3 Formas Comprobadas con Datos que las Empresas Pueden Aumentar la Adopción de IA y Mejorar la Productividad

A medida que más empresas exploran cómo la IA puede impulsar la productividad, un aspecto crucial a menudo se pasa por alto: cómo los empleados están adoptando y utilizando estas herramientas en su trabajo diario. La pregunta no es si la IA puede mejorar la productividad, sino cómo las empresas pueden apoyar eficazmente a los empleados en cada etapa del compromiso con la IA para maximizar el retorno de la inversión.

Como CEO de Prodoscore, un proveedor líder de software de productividad y inteligencia de datos para empleados, he visto de primera mano cómo la adopción de la IA, o la falta de ella, se desarrolla en el lugar de trabajo. Al aprovechar las perspectivas basadas en datos de Prodoscore desde su posición en el punto de intersección de la IA y los negocios, aquí hay tres puntos clave sobre cómo los líderes pueden asegurarse de que las herramientas de IA se utilicen completamente en toda su organización.

1. Cuando se trata del uso de la IA, hay tres grupos distintos de empleados.

A medida que la IA se ha convertido en un tema prioritario para el equipo directivo, la discusión sobre la adopción de la IA ha avanzado hacia resultados tangibles. El retorno de la productividad de la IA ahora se puede cuantificar y comprender a un nivel granular que incluye el tiempo dedicado y el impacto en los ingresos. Los datos recientes de Prodoscore indican que los empleados se dividen en tres categorías distintas cuando se trata de la adopción de la IA.

• Toe-dippers: Estos empleados utilizan la IA de manera esporádica, interactuando durante apenas más de un minuto por sesión. Pueden estar experimentando con la IA, pero aún no la han incorporado completamente a sus flujos de trabajo.
• Foot-waders: Estos son usuarios moderadamente comprometidos que acceden a herramientas de IA 2-4 veces por sesión y promedian casi tres minutos de uso. Estos empleados están probando las aguas y buscan incorporar la IA para mejorar su trabajo, pero aún se acercan a las herramientas con cautela.
• Swimmers: Estos son usuarios altamente comprometidos y posibles líderes de IA dentro de la empresa. Interactúan con herramientas de IA cinco o más veces por sesión, con un tiempo de uso promedio de casi seis minutos. Entienden el valor que la IA aporta a sus roles y están comprometidos con aprovecharla para mejorar la productividad.

Las organizaciones que reconocen estos grupos distintos de empleados pueden adaptar su enfoque de la adopción de la IA en consecuencia. Además, el impacto de la IA en la productividad trasciende las líneas de la industria. Ya sea que se trate de asistentes legales, profesionales de TI o gerentes, las herramientas de IA como OpenAI y otras están demostrando ser útiles en un amplio espectro de roles y sectores. En cada caso, el uso de la IA ha mostrado mejoras medibles en la eficiencia y el tiempo ahorrado.

2. Un enfoque flexible y basado en datos para la adopción de la IA produce mayores beneficios.

Para aprovechar realmente el poder de la IA, las empresas necesitan ir más allá de simplemente promocionar la IA como una palabra de moda. Los negocios exitosos utilizan datos para mantenerse ágiles, lo que les permite tomar decisiones inteligentes e informadas sobre recursos y eficiencia.

Por ejemplo, rastrear la relación entre el uso de la IA por parte de los empleados y la productividad proporciona a los líderes empresariales perspectivas más claras sobre cómo estas herramientas influyen en los resultados comerciales. Según la investigación de Prodoscore, en los días en que los empleados utilizan herramientas como OpenAI o Gemini, son un 15-21% más productivos que aquellos que no utilizan dichas herramientas. Mientras tanto, los empleados que interactúan con herramientas de IA trabajan un promedio de 90 minutos más al día en comparación con aquellos que no lo hacen. También dedican más tiempo a colaborar utilizando herramientas de mensajería y chat, fomentando el trabajo en equipo y una mayor comunicación interna.

