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Este artículo de opinión fue elaborado por Sarah Hofstetter, quien forma parte de los consejos de administración de The Campbell"s Company y Kenvue, y es cofundadora de 37Arc, una empresa de optimización de flujos de trabajo mediante inteligencia artificiay; y por Bryan Wiener, director ejecutivo y cofundador de 37Arc, miembro de la junta directiva de Cars.com y ex director ejecutivo de 360i y Profitero.
Las empresas están encarando la transformación digital impulsada por la IA de manera inversa. Les piden a sus empleados que reinventen su forma de trabajar antes de darles razones suficientes para creer que esa nueva manera será mejor.
La ambición es válida. La IA debería cambiar mucho más que la velocidad con la que alguien escribe un correo electrónico o crea una presentación. Debería transformar la forma en que fluye el trabajo dentro de una organización, cómo se toman las decisiones y dónde el criterio humano aporta mayor valor.
Sin embargo, la mayoría de las empresas está adoptando uno de dos enfoques. Algunas realizan proyectos piloto aislados en equipos individuales que pueden demostrar que una tarea se puede hacer más rápido, pero que tienen poco impacto en la manera en que fluye el trabajo en toda la organización. Otras lanzan iniciativas de transformación ambiciosas que buscan conseguirlo de un solo paso.
Ambos enfoques pasan por alto una lección fundamental de décadas de transformaciones tecnológicas: las personas rara vez cambian su forma de trabajar porque los líderes les dicen que el futuro ya llegó. Cambian cuando ven algo mejor.
Empezar por lo que las personas pueden ver
En marketing, los agentes de IA que funcionan como compradores de medios o analistas de informes tienen sentido intuitivo. Los marketers conocen cómo funcionan esas tareas y pueden determinar rápidamente si la tecnología está generando valor.
Cuando algo que antes llevaba medio día de repente se completa en minutos, nadie necesita una oficina de transformación que explique el retorno de la inversión. Esos logros a nivel de tareas son la clave para obtener el permiso para cambiar algo mucho más complejo: la forma en que trabajan los distintos equipos.
A lo largo de nuestras carreras, hemos estado en ambos lados de esta situación: introduciendo nuevas tecnologías y desempeñando el rol de ejecutivos responsables de conseguir que las organizaciones las implementen. El patrón es sorprendentemente consistente.
Las personas pasan del cinismo al escepticismo, del escepticismo a la curiosidad, de la curiosidad a la esperanza y, finalmente, de la esperanza a la convicción. Estamos viendo la misma progresión con la IA. Lo llamamos el Arco de Creencia de la IA.
No todos los cínicos cambiarán de opinión, pero los escépticos sí. Quieren pruebas. Si les damos un resultado tangible, la conversación cambia. En lugar de preguntarse si la IA funciona, empiezan a preguntarse dónde más podría funcionar.
Eso importa porque la verdadera oportunidad económica no está en que un agente de IA complete una tarea más rápido, sino en abordar flujos de trabajo complejos que involucran a varios equipos.
Consideremos el lanzamiento de un producto que involucra a marketing, ventas, finanzas, el área legal, agencias y retailers. La información necesaria para tomar decisiones está dispersa entre sistemas y personas. Alguien espera la aprobación de finanzas. Otro necesita la aprobación del área legal. Otra persona envía un correo electrónico o escribe por Slack a un colega para obtener información que debería tener disponible.
Ninguna de estas tareas es particularmente compleja. En conjunto, pueden convertir lo que debería llevar días en un proceso de semanas.
Integrar la IA de una sola vez podría agilizar una tarea sin mejorar el flujo de trabajo. La verdadera oportunidad está en preguntarse: si diseñáramos este flujo de trabajo hoy, sabiendo lo que la IA puede hacer, ¿por qué lo haríamos de esta manera?
Pero entonces ya no se trata de automatizar una tarea, sino de cambiar la manera en que las personas colaboran. Varios equipos podrían necesitar modificar qué aprobaciones son importantes, cómo se comparte la información y quién toma las decisiones.
Este tipo de cambio no se logra simplemente capacitando a los empleados en IA; hay que ganárselo.
Recientemente lo vimos en una gran empresa donde miles de empleados tenían acceso a IA y se estaban desarrollando decenas de proyectos piloto. Sin embargo, las personas seguían comunicándose por correo electrónico y Slack con sus compañeros para encontrar la información que necesitaban. Tenían que esperar los mismos traspasos y aprobaciones.
La IA estaba presente en todas partes, pero rodeaba el trabajo en lugar de formar parte del proceso mediante el cual se realiza.
Aquí es donde las empresas se engañan a sí mismas con las métricas de adopción. Miles de licencias y sesiones de capacitación completadas pueden coexistir prácticamente sin cambios en la forma en que se realiza el trabajo.
Lo que importa es si el trabajo realmente mejora. La información que antes requería tres correos electrónicos ahora está disponible cuando se necesita. Una aprobación desaparece. Un proceso de dos semanas se completa en dos días.
Estos logros generan confianza y llevan a preguntas más importantes: ¿por qué necesitamos esta transferencia? ¿Por qué requiere tres aprobaciones? ¿Por qué hacemos esto en primer lugar?
Los líderes deben medir la transformación de la IA en consecuencia. ¿Se lanzó un producto al mercado más rápido? ¿Se optimizó una campaña que antes llevaba días y ahora solo requiere horas? ¿Se tomó una decisión antes gracias a la disponibilidad de la información correcta? ¿Logró más el mismo equipo?
Estas son medidas de valor para el negocio. Las licencias, la finalización de la capacitación y el uso no lo son.
Empezar por algo comprensible no significa pensar en pequeño. El objetivo sigue siendo rediseñar la forma en que se trabaja aprovechando las posibilidades que ofrece la IA.
Pero no se puede imponer. Cuanto mayor sea el cambio que se les pida a las personas, más confianza habrá que ganarse. El derecho a cambiar la forma de trabajar se gana demostrando primero que se puede mejorar.