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egún las predicciones de PwC para 2025, la IA es el principal factor que cambiará fundamentalmente la manera de hacer negocios y crear valor este año. La IA se está integrando rápidamente en la forma en que los empleados ejecutan las tareas esenciales en organizaciones de diversos sectores, desde la optimización del servicio al cliente hasta el apoyo en la toma de decisiones y la mejora de la eficiencia. Esta tecnología también está a punto de transformar la forma en que se gestiona a los trabajadores. Los sistemas y agentes de IA son cada vez más capaces de supervisar el flujo de trabajo, y cómo los empleados y la IA colaboran en dichas tareas.

Sin embargo, aunque el porcentaje de organizaciones que adoptan IA ha pasado del 55% en 2023 al 78% en 2024, según McKinsey, los empleados muestran un entusiasmo significativamente menor respecto al uso de la IA en sus actividades diarias. Esto plantea una pregunta importante: ¿Los empleados confían en estas tecnologías?

La evidencia sugiere que la confianza es escasa. En una encuesta reciente de Pew Research, los encuestados informaron sentirse reticentes respecto a la IA: el 52% afirmó sentirse “preocupado” por el impacto de la IA en el lugar de trabajo, y el 33% dijo sentirse “abrumado”, en comparación con el 36% que se describió como “esperanzado”. A nivel global, Edelman descubrió que el 35% de los encuestados dijo rechazar la IA, frente al 30% que la adoptó. Según otra encuesta de Pew Research, el 71% de los estadounidenses se oponía a que las empresas utilizaran IA para tomar decisiones finales de contratación, y el 61% se oponía a su uso para rastrear los movimientos de los trabajadores.

Investigaciones recientes sobre gestión también han demostrado que una de las principales razones por las que los empleados no confían en la IA es que consideran que estas herramientas carecen de benevolencia al hacer recomendaciones y tomar decisiones, y dudan que la IA “se preocupe” y tome en cuenta sus intereses. La benevolencia (la disposición a adoptar una orientación positiva para servir a los intereses de otro interdependiente) es un concepto importante en este contexto, porque representa la característica fundamental del fideicomisario (la IA) para hacer el bien al fideicomitente (los empleados), como base para que surja la confianza.

Estas preocupaciones de los empleados también envían una señal a los líderes organizacionales de que la confianza en ellos también podría estar faltando. Los empleados desean saber si la adopción de la IA promoverá sus intereses o conducirá a su despido; si potenciará o reemplazará sus contribuciones.

A medida que las organizaciones consideran integrar sistemas de IA en su gestión y toma de decisiones, deben preguntarse cómo la IA influirá en la forma en que los empleados perciben la benevolencia. Al pensar en esto, deben considerar cómo estos sistemas pueden afectar la experiencia de los empleados y su visión del trabajo, así como qué rol debe desempeñar la gerencia en la mediación de las recomendaciones de la IA para abordar las preocupaciones de los empleados.

La IA y la capacidad de ser benévola

Los sistemas de IA son cada vez más hábiles para reconocer patrones en las interacciones humanas. Esta capacidad es lo que los hace tan efectivos para funcionar de manera (semi)autónoma en áreas como el servicio al cliente, las recomendaciones personalizadas y la gestión del flujo de trabajo. Al analizar grandes conjuntos de datos sobre comportamiento humano, los sistemas de IA pueden hacer inferencias matizadas sobre las preferencias, estilos de comunicación y respuestas humanas, y posteriormente tomar decisiones. Debido a esto, estos sistemas también pueden comunicarse de maneras que parecen humanas.

Dado que la IA refleja lo que ve en los datos y toma señales de quien le da instrucciones, puede reflejar tanto los valores vividos como los declarados de una empresa. Las organizaciones pueden entrenar a la IA que proporciona recomendaciones para que parezca benévola mediante el uso de indicaciones y solicitudes específicas. Por ejemplo, una IA puede recibir instrucciones para que identifique y priorice los intereses de las partes involucradas en una decisión empresarial.

