Después de casi dos años de debate, el veredicto es claro: la IA generativa llegó para quedarse y su potencial empresarial es enorme. Ya hemos sido testigos de un ritmo exponencial de innovación relacionada con la IA generativa, que promete acelerar la automatización y mejorar la productividad, la innovación y la calidad del trabajo, así como la experiencia de los empleados y los clientes. Las empresas que no actúen y se adapten ahora probablemente tendrán dificultades para ponerse al día en el futuro.
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A pesar de todo el alboroto, la mayoría de las empresas aún no han arañado la superficie de la promesa de la IA generativa. Una reciente encuesta global de McKinsey revela que los empleados están muy por delante de sus organizaciones en el uso de la IA generativa,1 ya que las empresas han tardado en adoptar medidas que podrían hacer realidad la oportunidad de un billón de dólares de la IA generativa. Para aprovechar el entusiasmo de los empleados y mantenerse a la vanguardia, las empresas necesitan un enfoque holístico para transformar la manera en que toda la organización trabaja con la IA generativa; la tecnología por sí sola no creará valor. Esto significa aplicar la IA generativa en formas que habiliten la estrategia empresarial: reinventando modelos operativos y dominios enteros,2 reimaginando el talento y la capacitación, y reforzando los cambios mediante una gobernanza y una infraestructura sólidas.
El uso por parte de los empleados está en un punto de inflexión, mientras que sus organizaciones se quedan atrás
Según nuestra investigación, los empleados están avanzando con la IA generativa, una tecnología ampliamente accesible que pone el potencial de la IA al alcance de todos. Casi todos los encuestados (91 por ciento) dicen que utilizan la IA generativa para trabajar, y la gran mayoría está entusiasmada con ella (Gráfica 1). Nueve de cada diez también creen que las herramientas podrían tener un impacto positivo en su experiencia laboral, y la mayoría cree que la IA generativa ayudará con una serie de habilidades, desde el pensamiento crítico hasta la creatividad.
En este sentido, la mayoría de las empresas van por detrás de sus empleados. Por elevado que sea el uso por parte de los empleados, la madurez organizacional con la IA generativa es sorprendentemente baja. En nuestra encuesta, solo el 13 por ciento de las empresas de los encuestados han implementado múltiples casos de uso, un grupo que llamamos “usuarios pioneros” (“early adopters”) (Gráfica 2).3 Entre ellos, hay una mayor proporción de usuarios intensivos: es decir, empleados que utilizan herramientas de IA generativa públicas o internas cada uno o dos días. En comparación con otros, es más probable que este grupo utilice la IA generativa para una serie de actividades laborales y reporte mayores ganancias de productividad.4
El director de información de una empresa global de la industria pesada ve estas tendencias en su propia organización. Los empleados están experimentando con la IA generativa a través de herramientas integradas y disponibles públicamente,5 lo que aumenta la curiosidad y fomenta una mayor apertura a la experimentación. Sin embargo, señala que no existe un argumento empresarial fácil de demostrar para la adopción impulsada por los empleados y la implementación poco sistemática de casos de uso.
El próximo punto de inflexión: Pasar de la experimentación individual a la captura estratégica de valor
La adopción de tecnología por sí misma nunca ha creado valor, lo que también es cierto en el caso de la IA generativa. Tanto si la tecnología es la estrategia principal (por ejemplo, el desarrollo de productos basados en IA generativa) como si respalda otras estrategias empresariales, su despliegue debe vincularse a oportunidades de creación de valor y resultados cuantificables (vea el recuadro: “Dirigido por personas, impulsado por la tecnología: La visión de Walmart para la IA generativa”). Los resultados de nuestra encuesta sugieren que los usuarios pioneros van por buen camino: el 63 por ciento de los usuarios pioneros encuestados dicen que las estrategias de sus organizaciones en materia de IA e IA generativa se alinean en gran medida con sus estrategias empresariales, en comparación con solo el 17 por ciento de los encuestados de empresas “experimentadoras”.6
Para aprovechar todo el potencial de la IA generativa, las empresas deben considerar cómo la tecnología puede redefinir la forma en que funciona la organización. Nuestra experiencia e investigación apuntan a tres pasos para prepararse para el próximo punto de inflexión de la IA generativa: reinventar el modelo operativo traduciendo la visión en valor, dominio por dominio; reimaginar la estrategia de talento y capacitación; y reforzar los cambios mediante mecanismos formales e informales que garanticen una adaptación continua.
