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El sistema operativo aumentado por IA: ¿Su negocio está preparado? 

Multiethnic Diverse Office Conference Room Meeting: Team of Two Creative Entrepreneurs Talk, Discuss Growth Strategy. Stylish Young Businesspeople work on Investment and Marketing Projects.   
Este artículo fue escrito por la Junta de Pensadores del Futuro del Trabajo. Para obtener información sobre el tablero, haga clic aquí.

El aumento de la productividad laboral actúa como un efecto dominó para el crecimiento económico, los salarios más altos y los estándares de vida mejorados.

Los sectores que más utilizan la IA (servicios financieros, tecnología de la información y servicios profesionales) están viendo que la productividad laboral crece casi cinco veces (4,8 veces) más que los sectores con menor exposición a la IA (como transporte, fabricación y construcción).[1] Sin embargo, para un tercio de los líderes de RR. HH., la inteligencia artificial de generación y los modelos de lenguaje grande (LLM) no han aportado beneficios a la productividad de la fuerza laboral.[2], mientras que solo el 27 % de los empleados espera que la IA y/o la automatización mejoren la forma en que se realiza su trabajo en los próximos tres años.[3]

Claramente, la tecnología no siempre cumple. Para consolidar el éxito futuro, los líderes comerciales deberán sentar las bases hoy para garantizar que la IA esté desempeñando su papel no solo en el impulso del desempeño, sino también en hacer que el trabajo sea más accesible. Indicar el sistema operativo aumentado por IA (AOS).

El premio con la AOS es doble:

  1. Ganancias exponenciales en el desempeño

    Doblar la curva de demanda de trabajo transformará el desempeño. Por ejemplo, una importante organización de servicios financieros rediseñó sus flujos de trabajo en torno a una plataforma tecnológica impulsada por IA. El resultado fue un aumento de más del 50 % en la productividad, ya que la ingesta de datos fue automatizado, procesamiento de transacciones acelerada, y gestión de relaciones con los clientes aumentada por una mayor comprensión del comportamiento y las necesidades del cliente. Además de las ganancias de productividad, la reducción significativa de errores y la menor variación en la ejecución mejoraron en gran medida el desempeño general.

    La otra fuente de ganancias de productividad es la reducción de la “prima de experiencia” a medida que se reduce la brecha entre expertos y principiantes. Un estudio estimó una mejora del 14 % en la productividad de los agentes de servicio al cliente que utilizan Gen AI. Las ganancias más pronunciadas fueron entre los trabajadores novatos que lograron las capacidades de agentes experimentados en solo tres meses en lugar de diez.[4]

    Ejemplos como estos serán música para los oídos de menos de la mitad de los ejecutivos (46 %) que están seguros de que su organización puede satisfacer las demandas de los clientes con su modelo de talento actual.[5]

  2. Aumentar la accesibilidad y la humanidad del trabajo

    Doblar la curva de suministro de trabajo significa aumentar la velocidad y agilidad de los trabajadores y hacer espacio intencionalmente para el aprendizaje y el bienestar en el flujo de trabajo. Así será como los empleados trabajan de manera más inteligente (no más difícil) y obtienen más satisfacción y satisfacción en sus vidas laborales. Por ejemplo, en promedio, el 40 % de los trabajos de los enfermeros implican hacer trabajo “por debajo de la licencia”. ¿Qué pasaría si pudiéramos sustituir ese trabajo con IA, automatización o talento de nivel junior para que los enfermeros tengan más satisfacción en el otro 60 % del trabajo?

    Dada la trayectoria de la IA y la tecnología de manera más amplia, la AOS es una inevitable. Pero, ¿cómo es el viaje migratorio desde donde estamos hoy hasta el estado deseado? Los líderes generalmente comienzan con la evaluación de la viabilidad de casos de uso discretos que se centran en mejorar la eficiencia y la productividad para que puedan aprender en “zonas seguras” antes de ganarse el derecho de pasar a una transformación más amplia del modelo de negocios. Los casos perimetrales o escenarios de alto riesgo necesitarán más supervisión y control humano. Es probable que las organizaciones tengan cuerpos de trabajo en cada etapa del continuo de AOS, con sistemas heredados impulsados por humanos en un extremo y un modelo autónomo impulsado por máquinas en el otro (y trabajo híbrido entre humanos y máquinas).

