La Inteligencia Artificial (IA) no es el futuro, es el presente

El pasado viernes 29 de noviembre en Connecting Visions , tuvimos un nuevo encuentro de nuestros Desayunos de Gestión del Cambio☕, y algo ha quedado claro: la Inteligencia Artificial (IA) no es el futuro, es el presente.

De hecho, ¿estaremos ante el cambio tecnológico con mayor impacto en el comportamiento, y a la vez, más fácil de adoptar?

Profesionales de grandes empresas como MAPFRE, Enagás, Santa Lucía y Repsol han compartido experiencias y reflexiones sobre un tema que nos reta a todos: cómo integrar la IA para que impulse 🚀, no frene, nuestra evolución como organizaciones y como personas.

Un mensaje común ha resonado: estamos apenas en el inicio de este camino. Aunque la IA ya forma parte de nuestra vida cotidiana, muchas compañías se sienten en fases experimentales, jugando con pilotos 🎲, intentando prever cómo integrar esta tecnología de manera efectiva y sostenible. Aquí es donde los desafíos se hacen evidentes, y hemos identificado cinco grandes temas que marcarán la diferencia:

1. Escalabilidad: ¿se debe ofrecer la IA democráticamente en las organizaciones o selectivamente?

Por un lado, obviamente lo bonito es pensar que “nadie se debería queda atrás”. Es una responsabilidad de las áreas de gestión del cambio, pero no es fácil. Los proyectos piloto, aunque necesarios, generan fricciones. ¿Por qué a unos sí y a otros no? Esa sensación de desigualdad puede frenarnos, pero también ser un motor. La clave está en involucrar desde arriba📈, con líderes que apuesten por dar ejemplo y en mezclar con perfiles técnicos que sean embajadores del cambio. 

También la triste realidad es que las licencias tienen un coste, y si alguien se le da, y no lo utiliza, ¡es justo también que pierda el turno!

SI, las empresas deben ayudar, a aquellos que se dejan ayudar y abracen la IA con responsabilidad… y ¡cuidado para aquellos que se resistan al cambio! la brecha de la IA será mayor que la actual «brecha digital»

2. Cultura, sostenibilidad y riesgo: ¿Veremos sellos tipo «safe-IA» o incluso «IA-free»?

La IA no solo afecta a procesos y tecnologías; toca el corazón💚 de nuestra cultura organizacional. ¿Qué tan abierta está tu compañía a asumir riesgos? ¿Cómo integras la IA dentro de tus políticas de sostenibilidad y ESG? Muchas empresas aún no han calculado el impacto de la IA en su huella de carbono🌍, y es hora de hacerlo.

La sostenibilidad tecnológica no es opcional; es parte del camino hacia el futuro. Todavía son pocas las empresas tienen coordinado sus estrategias ESG con las de IA, o que bajo el mismo departamento se coordina la parte técnica de la IA con la parte legal y regulatoria. ¡es todo absolutamente clave para asegurar que se utiliza la IA de una manera ética y responsable! Cada vez seremos más conscientes de los riesgos de la IA, y por tanto, buscaremos esos sellos de confianza. Seguramente las compañías si instalen sus protocolos para asegurar un uso seguro de la IA en sus organizaciones, aunque es dificil que un sello tipo «safe IA» trascienda en todo lo que hacemos (una presentación, un excel, o una creatividad), así que una habilidad clave a futuro, será precisamente, el sentido crítico.

3. Legislación y responsabilidad. ¿regulación europea, excesiva o responsable?

La IA plantea preguntas difíciles. ¿Qué datos compartimos con ella? ¿Qué nos creemos de lo que nos devuelve? Sesgos, alucinaciones, ética⚖️. Este es un terreno en el que las empresas deben liderar con responsabilidad, asegurando entornos donde los empleados puedan operar con confianza y seguridad.

Hemos visto varias recomendaciones de mejora

1. Decálogos y códigos éticos de comportamiento.
2. Poner «entornos seguros» a los empleados para que puedan estar seguros, de lo que comparten, por ejemplo con Chat GPT, y también de lo que les llega (¿le puedo hacer caso?)
3. Formación.
4. Y por supuesto… ¡estar muy al tanto de toda la nueva normativa!

4. Habilidades humanas y técnicas y reorganización del trabajo: ¿la IA nos hace más humanos, o más técnicos?

El equilibrio entre soft skills y hard skills será clave🧠. Necesitamos empleados creativos, capaces de pensar en grande, pero también técnicos que dominen herramientas avanzadas. Sin embargo, medir el impacto de estas nuevas habilidades sigue siendo un reto. ¿Cómo cuantificamos el cambio en productividad y eficiencia en un entorno tan dinámico?

La capacidad más importante en la que hay que formar es en la adaptación constante al cambio. Si bien algunas organizaciones están formando a sus empleados en ello, también otras están identificando colectivos con «alta capacidad de adaptación» y son ellos, los que hacen de ejemplo en adopción de la IA y sirven de inspiración para sus compañeros

5. Medición. La mejora en productividad ¿la da el tiempo de uso o el resultado de la tarea?

Algunas compañías se sienten frustradas ante los escasos resultados en términos de productividad que los pilotos de IA han tenido en sus organizaciones.

Parece que son varios los factores que llevan a ello

1. Pilotos «escasos» de tiempo. Se ha comentado, que, para ver resultados, ¡mínimo un periodo de 6 meses!
2. Basar el indicador en la percepción del propio usuario. Puede ser, que estemos adoptando de manera tan fácil y natural la IA en nuestro día a día, ¡que cuando nos preguntan, ni reflexionamos sobre todo lo que ha mejorado cosas sencillas hacíamos antes de otra manera! Sin embargo, en los procesos «no nos han salido», como ese Excel laborioso, es donde nos frustramos y puntuamos mal la falta de productividad. La única manera de medir con exactitud es con cronometro en mano, midiendo tiempos de procesos, y con un grupo de control
3. Hasta ahora había una cierta percepción de «prueba», y de «juego». Los pilotos reales de negocio (ej. chatbot en contact center) si han tenido impacto real en negocio, ¡y mucho!, son estos pilotos, que se han enfocado más desde un punto de vista cultural, los que no han demostrado, hasta ahora, mejoras en productividad
4. La recomendación parte desde la selección del propio piloto. Darle licencias a aquellas personas, que o bien por un proceso claramente mejorable, o bien por un caso de uso particular, ¡lo necesiten!, y así, desde el principio, enfocar el tema a la mejora en productividad

Un aspecto clave que se ha resaltado es este: la IA no tiene sentido sin gestión del cambio. Los pilotos no son suficientes si no se convierten en algo escalable, si no se visibilizan los casos de éxito y se llevan al día a día. Esto requiere una mentalidad de adaptación constante y una comunicación activa entre líderes, empleados y equipos técnicos.

El mensaje ha sido claro: la IA no nos hace menos humanos, nos da la oportunidad de serlo más🤝. Nos invita a abandonar lo repetitivo para centrarnos en lo que realmente importa.

Desde Connecting Visions, seguimos apostando por crear espacios de reflexión y acción🌟. ¡Y ya tenemos tema para el próximo encuentro! «Cómo medir la mejora en productividad en los pilotos donde los empleados están usando IA en su día a día».