La barrera principal, según el estudio, no son los colaboradores, sino los líderes que no avanzan lo suficientemente rápido.
Un reciente estudio de McKinsey revela una paradoja en la adopción de la Inteligencia Artificial (IA) en las empresas: si bien casi todas invierten en ella, solo el 1% se considera madura en su implementación. La barrera principal, según el estudio, no son los colaboradores, sino los líderes que no avanzan lo suficientemente rápido.
Alcanzar la madurez en la implementación de IA se traduce en que la IA está totalmente integrada en procesos de trabajo y trae consigo resultados de negocio sustanciales. De hecho, el mismo estudio revela que la IA podría generar un crecimiento adicional en la productividad de las empresas por un valor de $4.4 billones de dólares en el futuro. Y claro, aunque es fácil imaginarse el potencial a largo plazo, al parecer el retorno en corto plazo aún no es muy claro para los líderes.
La Inteligencia Artificial está en un momento crucial, similar a los inicios de Internet. Para los líderes empresariales, el verdadero peligro no es ser ambiciosos, sino subestimar el potencial de la IA. La transformación que impulsa la IA va más allá de la tecnología; implica empoderar a las personas, optimizar procesos y establecer una gestión responsable.
El papel del liderazgo (C-suite): Marcando el rumbo
Es interesante que el estudio de McKinsey destaque que los colaboradores están más preparados para la IA de lo que los líderes imaginan. Muchos ya utilizan herramientas de IA en su trabajo y están realmente ansiosos por adquirir nuevas habilidades en este campo. Ahora, es importante resaltar que aunque muchos las usan, también se destaca que una minoría significativa (41%) sigue teniendo barreras y necesita un apoyo adicional.
En este contexto es donde más se necesita la dirección y acompañamiento por parte del liderazgo. Los líderes deberían tener en cuenta:
Marcar un camino claro. Y esto no solo con los grandes proyectos de IA, sino también de cómo debería verse su organización si todos los colaboradores utilizaran la tecnología para mejorar su forma de trabajo. Es importante que los líderes promuevan los dos tipos de acercamiento al uso de IA.
Brindar acceso y seguridad. Por un lado, se puede pedir que los colaboradores sean más “tecnológicos”, pero por otro vemos cómo algunas de estas herramientas siguen bloqueadas o no pueden utilizarse al 100%. Obviamente la ciberseguridad es importante, pero siempre se puede empezar con tareas y procesos que no sean sensibles, y aunque en un inicio no impacten al retorno de inversión, seguramente lo harán en términos de productividad.
Implementar KPIs y dar seguimiento. El retorno de inversión en IA también debería considerarse en términos de productividad. Por ejemplo, en Kaudal lo medimos en base a las “horas ahorradas anuales”. Y un KPI así se podría medir mes a mes, preguntando a cada área ¿cuántas horas ha ahorrado tu equipo este mes?. Lo importante es hacer este seguimiento cíclico, y hacerlo visible en la organización.
Desarrollar y contratar talento. Siempre se puede encontrar talento potencial en las organizaciones, que se complemente con talento experto. No se necesita que todos los colaboradores sean expertos en IA, pero sí se necesitará de algunos de ellos para poder guiar a los demás. Además, es importante tener un programa de entrenamiento adecuado, que enseñe a cómo usar las herramientas para tareas de su trabajo específicamente.
Ofrecer reconocimiento y nuevas oportunidades. Es muy importante visibilizar el impacto del uso de IA en el trabajo, para que otras personas se inspiren. El hecho de crear casos de éxito puede ayudar a inspirar, pero también a encontrar nuevo talento que puede desarrollarse de otras formas en la organización. Normalmente los colaboradores que reciben este tipo de oportunidades son los que más ofrecen a las organizaciones.
Estrategias de adopción: Un enfoque dual
Existen dos estrategias principales para la adopción de la IA: top-down (de arriba hacia abajo) y bottom-up (de abajo hacia arriba). La estrategia top-down implica la definición de proyectos ambiciosos y transformadores liderados por la alta dirección. La estrategia bottom-up se centra en identificar casos de uso de IA en el trabajo diario de los colaboradores y comenzar con proyectos más pequeños y ágiles. No es necesario elegir entre una y la otra, sino que las dos estrategias son complementarias, y a mi parecer, podrían dar mucho más velocidad a la adopción de IA en una organización.
La clave está en encontrar el equilibrio adecuado. Si bien el liderazgo debe marcar el rumbo, son los líderes directos el mejor canal para impulsar la adopción de la IA en el día a día. Lo importante es involucrarlos en el desarrollo de sus equipos, enseñarles los beneficios que podrían alcanzar y también colocarles KPIs que puedan asegurar que las acciones de adopción se pierdan en el camino.
¿Capitanes de la transformación o pasajeros del Titanic?
La IA va a impulsar grandes cambios, y claro que la transformación va a tomar un tiempo, pero eso no debería disuadir a los líderes en no seguir apostando en ella; más bien, debería poder inspirarlos a soñar en alto y aterrizar pasos cortos que puedan medir para ir tangibilizando ese sueño.
Un CEO me contó una vez que se sentía como el capitán del Titanic. “Mi empresa es como este gran barco: difícil de maniobrar”. Con el témpano a la vista, me cuestionó: '¿Giraremos a tiempo o esperaremos a estar demasiado cerca?'. Su pregunta me hizo reflexionar: ¿cuántas empresas se hunden por no anticiparse? El riesgo está frente a nosotros. ¿Empezamos a cambiar el rumbo hoy mismo?
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