    La transición a la AOS se centrará en que los casos de uso se conviertan en pilotos, y en pilotos que evolucionan hacia un cambio sistémico que trae a todos, sin importar su lugar en el negocio, a lo largo del viaje. En última instancia, hacer el salto de casos de uso de IA discretos a la transformación del modelo de negocio a escala completa requiere una reequipamiento significativo del sistema operativo.

    Antes de saltar a un AOS, hay algunos desafíos fundamentales que las empresas deberán abordar para evitar convertirse en víctimas del paradoja de productividad. Esta idea, descrita por Robert Solow, economista y profesor emérito del Instituto de Tecnología de Massachusetts, sugiere que con más inversión en tecnología, la productividad puede bajar en lugar de subir.

    Hay dos razones para esto:

    En primer lugar, las primeras versiones de muchas tecnologías a menudo son defectuosas y no son adecuadas para la adopción generalizada. Pero Gen AI tiene una ventaja única sobre muchas tecnologías heredadas. Generación de IA:

    • Es fácil de usar y requiere relativamente poca experiencia o capacitación
    • Se puede entregar directamente a las computadoras de los usuarios, acelerando la adopción
    • Se basa en un legado reciente de avances en la automatización robótica de procesos (RPA), el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
    • Está evolucionando a una velocidad sin precedentes
    • Requiere supervisión humana limitada
    • Es la primera tecnología demandada tanto por los trabajadores como por los líderes[6]

    El segundo motivo se relaciona con la arquitectura del trabajo: los procesos, la estructura, los derechos de decisión, las habilidades y la cultura de los trabajadores. Las habilidades digitales tienen una vida media más corta que nunca; algunas habilidades técnicas se reducen a aproximadamente dos años.[7] Con la última ola de IA, incluido el impacto de herramientas generativas como ChatGPT, aproximadamente 300 millones de trabajos podrían verse afectados por la IA y la automatización.[8] El Informe El futuro de los empleos 2023 del Foro Económico Mundial predice que el 23 % de los empleos cambiarán en los próximos cinco años, con el 44 % de las habilidades centrales de los trabajadores alteradas.

    Abordar este problema requiere un rediseño sistémico del trabajo mediante la deconstrucción de trabajos, la redistribución de tareas y la creación de nuevas formas de trabajar. Durante los próximos tres años, la IA y la automatización remodelarán completamente el trabajo:

Chart  
Este gráfico muestra la naturaleza cambiante del trabajo y el papel transformador de la IA generativa. El avance hacia un mayor uso de la IA ayudará a aumentar la experiencia, respaldar el trabajo relacional y sustituir o mejorar la productividad en el trabajo transaccional.

Desde pilotos y casos de uso discretos hasta diseño intencional

Esta evolución se destaca mejor por Walmart e IKEA.[9]

Walmart utiliza la IA generativa para manejar la negociación de contratos con proveedores. Este es un ejemplo de implementación tradicional de IA a nivel estratégico. Walmart lanzó este tipo de piloto de IA para negociar todos sus contratos con proveedores en 2021. El piloto se centró estrictamente en negociar artículos que no son para reventa, como carritos de compras, servicios de flota y otros equipos utilizados por Walmart para atender a los clientes finales. Las negociaciones fueron complicadas, ya que incluyeron ofertas de descuento de precios basadas en volúmenes de ventas o variedad de artículos, una variedad de cronogramas de pago combinados con descuentos para pagos anticipados, pero también diferentes términos de pago extendidos, y la negociación de diferentes opciones de rescisión del contrato. Estos pilotos dieron como resultado el triple de la tasa esperada para llegar con éxito a un acuerdo, un promedio del 3 % en ahorros de costos y una extensión de los términos de pago a 35 días.

