encuesta global BCG AI Radar reveló que dos tercios de las empresas ya están explorando agentes de IA.

Nos acercamos a una nueva normalidad donde los sistemas de IA pueden procesar nuestras indicaciones en lenguaje natural y tomar decisiones de forma autónoma, como un empleado responsable. Tienen el potencial de brindar soluciones a casos de uso altamente complejos en diferentes industrias y ámbitos empresariales, asumiendo tareas laboriosas o análisis cualitativos y cuantitativos. Pero no se dejen llevar por los pensadores distópicos: los humanos y las máquinas pueden tener una relación simbiótica .

La IA agente podría actuar como un asistente virtual competente, analizando datos, trabajando en diferentes plataformas, aprendiendo de los procesos y generando información o predicciones en tiempo real. Sin embargo, al igual que ocurre con la incorporación de nuevos empleados, los agentes de IA requieren un considerable esfuerzo de pruebas, capacitación y orientación para poder operar eficazmente. Por lo tanto, los humanos actuarán como custodios, posiblemente desempeñando un papel más supervisor. Por ejemplo, debemos garantizar el cumplimiento de un marco de gobernanza central, mantener estándares éticos y de seguridad, fomentar una respuesta proactiva a los riesgos y alinear las decisiones con los objetivos estratégicos más amplios de la empresa.

Los sistemas de IA son propensos a errores y mal uso, lo que justifica la necesidad de mecanismos de control con intervención humana. Esta responsabilidad humana en los sistemas agentes es necesaria para equilibrar la autonomía con la mitigación de riesgos. Entonces, ¿cómo pueden las organizaciones decidir cómo usar estos mecanismos y qué marcos colaborativos implementar? Como fundador de una empresa de transformación digital y desarrollo de productos impulsada por IA que ayuda a las empresas a innovar, automatizar y escalar, aquí tiene una breve guía.

La capacitación en IA sigue siendo una prioridad muy baja en las organizaciones. ¿Sabías que menos de un tercio de las empresas han capacitado a una cuarta parte de su personal en el uso de IA? ¿Cómo esperan los líderes que los empleados se sientan capacitados para usar la IA si la formación no se presenta como una prioridad?

Mantener una plantilla ágil y bien informada es fundamental, fomentando una cultura que abrace los cambios tecnológicos. En este sentido, la colaboración en equipo podría consistir en formación regular sobre IA generativa, destacando sus fortalezas y debilidades y centrándose en colaboraciones exitosas entre humanos e IA. En empresas consolidadas, los cursos de formación basados ​​en roles podrían enseñar a los empleados, con diferentes capacidades y roles, a utilizar la IA generativa de forma adecuada .

Los ejecutivos deben asegurarse de que exista un mecanismo de retroalimentación para optimizar esta colaboración entre humanos e IA. Al permitir que los empleados participen activamente en la identificación y mitigación de errores, pueden desarrollar una actitud de aprecio hacia las tecnologías en evolución, a la vez que comprenden la importancia del aprendizaje continuo.

La fluidez en IA también se basa en la colaboración entre departamentos y especialistas; por ejemplo, entre ingenieros, especialistas en IA y desarrolladores. Deben compartir conocimientos e inquietudes para integrar eficazmente la IA agéntica en los flujos de trabajo. Para que su personal se sienta empoderado, debe haber un cambio de mentalidad: no necesitamos competir con la IA; nosotros (y nuestras capacidades cognitivas) evolucionamos con ella.

Según una encuesta reciente de McKinsey , el rediseño de los flujos de trabajo al implementar IA generativa ha tenido el mayor impacto en las ganancias antes de intereses e impuestos (EBIT) en organizaciones de todos los tamaños. En otras palabras: el verdadero valor de la IA surge cuando las empresas reestructuran su forma de operar.

Por ejemplo, los ejecutivos cuyas empresas han generado con éxito un valor significativo a partir de proyectos de IA suelen adoptar un enfoque bastante específico. Los vicepresidentes de producto o ingeniería suelen concentrarse en un número limitado de iniciativas clave de IA en un momento dado, en lugar de dispersar los recursos. La estrategia implica dedicarse a la capacitación, así como a una reestructuración completa de los procesos de negocio principales y un escalamiento agresivo, con especial atención al rendimiento financiero y operativo.

Aunque las máquinas no pueden dejarse completamente desatendidas y los humanos no pueden controlar el procesamiento de datos en tiempo real, la colaboración constante entre humanos e IA puede no ser la solución definitiva al rediseñar los flujos de trabajo. Investigadores del Centro de Inteligencia Colectiva del MIT, por ejemplo, descubrieron que a veces una combinación es más efectiva; o a veces, solo humanos, o solo IA, por su cuenta . Los coautores encontraron una clara división del trabajo: los humanos sobresalen en subtareas que requieren "comprensión contextual e inteligencia emocional", mientras que los sistemas de IA prosperan cuando las subtareas son "repetitivas, de gran volumen o basadas en datos".

Si bien la IA de última generación no afectará sustancialmente el tamaño de la plantilla de las organizaciones a corto plazo, cabe esperar una evolución en los cargos y responsabilidades. Por ejemplo, desde operaciones de servicio y desarrollo de productos hasta puestos de ética de la IA y validación de modelos de IA.

Para que este cambio se concrete con éxito, es fundamental la aceptación del nivel ejecutivo. Los líderes sénior necesitan una estrategia organizacional claramente definida, que incluya un equipo dedicado a impulsar la adopción de la IA. Hemos observado que, cuando los líderes sénior delegan la integración de la IA únicamente a los equipos de TI o tecnología digital, se puede descuidar el contexto empresarial. Por lo tanto, los líderes empresariales deben participar más activamente; por ejemplo, pueden asumir funciones como la supervisión de la gobernanza de la IA para garantizar la alineación ética y estratégica.

Al contratar, los líderes empresariales deben buscar candidatos que: 1) Sean expertos en la detección de sesgos en los modelos para garantizar la precisión y la identificación de problemas en las primeras etapas del desarrollo de IA; y 2) Tengan experiencia en colaboración interdepartamental para garantizar que las soluciones de IA satisfagan todas las necesidades del equipo. Si usted es vicepresidente sénior o director de tecnología y no sabe por dónde empezar, podría necesitar un socio estratégico para acceder a talento cualificado. Esto es fundamental para desarrollar productos tecnológicos de nivel empresarial basados ​​en IA y minimizar el riesgo de su adopción.

De cara al futuro, las organizaciones exitosas se definirán por su capacidad de presentar una visión de un entorno de trabajo donde los humanos y la IA cocrean. Los líderes deben priorizar la creación de marcos colaborativos que aprovechen las fortalezas de la IA y potencien la creatividad y el criterio humanos.

Imran Aftab es cofundador y director ejecutivo de 10Pearls .