IA en el lugar de trabajo: el trabajo digital y el futuro del trabajo

La inteligencia artificial (IA) está transformando el lugar de trabajo, lo que afecta a la forma en la que operan las empresas y la forma en que los empleados hacen su trabajo. Se espera que la tecnología tenga un impacto significativo en la economía global al transformar el mercado laboral y cambiar la naturaleza del trabajo.

Las organizaciones utilizan la IA en el lugar de trabajo mediante la implementación de una amplia gama de tecnologías, incluido el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural, que pueden imitar la inteligencia humana para resolver problemas, tomar decisiones y realizar tareas tradicionalmente realizadas por humanos. La IA puede analizar datos, reconocer patrones, aprender de la experiencia y adaptarse con el tiempo. Se utiliza a menudo para agilizar las operaciones, mejorar la productividad, automatizar las tareas repetitivas y apoyar la toma de decisiones.

En general, la implementación de la IA en el lugar de trabajo implica un amplio ecosistema de tecnologías, las más comunes de las cuales son:

• Machine learning: una rama de la informática que se centra en el uso de algoritmos para permitir que la IA imite la forma en que aprenden los humanos, mejorando gradualmente su funcionalidad con el tiempo.

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): una forma de IA que utiliza el machine learning para comprender y comunicarse en lenguaje humano.

• IA generativa: una forma de IA recientemente popularizada por ChatGPT que puede crear contenido original en respuesta a la solicitud de un usuario.

• Automatización de procesos robóticos (RPA): una tecnología de automatización inteligente basada en procesos que se utiliza a menudo para realizar tareas de oficina repetitivas.

Mediante una combinación de estas tecnologías, la implementación de la IA en el lugar de trabajo podría ser tan sencilla como digitalizar y archivar automáticamente los expedientes de los empleados o traducir el español al inglés. Puede ser tan complejo como proporcionar a los responsables de la toma de decisiones orientación sobre cómo mejorar los procesos empresariales de una empresa en toda la empresa.

En los sectores de la sanidad, los seguros y la banca, la IA es cada vez más común. Entre los ejemplos se incluye ayudar a los investigadores a identificar nuevos compuestos farmacológicos y predecir su eficacia, o ayudar a los profesionales de la ciberseguridad a identificar y mitigar el fraude. La IA también se utiliza habitualmente para mejorar la experiencia del cliente y la de los empleados a través de asistentes de IA, como chatbots y agentes de IA.

Las organizaciones que adoptan el uso de la IA tienen el potencial de aumentar la eficiencia, mejorar la toma de decisiones e impulsar la innovación. Algunas de las principales ventajas relacionadas con el uso de la IA son:

• Aumento de los ingresos
• Datos aprovechados
• Mejora de la experiencia del cliente 
• Mayor bienestar de los empleados 
• Ventaja competitiva
• Aumento de la innovación

La IA ayuda a las empresas a aumentar sus ingresos y ahorrar costes optimizando las operaciones, mejorando la toma de decisiones e identificando nuevas oportunidades de crecimiento. Al aumentar el personal con herramientas de IA, las empresas pueden gastar menos recursos en tareas rutinarias y animar a los empleados a dedicarse a tareas más creativas y valiosas.

Como la IA puede analizar más información que un ser humano a la vez, la tecnología permite a las empresas liberar todo el potencial de sus datos, convirtiendo la información bruta en información práctica.

La IA mejora la experiencia del cliente al ofrecer interacciones personalizadas, un servicio más rápido y respuestas más precisas. Es experta en analizar el comportamiento del cliente para ofrecer comunicaciones y recomendaciones altamente personalizadas, promoviendo la lealtad del cliente a largo plazo.

La IA favorece el bienestar de los empleados automatizando las tareas rutinarias, mejorando la productividad y fomentando el desarrollo de nuevas habilidades y flujos de trabajo más creativos.

La IA permite a los líderes empresariales elaborar estrategias basadas en datos más potentes y obtener una ventaja competitiva mediante una mayor eficiencia y agilidad.

La IA fomenta la innovación al desbloquear nuevas posibilidades, acelerar el proceso de investigación y desarrollo y extraer datos como los comentarios de los clientes o las tendencias del mercado para explorar nuevas soluciones de productos. 

