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La mejor forma de empezar a utilizar la IA es aprovechar la que ya tienes, porque eso es precisamente lo que ya están haciendo tus empleados.
Este es uno de los mensajes clave de NTT Data Business Solutions, compartido durante su reciente conferencia Transformation NOW! El mensaje aborda dos retos relacionados con la IA: cómo empezar a utilizar una tecnología que puede entrañar riesgos mientras los empleados ya recurren a chatbots personales, aún más arriesgados, para realizar su trabajo.
Chris Gabriel, director de Marketing e Innovación de NTT Data Business Solutions UK&I, explicó a TechFinitive que solo unos pocos asistentes levantaron la mano cuando se les preguntó si confiaban actualmente en la IA. Y no es de extrañar, teniendo en cuenta los titulares sobre agentes descontrolados que se abren paso por la web mediante ataques informáticos. «Creo que ahí es donde muchas organizaciones tienen dificultades: les falta confianza», afirma.
Sin embargo, sus empleados no comparten esas mismas preocupaciones, y esto podría estar aumentando aún más los riesgos de la IA para las empresas.
Según una encuesta de NTT Data Business Solutions realizada a principios de este año, más de la mitad de las personas utilizan herramientas de IA propias en el trabajo con cierta regularidad. El estudio reveló que el 53 % de los trabajadores del Reino Unido utilizaba herramientas personales de IA y soluciones improvisadas para mejorar su trabajo. Entre los trabajadores más jóvenes, la cifra ascendía al 75 %.
«La gente está reinventando su propio trabajo con la IA, lo cual es positivo en cierto sentido, porque quiere ser más productiva y conseguir mejores resultados», afirma Gabriel.
Pero esta adopción informal plantea problemas. «Se produce al margen del control corporativo y de cualquier evaluación de riesgos».
Aunque las empresas pueden desconfiar de la IA para gestionar sus finanzas, muchas personas no tienen reparos en confiar sus finanzas personales a ChatGPT o Claude. Por supuesto, los particulares solo ponen en riesgo sus propios planes de pensiones o ahorros, mientras que los directores financieros se enfrentan a consecuencias mucho más graves si se detectan imprecisiones en los informes financieros.
Los empleados también están comprobando las ventajas personales de la IA en el trabajo. «Hoy en día, todas las presentaciones que veo incluyen algún gráfico de ChatGPT o uno creado con Claude», afirma Gabriel.
Gabriel señala una investigación realizada en Finlandia que muestra que la IA puede aumentar la satisfacción laboral al permitir que las personas encuentren sus propias soluciones. «A la gente le gusta encontrar trucos para hacer las cosas más fácilmente», explica Gabriel. «Por lo general, las empresas intentan impedirlo porque te proporcionan sistemas y procesos que debes utilizar».
Pero, como cualquier empleado puede confirmar, esos sistemas nunca funcionan a la perfección. Siempre se encuentran soluciones alternativas. «Si permites que las personas adapten sus propias formas de trabajar, dentro de unos límites razonables, para que las tareas sean más fáciles y los resultados mejores, se sentirán más realizadas que si les dices que no pueden mejorar aquello que les han pedido hacer. Eso es lo que genera estrés», sostiene Gabriel.
De hecho, la encuesta de NTT Data Business Solutions reveló que el 73 % de los trabajadores del Reino Unido afirmaba que los sistemas y procesos defectuosos perjudicaban su bienestar y productividad. Quizá la única sorpresa sea que la cifra no sea aún más elevada.
La IA es especialmente buena a la hora de crear soluciones alternativas, de ahí el auge de la práctica de utilizar herramientas de IA propias en el trabajo. Según la encuesta, los empleados querían principalmente que la IA les ayudara a abordar tareas que no conocían, mejorar la comunicación y encontrar respuestas a cuestiones relacionadas con las políticas internas con mayor rapidez.
Por tanto, deja a un lado el retorno de la inversión (ROI): si el único resultado de implantar la IA es que alguien llegue a casa por la noche con menos estrés, no es un mal resultado, afirma Gabriel.
Esta IA en la sombra tiene otra desventaja, más allá de los riesgos relacionados con la seguridad y el cumplimiento normativo: las empresas están perdiendo la oportunidad de aprender cómo puede ayudar la IA a sus empleados. «Una empresa no puede capitalizar ese conocimiento porque no sabe qué está pasando», afirma Gabriel.
Los empleados están encontrando formas de hacer su trabajo más rápidamente, pero las empresas no están recopilando ese conocimiento. «¿Cómo puedes medir y monetizar ese valor como empresa?», pregunta Gabriel.
Aunque la IA conlleva riesgos de seguridad, también conviene tener en cuenta los riesgos económicos de no aprovechar los beneficios que estas herramientas aportan a los empleados.
«Si no sabes lo que está pasando, no puedes capitalizarlo», afirma Gabriel. «No puedes transformar tu empresa y puedes quedarte estancado en una situación intermedia: tienes IA, pero no sabes qué resultados está ofreciendo».
Esto nos lleva de nuevo a la preocupación inicial: ¿cómo empezar a utilizar la IA cuando los titulares hacen que parezca una apuesta aterradora?
Puede resultar tentador mantenerse al margen, pero eso también conlleva riesgos. Por un lado, ofrecer herramientas autorizadas puede ayudar a evitar los riesgos de seguridad asociados a la IA en la sombra. Por el otro, la empresa pierde la oportunidad de aprender cómo esta tecnología podría mejorar sus resultados económicos.
Gabriel recomienda simplificar las cosas y empezar poco a poco, utilizando el software que ya se emplea. «No te lances a la IA sin pensarlo, sino utiliza la que ya está integrada en las herramientas que usan tus empleados», aconseja. «Probablemente sea lo que quieren y también lo que más te conviene, porque puedes controlarla y establecer una gobernanza».
Y añade: «Una IA que no sea necesariamente revolucionaria, pero que esté integrada en un sistema de confianza, es un buen punto de partida para permitir que la IA haga algo, siempre que confíes en los datos con los que trabaja». Según explica, es una opción mejor que intentar desarrollar una «IA espectacular» que nunca llega a implantarse en producción.
Muchas empresas intentan poner en marcha grandes programas de IA, pero acaban descubriendo que se prolongan y superan el presupuesto previsto, y que los resultados decepcionan cuando por fin se completan. «Cuanto más se alarga un proyecto y más crece, si no aborda un caso de uso capaz de cambiar las reglas del juego, la IA acabará decepcionando en el entorno empresarial», sostiene Gabriel.
No te obsesiones con encontrar un retorno de la inversión (ROI) inmediato. Los empleados explorarán las herramientas y descubrirán cómo pueden beneficiarse personalmente de ellas, lo que ayudará a reducir la frustración y el agotamiento derivados de las tareas repetitivas o aburridas. Aunque ese fuera el único beneficio, seguiría siendo significativo. Además, podrían descubrir aplicaciones que nadie había previsto.
«Mi mensaje fue: no tengáis prisa e intentad construir… Proporcionadles herramientas en las que podáis confiar y que podáis implantar con relativa rapidez, para que puedan empezar a utilizarlas», afirma Gabriel.
Pero esperar a desarrollar el sistema nativo de IA perfecto, o prohibirla por miedo a los riesgos…
