La IA generativa tiene el potencial de automatizar tareas y generar eficiencias, pero también plantea desafíos en la formación y retención de talento humano. Todavía no podemos afirmar cómo esta IA afectará a los trabajos, pero sí podemos sostener la importancia de la adaptación continua y preparación para un futuro incierto.
En este artículo de Harvard Business Review, se discuten tres enfoques clave para abordar este futuro incierto de la IA generativa.
1. Moderar las expectativas
El primer consejo clave para prepararse para un futuro incierto con la IA generativa es moderar las expectativas en torno a lo que esta tecnología puede lograr en la actualidad y en el futuro. Es fundamental que los líderes empresariales comprendan las capacidades reales de la IA generativa y no se dejen llevar por expectativas exageradas.
Aunque está avanzando rápidamente y mostrando enormes promesas, aún no ha alcanzado su máximo potencial. Es importante reconocer que es una tecnología en evolución y que todavía hay mucho trabajo por hacer para mejorar su eficacia, confiabilidad y aplicaciones en diversos contextos empresariales.
Al comprender las limitaciones y fortalezas actuales de la IA generativa, los líderes pueden tomar decisiones más informadas sobre cómo integrarla en sus operaciones, qué tipo de expectativas establecer y cómo planificar su estrategia empresarial en función de las capacidades reales de la tecnología. Para, de esta manera, poder integrar la experiencia de clientes y colaboradores de forma satisfactoria.
Por ejemplo, en un análisis de más de 900 ocupaciones, los economistas de Goldman Sachs estimaron que aproximadamente dos tercios de los trabajos en Estados Unidos podrían verse afectados por la IA. Es un número impactante, pero es importante recordar al observar este tipo de datos que «afectado por la IA» no es sinónimo de «reemplazado por la IA».
2. Evaluar los datos generados
El segundo consejo fundamental es la evaluación cuidadosa de los datos generados por la IA y cómo las organizaciones pueden gestionar y aprovechar estos datos para impulsar la innovación y el crecimiento.
La IA generativa se basa en grandes cantidades de datos para aprender y mejorar su rendimiento. Estos datos pueden incluir información textual, imágenes, videos, entre otros tipos de información. La calidad y la relevancia de los datos son esenciales para que la IA generativa pueda generar resultados precisos y valiosos. Los líderes empresariales deben asegurarse de que los datos utilizados sean representativos y estén alineados con los objetivos y las necesidades de su organización.
Según un artículo publicado por TechTarget, hay ciertas limitaciones a la hora de implementar o utilizar una aplicación de IA generativa:
- No siempre identifica la fuente del contenido.
- Puede resultar desafiante evaluar el sesgo de las fuentes originales.
- El contenido que suena realista dificulta identificar información inexacta.
- Puede ser difícil entender cómo ajustarse a nuevas circunstancias.
- Los resultados pueden pasar por alto el sesgo, prejuicios y odio.
La gestión efectiva de los datos también implica la consideración de aspectos como la privacidad, la seguridad y el cumplimiento normativo. Las organizaciones deben garantizar que los datos utilizados cumplan con las regulaciones y estándares de privacidad establecidos para proteger la información sensible y la privacidad de los individuos.
3. Cambiar el enfoque hacia el resultado final
Este tercer consejo es fundamental: cambiar la mentalidad de centrarse solo en la reducción de costos y considerar cómo la IA generativa puede colaborar con los trabajadores para lograr resultados óptimos a través de la delegación efectiva de tareas.
A menudo, cuando se habla de tecnologías como la IA, la primera consideración puede ser su capacidad para automatizar tareas y reducir costos operativos. Sin embargo, este consejo sugiere que la IA generativa puede ofrecer mucho más que solo eficiencia y ahorro de costos. Puede ser una herramienta poderosa para mejorar y optimizar resultados, enriqueciendo la toma de decisiones y permitiendo nuevas formas de crear valor para la organización y sus clientes.
Por ejemplo, un informe reciente del National Bureau of Economic Research (NBER) encontró que los agentes de atención al cliente se volvieron un 14% más productivos en promedio cuando utilizaban un asistente de conversación de IA generativa
Una forma clave en la que esta colaboración puede manifestarse es a través de la delegación efectiva de tareas. La IA puede manejar tareas repetitivas, rutinarias o basadas en reglas, permitiendo que los trabajadores humanos se enfoquen en tareas que requieren creatividad, juicio, empatía, y otras habilidades distintivamente humanas. Esto maximiza la productividad y mejora la calidad de los resultados.
Por ejemplo, en un entorno empresarial, un sistema de IA generativa puede encargarse de tareas de análisis de datos y generar informes preliminares, lo que permite que los profesionales dediquen más tiempo a interpretar esos datos.
Conclusión
En un mundo que se encamina hacia un futuro impulsado por la Inteligencia Artificial Generativa, es crucial que los líderes empresariales adopten una perspectiva equilibrada y estratégica para abrazar esta tecnología. No solo en términos de los beneficios económicos que podrían alcanzar, sino también en función de brindar experiencias satisfactorias y unificadas para sus colaboradores y clientes.
Es importante que las organizaciones naveguen en este nuevo paradigma tecnológico. Al abrazar la IA generativa de manera informada y estratégica, las organizaciones pueden potenciar la productividad y crear un futuro donde humanos e inteligencia artificial trabajen en armonía. Estamos en un momento de transición en la historia, y aquellos que comprendan y se adapten a este cambio tecnológico estarán mejor posicionados para liderar en la era de la IA generativa.