Productividad de la IA

La productividad de la IA se refiere al uso de la inteligencia artificial (IA) para mejorar la eficiencia y la eficacia en diversas tareas y procesos en todos los sectores.

Esto puede incluir la automatización de tareas rutinarias, el análisis rápido de datos, la optimización de flujos de trabajo y el suministro de información que ayude en la toma de decisiones mediante la integración de herramientas de IA. Los nuevos avances tecnológicos, como la IA generativa, están cambiando el panorama de la IA y su papel en el lugar de trabajo y las ganancias generales de productividad.

El potencial de la IA sigue siendo muy prometedor, ya que hasta 300 millones de puestos de trabajo a tiempo completo podrían ser sustituidos por estas nuevas tecnologías, según un informe de Goldman Sachs.¹

Para las personas y las organizaciones, las herramientas de IA pueden agilizar las operaciones, reducir los errores y liberar tiempo de los miembros del equipo para actividades más estratégicas. Algunos ejemplos de funciones de la IA incluyen el uso de la IA para la gestión de proyectos, la automatización del servicio de atención al cliente, el análisis de datos y la creación de contenido original. El transformador generativo preentrenado (GPT) es un chatbot que utiliza la IA y se basa en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). También son una aplicación cada vez más importante del machine learning (ML).

El objetivo de la productividad de la IA es mejorar el rendimiento y los resultados minimizando el gasto de recursos y, en última instancia, mejorando la experiencia del usuario. Un estudio realizado por la Oficina Nacional de Investigación Económica lo respalda y revela que el acceso a la asistencia de IA, como el GPT, aumentó la productividad de los agentes de atención al cliente un 14 %.²

La introducción de herramientas de productividad de IA en un mundo en rápida evolución ha cambiado la forma en la que se gestionan las empresas y la manera en la que las personas realizan las tareas cotidianas. El movimiento de la IA no se trata solo de hacer las cosas más rápido, sino de ser más inteligente y trabajar de manera más eficiente. Lo que conforma la mayor parte de la productividad de la IA son las herramientas de productividad de la IA, que son aplicaciones de software que utilizan la IA para ayudar a particulares y empresas a completar tareas. Estas herramientas de productividad de IA están disponibles en forma de aplicaciones y en Internet. Mediante el uso del machine learning y el procesamiento del lenguaje natural para hacer cosas como automatizar citas, trabajar a partir de plantillas prediseñadas y escribir código.

Estos tipos de aplicaciones informáticas varían en usos y complejidad. Algunos son asistentes inteligentes que pueden clasificar los correos electrónicos con sólo unos clics. Mientras que otras soluciones utilizan algoritmos y métricas para predecir el código que hay que escribir o dan consejos para completar las tareas. Algunas de las herramientas más utilizadas hoy en día en los negocios son las siguientes.

1. Grammarly

2. Notion

3. ChatGPT

4. Claude

5. Asana

6. Otter.ai

7. watsonx Assistant

8. watsonx Orchestrate

9. Midjourney

10. watsonx Code Assistant

11. Microsoft Copilot

Grammarly es un asistente de escritura basado en la nube y la IA que se utiliza para optimizar la gramática, la puntuación y la ortografía, entre otros aspectos de la escritura. La herramienta puede ser utilizada por cualquiera que busque mejorar la redacción publicitaria, la escritura de formato largo o la escritura cotidiana en general.

Notion, similar a Grammarly, es una herramienta de escritura y toma de notas que presentó hace poco su versión de IA. Notion AI es una colección de herramientas con IA que pueden rellenar automáticamente los resúmenes, responder a las preguntas y traducir palabras a varios idiomas.

ChatGPT fue creado por OpenAI, se basa en la arquitectura GPT-4 y se entrena con grandes cantidades de datos de texto para ayudar a escribir redacciones, responder preguntas, criticar la escritura y mucho más. La versión premium de ChatGPT puede incluso generar imágenes y entradas de voz.

Claude es otro asistente de IA que puede resumir reuniones, responder preguntas y escribir código. Está impulsada por LLM y es otra aplicación de productividad popular utilizada por las personas hoy en día para ayudar a escribir publicaciones en redes sociales, como publicaciones de Linkedin o subtítulos de Instagram.

