Un estudio del gigante tecnológico IBM a nivel mundial comprobó que para el 83 por ciento de los CEOs, el éxito de la Inteligencia Artificial depende más de las personas que de la tecnología.
Por qué el factor humano es clave para lograr el mejor uso de la Inteligencia Artificial
El 83% de los CEOs coincide en que el éxito de la IA depende de las personas.
Aunque una amplia mayoría de los directivos considera que sus plantillas tienen las habilidades necesarias para colaborar con la IA, solo cerca del 25% de los empleados la utiliza regularmente como parte de su trabajo diario.
Según los expertos en la materia, para que la tecnología escale, hasta el 53% de los empleados necesitará mejorar sus competencias actuales, y un 29% requerirá recualificación para desempeñar funciones distintas.
En este contexto, las organizaciones que rediseñan áreas clave (tecnología, finanzas, recursos humanos y operaciones) tienen cuatro veces más probabilidades de cumplir con sus objetivos.
En una entrevista con Somos Pymes, Agustina Paz, especialista en tecnologías emergentes, se refirió a las conclusiones del estudio de IBM y marcó el camino que deben seguir las compañías del rubro para salir adelante.
El mejor uso de la Inteligencia Artificial
Al ser consultada sobre el cuello de botella que deben superar las PyMEs a la hora de incorporar la tecnología, la embajadora Global de Singularity University admitió que el cambio debe ser humano y cultural.
"Hoy la tecnología sobra y lo que escasea es decisión, criterio y adopción real. Hay estudios globales que vienen mostrando lo mismo desde distintos ángulos: el éxito de la IA depende mucho más de si la gente la adopta que de qué tan sofisticada sea la herramienta", mencionó.
"En una PyME ese fenómeno se nota más fuerte todavía, porque no hay un área de innovación empujando desde afuera. Lo empuja el dueño, la dueña o la gerencia, o no lo empuja nadie", ilustró.
"Uno de estos estudios encontró algo que me parece la radiografía más honesta del problema: solo el 25% del personal usa IA de forma regular en su trabajo, aun en empresas donde la dirección confía en que el equipo tiene las habilidades para hacerlo", diganosticó la experta.
Y observó: "El problema casi nunca es que la gente no sepa. Prueban la herramienta una vez, no entienden para qué les sirve en su trabajo concreto, y no vuelven a abrirla".
A la hora de definir una estrategia, Paz declaró: "Creer que la IA va a ordenar mágicamente lo que la organización nunca terminó de ordenar. Hay muchísima gente hablando de IA y bastante menos gente que sabe implementarla, y esa distancia se nota clarísimo en las PyMEs que compran el mensaje de soplar y hacer botellas, como si una suscripción resolviera sola problemas que vienen de antes".
"En una columna que escribí sobre un caso de McKinsey usé la metáfora de una mousse: si alguien te cambia la receta de un postre que servís todos los días y no te avisa, vos seguís cocinando igual hasta que algo sale mal y no entendés por qué", ejemplificó.
"Con la IA en una PyME pasa la versión inversa: cambian la herramienta y dejan la receta del proceso intacta. Antes de hablar de modelos o automatizaciones hay que mirar algo menos vistoso pero mucho más decisivo, que es cómo circula la información de ventas, stock, clientes y proveedores entre los sistemas que ya tiene la empresa", recomendó.
"Si esa circulación está rota, la IA solo le pone velocidad al desorden que ya había", enfatizó.
El cambio cultural en las PyMES
Para la consultora en innovación, "lo primero es dejar de pensar que la IA necesita un responsable único".
"En una corporación grande puede aparecer un área dedicada o un cargo específico, pero una PyME de diez, quince o veinte personas no se puede esperar que alguien se vuelva especialista para recién empezar", advirtió.
"Ahí la IA tiene que bajar al trabajo concreto de cada rol. Y algo que vengo viendo: la resistencia no siempre tiene que ver con la edad ni con el cargo, tiene más que ver con el estilo de cada persona frente a lo desconocido. Hay quien necesita ver el paso a paso exacto antes de tocar nada, y hay quien prueba, rompe y aprende solo", indicó.
"El segundo cambio es menos vistoso pero igual de importante: documentar", subrayó Paz.
"En muchas PyMEs una sola persona descubre un prompt o arma un flujo que mueve un proceso entero, y si esa persona se va, el aprendizaje se va con ella. La empresa recién se entera el día que necesita repetir algo y nadie anotó cómo se hizo", amplió.
¿Cómo cambia el rol del dueño o gerente PyME? "Cambia de ser quien más sabe a ser quien mejor pregunta. Durante años el dueño de una PyME construyó autoridad sobre el conocimiento operativo: conoce el negocio porque lo armó con sus manos, lo sufrió y lo corrigió mil veces", dijo la especialista.
"La IA introduce una incomodidad nueva, porque puede mostrar patrones o señales del cliente que el dueño no estaba viendo. Eso no se resuelve delegando el tema en el sobrino que entiende de computadoras", alertó.
"El dueño tiene que sentarse a aprender él mismo. Quizás sea una pérdida de status incómoda al principio, y una ganancia de autoridad real seis meses después, cuando el equipo note que el jefe efectivamente usa lo que pide que usen los demás", especificó.
Transformar el miedo al reemplazo en aprendizaje y oportunidad
Según Paz, esto se logra "diciendo la verdad completa. El empleado tiene miedo de perder el puesto y al dueño le aparece la tentación inversa: creer que con un entrenamiento de un fin de semana puede prescindir de dos personas. Y lo hacen, aunque no siempre se dice en público".
"El problema es que la empresa suele descubrir tarde que la IA resolvía la parte mecánica de la tarea, pero no el criterio frente a una excepción ni el conocimiento tácito de alguien que lleva años en ese puesto. Ahí la organización pierde capacidad que no recupera fácil", definió la divulgadora tecnológica.
"Las proyecciones para los próximos años apuntan en otra dirección: se espera que el 29% de los empleados necesite reskilling para pasar a un rol distinto, y el 53% necesite upskilling para hacer mejor el rol que ya tiene", graficó.
"La mayoría entra en el segundo grupo. No hace falta imaginar una revolución completa de la planta de personal, hace falta ayudar a la gente a trabajar con más capacidad y menos repetición", especificó.
¿Por dónde debería empezar una pyme que quiere seguir compitiendo en los próximos cinco años? "Por el mindset antes que por la herramienta puntual", enfatizó la protagonista de la charla con Somos Pymes.
"La trampa más común es pensar el futuro de forma lineal, proyectando el año que viene como una versión apenas mejorada del año pasado", señaló al respecto.
"El cambio tecnológico actual no se mueve así: avanza por curvas que parecen planas durante mucho tiempo y de golpe aceleran, y eso hace que una PyME se relaje justo antes del salto", detalló.
"Por eso, en nuestra consultora trabajamos primero ese pasaje de mindset lineal a exponencial, antes de tocar cualquier herramienta concreta", definió.
"Para una PyME conviene además mirar señales débiles puntuales en vez de noticias generales sobre IA: Cuánto bajó en el último año el costo de las tareas administrativas que antes hacía un junior, si los clientes ya usan IA para comparar precios antes de llamar a la PyME, y la aparición de competidores más chicos que ofrecen lo mismo con menos gente", ejemplificó.
"Ninguna de esas señales sale en el diario, pero son las que anticipan si a una PyME le queda mucho margen o le queda poco", concluyó.