Ilustración de Emanuela Carnevale
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Durante el último año, los investigadores de Microsoft han estudiado los efectos de la IA en el trabajo a través de una serie de experimentos del mundo real en empresas que utilizan Copilot. La configuración era simple: un grupo usaba Copilot, el otro no.
En general, las personas que utilizaban Copilot trabajaban más rápido y producían mejores resultados. Pero nuestros hallazgos también revelaron nuevos patrones en la forma en que las personas trabajan, aprenden y se adaptan. He aquí cuatro conclusiones que los líderes pueden aplicar a su propia adopción de la IA a medida que nos adentramos en una era de inteligencia disponible y de creciente colaboración entre humanos y agentes.
1. La IA ya está integrada en nuestra forma de trabajar
En muchos de nuestros estudios, los miembros del grupo de control, que se suponía que no debían usar IA, la usaron de todos modos. Esto es coherente con nuestros datos que muestran que los empleados a los que no se les proporciona IA en el trabajo la buscarán ellos mismos (BYOAI). Ya no existe tal cosa como un «no usuario»: la IA ya está integrada en la forma en que las personas piensan, trabajan y hacen las cosas.
Esto presenta una oportunidad para todos los líderes y empresas. Imaginen que podrían remontarse a los primeros días de Internet, cuando las personas ya lo usaban de manera amplia, pero las empresas aún buscaban descubrir cómo aplicarlo a los negocios. ¿Qué harían diferente? Las Empresas Frontera, estructuradas en torno a la inteligencia bajo demanda e impulsadas por equipos «híbridos» de humanos + agentes, contienen lecciones clave sobre cómo aprovechar esta oportunidad única en una generación y están preparadas para obtener un valor sin precedentes de la IA. Para aprovechar el momento, empiecen por contratar a tus primeros empleados digitales, para establecer su proporción única de agentes humanos e impulsar una adopción amplia y decidida.
2. Escalar lo que funciona
Para evaluar el rendimiento de los empleados en tareas complejas y específicas del trabajo, nuestros investigadores necesitaban una forma de evaluar la calidad, aunque no fueran expertos en, por ejemplo, el análisis de la causa raíz. Así que recurrieron a Copilot, para construir un calificador de IA para ayudar a comprender la calidad de las respuestas que obtuvieron. En primer lugar, un líder de la empresa en la que se llevó a cabo el estudio validó cómo era una versión de alta calidad del producto final. Con esa vara de medir, Copilot pudo evaluar con objetividad el trabajo de todos los participantes del estudio y asignar a cada uno una puntuación cualitativa.
Este es un poderoso caso de uso de IA para los líderes empresariales. Según nuestro último Índice de Tendencias Laborales, el 55% de los empleados de Empresas Frontera dicen que pueden asumir más trabajo, en parte porque utilizan Copilot para probar los entregables, comparar la calidad y sacar a la luz los puntos ciegos sin esperar a la revisión del gerente. Esto puede ser tan simple como capacitar a un agente sobre cómo ustedes y otros líderes han criticado el trabajo anterior de su equipo para que los empleados puedan realizar una revisión de primer paso.
La conclusión general: la verdadera transformación de la IA se produce cuando las organizaciones capturan lo que funciona y lo escalan a todos los equipos. Al formalizar las mejores prácticas, como en el ejemplo del agente anterior, y codificarlas con IA, las empresas pueden garantizar una calidad constante y una toma de decisiones más rápida. Esta capacidad de poner en práctica los aprendizajes de la IA es lo que diferencia a las Empresas Frontera de las que aún están en proceso de experimentarla.
3. La capacitación no puede ser una ocurrencia tardía
Un tema que apareció en toda la investigación de Copilot: las mayores ganancias de rendimiento en realidad se produjeron cuando los sujetos del estudio recibieron orientación sobre cómo aplicar la IA a tareas laborales específicas.
En un estudio, nuestros investigadores desarrollaron prompts óptimos que los sujetos podían usar. Los empleados que recibieron estas indicaciones y consejos sobre la mejor manera de aprovechar la IA vieron el mayor impacto positivo en el rendimiento. La clave es establecer la conexión entre lo que alguien necesita hacer y cómo la IA puede ayudarlos a hacerlo mejor.
Para ver resultados significativos, los líderes deben ir más allá del acceso y centrarse en la habilitación: orientación clara, casos de uso del mundo real y formación que conecte la IA directo con el trabajo que realizan los empleados. Cuando las personas entiendan cómo usar la IA con un propósito, verán mejores resultados.
4. Poner en orden sus procesos
Al igual que la orientación específica ayuda a las personas, los procesos estructurados ayudan a los equipos a sacar el máximo partido de la IA. En todos nuestros experimentos, las mayores mejoras se produjeron cuando los participantes tenían objetivos claros, tareas bien definidas y acceso a recursos organizados, como bibliotecas estructuradas de SharePoint o plantillas compartidas. En esos casos, Copilot actuaba como un potente amplificador. Pero cuando los procesos estaban desorganizados (roles poco claros, documentos desordenados, falta de comprensión compartida), las mejoras en el rendimiento eran limitadas.
La IA puede acelerar el trabajo, pero no puede desenredar la disfunción. Antes de aplicar la IA, aclaren los objetivos, alineen los equipos y limpien los sistemas en los que las personas confían todos los días.
Cuando se trata de la transformación de la IA, todos aprendemos sobre la marcha. Convertirse en una Empresa Frontera se trata de experimentar, capturar lo que aprenden y aplicar de manera rápida esas lecciones para escalar con velocidad, y empoderar a todos para un nuevo mundo laboral.