Asana es una herramienta de gestión de proyectos que ayuda a las organizaciones a gestionar tareas y puede integrarse con múltiples aplicaciones, como Microsoft Teams, Gmail, iOS y Outlook. Asana AI utiliza IA para automatizar tareas y crear resúmenes, ahorrando tiempo y dinero a los equipos.

Otter.ai es una herramienta de transcripción que resume las llamadas grabadas y ayuda a los usuarios a transcribir conversaciones de voz a texto en tiempo real.

watsonx Assistant es una solución de IA conversacional que permite a los empleados de una organización crear agentes de IA y chatbots de IA. La herramienta se puede integrar con múltiples aplicaciones y está diseñada para desarrolladores no técnicos.

IBM watsonx Orchestrate es una solución de IA generativa y automatización que puede automatizar tareas y simplificar procesos complejos. La herramienta ofrece aplicaciones, habilidades y asistentes prediseñados para ayudar a los miembros de una organización a realizar tareas.

Midjourney es una herramienta de generación de imágenes de IA que crea imágenes a partir de instrucciones de texto. Lo utilizan artistas y diseñadores para ayudar a crear obras únicas.

watsonx Code Assistant utiliza la IA generativa para generar código nuevo neto y traducir código de un idioma a otro o refactorizar código heredado. La herramienta ayuda a los desarrolladores y operadores de TI a acelerar los esfuerzos de modernización de aplicaciones.

Microsoft Copilot es una herramienta con IA que utiliza LLM y los datos de la organización para ayudar a los usuarios con la productividad y la creatividad. Copilot puede sugerir nuevas ideas y automatizar tareas, como la redacción y el resumen de correos electrónicos.

Herramientas de productividad de IA que están revolucionando el enfoque de las tareas, desde la lluvia de ideas hasta la atención al cliente. Estos importantes cambios en la tecnología permiten a los equipos generar ideas y resolver problemas de manera más eficiente. Al utilizar algoritmos avanzados, estas herramientas ayudan a reducir la perplejidad que a menudo se asocia a los complejos procesos de toma de decisiones, lo que permite obtener una visión más clara y mejores resultados.

La integración de la IA en los flujos de trabajo diarios puede aumentar significativamente la productividad y transformar la forma en que las personas y los miembros del equipo colaboran. Algunos beneficios clave incluyen:

1. Mayor ahorro de tiempo
2. Mejora de la eficiencia 
3. Mejora de la toma de decisiones 
4. Exactitud mejorada 
5. Mejor personalización
6. Más escalabilidad

La IA puede automatizar tareas repetitivas, lo que libera tiempo para que los empleados se centren en iniciativas más estratégicas y lluvias de ideas creativas. Un ejemplo proviene del estudio Impacto Económico Total de Forrester Consulting 2023, que halló una reducción del 30 % en el tiempo de gestión de la interacción para los agentes de servicios aumentados por chatbot con IBM watsonx Assistant.³ La mejora está valorada en 2,4 millones de dólares en un período de tres años, según el estudio.

Las herramientas de IA agilizan los flujos de trabajo, lo que permite a los equipos gestionar proyectos y tareas de forma más eficaz, lo que conduce a una finalización más rápida de los proyectos. Por otra parte, la eficiencia añadida y la reducción de errores pueden suponer un importante ahorro de costes a lo largo del tiempo, lo que permite una asignación de recursos más eficaz. Un ejemplo de eficiencia es IBM watsonx Orchestrate, específicamente dentro del mundo de las adquisiciones. watsonx Orchestrate utiliza varias soluciones de aprovisionamiento, como Ask Procurement, gestión de contratos y gestión de aprovisionamiento y pago y order management.

La IA analiza grandes conjuntos de datos, proporcionando perspectivas que ayudan a las organizaciones a tomar decisiones fundamentadas basadas en información en tiempo real. También puede mejorar la comunicación entre los miembros del equipo, fomentando un entorno más colaborativo que fomente el intercambio de ideas y el trabajo en equipo. La solución watsonx Orchestrate también es un ejemplo de toma de decisiones mejorada. Con las capacidades de watsonx Orchestrate, los equipos pueden automatizar tareas y simplificar procesos complejos, lo que les ahorrará tiempo y recursos.