Reinventar dominios traduciendo la visión en valor
Las empresas solo pueden aprovechar todos los beneficios de la IA generativa, que van desde una innovación más rápida y una mayor productividad hasta una mejora de la experiencia de empleados y clientes, cuando utilizan la tecnología para realizar cambios transformadores. Más específicamente, esto significa adoptar cambios holísticos en el modelo operativo, incluidos los procesos clave, las formas de trabajo, las capacidades y la cultura. Dado que cualquiera puede utilizar la IA generativa, estas herramientas pueden actuar como tecnología de entrada para todas las demás transformaciones digitales y tecnológicas.
Para empezar, las empresas deben priorizar la unidad de transformación correcta centrándose en dominios específicos, como el desarrollo de productos, el marketing y el servicio al cliente. Este enfoque basado en dominios permite una transformación de extremo a extremo, dirigida por la tecnología, que integra múltiples casos de uso dentro de un único flujo de trabajo, proceso, recorrido u, ocasionalmente, función completa de creación de valor. Dado que los dominios suelen abarcar límites organizacionales, la implementación de la IA generativa y otras tecnologías a nivel de dominio puede aportar más valor que las soluciones puntuales.
A continuación, se muestran ejemplos de lo que es posible con una transformación basada en dominios y las implicaciones para las funciones y el trabajo diario:
- En el desarrollo de software, la IA generativa puede revolucionar el trabajo al ofrecer productos resilientes y de mayor calidad mucho más rápido; piense en días en lugar de meses. Esto requerirá cambios en todo el ciclo de vida del producto y una colaboración más estrecha entre los equipos de producto e ingeniería. Los datos exhaustivos del producto, las pruebas de concepto basadas en instrucciones o prompts, y los requisitos automatizados pueden acortar los plazos desde la ideación hasta la creación de prototipos, permitiendo un mayor número de iteraciones. El uso de código autoescrito, la guía de usuario autogenerada y las pruebas continuas de código también transformarían a los ingenieros de encargados de completar tareas a diseñadores de sistemas.
- En marketing, la IA generativa podría hacer posible (por fin) la visión de una verdadera personalización a escala. Empresas como Netflix y Spotify han comenzado en este camino con vistas previas de vídeo hiperpersonalizadas y listas de reproducción personalizadas para los usuarios. Este tipo de prácticas pueden mejorar el compromiso y la lealtad, permitir que las marcas se integren perfectamente en la vida de los clientes, impulsar la productividad de la creación de contenidos y mejorar el retorno de la inversión en todo el embudo de ventas y marketing. Al hacerlo, podrían romperse los silos de la organización de marketing, especialmente entre los equipos creativos y analíticos.
- En el servicio de atención al cliente, la IA generativa puede transformar los equipos en centros de satisfacción del cliente al abordar de manera proactiva los problemas y ofrecer nuevos productos, todo ello con costos reducidos. Los humanos empoderados por la IA trabajarán con agentes de IA generativa, utilizando tendencias en tiempo real y perspectivas de los clientes para convertirse en solucionadores de problemas empáticos y supervisores de la experiencia del cliente. En este proceso, los agentes y supervisores del servicio de atención al cliente harán un mayor uso de la tecnología, aplicarán el pensamiento sistémico, equilibrarán las mentalidades empática y comercial, y trabajarán más estrechamente con los equipos de producto y experiencia del cliente.
