Guillem Alsina Gonzàlez
Pese a que era un «secreto a voces» en la industria tecnológica, un nuevo estudio llevado a cabo por Microsoft apunta a la cultura organizativa como el principal freno a la adopción de la tecnología de la inteligencia artificial, por delante de las capacidades de la propia tecnología o de la formación de los empleados.
Las conclusiones de la compañía de Redmond también apuntan a diferencias según el tipo de organización que adopta la IA: mientras que en la industria del desarrollo de software, estas soluciones se integran de una manera transversal en múltiples departamentos y perfiles, otros campos como la industria manufacturera optan por una implementación menos generalizada en cuanto a volumen de usuarios, pero con una profundidad técnica mucho mayor en sus operaciones críticas.
Los datos apuntan a que el uso de los asistentes virtuales ha evolucionado desde la simple automatización de procesos hacia el soporte de tareas cognitivas complejas y, a día de hoy, casi la mitad de las interacciones de los trabajadores con estos sistemas se destina al análisis exhaustivo de información, la resolución de problemas y la evaluación crítica. El uso restante se divide a partes casi iguales entre la coordinación con otros empleados, la producción técnica de documentos y la localización de datos internos.
Como consecuencia directa de este soporte tecnológico, la mayoría de los empleados puede destinar más tiempo a tareas de gran valor estratégico e, incluso, más de la mitad de los encuestados para la realización dele estudio, reconoce estar llevando a cabo un volumen de trabajo que hace un año resultaba impensable.
Este panorama ha impulsado el surgimiento de un perfil de usuario avanzado, que hoy en día representa el 16% de los profesionales que utilizan estas herramientas, un colectivo que destaca por diseñar flujos de trabajo de múltiples pasos y dar prioridad a las capacidades de análisis propiamente humanas. Para ellos, el control exhaustivo de calidad y el pensamiento crítico resultan innegociables, por lo que utilizan los resultados proporcionados por la máquina meramente como un punto de partida, asumiendo de manera invariable la responsabilidad definitiva sobre la tarea por parte de un trabajador humano.
Pero si bien los profesionales están plenamente preparados para esta nueva etapa, las organizaciones todavía carecen de las metodologías necesarias para apoyarlos. El trabajo de Microsoft señala que los elementos estructurales, como la cultura corporativa, el respaldo de los mandos intermedios y las estrategias de gestión del talento, inciden el doble en el éxito de la adopción tecnológica que el esfuerzo que pueda realizar cada empleado de manera aislada.
Así, el estudio constata que solo uno de cada cinco trabajadores se encuentra en un entorno óptimo donde sus capacidades personales y la infraestructura de su empresa están perfectamente equilibradas. En el lado opuesto, existen amplios grupos de profesionales estancados por falta de recursos, empleados altamente cualificados que se topan con el bloqueo burocrático de sus propias directivas, y compañías con infraestructuras preparadas cuyos empleados aún no han dado el paso definitivo de adopción.
En definitiva, la inmensa mayoría del mercado atraviesa una fase de transición altamente desestructurada.
El principal escollo para superar este escenario de parálisis se encuentra en las altas esferas de decisión, y apenas la cuarta parte de los usuarios encuestados percibe que su equipo directivo mantiene una estrategia clara y coherente respecto a la integración de estas innovaciones. Esta falta de dirección genera una gran presión sobre las plantillas, que temen quedarse atrás si no utilizan la tecnología, pero que al mismo tiempo sienten que es más seguro ceñirse a los objetivos tradicionales.
El temor a innovar por parte del profesional se ve fuertemente reforzado por un sistema de evaluación obsoleto, ya que una minoría sumamente escasa afirma recibir algún tipo de reconocimiento por intentar mejorar los procesos operativos mediante la inteligencia artificial, especialmente si los resultados a corto plazo no alcanzan las previsiones deseadas.
La compañía de Redmond concluye que, para romper esta inercia que frena la productividad, las organizaciones deben evolucionar hacia modelos de aprendizaje organizativo continuo, capturando los datos empíricos que generan las herramientas autónomas para optimizar los métodos de trabajo futuros y, sobre todo, modificando sus métricas de rendimiento para incentivar económicamente y premiar el rediseño real de los flujos de trabajo corporativos.