Estos números subrayan un punto vital: la influencia de la IA en la productividad es sustancial. Sin embargo, simplemente introducir la IA en el lugar de trabajo no es suficiente. Un enfoque dinámico y basado en datos que sea ajustable es esencial para asegurarse de que los empleados adopten las herramientas de IA de manera que respalden sus flujos de trabajo y objetivos de la empresa de forma única.

Además, la importancia de la comunicación entre empleados y gerentes no puede ser exagerada, particularmente en entornos de trabajo híbridos. Según los datos de Prodoscore, 61% de los gerentes no han hablado con al menos uno de sus miembros del equipo en una semana determinada, mientras que solo el 16% de los gerentes mantiene contacto diario con todos los miembros del equipo. El promedio de brecha de comunicación es de 3-4 días, lo que puede obstaculizar el uso efectivo de las herramientas de IA y la productividad en general.

Para aprovechar el valor completo de la IA, las empresas deben asegurarse de que estén en lugar procedimientos de comunicación efectivos entre gerentes y empleados, especialmente con respecto a la adopción de la IA. En entornos híbridos, la importancia de la comunicación es aún mayor.

3. La capacitación y las pautas de uso establecidas son esenciales.

A pesar de los beneficios claros de la IA, hay una brecha notable entre los empleados que se sienten cómodos utilizando herramientas de IA y aquellos que no. Cerrar esta brecha es crucial, y es responsabilidad de los empleadores proporcionar la capacitación necesaria y establecer pautas claras sobre cómo adoptar las herramientas de IA.

Los datos de Prodoscore muestran que, si bien el 24% de los empleados han utilizado OpenAI o Gemini al menos una vez, el nivel de compromiso varía enormemente. La mitad de estos usuarios interactúan con herramientas de IA cinco o más veces durante su jornada laboral, promediando casi seis minutos de uso. Sin embargo, la otra mitad solo interactúa durante poco más de dos minutos.

Esta discrepancia destaca la necesidad de capacitación continua. Los empleados que no están seguros de cómo utilizar las herramientas de IA de manera efectiva pueden evitarlas por completo, limitando la capacidad de la organización para obtener todos los beneficios de la IA y, potencialmente, disminuyendo la productividad al causar estrés o tiempo desperdiciado innecesariamente. Al proporcionar capacitación integral y establecer pautas de uso claras, las empresas pueden asegurarse de que más empleados vayan más allá de la etapa inicial de “toe-dipping” y abracen completamente la IA.

Mirando hacia el futuro, la IA solo mejorará la productividad si los empleados se comprometen a utilizar las herramientas a su disposición. Este compromiso es más probable cuando las empresas proporcionan capacitación y comunican claramente las expectativas con respecto al uso de la IA.

La IA está dando forma a la productividad: los líderes deben adaptarse.

La adopción de la IA ya está cambiando la forma en que operan los negocios. Los líderes ahora tienen acceso a más datos que nunca antes para informar sus decisiones. Sin embargo, es crucial encontrar un equilibrio entre confiar en los datos y aprovechar la experiencia del personal experimentado y el liderazgo senior.

Una de las ventajas más significativas de los modelos de lenguaje grande impulsados por IA (LLM) es su capacidad para impulsar decisiones comerciales en tiempo real. A medida que fluye la información, los cambios organizacionales se pueden realizar de forma dinámica, lo que permite a las empresas pivotar rápidamente y optimizar los resultados. Sin embargo, los datos nunca deben dictar decisiones por sí solos. Los líderes deben seguir confiando en la experiencia y la intuición de sus equipos. El liderazgo senior posee conocimientos invaluables que deben integrarse con las perspectivas de la IA para crear un enfoque equilibrado para la productividad y la innovación.

En última instancia, las organizaciones más exitosas serán aquellas que puedan mantenerse flexibles, monitorear las tendencias de uso de la IA de cerca y tomar decisiones basadas en datos. La adopción de la IA no es un enfoque de talla única; requiere un refinamiento, comunicación y capacitación constantes para desbloquear realmente su potencial.