Impulsar la aceptación: cómo consiguen los CIO que los trabajadores indecisos adopten la IA

Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) han avanzado a un ritmo vertiginoso en los últimos dos años, pero los trabajadores de muchas empresas siguen dudando en adoptarlas.

Una suposición común es que los empleados son reacios a utilizar herramientas basadas en IA por miedo a que estas soluciones superen su propio trabajo y, con el tiempo, les conviertan en reemplazables. Aunque el desplazamiento de puestos de trabajo es sin duda una preocupación, las razones de esta reticencia son mucho más complejas.

QiFang Sun, CIO de Collectius, una empresa de gestión de deudas con sede en Singapur, enmarca la indecisión en un continuo de dos dimensiones: voluntad y habilidad. Mientras que algunos empleados pueden estar dispuestos a utilizar la IA, es posible que no tengan la habilidad necesaria; otros pueden tener la habilidad, pero no la voluntad. Para las organizaciones, el objetivo, dice Sun, es encontrar -o desarrollar- empleados que cumplan ambos criterios: que tengan la voluntad y la habilidad para utilizar la IA.

Pero hacerlo es un reto, dado el punto de partida al que se enfrentan la mayoría de los líderes de TI en términos de creencias típicas de los empleados en torno a la IA en el lugar de trabajo. “Hay dos extremos. Un extremo piensa [que la IA es] tan poderosa que va a reemplazar a los humanos y tienen miedo de que puedan perder un trabajo”, dice Sun. “Y en el otro extremo, la gente la ve como una caja negra. No le ven explicación y no confían en ella”.

Bogdan Nita, CIO de World Vision International, con sede en Singapur, ha sido testigo de un pensamiento similar de blanco o negro en torno a la IA entre los usuarios finales y los líderes de TI por igual. “La inteligencia artificial se percibe como una varita mágica: basta con aplicar la IA y, de repente, los datos, aunque no sean precisos, coherentes ni fiables, se convierten en lo contrario, o es algo que se percibe como aterrador”, afirma.

Damir Jaksic, de KEO International Consultants, ha conocido de primera mano estas reticencias a la IA. Con sede en Dubái, el CIO afirma que los diseñadores de interiores y otros profesionales de la consultoría de planificación, diseño, ingeniería y gestión de proyectos han expresado sus reservas sobre la IA como una amenaza para su propia ejecución. “En nuestro campo de la arquitectura y el diseño, la creatividad se valora mucho. Los arquitectos y diseñadores creen que las herramientas basadas en IA sofocarían su expresión creativa o socavarían la singularidad de su diseño“, afirma.

La clave para superar este problema, dice Jaksic, es educar a los empleados sobre cómo funciona la IA para ayudarles a entender que es complementaria y no suplementaria a su papel. Para ello, Jaksic intenta mostrar a los empleados de KEO que la IA puede ayudarles con un trabajo de mayor valor, que es esencial para su sector: aunque se espera que la mitad de la población mundial viva en zonas urbanas en 2050, hay escasez de profesionales cualificados que ayuden a diseñar, arquitecturizar y construir esos inmuebles. “En mi opinión, la IA llega en el momento oportuno para ayudar a aumentar la productividad”, afirma.

Bajo la dirección de Jaksic, KEO ya ha encontrado varios casos de uso que contribuyen a la eficiencia sin mermar la creatividad. Por ejemplo, los renders conceptuales, que antes llevaban docenas de horas de trabajo del personal, pueden hacerse exponencialmente más rápido con la ayuda de un generador de arte de IA, como Midjourney o Stable Diffusion, todo ello bajo la hábil dirección de un profesional real, afirma.

La educación es el primer paso

El CIO de Forrester, Michael Kasparian, es otro partidario de adoptar un enfoque que dé prioridad a la educación para preparar a los empleados a aprovechar la IA en el lugar de trabajo. Aunque afirma que Forrester como organización ha estado relativamente abierta al uso de la IA, los empleados han expresado su deseo de pruebas y transparencia para ayudar a explicar el por qué detrás de las recomendaciones, predicciones y resultados de la IA.

