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Mejorando la capacidad de la fuerza laboral con no-code y con IA

Actualizado: 6 sept 2023


Por cierto, si aún no sabes cuántas horas puedes ahorrar automatizando tareas y que proyectos de automatización puedes utilizar en tu área, te invitamos a utilizar de manera gratuita nuestra Kalculadora 👇

La inteligencia artificial generativa, en particular los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), se distinguen de otros modelos de IA por dos factores clave que amplifican su impacto en la economía y la sociedad. En primer lugar, estos modelos comprenden el lenguaje humano; en segundo lugar, tienen la capacidad de crear nuevo contenido basado en esa comprensión, como texto, imágenes, videos, gráficos, sitios web, automatizaciones, etc. Esto permite que los ciudadanos comunes sean más digitales, productivos y creativos en su trabajo y vida diaria. Esta es una oportunidad que tanto las personas como las empresas deben aprovechar para mantenerse competitivas en la era digital. Veo a mi alrededor más preocupación que acción en torno a la IA, y es fundamental que esto cambie. Lo más común no será que la inteligencia artificial reemplace a las personas, sino que las personas que utilicen más la IA reemplacen a quienes no la usen. Lo mismo aplicará a las empresas. Por eso es fundamental empezar a utilizar estas herramientas de forma estratégica y no solo de forma anecdótica.


En este sentido la IA generativa se parece al movimiento de herramientas no-code/low-code que viene sucediendo desde hace varios años, solo que la IA generativa pronostica tener mayor influencia y alcance en convertir a las personas comunes en creadoras digitales. Menos del 1% de la fuerza laboral sabe programar, por lo tanto, estas herramientas que proporcionan autonomía digital a aquellos que no saben programar son fundamentales para avanzar al ritmo que nos exige la era digital en la que vivimos.

Las herramientas no-code/low-code nos permiten crear software sin conocimientos de programación. Con ellas, podemos desarrollar sitios web, aplicaciones o automatizaciones, dando instrucciones a través de una interfaz visual similar a la que usamos para crear diapositivas en Power Point. En el mercado existen más de 2000 herramientas de este tipo, y su uso ha crecido exponencialmente desde 2018. Microsoft tiene varias en su suite, como Power BI para crear paneles/dashboards automatizados, Power Automate para automatizar procesos y Power Apps para desarrollar interfaces o aplicaciones. Google cuenta con Looker Studio (equivalente a Power BI) y App Sheet (que combina acciones posibles con Power Apps y Power Automate). Además, fuera de estas suites existen muchas otras herramientas, como Zapier, que permite conectar aplicaciones y automatizar acciones entre ellas o Notion, que permite compartir y gestionar información de manera intuitiva, entre muchas más.

Estas herramientas fueron creadas para la mayoría, pero aún son utilizadas solo por una marcada minoría. Por ejemplo, según datos oficiales de Microsoft, Excel cuenta con más de 750 millones de usuarios en todo el mundo, mientras que Power BI solo cuenta con 5 millones. Aunque Excel es una herramienta maravillosa, es sorprendente la cantidad de usos que los colaboradores le dan a sus hojas de cálculo, cuando existen herramientas más adecuadas. Excel se utiliza con frecuencia para recopilar información de múltiples usuarios o para distribuirla por ejemplo. ¿Quién no ha escuchado en su empresa la frase "por favor, completa la información en tus celdas sin modificar las de los demás"? Prácticas como esta han llevado a múltiples empresas a depender de procesos importantes almacenados archivos de Excel, donde los errores humanos son muy probables. Este es solo un ejemplo de situaciones que se pueden automatizar con herramientas como las mencionadas anteriormente de Microsoft, Google u otros proveedores confiables.


Y esto será aún más fácil y factible con la IA generativa. Microsoft y Google ya han anunciado que, con sus asistentes de chat inteligentes (Copilot y Bard, respectivamente), las personas podrán solicitar estas automatizaciones. Por ejemplo, será posible pedirle a Copilot en un chat que genere un panel o reporte en Power BI leyendo la información almacenada en cierta base de datos, o solicitarle que cuando un indicador en ese panel en Power BI se vuelva rojo, envíe automáticamente un correo en Outlook a la persona responsable de mejorarlo. Si bien Microsoft o Google solo han anunciado que esto será posible y lo han mostrado en videos, ya es posible hacer estas automatizaciones en Chat GPT, utilizando el plug in de Zapier. OpenAI y Zapier, al ser empresas más emprendedoras, han avanzado más rápido, pero pronto Microsoft y Google ofrecerán estas facilidades a sus miles de millones de usuarios, y aquellos que estén mejor preparados para utilizarlas serán los más beneficiados.


La oportunidad de aumentar la productividad con no-code y con IA es inmensa. En Kaudal, ofrecemos una Kalculadora gratuita con la cual hemos recopilado datos de cientos de personas sobre cuánto tiempo podrían ahorrar automatizando tareas con no-code y con IA. El promedio es de +500 horas al año, lo cual equivale a liberar un trimestre entero para dedicarlo a tareas más estratégicas y motivantes. La mayoría de las personas tienen la posibilidad de ahorrar mucho tiempo de manera autónoma, si lo desean y si su empresa les permite utilizar herramientas no-code y de IA, útiles para automatizar reportes, flujos repetitivos o la recopilación o distribución de información. Aquellos que actúen primero en lugar de esperar a que Microsoft o Google se lo pongan todo en bandeja tendrán más éxito. Empezar en pequeño es suficiente, en un entorno controlado donde no existan los riesgos de seguridad que preocupan a muchos. Estas preocupaciones son válidas, pero no deberían frenar el aprendizaje y la acción.


Saludos,


Ana María




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