Un ejemplo diferente de un minorista que usa IA es IKEA.La visión de  IKEA es empoderar a sus clientes y ser visto también como una Consultoría de Diseño de Interiores. Han estado implementando la IA para los servicios Do-It-Yourself (hágalo usted mismo) y para obtener asesoramiento personalizado sobre el diseño de interiores humanos. Desde 2021, han vuelto a capacitar a su personal del centro de llamadas para convertirse en asesores remotos de diseño de interiores a medida que delegaban las consultas de rutina de los clientes a su chatbot de IA, Billie. A mediados de 2023, IKEA informó que su chatbot, Billie, gestionaba eficazmente el 47 % de las consultas de los clientes desde su lanzamiento y han vuelto a capacitar con éxito a 8500 trabajadores del centro de llamadas para servir a los clientes como asesores de diseño de interiores. En 2022, también lanzaron IKEA Kreativ, que ofrece a los clientes una forma de diseñar y visualizar espacios domésticos y de oficina desde sus propias computadoras o teléfonos inteligentes. IKEA Kreativ combina décadas de experiencia en IKEA con los últimos desarrollos en computación espacial, aprendizaje automático y tecnologías de realidad mixta 3D.

Un negocio de AOS ha integrado modelos fundamentales no solo en áreas específicas de su negocio, sino en toda su cadena de valor. Esto proporcionaría bucles de retroalimentación contextual a lo largo de toda la cadena de valor del negocio, que incluye a la empresa, su ecosistema y sus clientes.

Los servicios contextuales para los clientes y las capacidades empresariales y del ecosistema que pueden “homogeneizarse” son la estrella norte de los negocios de AOS. La creación de sistemas de aprendizaje automático para una amplia gama de aplicaciones, esto es homogeneización, es estándar al diseñar modelos de base y es un diferenciador central entre un negocio nativo de IA y uno nativo digital.

El arte de lo posible

Un AOS exitoso está diseñado para habilitar tecnologías como la inteligencia artificial Gen que se basan en inversiones heredadas en aprendizaje automático y automatización robótica de procesos (RPA). Es un modelo creado para reinventarse de forma perpetua en línea con la evolución de la tecnología/IA o las condiciones externas cambiantes. Los líderes, clientes y empleados sentirán el cambio sísmico, todos los cuales son componentes críticos de la AOS.

¿Cómo experimentarán la AOS diferentes personas?

Desde Para

Desde

  • El liderazgo se basó en  la estabilidad  y el liderazgo a través de  la jerarquía. 
  • El énfasis del liderazgo está en la  escala,  la eficiencia  y el aprovechamiento  de la experiencia.
  • Enfocarse en  la reingeniería tradicional de procesos comerciales  cuando se pretende mejorar el desempeño.

Para

  • El director ejecutivo es un impulsor de la  innovación a través de la transformación  cultural  y defiende una mentalidad de  “tecnología como facilitador”.  
  • El énfasis del liderazgo está en la  velocidad, agilidad   yejecución.
  • Las nuevas funciones o el equipo interdisciplinario  de ejecutivos dependen del director ejecutivo, se enfocan en la IA y establecen las reglas para ello. (Por ejemplo, una función integrada de conocimiento y recursos que combina RR. HH. y TI).
  • El diseño del trabajo es una capacidad central, que implica la deconstrucción continua de procesos/trabajos, la reasignación y reconstrucción de nuevas formas de trabajo, con trabajo cada vez más organizado en torno a una fuerza laboral aumentada por máquinas en lugar de procesos.
Desde Para

Desde

  • Servicio al cliente impulsado por IA  para necesidades de transacciones o información de rutina.
  • La experiencia del cliente  no es coherente  y generalmente está  segmentada  por tipo de interacción; la IA no está integrada en toda la cadena de valor.
  • Perspectivas limitadas  sobre las necesidades cambiantes de los clientes.

Para

  • Los modelos fundamentales  (un tipo de modelo de aprendizaje automático previamente capacitado para realizar una variedad de tareas) son una parte integral de toda la experiencia del cliente.
  • Una experiencia del cliente basada en  capacidadeshomogéneas empresariales   yde ecosistema.
  • Las necesidades del cliente se satisfacen de manera más proactiva gracias  alas predicciones mejoradas  y el aumento de la participación del cliente en todo el proceso comercial (desde el diseño hasta la entrega). 
  • Mejor valor  para los clientes a través de una mejor asequibilidad y una entrega más rápida de bienes y servicios. 
  • Para las relaciones con clientes B2B, aumento del uso de interacciones máquina a máquina  (IAP de próxima generación), incluidos los protocolos de gobierno y los disyuntores.  Incluye reglas sobre cuándo estas interacciones deben operar en la IA “piloto automático” frente a requerir un “copiloto” humano.
Desde Para

Desde

  • No está en la sala de discusiones estratégicas, pero  tienepropiedad de ejecutar  dicha estrategia.
  • Enfoque principal en el  empleo continuo.
  • Movilidad limitada  en toda la organización.
  • Operar en gran medida modelos en el  trabajo organizados en torno a procesos.