Kasparian utiliza el ejemplo de las partes interesadas que quieren entender la base de una recomendación de pérdida de clientes: “¿Es que no están activos con nosotros? ¿Es que no están comprometidos? Y luego, en última instancia: ¿Qué pueden hacer con ello? Creo que el problema inicial de la gente era: ‘Dices que la tasa es baja, pero yo creo que lo están haciendo muy bien’, ¿por qué? Por eso es importante tener pruebas que lo respalden en cualquiera de los modelos”, afirma.

Kasparian añade que los empleados de Forrester también trabajan mucho en torno a la IA generativa, como la creación de contenidos y el resumen de transcripciones. A la hora de animar a los empleados a utilizar la IA generativa, Kasparian hace hincapié en la eficiencia que se puede obtener de las herramientas. Al mismo tiempo, recuerda a estos empleados que el contenido no es reproducible. “Si haces la misma pregunta dos veces, puedes obtener respuestas diferentes”, dice, y añade que las alucinaciones también pueden ser un problema. “Les hemos dicho: ‘Mira, es una forma estupenda de crear un borrador de correo electrónico o resumir la transcripción de una llamada, pero tienes que mirarlo. No te lo tomes al pie de la letra”.

Kasparian afirma que animar a los empleados a utilizar los resultados de la IA generativa como base para su propio trabajo de alto nivel puede contribuir a aumentar la productividad. Este mensaje es fundamental en la forma en que él y su equipo han presentado la IA generativa a los empleados. “Utiliza [la IA generativa] como borrador y luego hazla tuya. De este modo se elimina gran parte del trabajo manual inicial, pero se permite al usuario final adaptar el mensaje a su tono o redacción”, afirma. “Les lleva al 80% del camino, y creo que la gente ha visto mucho valor en ello”.

Al igual que Kasparian, Sun de Collectius hace hincapié en cómo la IA puede ayudar a la productividad en el día a día. También adopta una visión global al explicar cómo el uso de la IA puede contribuir a mejorar el equilibrio entre la vida laboral y personal. “Si quieres convencer a los empleados, lo más importante es decirles que les va a aportar conciliación”, afirma. “[La IA] puede ayudarles y salvarles de los mundanos trabajos rutinarios diarios y del business as usual“.

Este tipo de educación puede facilitar la adopción de la IA. Los empleados que ven más allá de la caja negra que la IA fue una vez para ellos serán más propensos a considerar sus respuestas en cualquier proceso de toma de decisiones. Del mismo modo, los empleados que entiendan que los flujos de trabajo de la IA siguen siendo un proceso asistido por humanos serán más propensos a adoptar soluciones que ayuden -pero no obvien- su propio trabajo.

Upskilling con intención

Si la voluntad y la habilidad son las dos dimensiones principales que influyen en la indecisión hacia la IA, los empleados que se preguntan si dedicar tiempo a aprender la tecnología merece la pena se encuentran en la intersección.

Estos empleados a menudo creen que la curva de aprendizaje de la IA es demasiado empinada para justificar embarcarse en ella en primer lugar. “La gente percibe que la IA es algo complejo, probablemente por todas estas películas. Les preocupa: ¿Tendrán tiempo y esfuerzo para aprender estas nuevas habilidades y adaptarse a estos nuevos sistemas?“, afirma Jaksic.

Este reto no es exclusivo de la IA, añade. “Todos preferimos formas familiares de trabajar y no nos gusta alterar nuestras actividades cotidianas establecidas”, sostiene. Por eso, quizá lo mejor sea demostrar que aprender lo suficiente sobre IA para utilizarla de forma productiva no requiere una inversión monumental. Con este fin, Jaksic ha estructurado un programa formal en KEO para la formación en IA en pequeños segmentos.

El programa, conocido como Verano de la Innovación, se organiza en torno a sesiones a la hora del almuerzo impartidas por líderes de alto nivel en torno a conceptos de IA. El objetivo de estas sesiones es proporcionar el contexto suficiente para que los empleados puedan experimentar cómodamente con la IA por su cuenta.