Las empresas ya están haciendo esto. Por ejemplo, en 2017, Salesforce utilizó su sistema interno de IA para asesorar a los líderes cuando tomaban decisiones. En esos casos, la IA se empleó para reducir el sesgo en las reuniones y disminuir la política interna o las agendas personales. Ayudó a defender los intereses de las partes interesadas, a que los líderes tomaran decisiones benévolas y a demostrar que la IA puede ser una herramienta que ayuda a promover la benevolencia en la toma de decisiones.

Es poco probable que los empleados experimenten estas intervenciones como evidencia de la benevolencia de la IA (ni deberían hacerlo), porque generalmente consideran que esa es una cualidad humana y que está fuera del alcance de estas herramientas.

Esto se debe a que los sistemas de IA no son ni pueden ser benévolos. De hecho, estos sistemas operan a través de algoritmos que siguen patrones estadísticos y objetivos predefinidos sin ningún propósito autoimpuesto; y, como tal, no existe intención en la lógica interna del motor de IA. Sin la capacidad de tener una opinión y tomar una decisión basada en el juicio, los sistemas de IA tienen una comprensión limitada del mundo y de lo que motiva a los humanos en ese mundo. Y, por esa razón, los sistemas de IA no poseen la disposición genuina de cuidar los intereses de las personas.

Recomendaciones

Para fomentar la confianza en la IA, es importante que las organizaciones comprendan que esto no es solamente un ejercicio de ingeniería donde se necesitan intervenciones a nivel de la tecnología en sí, como el código abierto y la promoción de una IA explicable. Garantizar que la IA sea aceptada por los empleados requiere que estos puedan comprenderla y saber cómo funciona. Lograr este tipo de confianza requiere intervenciones tanto a nivel de la IA como del liderazgo. He aquí cómo hacerlo:

1. Para construir un entorno donde los empleados puedan adoptar la IA con confianza, las organizaciones deben promover los factores de confianza cognitiva de la IA: fiabilidad, precisión y transparencia. Las investigaciones demuestran que los sistemas percibidos como confiables y comprensibles fomentan una mayor aceptación entre los usuarios. Este tipo de confianza puede lograrse interviniendo en la tecnología misma. Por ejemplo, la realización de auditorías periódicas sobre la precisión de la IA, los esfuerzos de mitigación de sesgos y el seguimiento del desempeño pueden tranquilizar a los empleados sobre la fiabilidad de la IA, animándolos a comprometerse plenamente con la tecnología.

2. Los líderes deben demostrar una preocupación genuina por el bienestar y la equidad de los empleados, porque la IA no puede hacerlo. En última instancia, el liderazgo será quien decida cómo se usa y se empodera la IA, y dónde no. Al involucrar a los empleados en discusiones sobre el papel de la IA en su trabajo y abordar sus preocupaciones con transparencia, los líderes pueden ayudar a crear una cultura laboral donde los empleados se sientan valorados y perciban la IA como una solución que se adopta con el objetivo de empoderarlos y hacerlos crecer, en lugar de reemplazarlos.

3. La solución óptima para la falta de confianza en la IA requiere una “combinación IA-líder” que garantice que los empleados se sientan no solo técnicamente seguros con la IA, sino también que tengan la seguridad de que servirá a sus intereses de manera respetuosa y justa. Para promover la aceptación de esta combinación (IA-líder) y mejorar la confianza en la IA en toda la organización, es necesario desarrollar e implementar programas de capacitación. Estos programas existen para ayudar a que los empleados se sientan menos amenazados por la adopción de la IA, al tiempo que se sienten empoderados por sus supervisores. Esto puede lograrse promoviendo la alfabetización digital y la comprensión del funcionamiento de la IA. Una mejor comprensión de la IA, combinada con discusiones lideradas por el liderazgo que presenten a la IA como una herramienta de apoyo para contribuir al propósito de la empresa y a los intereses de todos los involucrados, empoderará aún más a los empleados para ver cómo la IA puede contribuir a sus funciones y al crecimiento de su carrera.