Para

  • Amplia gama de grupos de  empleadosque participan en conversaciones estratégicas  sobre el trabajo y la IA.
  • Incentivos para transformar el trabajo y la promesa de empleabilidad  continua  (no empleo).
  • El trabajo democratizado  permite a los empleados más agencia y aportes, lo que contribuye a mejorar la productividad y el compromiso. 
  •  Mentalidad del empleado de reinvención perpetua , ya que se lo alienta a mejorar las habilidades, volver a capacitarse y mejorar las habilidades (recapacitarse con las habilidades necesarias para mantenerse competitivo en el mercado laboral).
  •  Rápidoreimplementación  en diferentes cuerpos de trabajo.

Hacer realidad la AOS

1. Comience con una estrategia de datos

Más de dos tercios (67 %) de las organizaciones adoptan nuevas tecnologías sin transformar su forma de trabajar.[10] Sin embargo, sin los fundamentos de una transformación digital y una estrategia de datos, simplemente estratificar la IA sobre la parte superior de su sistema operativo actual no es la solución (especialmente en el contexto de tareas de flujo libre). Es fundamental comprender la relación entre los datos que sustentan la inteligencia artificial general antes de continuar.

Pregúntese: ¿La herramienta de inteligencia artificial Gen ha sido capacitada por datos confiables de diversas fuentes? ¿De dónde provienen estos datos? ¿Cuáles son sus limitaciones? ¿Se recopilan todos los datos de la misma región? ¿Cuáles son las implicaciones de esto? ¿Cómo cambiará el contexto cultural lo útil que son los datos para las diferentes necesidades de los empleados?

2. Evaluar la oportunidad (y el riesgo) enfocándose en el objetivo del trabajo 

Como se indicó anteriormente, la AOS es un continuo. En un extremo, los humanos toman la rueda; en el otro, la IA toma las riendas y se desempeña de manera autónoma como el único piloto. En algún punto intermedio, la IA interviene como copiloto junto con los seres humanos. Pero este no es un estado homogéneo para todo el trabajo de la organización. Algunos de los trabajos/tareas estarán más cerca de la izquierda y otros más cerca de la derecha, según la naturaleza de la tarea en cuestión.
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El espectro del sistema operativo aumentado por IA se ejecuta desde el trabajo solo humano en un extremo, el trabajo humano con IA en el medio y el trabajo solo con IA en el otro extremo.

Este matiz requerirá que las organizaciones hagan que el diseño del trabajo sea una capacidad central, lo que les permitirá analizar tareas específicas y su función objetiva o rendimiento mejorado (ROIP).[11]

Estas son cuatro relaciones de ROIP prototípicas para ilustrar esta idea utilizando la preparación de impuestos como ejemplo:

  • Eliminar errores
    Este tipo de ROIP va desde el desempeño a un nivel muy bajo, con muchos errores o fechas límite faltantes, hasta un desempeño mínimamente aceptable que genera un pequeño valor positivo. Menos errores darían lugar a que los formularios de impuestos se completen correctamente y a tiempo. Para trabajos de este tipo, un copiloto humano debe garantizar que se cumplan los estándares mínimos aceptables independientemente de la situación. Esto es particularmente cierto cuando el riesgo asociado con el trabajo es alto. Por ejemplo, si un restaurante depende de la IA para pedidos de entrega de alimentos y un cliente recibe una pizza en su puerta en lugar de un curry, no hay ningún daño real. Pero en un hospital, si la IA malinterpreta los datos de un paciente y, por lo tanto, da la dosis incorrecta del medicamento, las consecuencias podrían ser graves.
  • Reducir la variación
    Esto se aplica cuando las diferencias de desempeño no afectan el valor, como cuando hay muchas maneras de alcanzar el mismo objetivo. Reducir la varianza produce valor no para mejorar el resultado, sino para alcanzarlo de manera más uniforme, lo que a menudo reduce los costos o la confusión. En nuestro ejemplo, esto incluiría completar el formulario de impuestos antes de la fecha de vencimiento, ya que completarlo antes no agrega más valor que completarlo a tiempo. Esta podría ser una oportunidad para que la IA opere en piloto automático.
  • Mejorar gradualmente el valor
    Esto se utiliza cuando la mejora del desempeño produce un aumento incremental constante en el valor. En la preparación del formulario de impuestos, esto podría implicar la claridad y la calidad de escritura de la carta de resumen que acompaña al formulario de impuestos de un cliente. Si bien una carta mínimamente clara satisface el requisito mínimo, una carta más clara por escrito o una que destaque problemas más importantes es cada vez más valiosa. Esta podría ser otra oportunidad para un piloto automático de IA. 
  • Mejorar exponencialmente el valor
    Este tipo de ROIP a menudo representa un desempeño raro o creativo que sorprende y deleita a un cliente o mejora de manera disruptiva un proceso. En nuestro ejemplo, esto podría ser descubrir una deducción oscura o una forma sofisticada de replantear los ingresos para reducir significativamente los impuestos, que son oportunidades para que la IA actúe como copiloto.

