Seis formas de dejar de limpiar después de la IA y mantener sus ganancias de productividad

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Conclusiones clave de ZDNET

• El 37% del tiempo ahorrado gracias a la IA se pierde solucionando resultados de baja calidad.
• Los empleados dicen que no reciben suficiente formación en IA.
• Se necesita: más inversión en personas y rediseños de puestos de trabajo.

La IA da y quita, especialmente cuando se trata de productividad.

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Ésa es la lección que están aprendiendo los empleados y ejecutivos que responden a una nueva encuesta por día laboral. Si bien la IA está generando ganancias de productividad, esas ganancias se están desvaneciendo parcialmente cuando los tecnólogos o empleados necesitan volver a las implementaciones para corregir errores, reescribir contenido o verificar los resultados. Según los autores de la encuesta, que incluyó las experiencias de 3.200 profesionales, al menos el 37% del ahorro de tiempo obtenido a través de la IA se pierde al corregir resultados de baja calidad.

La paradoja definitiva de la productividad de la IA

A menudo, los profesionales y defensores de la IA están desconcertados en cuanto a cuán profunda debe ser una aplicación de IA para la tarea en cuestión. “No cree un agente cuando un chat básico es suficiente”, explicó el gurú del desarrollo Corey Noles en un webcast reciente. Con demasiada frecuencia, las personas dedican una cantidad excesiva de tiempo a intentar construir un sistema de inteligencia synthetic complejo, cuando una easy indicación puede ser suficiente. Se necesita cierto nivel de experiencia y capacitación para comprender la diferencia y los mejores enfoques.

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Es la paradoja definitiva de la productividad de la IA, sostienen los autores de Workday. La velocidad obtenida gracias al ahorro de tiempo de la IA “no siempre se traduce en mejores resultados”. Al menos el 85% de los empleados afirman ahorrar entre una y siete horas por semana utilizando la IA. Sin embargo, el seguimiento requerido anula los ahorros: un promedio de 1,5 semanas al año dedicadas a arreglar los resultados de la IA, estiman los analistas de la encuesta. Añaden que sólo el 14% de los empleados logra consistentemente resultados netos positivos gracias al uso de la IA.

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Además, se observa que los usuarios de IA más prolíficos a menudo soportan la mayor carga, dedicando un tiempo desproporcionado a verificar y corregir los resultados. Más del 90% de los empleados que utilizan la IA todos los días creen que les ayudará a tener éxito, según muestra la encuesta. La mayoría, el 77%, revisa el trabajo generado por IA con la misma atención, si no más, que el trabajo realizado por humanos.

Cómo proteger las ganancias de productividad de la IA

La raíz del problema, dicen, es que los roles, habilidades y procesos no se han puesto al día con las nuevas formas de trabajar y hacer negocios generadas por la IA. Estas son sus recomendaciones para reducir el trabajo posterior al trabajo y eliminar las ganancias de productividad de la IA:

1. Invierta en las personas: Es más possible que las empresas destinen los ahorros de IA a la tecnología (39%) que al desarrollo de los empleados (30%). “En lugar de utilizar el tiempo ahorrado para desarrollar habilidades, muchos simplemente aumentan la carga de trabajo (32%), dejando a los empleados navegar por la IA por su cuenta”. Aquellas empresas que reinvierten sus ganancias en IA en su gente “superan a aquellas que reinvierten principalmente en tecnología, logrando resultados más sólidos y un valor más sostenible”.
2. Intensificar la formación relacionada con la IA: Si bien el 66% de los líderes menciona la capacitación de habilidades como una prioridad máxima, solo el 37% de los empleados que experimentan la mayor cantidad de retrabajo dicen que tienen acceso a ella. La formación es parte de esa inversión tan importante que es necesario hacer en las personas. Más del 54% de los usuarios con dificultades informan que las habilidades requeridas no se han actualizado.
3. Actualizar roles de trabajo: Los empleos siguen estancados en 2015, afirman los autores de la encuesta. “La IA se ha colocado en roles que nunca se actualizaron para acomodarla”. En la mayoría de las organizaciones (89%), menos de la mitad de los roles se han actualizado para reflejar las capacidades de IA. “Los empleados deben conciliar una producción más rápida con procesos o sistemas sin cambios, con expectativas sin cambios en cuanto a precisión, juicio y responsabilidad”.
4. Repensar cómo se mide la productividad de la IA: No asuma simplemente que cinco horas ahorradas en una tarea significan cinco horas de productividad adicional. “Evaluar la productividad en términos de valor creado, teniendo en cuenta tanto el tiempo ahorrado como el tiempo perdido para volver a trabajar”, insta el estudio. “En la práctica, esto significa priorizar las medidas basadas en resultados sobre la velocidad”.
5. Actualice los roles para reflejar el trabajo habilitado por la IA: no se limite a incluir procesos de IA en las cargas de trabajo de las personas. “Muchos empleados utilizan herramientas avanzadas dentro de estructuras laborales que se diseñaron antes de la adopción de la IA”. Lo que se necesita es un esfuerzo por actualizar las funciones y descripciones de puestos para aclarar dónde se espera que ayude la IA y dónde es esencial el juicio humano.
6. Utilice el tiempo habilitado por la IA para fortalecer la conexión humana: Los líderes en la adopción de IA “autorizan explícitamente a los empleados a utilizar el tiempo ahorrado para actividades que mejoren la colaboración, el aprendizaje y el pensamiento estratégico, no solo para aumentar el volumen de tareas”.

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Las organizaciones que obtienen el mayor valor de la IA “tratan el tiempo ahorrado como un recurso estratégico”, afirma el equipo de Workday. “Reinvierten en mejorar las habilidades de sus equipos, mejorar la colaboración y fortalecer el trabajo basado en el juicio. La mayor oportunidad es ayudar a los empleados a aprender cómo usar la IA de manera efectiva, especialmente en áreas que requieren juicio, creatividad y toma de decisiones”.