- La IA generativa también está llamada a revolucionar ámbitos transversales, como la gestión del rendimiento y la gestión de equipos. En este último caso, la IA generativa puede poner al alcance de los directivos prompts de coaching y facilitar el acceso a los recursos de los empleados. Esto puede cambiar significativamente el tiempo que los directivos dedican a ciertas tareas: menos a las tareas administrativas y más a comprobar cómo están los miembros de su equipo y a desarrollar las habilidades interpersonales.
Reimaginar el talento y la capacitación poniendo a las personas en el centro
Como ponen de relieve los ejemplos anteriores, las implicaciones de la IA generativa para las necesidades de talento y habilidades son enormes. El potencial de la tecnología para acelerar la automatización y transformar los modelos operativos afectará significativamente a las funciones y habilidades que necesitan las organizaciones. Según otra investigación de McKinsey, la mitad de las actividades laborales actuales podrían automatizarse entre 2030 y 2060, lo que aceleraría en una década las proyecciones anteriores a la IA generativa. Esto presiona a las organizaciones para que comprendan rápidamente sus necesidades de talento y habilidades, adopten diversas estrategias para cerrar las brechas de competencias e inviertan en la mejora de estas y la recapacitación (upskilling y reskilling). Una transformación del talento basada en la IA generativa no es algo de lo que las empresas puedan simplemente salir contratando, ya que afecta a toda la organización y a sus formas de trabajar.
Nuestra investigación muestra que los usuarios pioneros dan prioridad al talento y al lado humano de la IA generativa más que otras empresas (Gráfica 3). Nuestra encuesta muestra que casi dos tercios de ellas tienen una visión clara de sus brechas de talento y una estrategia para cerrarlas, en comparación con solo el 25 por ciento de los experimentadores. Los usuarios pioneros se centran en gran medida en el upskilling y reskilling como parte fundamental de sus estrategias de talento, ya que la contratación por sí sola no es suficiente para cerrar las brechas y la subcontratación puede obstaculizar el desarrollo de habilidades estratégicas. Por último, el 40 por ciento de los usuarios pioneros encuestados afirman que sus organizaciones brindan un amplio apoyo para fomentar la adopción por parte de los empleados, frente al 9 por ciento de los encuestados experimentadores.
Las empresas pueden capitalizar el entusiasmo de sus empleados por la IA generativa invirtiendo en la adopción de tecnología y en la adquisición de competencias (vea el recuadro “Una visión granular de las implicaciones de la IA generativa para la mano de obra”). Como demuestran investigaciones anteriores de McKinsey, las inversiones macroeconómicas en ambas permiten ganancias de productividad que las organizaciones también pueden ver. Esto requerirá un enfoque personalizado de la recapacitación y la mejora de habilidades, y una estrecha colaboración entre los líderes empresariales y tecnológicos y el área de recursos humanos. Dada la importancia de los temas relacionados con las personas, el área de recursos humanos desempeña un papel especialmente importante en las transformaciones tecnológicas y de IA generativa, tanto al modificar el ámbito de las personas como al actuar como copiloto de la IA generativa para todos los empleados. Un ejecutivo señaló que, por cada dólar gastado en tecnología, se deberían gastar cinco dólares en las personas.
Con la IA generativa, es crucial crear capacidades en toda la empresa. Como se trata de una tecnología en rápida evolución y ampliamente accesible, los empleados deben adaptarse a las nuevas habilidades (como la redacción de instrucciones o prompt writing, la contextualización y la toma de decisiones basada en datos) que exige la IA generativa. Si bien los cambios específicos en las habilidades variarán mucho según la empresa, todas las organizaciones tendrán que adoptar un enfoque dinámico del desarrollo del talento, basado en las transformaciones de su modelo operativo; la creación de competencias es un proceso continuo. A medida que la IA generativa y la automatización reconfiguren las funciones, los empleados también necesitarán sólidas habilidades cognitivas, de pensamiento estratégico, sociales y emocionales para gestionar tareas más complejas que complementen a la IA.