Una AOS requerirá que los líderes comerciales reconsideren el desarrollo del plan de negocios, incluido el colapso del ciclo de planificación de capital para integrarse más. Conectado a esto está la necesidad de nivelar el campo de juego en términos de cómo un negocio representa sus inversiones.

Si bien los Principios de contabilidad generalmente aceptados (Generally Accepted Accounting Principles, GAAP) pueden tratar diferentes fuentes de trabajo de diferentes maneras con los costos de los empleados que se contabilizan en comparación con los costos tecnológicos que se capitalizan, la contabilidad de la gerencia debe utilizar medidas como el Costo total de trabajo.[12] Esto normaliza todas las diferentes “fuentes de trabajo” de una organización para permitir una imagen real del costo y el rendimiento. Cuando una empresa piensa en el crecimiento en un AOS, es más probable que obtenga un efecto multiplicador al invertir en tecnología que pueda aprender por sí sola y beneficiar a los empleados en todos los departamentos, en comparación con invertir en una nueva contratación donde las ganancias inmediatas se limitan a esa persona.

Pregúntese: ¿Qué procesos se pueden estandarizar/automatizar? ¿Dónde se necesita flexibilidad? ¿Cuáles son las dependencias de datos/procesos que su negocio da por sentado? ¿Cuáles son las implicaciones si se equivoca? ¿Las ganancias superan las posibles consecuencias negativas si se produce un error? ¿Cómo puede garantizar una base objetiva para guiar sus inversiones?

3. Creación conjunta con los empleados

Los empleados utilizarán herramientas de IA independientemente de las restricciones, por lo que es mejor involucrarlos en el diálogo y garantizar el uso informado. Rediseñar las funciones e involucrar a los colegas en el proceso de rediseño puede ayudarlos a ver cómo pueden pasar su tiempo de manera diferente. Los empleados estiman que un tercio de su tiempo se dedica actualmente al trabajo mundano y repetitivo.[13]

Un tercio (32 %) de los ejecutivos cree que la IA agregará el mayor valor a su organización al amplificar la inteligencia para permitir un trabajo de mayor calidad.[14] Esto requerirá acercarse a la vida laboral diaria de los empleados para comprender lo que se interpone en su camino. Combine los pilotos de IA con sesiones de lluvia de ideas para identificar nuevas formas de interrumpir el negocio y, al mismo tiempo, llevar a los empleados a lo largo del viaje.

Como se mencionó anteriormente, la cocreación requerirá una zanahoria y un bastón. Asegúrese de que los empleados estén motivados para aprender, desarrollar y ayudar a evolucionar el modelo de negocios, diseñando espacio y tiempo para el aprendizaje y la experimentación dentro del flujo de trabajo mientras penalizan a las personas que eligen quedarse quietas.

Pregúntese: ¿Cómo nos aseguramos de que los seres humanos no se vuelvan complacientes a medida que la IA se incorpora más al trabajo? ¿Cómo puede usar la IA para interrumpir su propio negocio? ¿Cómo puede usted ¿Implementar tecnología para oportunidades de crecimiento y ganancias de productividad?