Las herramientas de IA pueden minimizar el error humano en la entrada de datos y la generación de contenidos y ayudar a garantizar resultados de mayor calidad. La tecnología puede reducir la necesidad de revisiones y fomentar una gestión de tareas más eficiente. watsonx Code Assistant y la organización del CIO de IBM son un gran ejemplo de lo que puede hacer la precisión. Con watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed, el 60 % del contenido de la guía de estrategias de Ansible fue generado automáticamente por watsonx Code Assistant.

Muchas de las herramientas de IA del mercado, incluidas las de IA generativa, aprovechan la tecnología avanzada para adaptarse a las preferencias individuales, ofreciendo recomendaciones personalizadas que mejoran la experiencia del usuario. ChatGPT es un buen ejemplo de personalización, ya que recientemente ha incluido una función de personalización destinada a evitar que los usuarios tengan que repetir instrucciones comunes de una tarea a otra.⁴

Las soluciones de IA pueden adaptarse y crecer con una organización, acomodando mayores cargas de trabajo al mismo tiempo que mantienen altos niveles de productividad y mitigan las tareas que consumen tiempo. Un ejemplo de una herramienta altamente escalable es Notion AI. La solución ha experimentado tal crecimiento de datos que han ampliado su infraestructura de bases de datos a una arquitectura fragmentada más compleja.⁵ La solución "mantenía un total de 480 fragmentos lógicos al tiempo que ayudaba a garantizar una gestión de datos y unas capacidades de recuperación escalables a largo plazo", afirma Notion en un post publicado en su sitio web.

La productividad de la IA no está exenta de desafíos. Pero con esos desafíos hay posibles soluciones.

Por lo tanto, las herramientas de IA a menudo requieren acceso a grandes cantidades de datos, y las preocupaciones sobre la protección de los datos y la seguridad se vuelven primordiales. Las organizaciones deben ayudar a garantizar que la información confidencial esté protegida, lo que puede complicar la implementación de la IA. El cumplimiento de la normativa, como el RGPD, añade una capa adicional de complejidad.

Una posible solución es crear un marco ético que cuente con políticas y normas de seguridad claras. Las organizaciones solo deben utilizar los datos necesarios para crear IA y ayudar a garantizar que se manejen y gestionen de forma segura.

Muchas organizaciones tienen dificultades para integrar las herramientas de productividad de IA con sus sistemas y flujos de trabajo existentes. Esto puede provocar perturbaciones e ineficiencias durante el período de transición. Sin una integración perfecta, es posible que los beneficios potenciales de la IA no se materialicen por completo.

Una forma de mitigar cualquier problema de integración es establecer normas comunes que sean coherentes en toda la organización. Las organizaciones también deben implementar marcos de gobierno del dato y utilizar API para conectar datos y manejar la transformación de datos.

Los sistemas de IA pueden perpetuar inadvertidamente los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que conduce a resultados sesgados y prácticas injustas. Este sesgo puede afectar a los procesos de toma de decisiones, sobre todo en áreas como la contratación y el servicio de atención al cliente. Las organizaciones deben trabajar de manera activa para identificar y mitigar estos prejuicios para ayudar a garantizar un uso justo y equitativo de la IA.

Una posible solución a este reto es disponer de datos diversos que representen a una amplia gama de individuos de todos los orígenes. Los desarrolladores deben realizar revisiones de los datos con cuidado y no realizar entrada de demasiados, ya que abruman y pueden hacer que el modelo sea más sesgado.

Los empleados pueden resistirse a adoptar herramientas de IA por miedo a perder su puesto de trabajo o por incomodidad con las nuevas tecnologías. Esta resistencia cultural tiene el potencial de obstaculizar la implementación exitosa de soluciones de productividad de IA. Por lo tanto, las organizaciones deben invertir en estrategias de formación y gestión del cambio para fomentar la aceptación y el compromiso con las tecnologías de IA.

Un enfoque para mitigar este reto empieza por que los líderes de la organización creen una cultura abierta al cambio y a las nuevas ideas. Los ejecutivos de alto nivel deben comunicar estos cambios desde el principio y con frecuencia, y escuchar las opiniones de los empleados en el espacio de trabajo.

