Por Laszlo Beke
Las organizaciones con mayor visión de futuro están empezando a percibir que la IA no se limita a automatizar la ejecución, sino que transforma dónde reside el valor humano. A medida que la ejecución se vuelve más escalable, aumenta el valor del criterio y el juicio. Al facilitarse la experimentación, las organizaciones deben mejorar su capacidad de aprendizaje. En este sentido, es altamente probable que las empresas de vanguardia, aquellas que transforman su modelo operativo, podrán aprovechar la IA. De lo que no hay duda es que la IA eleva el límite del potencial individual, el gran reto es como aprovechar esto organizacionalmente.
Nunca ha existido una oportunidad mayor para el potencial humano en el trabajo. Las personas utilizan la IA y los agentes para ampliar su capacidad de acción y democratizar quién puede realizar determinadas tareas; nuevas investigaciones demuestran que esta tendencia no hace más que acelerarse. Podría llamarse la nueva ecuación de la capacidad de acción (*agency*): a medida que los agentes asumen una mayor parte de la ejecución, los seres humanos ganan más autonomía y capacidad de decisión: más margen para dirigir el trabajo, tomar decisiones clave y apropiarse de los resultados. Para cualquier empresa, el imperativo actual consiste en transformar esa capacidad de acción en un valor sin precedentes.
Una valiosa encuesta de Microsoft
En ella se analizaron miles de millones de señales anónimas de productividad de Microsoft 365 y se encuestó a 20.000 trabajadores que utilizan IA en 10 países; esto facilitó la interpretación de los datos para comprender mejor hacia dónde se dirige esta evolución. La inquietud que genera la IA en el ámbito laboral es real: abarca desde el temor a perder el empleo hasta la presión por mantenerse al día ante una tecnología que cambia rápidamente. Sin embargo, la investigación también revela algo más, un número creciente de trabajadores está utilizando la IA de formas avanzadas e ingeniosas. Lo curioso es que la mayoría de las organizaciones no están aprovechando el ritmo de estos trabajadores avanzados . Se analizó este fenómeno centrando la atención en tres niveles de cambio interdependientes:
- El empleado – la IA amplía el alcance de lo que las personas pueden lograr y modifica la frontera entre la ejecución y las tareas de mayor complejidad o valor estratégico.
- El liderazgo – la IA plantea nuevas interrogantes sobre la delegación, la rendición de cuentas, los procesos de escalamiento y la confianza.
- La organización – convierte el aprendizaje en una fuente de ventaja competitiva, y que aquellas empresas que capturen, codifiquen y difundan lo aprendido progresarán más rápido que aquellas que dejan sus hallazgos confinados a experimentos locales o a la ignorancia de la existencia de la IA.
Los líderes y el aprendizaje
Los líderes deben resistir la tentación de considerar esta transición como un proceso fluido o inevitable:
- La transición no es ni lineal ni automática, el camino que va desde la adopción hasta la obtención de ventajas competitivas.
- La IA puede potenciar las capacidades, pero también puede generar un exceso de confianza.
- Los agentes inteligentes pueden agilizar el trabajo, pero también pueden dejar al descubierto procesos frágiles, competencias de decisión poco claras y estructuras de gobernanza deficientes.
- La transformación integral de la empresa no es garantizada por las ganancias de productividad en la periferia operativa.
- El desafío es de índole gerencial, organizacional y estratégica.
Para los líderes de cualquier ámbito, la implicación práctica es evidente. La cuestión ya no es si la IA es relevante, sino si la empresa está dispuesta a rediseñarse en función de las posibilidades que esta tecnología ofrece. Esto implica replantear la división del trabajo, la ubicación del criterio y la toma de decisiones, la codificación del conocimiento especializado, el modo en que los incentivos fomentan la reinvención y la adaptación de la gobernanza a sistemas cada vez más autónomos (basados en agentes). Asimismo, supone reconocer que las organizaciones que aprenden más rápido —y no solo necesariamente aquellas que implementan tecnologías con mayor celeridad— serán las mejor posicionadas para liderar.
