¿La próxima frontera de la IA? Ya estás dentro

Casi todos los titulares sobre IA de este año han tratado sobre algún aspecto de la capa digital del trabajo, desde agentes que escriben código hasta modelos que toman notas en llamadas de conferencia. Mientras tanto, los mismos empleados que usan IA para volverse notablemente eficientes en sus portátiles están entrando a sus oficinas del mundo real donde esa eficiencia no existe.

El problema de la conversación sobre IA en los últimos años es que se ha mantenido casi completamente en interiores, y lo digo en sentido muy literal. Ha girado en torno a pantallas, ventanas de chat y documentos, lo que ocurre entre una persona y un monitor. Y durante todo ese tiempo, la oficina física simplemente ha estado allí, tratada como un costo fijo a gestionar en lugar de un sistema que realmente se pueda comprender y mejorar.

Los lugares de trabajo flexibles modernos, en particular, sufren de este desajuste entre quién se supone que debe estar y quién realmente se presenta, lo que dificulta la gestión de todo. Cuando los empleados llegan, puede que no encuentren una sala de reuniones, o pueden deambular por el piso buscando un escritorio libre como si buscaran un lugar de estacionamiento en el centro comercial en la víspera de Navidad. El plano del piso probablemente se elaboró basándose en la mejor suposición de alguien en lugar de en evidencia real de cómo la gente utiliza el espacio.

Esta incapacidad para usar el espacio de manera eficiente es un problema mayor de lo que parece. Los bienes raíces suelen ser el segundo gasto más grande de una empresa, justo detrás de las personas. Y, en una encuesta reciente realizada por The Collab Collective, seis de cada diez profesionales de operaciones en el lugar de trabajo dijeron que este tipo de fricción — la incapacidad de gestionar eficientemente los recursos de oficina como escritorios y salas de reuniones — en realidad ha empeorado durante el último año.

Esa fricción también tiene un precio, y es significativo. Los empleados pierden entre dos y cuatro horas a la semana buscando espacio, persiguiendo a colegas y lidiando con sistemas de oficina dispares. Haciendo los cálculos con los números de compensación estándar, una empresa con mil empleados puede perder hasta 9 millones de dólares al año solo por la fricción en el lugar de trabajo.

El punto ciego de la planificación inmobiliaria

La IA tiene un potencial significativo para abordar estos desafíos. Así como la IA puede pronosticar la demanda o enrutar tickets de soporte, puede aprender qué escritorios y salas están siendo usados por quién y cuándo. Puede detectar dónde el equipo AV falla rutinariamente e identificar qué pisos o espacios de reunión no se están utilizando.

El antiguo manual para gestionar una oficina también asumía una fuerza laboral que mayormente se presentaba con un horario predecible. En el lugar de trabajo híbrido actual, rara vez ocurre. Los datos de ocupación muestran cuán amplio es realmente ese variación. La firma de bienes raíces comercial CBRE ha encontrado que la mayoría de las organizaciones operan a plena capacidad en su día de oficina más ocupado, pero solo alrededor de un tercio de esa capacidad en un día promedio. Esa brecha es exactamente la razón por la que el número de empleados por sí solo es una forma tan poco fiable de planificar el espacio. Un piso construido para el pico del lunes queda mayormente vacío para el jueves, y ninguna cantidad de intuición captura ese patrón como lo hacen los datos de uso.

Las propias herramientas empeoran la situación, porque la mayoría de las empresas gestionan reservas, registro de visitantes, planificación de espacios, servicios de reuniones y análisis como sistemas separados que nunca fueron diseñados para comunicarse entre sí. Una herramienta de programación que no sabe cómo se usa realmente una sala no puede proporcionar información útil a las instalaciones cuando llega el momento de negociar un contrato de arrendamiento. Los análisis en un panel no pueden intervenir y reprogramar a alguien en otra sala cuando su reserva se cancela.

El hecho es que la mayoría de las decisiones inmobiliarias actuales todavía se toman en gran medida basándose en la intuición y en el empleo actual, no en el uso real. Ese enfoque era viable cuando las oficinas mantenían una ocupación constante y predecible. Ahora es mucho más difícil de justificar en un mundo híbrido donde la asistencia varía según el día de la semana y el equipo.

Aplicada correctamente, la IA en el lugar de trabajo realiza dos funciones a la vez. Para los empleados, resuelve la logística del trabajo al emparejar automáticamente a las personas con el espacio disponible, mostrando en tiempo real qué recursos están libres y eliminando la necesidad de mover reuniones con poca antelación. Para los equipos de operaciones e instalaciones que gestionan el presupuesto, la IA puede analizar todas esas pequeñas señales — quién reservó qué, cuándo, con qué frecuencia y qué salas permanecen vacías — para crear una visión clara de cómo está funcionando realmente el espacio.

Aún mejor, una vez que una empresa puede ver cómo se utiliza realmente el espacio, los gerentes pueden basar sus decisiones inmobiliarias en la demanda real, al igual que lo harían con cualquier otra decisión de asignación de recursos. Con esta información en mano, pueden consolidar los pisos que nadie usa, abordar una renovación de contrato con verdadero poder de negociación y rediseñar la distribución de la oficina según cómo sus equipos colaboran realmente.

Cuando los datos están unificados, el beneficio se vuelve específico rápidamente. Supongamos que una organización descubrió que el 40 % de sus reuniones se concentran en una pequeña fracción de sus salas de conferencias. Con esta información, los gerentes de operaciones pueden, por ejemplo, determinar fácilmente qué salas deben tener prioridad para mejoras de AV y cuáles del resto necesitan una reconsideración de diseño en lugar de un mantenimiento rutinario.

Empresas que ya han puesto la IA a trabajar en su código, sus colas de soporte y sus bandejas de entrada ya han visto lo que ocurre cuando los datos de calidad sustituyen la suposición. La oficina es simplemente el siguiente lugar donde aplicar esa lección. Mejor aún, las organizaciones que lleguen primero no solo gastarán menos en espacio que no utilizan, sino que también devolverán a los empleados las horas que han estado perdiendo silenciosamente por la fricción en el lugar de trabajo todo el tiempo.