A

l igual que muchos de los esfuerzos de digitalización previos, la IA ofrece un enorme potencial para ayudar a transformar la forma en que se hace el trabajo, e incluso acceder a trabajos que no creíamos posibles.

En la Pulse Survey de PwC de junio de 2024, el 84% de los ejecutivos afirmó que lograr un valor medible a partir de una nueva tecnología era un desafío. Por lo general, las organizaciones tienen que dedicar una cantidad significativa de tiempo y recursos a intentar corregir grandes cantidades de “deuda técnica”, es decir, todos los esfuerzos acumulados para ayudar a mejorar la infraestructura tecnológica de su organización y la complejidad resultante.

Nuestra experiencia trabajando en transformaciones tecnológicas y digitales con cientos de empresas nos ha llevado a creer que simplemente tratar de gestionar la deuda técnica es a menudo un esfuerzo equivocado e incompleto. Hasta que las organizaciones no puedan abordar su “deuda de proceso” (que a menudo no se discute, y que definimos como la acumulación de formas de trabajar anticuadas, funcionalmente aisladas y desconectadas del cliente), no podrán aprovechar el enorme potencial de tecnologías como la IA y el conjunto de herramientas de digitalización que tienen a su disposición.

Abordar la deuda de proceso

Entonces, ¿cómo recomendamos que las organizaciones aborden su deuda de proceso de una manera holística que pueda agregar valor? A través de estas cinco palancas:

1. Mapee los procesos de extremo a extremo de su organización e identifique resultados claros.

El primer paso consiste en identificar y clasificar los procesos de extremo a extremo de su organización en función de productos o flujos de valor diferenciados. A continuación, evalúe cada flujo de valor. ¿Todavía es necesario realizar esta actividad? ¿Aporta valor empresarial? ¿Está cumpliendo con las expectativas del usuario final o del cliente?

2. Determine quién está mejor capacitado para ayudar en cada área del proceso principal.

Este paso a menudo se pasa por alto. Muchas empresas rara vez cuestionan qué trabajo deben realizar internamente y qué puede ser realizado por colaboradores externos.

3. Cree una “fábrica digital” para reimaginar los procesos de extremo a extremo.

Así como los fabricantes tienen fábricas para el ensamblaje de productos, recomendamos a las empresas crear una «fábrica digital» (un equipo compuesto por capacidades como estrategia de productos, diseño de productos, ingeniería de datos, ciencia de datos y automatización) para ayudar a hacer realidad sus procesos reimaginados. Al aplicar estos métodos de manera consistente en cada área del proceso, este equipo puede desarrollar herramientas, capacitación y un modelo de gobernanza que ayude a la empresa a prevenir años de deuda de procesos empresariales.

4. Vuelva a capacitar a los empleados para ayudar a respaldar sus nuevos procesos.

Con nuevos procesos que son cada vez más críticos para los resultados comerciales, las organizaciones deben dotarlos de talento altamente calificado que pueda aprovechar su potencial. Esto probablemente signifique cambiar el modelo operativo, así como volver a capacitar o mejorar las habilidades de los empleados y redistribuir el talento en torno a sus nuevas actividades de valor agregado.

5. Adopte una mentalidad iterativa y de aprendizaje al estructurar el cambio en sprints cortos.

No se equivoque: obtener valor de estos esfuerzos probablemente no sea fácil, por lo que las organizaciones deben administrar estos programas de cerca para confirmar la adopción adecuada de los cambios y corregir el rumbo según sea necesario.

Las organizaciones están ansiosas por abordar la carga de su deuda técnica, centrándose cada vez más en los crecientes y aparentemente insuperables presupuestos necesarios para avanzar, y con la esperanza de que las nuevas tecnologías (mejores, más rápidas e idealmente más baratas) puedan ayudar a salvar el día.

En su lugar, comience por reestructurar y volver a priorizar la forma en que su empresa trabaja, con un enfoque en los resultados claros que exigen sus clientes y en los que puede diferenciarse significativamente.