La IA se utiliza para diversas funciones empresariales en sectores para aumentar la eficiencia y proporcionar conocimiento basado en datos. Algunas áreas clave en las que las organizaciones implementan la IA incluyen:

• Procesos de TI
• Flujos de trabajo de servicio al cliente
• Cadena de suministro
• Recursos humanos y gestión del talento
• Ventas y marketing
• Operaciones
• Finanzas

Los procesos de TI se adaptan especialmente bien a la integración de la IA, y una encuesta sugiere que más de la mitad de los ejecutivos encuestados ya están adoptando la IA generativa para agilizar esos procesos. La IA tradicional puede automatizar tareas rutinarias, mejorar la seguridad y potenciar la gestión de sistemas, por ejemplo mediante la optimización del rendimiento de la red y la monitorización de la infraestructura informática.

Cada vez más, los departamentos de TI utilizan la IA generativa para la modernización de aplicaciones y la ingeniería de plataformas, lo que aumenta la productividad. La IA también se ha convertido en una herramienta crucial para mejorar la ciberseguridad, monitorizando grandes cantidades de datos de red para identificar comportamientos sospechosos o infracciones. 

La IA se utiliza para proporcionar tiempos de respuesta instantáneos, interacciones personalizadas y procesos de soporte optimizados en el servicio de atención al cliente. Gracias al PNL, las herramientas de IA pueden comprender y responder a las consultas de los clientes en tiempo real, lo que mejora la experiencia del cliente, o realizar análisis de sentimientos para calibrar las reacciones de los consumidores.

Los chatbots y los asistentes virtuales impulsados por IA gestionan las consultas de los clientes y resuelven problemas comunes, proporcionando autoservicio al cliente y liberando a los empleados humanos para tareas más valiosas. Las herramientas impulsadas por IA también resumen y analizan las quejas de las reseñas, las redes sociales u otros datos para ofrecer conocimiento sobre el rendimiento o las incertidumbres. 

La IA agiliza las operaciones de la cadena de suministro al mejorar las previsiones, optimizar el inventario y potenciar la logística. Esto podría incluir la previsión de la demanda, en la que los modelos de IA analizan los datos históricos de ventas junto con factores externos para predecir las tendencias futuras de los pedidos, optimizando los niveles de inventario. La IA también puede evaluar el rendimiento de los proveedores, automatizar la reposición de inventario y optimizar las rutas de transporte para minimizar los tiempos de entrega y reducir los costes.

El software y las aplicaciones asistidos por IA pueden transformar el proceso de RR. HH. al agilizar la contratación, mejorar el compromiso de los empleados y la gestión del personal. Esto podría incluir la automatización de procesos críticos y repetitivos como las solicitudes de solicitud de empleo, la selección de currículos o la verificación de empleo. También incluye el uso de un sistema de IA para crear formaciones de incorporación personalizadas.

Algunas organizaciones utilizan la IA para analizar los datos de rendimiento de los empleados, como las métricas de productividad, para descubrir candidatos sólidos para la promoción interna o identificar a los solicitantes de empleo prometedores. Otros podrían implementar chatbots para ofrecer un autoservicio conversacional de RR. HH. a cualquier hora del día.

La IA mejora las ventas y el marketing al ofrecer experiencias del cliente personalizadas, mejorar la generación de oportunidades y optimizar las campañas de marketing. Esto podría incluir el uso del análisis predictivo para analizar los datos de los clientes y las tendencias de ventas, y determinar qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse en clientes valiosos.

La IA también ayuda a los departamentos de marketing a segmentar a sus clientes de forma más eficaz y a personalizar su experiencia; por ejemplo, utilizando motores de recomendación para presentar productos o, mediante IA generativa, creando sitios web hiperpersonalizados y comunicaciones a medida. Además, un uso común de la IA en marketing es el análisis de campañas publicitarias digitales en tiempo real para maximizar los ingresos de una campaña.

La IA se utiliza cada vez más para mejorar la eficiencia operativa mediante la automatización de los flujos de trabajo, la optimización de la asignación de recursos y la mejora de la productividad. Las herramientas de RPA con IA automatizan tareas repetitivas como la entrada de datos, el procesamiento de documentos y la facturación, lo que reduce el error humano y permite a los empleados centrarse en actividades más estratégicas.

La IA también ayuda a las empresas a identificar ineficiencias en sus operaciones al analizar los datos de rendimiento y sugerir mejoras en los procesos, como la reasignación de recursos o el ajuste de los programas de producción. Y en sectores como la fabricación, las herramientas de IA pueden realizar mantenimiento predictivo, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costes de reparación. 