Dentro de los roles específicos, el talento tecnológico que está escalando la IA generativa y las tecnologías futuras tendrá que construir, entrenar y afinar los modelos de IA. Estas nuevas habilidades requerirán un aprendizaje inmersivo en áreas como el desarrollo de software, la integración en la nube y la seguridad. El talento tecnológico también debe ser capaz de contextualizar y aplicar su criterio a la hora de traducir las necesidades empresariales en soluciones tecnológicas. Además, las empresas necesitarán funciones adyacentes a la tecnología para gestionar los aspectos de gobernanza, operativos, de recursos humanos y legales de la IA. Algunas funciones, como la de director de IA, serán completamente nuevas.
En el caso del talento basado en dominios, muchos necesitarán una mejora intensiva de sus habilidades a medida que sus funciones evolucionen. Esto incluirá diferentes tipos de aprendizaje en el trabajo y oportunidades de capacitación formal. Por ejemplo, los profesionales de la salud podrían tomar cursos sobre planeación de tratamientos personalizados y diagnósticos basados en IA que se complementen con tutorías y proyectos reales.
Y para todos los empleados, incluidos los líderes y gerentes, es vital que todos aprendan a utilizar la IA generativa de forma eficaz y segura. Los ejemplos incluyen los programas de aprendizaje integrales que cubren el uso responsable y la interacción eficaz con la IA, así como capacitaciones más centradas en la mejora, como el uso de coaching de IA generativa que permite a los directivos practicar cómo dar retroalimentación.
Una empresa europea de telecomunicaciones puso en práctica la recapacitación a medida mediante la implementación de un entrenador de IA para sus agentes de atención al cliente. Al analizar las transcripciones de las llamadas de los empleados de primera línea, el entrenador de IA evaluó a las personas en 20 habilidades blandas y duras diferentes. Tanto los miembros del equipo como los líderes podían acceder a un panel de control que realizaba un seguimiento de los progresos en estas habilidades y ofrecía comentarios en tiempo real utilizando citas y ejemplos de clientes. El entrenador de IA también sugería mejoras y contenidos de aprendizaje basados en el desempeño y el comportamiento de los agentes, creando una experiencia de aprendizaje hiperpersonalizada. Con esta herramienta se consiguió una reducción del 10 por ciento en el tiempo promedio de atención, un aumento del 20 por ciento en la satisfacción del cliente y un incremento del 15 por ciento en la tasa de respuestas correctas a la primera.
Reforzar los cambios para seguir transformando
¿Cómo deberían abordar exactamente las organizaciones estos enormes cambios transformadores? El verdadero éxito con la IA generativa requiere un enfoque integral e integrado para crear valor. Nuestra encuesta indica que el facilitador más útil para la adopción futura es una mejor integración de la IA generativa en los sistemas existentes, citado por el 60 por ciento de los encuestados. Para que los cambios de la IA generativa se mantengan, las organizaciones necesitan la infraestructura adecuada para apoyar el cambio continuo y ganarse los corazones y las mentes de todos.
El primer paso es establecer la gobernanza adecuada para la IA generativa (vea el recuadro “Buena gobernanza de la IA generativa en el trabajo”). Según nuestra experiencia, esto significa crear una estructura centralizada que supervise la adopción de la IA por parte de la organización, a veces con un director de IA liderando estos esfuerzos. Casi todos los usuarios pioneros encuestados (91 por ciento) dicen que han implementado alguna estructura de gobernanza para la IA generativa, en comparación con un porcentaje menor (77 por ciento) de los experimentadores. Un modelo centralizado con un centro de excelencia dedicado a la IA generativa ayuda a alinear la visión de la IA con la ejecución. Este modelo también facilita la implementación de la estrategia, la medición continua, la adaptación a nuevos conocimientos y una mayor experimentación: en concreto, qué experimentos escalar o detener, en función de las prioridades y los riesgos.
