En 2023, los departamentos de investigación y conocimientos de América del Norte y Europa se sentían en su mayoría positivos sobre el impacto potencial de la inteligencia artificial (IA) dentro de sus empresas. Según MarketLogic, tanto los equipos de información como las partes interesadas fueron igualmente muy positivos cuando se plantearon con la pregunta de la IA, mientras que solo el tres por ciento de los dos grupos encuestados fueron muy cautelosos sobre el impacto potencial de la IA.
El informe «Estado de la IA Generativa en la Empresa 2024» de Deloitte revela que las áreas de Tecnología de la Información (TI) y ciberseguridad lideran la adopción de IA generativa dentro de las organizaciones a nivel global. Este análisis, basado en las respuestas de más de 2,600 participantes en la encuesta, destaca una tendencia clara de adopción en diversas funciones organizacionales:
- TI / Ciberseguridad: 46%
- Marketing, Ventas y Servicio al Cliente: 41%
- Desarrollo de Producto / Investigación y Desarrollo: 41%
- Estrategia y Operaciones: 35%
- Cadena de Suministro / Manufactura: 29%
- Finanzas: 25%
- Recursos Humanos: 23%
- Legal, Riesgo y Cumplimiento: 21%
Casi la mitad de los profesionales encuestados afirman hacer uso de Inteligencia Artificial Generativa en una implementación limitada o a escala en sus empresas.
Las organizaciones de todo el mundo en su mayoría autoevalúan su talento como moderadamente preparados en relación con la adopción de la IA generativa, que representa alrededor del 37 por ciento de los encuestados. Mientras los mismos afirman estar al menos un poco preparados, y solo el 13 por ciento de las empresas afirman no estar preparadas en absoluto.
Reimaginar los procesos y las organizaciones
Las organizaciones pueden adaptarse y reimaginar sus procesos para incorporar la Inteligencia Artificial Generativa de manera efectiva, tratándola más como un compañero de trabajo colaborativo que como una herramienta estática.
Este enfoque sugiere un cambio fundamental en cómo las empresas conceptualizan y utilizan la IA, moviéndose hacia una interacción más dinámica y una integración más profunda en los flujos de trabajo existentes. La idea de crear un bucle de retroalimentación bidireccional entre humanos y máquinas es particularmente intrigante, ya que promueve la adaptación y mejora continua de ambos lados.
Para implementar este nuevo paradigma con éxito, las organizaciones deben realizar un análisis detallado de las tareas y diseñar protocolos de interacción que faciliten una colaboración efectiva. Además, la capacitación del equipo y la evaluación continua son esenciales para asegurar que la integración de la Inteligencia Artificial Generativa aporte valor real y mejore la eficiencia a lo largo del tiempo.
Si bien este enfoque ha demostrado ser exitoso en áreas como el servicio al cliente y la elaboración de informes, sugiere un potencial aún mayor para transformar otros procesos de trabajo de alto valor dentro de las organizaciones.
Este replanteamiento requiere no solo una inversión en tecnología sino también un compromiso con el desarrollo de una cultura que apoye la colaboración y la innovación entre humanos y máquinas.
Retos de la inadaptabilidad organizacional
- Muchas empresas están luchando por integrar completamente la IA generativa en sus procesos.
- Los métodos tradicionales de rediseño de procesos pueden no ser efectivos para Inteligencia Artificial Generativa.
- Debemos abordar el nuevo paradigma que trata a Inteligencia Artificial Generativa como un compañero de trabajo colaborativo.
- Debemos sumergirnos en el análisis de tareas, protocolos de interacción y bucles de retroalimentación.
- Inteligencia Artificial Generativa facilita una interacción dinámica y un bucle de retroalimentación bidireccional entre humanos y máquinas.
Resultados del diálogo con la Inteligencia Artificial Generativa
- El enfoque de Diseñar para dialogar se ha implementado con éxito en el servicio al cliente y la elaboración de informes.
- Permite una mejora continua y ganancias de eficiencia a lo largo del tiempo.
- Los pasos para una integración exitosa incluyen la identificación de procesos de trabajo de alto valor, la realización de análisis de tareas, el diseño de protocolos de interacción, la capacitación del equipo y la evaluación y ampliación de la integración.
¿Cuáles mecanismos pueden poner en marcha las organizaciones para evaluar y afinar la colaboración Humano-IA?
Las organizaciones pueden poner en marcha los siguientes mecanismos para evaluar y afinar la colaboración humana:
- Informe de errores: implementar un sistema en el que los usuarios puedan informar de cualquier error o problema que encuentren durante la colaboración Humano-IA. Esta retroalimentación puede ayudar a identificar áreas de mejora y abordar cualquier problema que pueda surgir.
- Métricas de éxito: Definir y realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPls) que miden el éxito de la colaboración Humano-IA. Estas métricas pueden incluir factores como el tiempo de respuesta, la precisión, la satisfacción del cliente y la eficiencia. Al monitorear regularmente estas métricas, las organizaciones pueden identificar áreas que necesitan mejoras y hacer los ajustes necesarios.
- Encuestas de satisfacción del usuario: Realice encuestas para recopilar comentarios de los usuarios sobre su experiencia con la colaboración de Humano-IA. Estas encuestas pueden proporcionar información valiosa sobre la satisfacción del usuario, identificar puntos débiles y resaltar áreas en las que se pueden hacer mejoras.
- Explicaciones de la toma de decisiones de Al: Implementar un sistema que proporcione explicaciones para los procesos de toma de decisiones de Al. Esto puede ayudar a los usuarios a comprender cómo Al está tomando decisiones y proporcionar transparencia en el proceso de colaboración. También permite a las organizaciones identificar cualquier sesgo o error en la toma de decisiones de Al y hacer los ajustes necesarios.
Mediante la implementación de estos mecanismos, las organizaciones pueden evaluar y afinar continuamente la colaboración Humano-IA, asegurando que el proceso esté optimizado y entregando los resultados deseados.
Diseño conversacional
Es evidente que estamos en el umbral de una transformación significativa en la forma en que las organizaciones interactúan con la tecnología de inteligencia artificial.
La adopción de interfaces conversacionales representa un cambio paradigmático hacia procesos más intuitivos y naturales para la interacción entre humanos y sistemas computacionales. Este enfoque no solo optimiza el flujo de trabajo existente, sino que también remodela la colaboración en la era impulsada por la IA, impulsando la innovación y la eficiencia.
El diseño conversacional va más allá de la simple automatización, buscando crear sistemas que puedan entender y adaptarse a las necesidades humanas en tiempo real, recopilando datos valiosos de interacción que pueden utilizarse para mejorar productos existentes y desarrollar nuevos. Las organizaciones que dominen este arte no solo obtendrán una ventaja competitiva, sino que también establecerán nuevas formas de valor a través de la recopilación de datos de interacción.
Este enfoque requiere una reconsideración de cómo las organizaciones desarrollan, implementan y utilizan la tecnología de IA, poniendo un énfasis particular en la creación de sistemas que puedan participar en diálogos significativos y productivos con los usuarios.
A medida que avanzamos en esta dirección, la capacidad de una organización para innovar en la forma en que diseña la interacción entre humanos y máquinas determinará su éxito en el mercado competitivo del futuro.