La IA se utiliza habitualmente para mejorar la gestión de riesgos, automatizar las tareas financieras y mejorar la toma de decisiones. Los sistemas de IA pueden analizar los patrones de transacciones para detectar anomalías en tiempo real y prevenir el fraude. Algunas herramientas de IA automatizan tareas como el seguimiento de gastos, el procesamiento de facturas y la elaboración de informes financieros para reducir el tiempo dedicado a la introducción manual de datos. Las herramientas de análisis con IA también ayudan a las empresas a predecir las tendencias financieras, incluidos los ingresos y el flujo de caja. Estas previsiones permiten a las empresas tomar decisiones proactivas, identificar posibles problemas y gestionar mejor sus finanzas. 

Antes de incorporar la IA, puede ser útil identificar los objetivos empresariales específicos que la IA puede abordar; básicamente, dejar que la estrategia empresarial guíe la estrategia de la IA. Este proceso podría implicar mapear cómo la IA se integra en los flujos de trabajo y sistemas existentes, identificar los procesos clave más adecuados para el aumento y definir objetivos medibles para el éxito.

Las herramientas de IA son tan fiables como los datos utilizados para entrenarlas. Por lo general, las organizaciones evalúan su infraestructura tecnológica actual para determinar si están preparadas para la IA tras la fase de planificación. Esta etapa suele incluir la evaluación de la disponibilidad de los datos, así como el nivel de habilidad de los empleados. Durante esta etapa, las organizaciones también identifican los conjuntos de datos, modelos y arquitecturas más adecuados para sus caso de uso empresarial. 

Una Estrategia de datos sólida, y políticas sólidas de gobierno del dato, pueden ser esenciales para una IA ética. Durante esta fase, las organizaciones suelen incorporar procesos para mejorar la transparencia y la seguridad, así como establecer directrices para toda la empresa sobre el uso de los datos y la IA.

Una vez instituida una estrategia de datos y recopilados y limpiados los datos,las empresas normalmente ayuda a garantizar que cuenta con las habilidades y las partes interesadas adecuadas para la implementación. Este proceso puede implicar una importante colaboración entre los equipos de negocio, operaciones y técnicos, capaces de priorizar los casos de uso de la IA equilibrando el riesgo y la recompensa. Si una empresa descubre que no tiene acceso a los expertos adecuados o necesita más habilidades para implementar un proyecto de IA, podría asociarse con un tercero para ayudar a garantizar el éxito.

En lugar de infundir inmediatamente la IA en toda la empresa, las organizaciones de éxito suelen aplicarla a una tarea o flujo de trabajo específico en un entorno menos arriesgado. A continuación, estos proyectos piloto pueden probarse y perfeccionarse antes de ampliarlos a toda la empresa.

El impacto de la IA en el lugar de trabajo tiene amplias implicaciones para el mercado laboral y el futuro del trabajo. Aunque el uso de la inteligencia artificial se asocia generalmente a un aumento de la productividad de las empresas, muchos esperan que la tecnología exija un amplio cambio en el tipo de trabajos que realizan los trabajadores y en cómo se les forma.

Según la consultora McKinsey, hasta el 30 % de las horas trabajadas en la economía estadounidense podrían automatizarse para 2030, con 12 millones de transiciones ocupacionales requeridas para el mismo año.¹ Al mismo tiempo, una investigación reciente realizada por el IBM Institute for Business Value reveló que las organizaciones que implementan la IA a nivel operativo, en lugar de a nivel basado en habilidades, superaron a sus homólogas en un 44 % en lo que respecta a métricas como la retención de empleados y el crecimiento de los ingresos. Estos hallazgos son compatibles con las estimaciones del Foro Económico Mundial, que prevén que, aunque en los próximos años podría haber pérdidas de 85 millones de puestos de trabajo en todo el mundo, las nuevas tecnologías podrían crear 97 millones de nuevos puestos.²

En conjunto, estas estadísticas sugieren que la adopción generalizada de tecnologías de IA podría requerir importantes iniciativas de mejora de habilidades para volver a capacitar al personal global. A medida que las herramientas de IA se utilicen con mayor frecuencia y el trabajo con IA se haga más común, las organizaciones probablemente se centrarán más en maximizar la eficiencia de estas interacciones hombre-máquina.