Productividad de la IA

La productividad de la AI se refiere al uso de la inteligencia artificial (AI) para mejorar la eficiencia y la eficacia en diversas tareas y procesos en todas las industrias.

Esto puede incluir la automatización de tareas rutinarias, el análisis rápido de datos, la optimización de flujos de trabajo y el suministro de insights que ayuden 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 AI sigue siendo muy esperado, ya que hasta 300 millones de puestos de trabajo a tiempo completo tienen el potencial de ser reemplazados por estas nuevas tecnologías, según un reporte de Goldman Sachs.¹

Para las personas y las organizaciones, las herramientas de IA pueden agilizar las operaciones, reducir errores y liberar tiempo de los miembros del equipo para actividades más estratégicas. Algunos ejemplos de funciones de IA incluyen el uso de 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 emplea IA y está construido alrededor de grandes modelos de lenguaje (LLM). También son una aplicación cada vez más importante de machine learning (ML).

El objetivo de la productividad de la AI es mejorar los resultados y los resultados, al tiempo que se minimiza el gasto de Recursos y, en última instancia, se mejora la Experiencia del usuario. Un estudio realizado por la Oficina Nacional de Investigación Económica respalda esto, y encontró que el acceso a la asistencia de AI como GPT aumentó la productividad de los agentes de atención al cliente en un 14%.²

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

Estos tipos de aplicaciones de software varían en usos y complejidad. Algunos son asistentes inteligentes que pueden ordenar correos electrónicos con solo unos pocos clics. Mientras que otras soluciones utilizan algoritmos y métricas para predecir el código que debe escribirse o dar consejos para completar tareas. Algunas de las herramientas más populares utilizadas en los negocios hoy en día son las siguientes.

1. Grammarly

2. Noción

3. ChatGPT

4. Claude

5. Asana

6. Otter.ai

7. watsonx Assistant

8. watsonx Orchestrate

9. A mitad del camino

10. watsonx Code Assistant

11. Microsoft Copilot

Grammarly es un asistente de escritura basado en la cloud AI que se emplea para la optimización de la gramática, puntuación, ortografía, entre otros aspectos de la escritura. La herramienta puede ser empleada por cualquier persona que busque mejorar la redacción de textos publicitarios, la redacción de textos largos o la escritura cotidiana en general.

Notion, similar a Grammarly, es una herramienta de escritura y toma de notas que recientemente introdujo su versión de AI. Notion AI es una colección de herramientas impulsadas por IA que pueden autocompletar resúmenes, responder preguntas y traducir palabras a varios idiomas.

ChatGPT fue creado por OpenAI, se basa en la arquitectura GPT-4 y se capacita 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 AI que puede resumir reuniones, responder preguntas y escribir código. Está impulsada por LLM y es otra aplicación de productividad popular empleada 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 integrar con múltiples aplicaciones, como Microsoft Teams, Gmail, iOS y Outlook. La AI de Asana emplea la AI para automatizar tareas y crear resúmenes, lo que ahorra 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 speech to text en tiempo real.

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

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

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

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

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

Herramientas de productividad de IA que están revolucionando el enfoque de las tareas, desde la lluvia de ideas hasta el atención al cliente. Estos grandes cambios en tecnología permiten a los equipos generar ideas y resolver problemas con mayor eficacia. Mediante el uso de algoritmos avanzados, estas herramientas ayudan a reducir la perplejidad a menudo asociada a los complejos procesos de toma de decisiones, lo que permite tener insights más claros y mejores resultados.

La Integración de AI en los flujos de trabajo cotidianos puede aumentar significativamente la productividad, transformando la forma en que las personas y los miembros del equipo colaboran. Otros beneficios clave incluyen:

1. Ahorro de tiempo mejorado
2. Mayor Eficiencia 
3. Toma de decisiones mejorada 
4. Mayor precisión 
5. Mejor personalización
6. Más escalabilidad

La IA puede automatizar tareas repetitivas, liberando tiempo para que los empleados se centren en iniciativas más estratégicas y en el intercambio creativo de ideas. Un ejemplo proviene del estudio Impacto Económico Total de Forrester Consulting 2023, que encontró 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 Según el estudio, la mejora está valorada en 2.4 millones de dólares en un periodo de tres años.

Las herramientas de AI agilizan los flujos de trabajo, lo que permite a los equipos gestionar los proyectos y las tareas con mayor eficacia, lo que conduce a una finalización más rápida de los proyectos. Por otra parte, la eficiencia agregada y la reducción de errores pueden suponer con el tiempo un importante ahorro de costos, lo que permite una asignación de recursos más eficaz. Un ejemplo de eficiencia es IBM watsonx Orchestrate, concretamente dentro del mundo de la contratación. watsonx Orchestrate emplea varias soluciones para la contratación, entre ellas Ask Procurement, gestión de contratos y procure to pay y order management.

La IA analiza grandes conjuntos de datos, proporcionando insights que ayudan a las organizaciones a tomar decisiones informadas 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 mejor toma de decisiones. Con las capacidades de watsonx Orchestrate, los equipos pueden automatizar tareas y simplificar procesos complejos, lo que ahorrará tiempo y recursos a los equipos.

