El uso de la IA no es lo mismo que la capacidad de la IA

Las organizaciones están mejorando en medir la actividad de la IA más que en medir si los empleados pueden usar la tecnología de manera eficaz. Los paneles registran el consumo de tokens, el número de prompts y la interacción con la plataforma, mientras que algunas compañías clasifican a los empleados según el uso de IA o vinculan la adopción con aumentos salariales y promociones.

La motivación es comprensible: los líderes quieren pruebas de que su inversión está dando resultados. Pero el uso no equivale a la capacidad, y tratar ambos como intercambiables puede dejar a las empresas construyendo estrategias sobre una plantilla que no está preparada para ejecutarlas.

El uso de IA no equivale a estar preparado para la IA

Una investigación reciente basada en una encuesta a 2.000 trabajadores en EE. UU. y el Reino Unido encontró que el 46% usa herramientas de IA en el trabajo. Sin embargo, casi la mitad no ha recibido formación formal en IA y el 56% no tiene un camino claro para desarrollar habilidades relacionadas con la IA. Lo más llamativo es que el 17% dijo que finge usar IA en el trabajo.

El resultado es una trampa de medición. Un empleado que envía 10 prompts al día puede parecer muy comprometido, pero esa cifra dice poco sobre si sabe redactar instrucciones efectivas, evaluar los resultados, identificar alucinaciones o usar la IA de forma responsable para mejorar su rendimiento.

Cuando la actividad se convierte en un sustituto de la competencia, los líderes obtienen una falsa sensación de confianza mientras importantes brechas de capacidad permanecen ocultas. El problema central no es simplemente una escasez de talento; es una brecha sistémica entre la adopción tecnológica y el desarrollo de la plantilla.

Recomendado

Por qué la IA empresarial necesita fundamentos operativos más sólidos

Replantear los flujos de trabajo antes de añadir agentes

Los equipos de tecnología afrontan un riesgo relacionado en la prisa por convertir en agentes cada proceso y producto. Automatizar un flujo de trabajo defectuoso produce un flujo de trabajo defectuoso más rápido. Las organizaciones deberían replantear primero el trabajo y luego aplicar IA donde pueda generar valor significativo.

Las ganancias de eficiencia son reales, pero no son la medida completa del éxito. Centrarse únicamente en reducir el costo de tareas individuales corre el riesgo de perder la oportunidad mayor: mejorar los ingresos, los márgenes y la forma en que opera el negocio.

La mayoría de las organizaciones ahora puede ver quién está usando herramientas de IA. Muchas menos pueden determinar si ese uso es efectivo. La adquisición de tecnología, los datos de formación y los datos de desempeño a menudo están en sistemas separados, lo que dificulta conectar la actividad de IA con los resultados del negocio.

Los CIO y RR. HH. deben asumir conjuntamente la responsabilidad de las capacidades

La próxima fase de la transformación por IA dependerá menos del acceso a las herramientas y más de si los empleados tienen el criterio, la confianza y las habilidades para usarlas de forma productiva. Eso convierte la capacidad de la plantilla en una responsabilidad compartida entre los CIO y los líderes de RR. HH., no en un problema que un solo departamento pueda resolver.

RR. HH. entiende qué capacidades necesita el negocio y dónde se están ampliando las brechas de desarrollo. Los CIO entienden cómo se despliegan las herramientas, dónde encajan los agentes en los flujos de trabajo y cómo los sistemas técnicos pueden apoyar el aprendizaje en el punto de trabajo. La responsabilidad conjunta significa que ambas funciones se hacen cargo del resultado: si los empleados pueden ejecutar la estrategia de IA de la organización.

Las capacidades más duraderas se basan en la experiencia en el dominio y en las habilidades a nivel de tarea necesarias para hacer bien el trabajo. Las herramientas y los modelos cambian cada trimestre, pero esas habilidades subyacentes pueden potenciarse cuando la IA se vincula directamente al trabajo real y a resultados medibles.

Para los CIO, eso significa asumir responsabilidades más allá de la infraestructura: construir los sistemas, las alianzas y los bucles de retroalimentación necesarios para desarrollar la capacidad en IA tan rápidamente como evoluciona la tecnología. Las organizaciones que proporcionen a los empleados tanto las herramientas como el apoyo práctico estarán mejor posicionadas para convertir la adopción en un valor empresarial sostenido.

Este artículo fue producido como parte de TechRadar Pro Perspectives. Las opiniones expresadas son las del autor y no necesariamente las de TechRadar Pro o Future plc.