El segundo paso es tratar estos cambios como una verdadera transformación. Esto significa definir la infraestructura, los roles y los criterios de medición de la transformación; garantizar la rendición de cuentas dentro de las unidades de negocio; e implementar una cadencia regular para supervisar el progreso y realizar ajustes según sea necesario.
En tercer lugar, hay que abordar la mentalidad y los comportamientos de los empleados en toda la organización. Sabemos, gracias a una amplia investigación sobre transformación y a innumerables conversaciones con ejecutivos, que cambiar la mentalidad y los comportamientos es vital para el éxito de cualquier transformación. De hecho, en nuestra encuesta, los usuarios pioneros se centran más que otros en los cuatro principios del modelo de influencia que permiten tales cambios: modelar las funciones, fomentar la comprensión y la convicción, desarrollar capacidades y reforzar nuevas formas de trabajar (Gráfica 4).
En el contexto de la IA generativa, esto significa:
- Modelado de funciones. Los líderes deberían adoptar visiblemente la IA generativa en sus propias formas de trabajar. Por ejemplo, el uso de herramientas de inteligencia artificial para generar ideas y tomar decisiones basadas en datos muestra las ventajas de la tecnología. Cuando un CEO utiliza la IA para agilizar los flujos de trabajo o un alto ejecutivo utiliza análisis basados en la IA para las revisiones empresariales, da un buen ejemplo y anima a los demás a seguirlo.
- Fomentar la comprensión y la convicción. Las organizaciones deben comunicar las razones detrás de la implementación de cambios relacionados con la IA generativa mediante comunicaciones internas, reuniones públicas y sesiones de capacitación. Destacar el potencial de la IA para mejorar la eficiencia, la precisión y la toma de decisiones alinea al equipo con la nueva dirección. Los contenidos informativos, como los tutoriales en vídeo y las historias de éxito, pueden generar una convicción colectiva sobre las ventajas de la IA.
- Desarrollar capacidades. El éxito de la adopción de la IA requiere programas de capacitación integrales. Esto incluye capacitación sobre análisis de datos, algoritmos de aprendizaje automático y comprensión de los resultados generados por la IA. Colaborar con plataformas de educación en línea para impartir cursos y crear campamentos de entrenamiento de IA internos para adquirir experiencia práctica garantiza el dominio de las tecnologías de IA.
- Reforzar nuevas formas de trabajar. Las empresas deberían integrar los objetivos de IA en las métricas de desempeño y los procesos de evaluación. Pueden establecer objetivos relacionados con la adopción de la IA, medir el impacto de la IA en los indicadores clave de desempeño y reconocer a los empleados que incorporan la IA de manera eficaz en su trabajo. Por ejemplo, los equipos de ventas podrían establecer objetivos que incluyan el aprovechamiento de la IA para la segmentación de clientes y la generación de oportunidades de venta, con bonificaciones vinculadas a estrategias exitosas impulsadas por la IA. El seguimiento y la celebración de hitos como las ganancias de eficiencia o las aplicaciones innovadoras de IA integran estas prácticas en el tejido de la organización.
Independientemente de dónde se encuentre una organización en su viaje de IA generativa, el momento de realizar un cambio transformacional es ahora. Los empleados ya están pidiendo más a sus organizaciones, y algunas empresas han comenzado a pasar de la experimentación a la captura de valor. En el próximo punto de inflexión de la IA generativa, la desventaja de quedarse rezagado –y perderse los beneficios potenciales de la IA generativa– puede ser aún mayor. Con la aceptación de la IA generativa por parte de los empleados y la rápida evolución de la tecnología, las empresas pueden aprovechar el impulso actual abordando las barreras organizacionales para la adopción, lo que requiere nada menos que transformar radicalmente las operaciones de la empresa y preparar a las personas para el cambio continuo.