4. Mantener la flexibilidad estratégica para la reinvención perpetua

La arquitectura de una empresa debe diseñarse para dejar espacio para la innovación y los nuevos actores. Poder “conectar y jugar” con cualquier proveedor de servicios de IA que se adapte al caso de uso le da más alcance para cambiar en respuesta a un cambio rápido. Tenga una mentalidad de cartera en lugar de verse afectado por su enfoque heredado, por lo que la flexibilidad gana. 
Pregúntese: ¿El caso de uso se alinea con los objetivos comerciales? ¿Existen las métricas adecuadas para permitir la mejora continua y la reinvención perpetua? ¿Qué necesita cambiar hoy sobre cómo invierte y colabora para crear flexibilidad estratégica? ¿Cómo minimizará el “impuesto del legado” y la carga del costo hundido a medida que planifica con anticipación?

5. Fomentar la adopción y las mejores prácticas

Si bien el paso inicial es garantizar que los líderes empresariales y TI estén en sintonía con respecto a la adopción de la IA, el modelo de IA en cuestión no puede aprender sin que la fuerza laboral también lo acepte e ingrese en él. Para fomentar el trabajo en equipo positivo entre humanos y máquinas, el “por qué” debe ser claro para los empleados. Para hacerlo, resalte cómo la integración de la IA es una asociación (no una amenaza) que puede ayudar a diferenciar al empleado al mejorar su trabajo, mejorar la eficiencia, agregar valor a su día a día y contribuir a una mejor experiencia del empleado.

Considere a los campeones de la IA, implemente laboratorios de “prueba y aprendizaje” y/o recopile ejemplos de mejores prácticas de IA de diferentes equipos con comentarios periódicos para evitar el pensamiento grupal. A menudo existe un desequilibrio en la adopción de herramientas de IA entre los líderes sénior, los gerentes intermedios y el personal junior. Asegúrese de que estos campeones e historias de éxito reflejen a las diferentes personas dentro de su negocio para que se sientan identificables.

Pregúntese: ¿Cómo hablamos de la IA con nuestros empleados? ¿El lenguaje que usamos es coherente en todo el negocio? ¿Cómo inspiramos mientras abordamos los temores subyacentes en torno a las implicaciones de la IA? ¿Cuáles son las implicaciones para la experiencia del usuario?

6. Diseño organizacional y gobernanza evolucionados

La gobernanza debe ser multicapa, con diferentes niveles de supervisión basados en los riesgos involucrados. Esto puede involucrar equipos interdisciplinarios. Por ejemplo, los departamentos de TI y RR. HH. se reúnen cada vez más bajo un solo liderazgo para una mejor gestión de recursos, como lo ha hecho Nestlé bajo el liderazgo de Beatrice Guillaume-Grabisch. La gobernanza también puede incluir un método centralizado para que las partes interesadas rastreen, evalúen y mitiguen los riesgos (que luego se pueden utilizar para educar aún más a los empleados).

Algunos líderes ven potencial para cultivar nuevas asociaciones con proveedores o trabajar con competidores para mejorar su resiliencia a las amenazas cibernéticas o abordar algunos de los problemas más espinosos del uso ético de la IA.

Pregúntese: ¿Cómo eliminamos los puntos de fricción en nuestras operaciones? ¿Cómo pasamos de nuestro enfoque tradicional en la experiencia funcional a enfatizar la velocidad, la agilidad y la ejecución? ¿Dónde están los riesgos? ¿Cuál es nuestro apetito por el riesgo? ¿Dónde necesitamos una gobernanza ligera frente a una explícita para correlacionarnos con diferentes niveles de riesgo?

El cambio es inevitable y la AOS será una parte integral de él. Los líderes comerciales deben agarrar el potencial (y los riesgos) para poder aprovechar esta oportunidad con ambas manos. El éxito dependerá de una comprensión profunda del sistema operativo existente y de las implicaciones de los datos de la AOS, antes de cocrear intencionalmente el sistema con los empleados y mantenerse al tanto de los riesgos.

La AOS sacudirá los modelos de negocios en todas partes, cambiando la forma en que trabajamos y con quién trabajamos. Cada organización necesitará ver el potencial de colaborar con un grupo cada vez mayor de partes interesadas (incluidos los competidores). Del mismo modo, los líderes deben diseñar sus organizaciones y trabajar con mayor enfoque en la IA para que la tecnología pueda cumplir con sus promesas de productividad. 

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