La brecha IA entre empleados y empresa
En muchos casos, las personas están preparadas, pero los sistemas que las rodean, no. El principal obstáculo para la mayoría de las empresas es la brecha entre lo que sus empleados ya pueden hacer y aquello que la estructura organizativa permite respaldar. La encuesta indica que los factores organizativos —como la cultura, el apoyo de los gerentes y las prácticas de gestión del talento— tienen el doble de impacto en los resultados de la IAque el esfuerzo individual por sí solo. Cerrar esa brecha implica rediseñar el modelo operativo integrando a empleados, líderes y a la organización en su conjunto.Las «empresas de vanguardia» (*Frontier Firms*)— están tomando una ventaja considerable. Allí, los empleados utilizan la IA para superar los límites de lo que pueden lograr. Los líderes rediseñan la naturaleza misma del trabajo, decidiendo qué tareas corresponden a los humanos y cuáles a la IA. Además, las organizaciones se transforman en sistemas de aprendizaje, ya que las compañías que aprendan más rápido de su propia actividad serán las que triunfen.
La IA eleva el límite del potencial individual
En la medida que la IA amplía lo que las personas pueden hacer, también aumenta la importancia de un buen criterio. La mayoría de los usuarios de IA encuestados lo reconoce. Al preguntarles qué habilidades humanas cobran mayor relevancia a medida que la IA asume más tareas, señalaron dos como prioritarias: el control de calidad de los resultados generados por la IA (50 %) y el pensamiento crítico —es decir, analizar la información objetivamente y emitir un juicio razonado (46 %). Además, el 86 % afirma que considera los resultados de la IA como un punto de partida, no como una respuesta definitiva, y que asume la responsabilidad del proceso de pensamiento. Perciben que su rol está evolucionando: pasan de generar respuestas a evaluarlas, perfeccionarlas y apropiarse de ellas.Los profesionales de vanguardia son aún más conscientes de la importancia del criterio humano al trabajar con IA. Obtienen puntuaciones más altas en todos los indicadores de la encuesta relacionados con el pensamiento crítico y el control de calidad, algo que se refleja en su forma de trabajar. Es más probable que estos profesionales afirmen que realizan ciertas tareas sin IA de forma deliberada para mantener sus habilidades afiladas (43 % frente a 30 %) y que hacen una pausa intencionada antes de comenzar un trabajo para decidir qué debe realizar la IA y qué debe hacer un humano (53 % frente a 33 %).
Más allá del *prompt* – las cuatro modalidades de trabajo con IA
La forma en que las personas trabajan con la IA depende de dos factores, cómo se involucran en la tarea y en qué medida utilizan el agente. De ahí surgen cuatro modalidades:
- Delegación- El humano marca el rumbo y el agente ejecuta. Ejemplos: convertir notas sin procesar en un resumen estructurado, una actualización o un borrador de entrega; extraer, formatear y preparar un informe periódico a partir de datos estándar; recopilar un resumen de investigación basado en fuentes fiables una vez definidos el alcance y las fuentes.
- Colaboración- El trabajo requiere la participación de ambos. Ejemplos: perfeccionar una propuesta mediante varias rondas de comentarios; elaborar un análisis en el que cada resultado condiciona la siguiente pregunta; redactar una comunicación cuyo tono y enfoque requieren criterio humano.
- Consulta- Peticiones rápidas que requieren intercambios breves. Ejemplos: buscar un dato, una fecha o una definición; reescribir una frase o un párrafo para mejorar la claridad, el tono o la extensión; cambiar el formato de una tabla pequeña o convertir unidades de medida.
- Exploración – Poner a prueba las capacidades de la IA. Ejemplos: comprobar si Copilot puede gestionar un nuevo flujo de trabajo antes de depender de él; probar diferentes estrategias de *prompt* para un flujo de trabajo desconocido; explorar los límites de lo que un agente puede hacer de forma autónoma.
Se hace referencia a Agents, human agency, and the opportunity for every organization. También aparece en mi Portal https://tinyurl.com/2nemp3p3. La imagen es cortesía de GeminiIA