Además de instrucción, también hay reconocimiento. “Una de las partes más importantes es reconocer y recompensar la innovación [reconociendo] a los empleados que adoptan la IA. Se trata de incentivar a otros para que sigan el ejemplo”, dice Jaksic, que aconseja hacerlo en una ceremonia pública.

Nita, de World Vision International, también ha puesto en marcha un programa formal, llamado AI Academy. El objetivo de AI Academy es enseñar a los empleados los fundamentos de la IA, incluido cómo funciona, qué significa realmente la jerga como aprendizaje automático o procesamiento del lenguaje natural y, lo que es más importante, cómo pueden utilizar la IA en su contexto empresarial.

Para garantizar que las lecciones aterricen, Nita aconseja enmarcar las discusiones para que se ajusten a la perspectiva de los alumnos. “Por ejemplo, cuando intentamos formar a nuestros financieros, siempre utilizamos modelos del ámbito financiero”, afirma. “Siempre es muy importante conocer a tu público objetivo y asegurarte de ajustar el contexto para responder a ese público objetivo específico”.

Campaña a favor de la IA en toda la empresa

Además de la formación y la capacitación de los empleados,los CIO deben conseguir apoyo para la IA en toda la empresa. Para Nita, esto significa que el apoyo debe impulsarse de arriba abajo. “Todo empieza desde arriba. Si no se cuenta con el apoyo adecuado en el nivel más alto de la organización -empezando incluso por el consejo de administración, pero pasando después al equipo de liderazgo ejecutivo- por debajo de ese nivel, nunca ocurrirá nada”, afirma.

Para conseguir el apoyo de los altos cargos, Nita aconseja a los CIO que busquen puntos de prueba que puedan ayudar a crear un impulso organizativo. “Nunca pidas una inversión de 20 millones de dólares sin demostrar el valor que se generará con esa inversión”, afirma. “Así que empieza poco a poco con experimentos de calidad, pilotos [o] prototipos que demuestren el valor. Y no se trata del valor de la tecnología, sino del valor que aporta a tu negocio”. Según Nita, este enfoque garantizará que la IA se convierta en una iniciativa a nivel empresarial y no sólo en una iniciativa impulsada por el equipo de TI de forma aislada.

Jaksic también cree que el cambio debe impulsarse de arriba abajo, empezando por el CIO, que debe estar dispuesto a predicar con el ejemplo. “Como líder, debe demostrar su propia voluntad de adoptar la IA y participar en su integración. Inspira confianza y motiva a los demás”, afirma.

Al tratar con líderes de nivel directivo o inversores, Sun recomienda empezar concasos de uso que tengan un claro retorno de la inversión. Por ejemplo, Collectius opera en varios mercados de Asia-Pacífico, cada uno con su propio idioma, lo que puede dificultar la comunicación intercultural. La empresa ha empezado a utilizar la IA generativa para ayudar a traducir las comunicaciones comerciales. Ahora, con la ayuda de la IA generativa, los colegas tailandeses pueden escribir con más confianza la correspondencia comercial en inglés, afirma Sun, que señala que casos de uso como éste son útiles porque hay una ganancia clara con una inversión mínima. “Es evidente. La gente puede ver el beneficio por sí misma”, afirma. “Pero si lo que quieres es crear un agente para tu empresa, para tu contexto empresarial específico, eso requiere cierto esfuerzo y recursos”.

Este consejo juega a favor de la recomendación de Nita de quelos CIO no deben olvidarse de considerar la madurez general de los datos de su organización en favor de centrarse sólo en la gestión del cambio de los empleados. Subraya que la empresa debe tener una base sólida en procesos, administración y gobernanza de datos. Aparte de los sentimientos individuales de los empleados, las lagunas en estas áreas son una de las principales razones por las que “la adopción de la IA a veces no tiene el éxito esperado”.

Para acelerar la adopción de la IA, independientemente de la etapa de madurez de los datos, Nita aconseja a los CIO que aprovechen las mejores prácticas ya establecidas para impulsar el cambio dentro de esa organización en particular. “Tómalas, aprende de ellas y avanza más en la empresa”, afirma.

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