3 Formas Comprobadas por Datos de Cómo las Empresas Pueden Aumentar la Adopción de la IA y Mejorar la Productividad

Al explorar cómo la IA puede impulsar la productividad, una 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 efectivamente a los empleados en cada etapa de la adopción de 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. Utilizando información basada en datos de la posición de Prodoscore en el cruce 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 la alta dirección, la discusión sobre la adopción de la IA ha pasado a resultados tangibles. El retorno de la productividad de la IA ahora se puede cuantificar y entender 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.

• Los que se mojan el dedo del pie: Estos empleados utilizan la IA de manera esporádica, interactuando durante apenas un minuto por sesión. Pueden estar experimentando con la IA, pero aún no la han incorporado completamente a sus flujos de trabajo.
• Los que se adentran en el agua: Estos son usuarios moderadamente comprometidos que acceden a las 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.
• Los nadadores: Estos son usuarios altamente comprometidos y posibles líderes de la IA dentro de la empresa. Interactúan con las 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 una amplia gama 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 una visión más clara de 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 las herramientas de IA trabajan un promedio de 90 minutos más al día en comparación con aquellos que no. También pasan más tiempo colaborando 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 se pueda ajustar es esencial para garantizar que los empleados adopten las herramientas de IA de manera que respalden sus flujos de trabajo únicos y los objetivos de la empresa.

Además, la importancia de la comunicación entre los empleados y los gerentes no se puede enfatizar lo suficiente, especialmente 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. La brecha de comunicación promedio es de 3-4 días, lo que puede obstaculizar el uso efectivo de las herramientas de IA y la productividad en general.

Para aprovechar al máximo el valor de la IA, las empresas deben asegurarse de que existan procedimientos de comunicación efectivos entre los gerentes y los empleados, especialmente en lo que respecta 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, existe una brecha notable entre los empleados que se sienten cómodos utilizando las 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 las herramientas de IA cinco o más veces durante su jornada laboral, promediando casi seis minutos de uso. Sin embargo, la otra mitad solo interactúan 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 aprovechar al máximo los beneficios de la IA y, potencialmente, disminuyendo la productividad al causar estrés o tiempo perdido innecesariamente. Al proporcionar capacitación integral y establecer pautas de uso claras, las empresas pueden garantizar que más empleados vayan más allá de la etapa inicial de “mojar el dedo del pie” y adopten plenamente 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 sobre el 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 de personal experimentado y liderazgo senior.

Una de las ventajas más significativas de los modelos de lenguaje grande impulsados por la IA (LLM) es su capacidad para impulsar decisiones comerciales en tiempo real. A medida que fluyen los datos, 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 de productividad e 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 constante, comunicación y capacitación para desbloquear realmente su potencial.