Las herramientas de AI pueden minimizar el error humano en la entrada de datos y la generación de contenido, 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 director de sistemas de información (CIO) de IBM son un gran ejemplo de lo que puede hacer la precisión. Con watsonx Code Assistant para Red Hat Ansible Lightspeed, el 60% del contenido de Ansible Playbook 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 adaptar a las preferencias individuales, ofreciendo recomendaciones personalizadas que mejoran la experiencia del usuario. ChatGPT es un buen ejemplo de personalización, ya que recientemente incluyó una función de personalización, destinada a evitar que los usuarios tengan que repetir instrucciones comunes de una tarea a otra.⁴

Las soluciones de AI pueden adaptar y crecer con una organización, acomodando aumentos de carga de trabajo mientras mantienen altos niveles de productividad y mitigan las tareas que consumen mucho tiempo. Un ejemplo de una herramienta que es altamente escalable es Notion AI. La solución experimentó tal crecimiento de datos que ampliaron su infraestructura de base de datos a una arquitectura fragmentada más compleja.⁵ La solución "mantuvo un total de 480 fragmentos lógicos mientras ayudaba a garantizar capacidades escalables de gestión y recuperación de datos a largo plazo", dijo Notion en una publicación en su sitio web.

La productividad de AI no viene sin sus desafíos. Pero con esos retos hay posibles soluciones.

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

Una posible solución es crear una infraestructura que tenga políticas y estándares de seguridad claros. Las organizaciones solo deberían emplear los datos necesarios para crear IA y ayudar a garantizar que se gestione y maneje 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 conducir a interrupciones e ineficiencias durante el periodo de transición. Sin una integración perfecta, es posible que los beneficios potenciales de la IA no se obtengan por completo.

Una manera de mitigar cualquier problema de integración es establecer estándares comunes que sean consistentes en toda la organización. Las organizaciones también deben implementar marcos de gobernanza de datos y usar API para conectar datos y manejar transformación de datos.

Los sistemas de AI pueden perpetuar inadvertidamente los sesgos presentes en los datos de capacitación, lo que lleva a resultados sesgados y prácticas desleales. Este sesgo puede afectar los procesos de toma de decisiones, particularmente en áreas como la contratación y la atención al cliente. Las organizaciones deben trabajar activamente para identificar y mitigar estos sesgos para ayudar a garantizar un uso justo y equitativo de AI.

Una posible solución a este desafío es tener datos diversos que representen a una amplia gama de personas de todos los orígenes. Los desarrolladores deben hacer comentarios cuidadosos sobre los datos y no hacer demasiada entrada, ya que abruma y puede hacer que el modelo esté más sesgado.

Es posible que los empleados se resistan a adoptar herramientas de AI por miedo al desplazamiento del trabajo o por incomodidad con las nuevas tecnologías. Esta resistencia cultural tiene el potencial de obstaculizar la implementación exitosa de soluciones de productividad de AI. Por lo tanto, las organizaciones deben invertir en capacitación y estrategias de gestión del cambio para fomentar la aceptación y el compromiso con las tecnologías de AI.

Un enfoque para mitigar este desafío comienza con los líderes de la organización creando una cultura de apertura al cambio y apertura a 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 son y seguirán dando forma a la forma en que se gestionan las compañías. Los beneficios económicos de IA son cada vez más evidentes y los ejecutivos están comprendiendo el potencial de estos nuevos avances. Un informe reciente del IBM Institute for Business Value encontró que los ejecutivos utilizan una variedad de herramientas transformadoras, incluyendo IA y tecnologías de automatización para mejorar sus flujos de trabajo y ofrecer insights más eficientes.⁶

En los próximos dos años, esperan un aumento significativo de la Automatización extrema, impulsada por la AI y el machine learning, según los ejecutivos encuestados en la encuesta. También esperan que estos avances habilitados por la Fuerza de trabajo digital aumenten en un 20% en los próximos dos años.

Atención al cliente: Las organizaciones pueden usar herramientas de productividad de AI para analizar las llamadas de los clientes y automatizar las respuestas a preguntas más repetitivas. Estas soluciones de AI pueden aumentar la productividad de la atención al cliente al proporcionar soporte 24/7 para los clientes y personalizar la Experiencia del cliente analizando los comportamientos de los clientes y personalizando los servicios.

Recursos humanos: Las herramientas de IA generativa se están empleando en todas las industrias para mejorar las capacidades de recursos humanos, como los procesos de contratación y gestión del rendimiento. Los responsables de RRHH pueden emplear la AI para medir el compromiso de los empleados mediante el análisis de los datos de las encuestas y para analizar los currículos cuando buscan candidatos a un puesto de trabajo.

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

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

Análisis de datos y elaboración de informes: las soluciones de IA pueden mejorar el análisis de datos y la elaboración de informes 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 de inmediato, proporcionando insights más profundos para la toma de decisiones informada. Además, las soluciones de IA pueden generar informes completos en tiempo real, lo que permite a los stakeholders acceder rápidamente a información actualizada. Esto no solo aumenta la productividad, sino que también mejora la precisión, ahorra costos y reduce el error humano en la interpretación de datos.

Investigación: Las soluciones de AI pueden agilizar el proceso de investigación analizando rápidamente grandes cantidades de bibliografía y datos, lo que permite a los investigadores centrar en tareas más importantes. Puede ayudar a identificar estudios relevantes y extraer conclusiones clave, reduciendo significativamente el tiempo dedicado a las búsquedas manuales. Por otra parte, los algoritmos de AI pueden generar hipótesis y predecir resultados a partir de los datos existentes, fomentando un enfoque integrador e innovador de la resolución de problemas.

Gestión de proyectos: las herramientas basadas en IA pueden transformar la gestión de proyectos automatizando tareas rutinarias, incluida la programación, la asignación de recursos y el seguimiento del progreso, lo que puede conducir a una mayor eficiencia día a día y año tras año. Puede analizar los datos del proyecto para identificar posibles riesgos y cuellos de botella, lo que permite una toma de decisiones proactiva para mantener los proyectos en marcha. Al formular flujos de trabajo fluidos y mejorar la visibilidad, la IA puede ayudar a los gerentes de proyectos a optimizar el rendimiento y alcanzar los objetivos del proyecto de manera más efectiva.