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La confianza será un ingrediente para el éxito en la adopción de la IA en toda la organización. Considera estas trampas a evitar.
La próxima revolución de la IA pondrá a prueba las relaciones con los empleados.
Es un error creer que se pueden evitar los desafíos que plantea la IA. En una encuesta reciente del UKG realizada a 4.000 empleados , el 78% de los líderes de la alta dirección dicen que su organización está utilizando IA. Sólo el 42% de los empleados a nivel mundial cree que utiliza la IA en su trabajo diario.
La brecha muestra que los altos líderes y los de primera línea no están en la misma página sobre el uso de la IA en el lugar de trabajo. La buena noticia es que los empleados están muy abiertos a adoptar la IA.
Tres de cada cuatro empleados dijeron que les entusiasmaría usar la IA en el trabajo si su empresa fuera más transparente sobre cómo la IA podría mejorar su flujo de trabajo (78%) y cómo su organización estaba usando la IA (75%).
"El 54% de las personas dicen que 'no tienen idea' de cómo su empresa utiliza la IA, y que la falta de transparencia es un problema real", dice Dan Schawbel, socio gerente de la firma Workplace Intelligence, que se asoció con UKG para el estudio. "Las organizaciones deben ser más sinceras sobre cómo utilizan la IA en el lugar de trabajo, si quieren una ventaja competitiva y quieren ganarse y mantener la confianza de sus empleados".
Estas son algunas de las mayores trampas que su empresa debe sortear para generar confianza en el futuro lugar de trabajo impulsado por la IA:
1. Suponiendo que los empleados y consumidores ya confíen en vos
Es posible que a tus empleados les guste experimentar con la nueva tecnología de inteligencia artificial en su tiempo libre. Eso no significa que estén dispuestos a confiar en los líderes para implementar herramientas de IA generativa en el lugar de trabajo.
"A medida que se embarca en GenAI, comprueba cuánta confianza tienen tus empleados en el juicio de sus ejecutivos", dice Marcus Erb, vicepresidente de datos e innovación de Great Place To Work®. Considera cómo cambian los niveles de confianza entre roles, departamentos e identidades personales.
"Una confianza débil significa más dudas, un progreso más lento y menos entusiasmo compartido con los clientes", advierte Erb.
2. Subestimar el proceso de gestión del cambio
Si no sigues un proceso riguroso de gestión de cambios, es posible que no acompañe a tus trabajadores cuando adopten nuevas herramientas de IA.
"Los líderes podrían ver la IA como la 'próxima gran novedad' y centrar toda su atención en cómo afectará a su negocio", dice Julian Lute, asesor estratégico senior de Great Place To Work. "Tendrán que prestar la misma atención a comunicar cómo la IA afectará positivamente a los empleados y creará oportunidades de crecimiento".
El tiempo necesario para que los empleados se adapten será más largo de lo que crees, afirma Lute. Tendrás que estar preparado para aumentar su inversión de tiempo y recursos para mantener a la gente comprometida y entusiasmada.
3. Pasar por alto los riesgos al moverse rápido
Avanzar con demasiada lentitud en la adopción de nuevas tecnologías plantea riesgos reales para tu negocio, pero los entusiastas bien intencionados también pueden causar problemas si se apresuran.
"La emoción puede ser un desafío tan grande como el miedo", dice Erb. "Herramientas como ChatGPT pueden hacer la vida más fácil y hacer que los empleados sean más productivos, pero la tecnología también puede generar respuestas o recopilar datos confidenciales de clientes y empresas".
Los pasos en falso romperán la confianza de los empleados y clientes, entre otras consecuencias graves.
Los investigadores descubrieron que cuando a un modelo de lenguaje grande (LLM) se le asignó la tarea de comerciante de acciones y luego recibió un aviso interno sobre una operación bursátil lucrativa, la IA realizó la operación a pesar de saber que el uso de información privilegiada estaba prohibido (e ilegal). Cuando los investigadores presionaron al LLM sobre las verdaderas razones detrás de la decisión comercial, la IA intentó ocultar la información privilegiada, lo que demuestra la necesidad de realizar pruebas cuidadosas, ya que a la IA se le asignan trabajos importantes dentro de la empresa.
"Las empresas tendrán que proporcionar barreras protectoras para los empleados que utilizan IA y mejorar las habilidades de las personas rápidamente para obtener los beneficios con éxito y rápidamente", afirma Erb.
4. No considerar las preocupaciones de los empleados
Incluir a los empleados en el proceso de toma de decisiones puede plantear desafíos importantes y evitar errores costosos.
"Cultivar un sentido de propiedad entre los empleados dándoles voz", sugiere Erb. Cuando se les da la oportunidad de influir en cómo su empresa utiliza la IA, los empleados pueden brindar comentarios útiles y también reducir el miedo y el estrés causados por la falta de transparencia.
"Comprueba si tus empleados sienten que tienen oportunidades significativas para probar nuevas y mejores formas de hacer las cosas", recomienda Erb. Si más empleados informan que tienen la oportunidad de innovar, su empresa se adaptará más rápidamente a los nuevos flujos de trabajo y tecnologías.
5. Perder contacto con el propósito de tu organización
"La nueva tecnología no significa una nueva persona", dice Erb. La forma de agregar IA al lugar de trabajo debe estar guiada por sus valores fundamentales, su propuesta de valor para los empleados y sus compromisos con las partes interesadas.
No asumas que todos entienden cómo su estrategia de IA se conecta con el propósito de su empresa . "Hable sobre la nueva tecnología a través de los valores de su organización, cómo respalda su propósito y cómo beneficiará a sus clientes y empleados", dice Erb.
La conversación debe ser una vía de doble sentido.
“Los líderes tendrán que ser más hábiles en escuchar, desarrollar a su gente y cuidar de ellos con un interés sincero en quiénes son como personas”, dice Lute. Sin un nuevo modelo de liderazgo, su empresa corre el riesgo de quedarse atrás en la carrera por llevar la IA al lugar de trabajo.
Por Ted Kitterman
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