Las soluciones de IA están dando y seguirán dando forma a la gestión de las empresas. Los beneficios económicos de la IA son cada vez más evidentes y los ejecutivos comprenden el potencial de estos nuevos avances. Un informe reciente del IBM Institute for Business Value reveló que los ejecutivos informan que utilizan una serie de herramientas transformadoras, incluidas las tecnologías de IA y automatización para mejorar sus flujos de trabajo y ofrecer perspectivas más eficientes.⁶

Durante los próximos dos años, esperan un aumento significativo en la automatización extrema, impulsada por IA y machine learning, según los ejecutivos encuestados en la encuesta. También esperan que estos avances facilitados por el trabajo digital aumenten un 20 % en los próximos dos años.

Servicio de atención al cliente: las organizaciones pueden utilizar herramientas de productividad de IA para analizar las llamadas de los clientes y automatizar las respuestas a las preguntas más repetitivas. Estas soluciones de IA pueden aumentar la productividad del servicio de atención al cliente al proporcionar asistencia 24x7, y personalizar la experiencia del cliente mediante el análisis de los comportamientos de los clientes y la personalización de los servicios.

Recursos humanos: las herramientas de IA generativa se están utilizando en todos los sectores para mejorar las capacidades de los recursos humanos, como los procesos de contratación y gestión del rendimiento. Los responsables de RR. HH. pueden utilizar la IA para medir el compromiso de los empleados mediante el análisis de los datos de las encuestas y para revisar los currículos cuando buscan candidatos a un puesto de trabajo.

Generación de contenido: las herramientas de IA que pueden crear contenido escrito o visual pueden ser útiles para las organizaciones que buscan mantener la coherencia de la voz de su marca. El software de IA, si se le dan instrucciones específicas y coherentes, debería ser capaz de producir contenidos que estén alineados en toda la organización, independientemente del departamento que los produzca.

Automatización de tareas: uno de los mayores casos de uso de las herramientas de productividad de IA es la automatización de tareas en todos los sectores. No importa cuál sea la empresa o los objetivos que tenga en mente, es probable que haya tareas mundanas que lleven demasiado tiempo a los empleados. Ahí es donde entra en juego la automatización de tareas y las herramientas de IA pueden aliviar la carga de los empleados para que puedan trabajar en tareas más pertinentes.

Análisis e informes de datos: las soluciones de IA pueden mejorar el análisis y la presentación de datos al automatizar la extracción de grandes conjuntos de datos, lo que ahorra a los desarrolladores tiempo y recursos valiosos. Puede identificar tendencias y patrones que podrían no ser evidentes a primera vista, proporcionando una visión más profunda para una toma de decisiones informada. Además, las soluciones de IA pueden generar informes completos en tiempo real, lo que permite a las partes interesadas acceder rápidamente a la información actualizada. Esto no solo aumenta la productividad, sino que también mejora la precisión, ahorra costes y reduce los errores humanos en la interpretación de los datos.

Investigación: las soluciones de IA pueden agilizar el proceso de investigación mediante el análisis rápido de grandes cantidades de literatura y datos, lo que permite a los investigadores centrarse en tareas más importantes. Puede ayudar a identificar estudios relevantes y extraer hallazgos clave, lo que reduce significativamente el tiempo dedicado a las búsquedas manuales. Por separado, los algoritmos de IA pueden generar hipótesis y predecir resultados basados en los datos existentes, fomentando un enfoque inclusivo e innovador para la resolución de problemas.

Gestión de proyectos: las herramientas basadas en la IA pueden transformar la gestión de los proyectos automatizando las tareas rutinarias, como la programación, la asignación de recursos y el seguimiento de los progresos, lo que puede redundar en una mayor eficacia día a día y año tras año. Puede analizar datos del proyecto para identificar posibles riesgos y cuellos de botella, lo que permite tomar decisiones proactivas para mantener los proyectos en marcha. Mediante la formulación de flujos de trabajo fluidos y la mejora de la visibilidad, la IA puede ayudar a los gestores de proyectos a optimizar el rendimiento y alcanzar los objetivos del proyecto con mayor eficacia.