Cómo solucionar la brecha de la IA para los empleados en primera línea

Tu plantilla de primera línea debería ser la más experta en tecnología

Según datos de Great Place To Work, los trabajadores de primera línea tienen menos probabilidades de utilizar activamente herramientas de inteligencia artificial que los altos directivos.

¿Sorprendente? No tanto.

Hay varias razones por las que los trabajadores de primera línea pueden estar menos preparados para adoptar la IA, explica Kelly Monahan, investigadora especializada en el futuro del trabajo, con experiencia previa en Accenture, Deloitte y Meta.

“La principal razón tiene que ver con la propia naturaleza de su trabajo”, explica. “No trabajan frente a un escritorio, lo que significa que incorporar IA y nuevas tecnologías puede resultar mucho más disruptivo para su forma habitual de trabajar”.

Además, los empleados de primera línea suelen mostrar una mayor preocupación por la vigilancia y el monitoreo. Incluso las herramientas diseñadas con buenas intenciones pueden generar problemas inesperados.

Monahan pone como ejemplo el caso de un conductor de reparto que comenzó a recibir observaciones de un sistema de inteligencia artificial sobre su forma de manejar durante un recorrido reciente.

“Quien diseñó la herramienta no pensó realmente en la experiencia del trabajador de primera línea. Sí, puede ser un buen caso de uso, pero para el conductor la experiencia terminó siendo incómoda y hasta vergonzosa”.

A esto se suma otro desafío: como suelen trabajar de manera presencial, trasladarse hasta su lugar de trabajo y tener jornadas muy condicionadas por los tiempos operativos, disponen de menos oportunidades para aprender y experimentar con nuevas herramientas.

Lo que estamos haciendo mal con la IA en el trabajo

Para muchas empresas, hablar de inteligencia artificial empieza y termina en un chatbot. Según Zack Kass, exlíder de Go-to-Market de OpenAI y autor del libro El próximo renacimiento: la IA y la expansión del potencial humano, ese enfoque es demasiado limitado.

“Desafío a todos a pensar esta tecnología no como una herramienta ni como una aplicación, sino como infraestructura”, plantea. “Está ayudando a gestionar la red eléctrica, haciendo mucho más eficiente la cosecha de alimentos frescos y permitiendo que los vehículos circulen por las rutas. La mejor tecnología es la que termina volviéndose invisible”.

Estos usos menos visibles de la IA podrían tener un impacto profundo en el trabajo de primera línea, señala Monahan.

“Podemos pensarlo como una especie de ‘IA ambiental’”, explica. “Son los sensores que ya están presentes en fábricas y entornos industriales. Cuando hablamos de trabajadores de primera línea, no estamos hablando únicamente de grandes modelos de lenguaje”.

También es un error asumir que los trabajadores de primera línea tienen menos conocimientos tecnológicos. De hecho, Monahan plantea exactamente lo contrario.

“No estamos hablando de una plantilla menos técnica”, afirma. “A largo plazo, los trabajadores de primera línea van a estar entre los perfiles más técnicos, especialmente a medida que la IA ambiental se vuelva más habitual”.

Monahan desarrolla esta idea en su libro Essential, escrito junto con Christie Smith, donde utilizan el concepto de trabajadores de “cuello gris”: perfiles en los que las tareas físicas y digitales están cada vez más integradas.

“Todo se está fusionando mucho más, tanto en los entornos físicos como en los digitales”.

“Si no les enseñamos a trabajar con estas tecnologías, muchas personas van a quedar rezagadas, porque estas herramientas van a pasar a ser parte indispensable del trabajo en depósitos, fábricas y otros entornos operativos”, advierte.

Encontrar el límite de la automatización

Para muchas empresas, la implementación de inteligencia artificial está asociada principalmente con la búsqueda de eficiencia. Sin embargo, cuando ese objetivo no se comunica correctamente, puede generar distancia y preocupación entre los trabajadores de primera línea.

Según una investigación de Pew Research, aproximadamente la mitad de los trabajadores se sienten preocupados por la manera en que la IA podría utilizarse en el trabajo: un 52% expresa preocupación, frente a un 29% que se muestra entusiasmado. Además, los trabajadores de ingresos bajos y medios tienen mayores probabilidades de considerar que la IA puede reducir sus oportunidades laborales.

Uno de los problemas es que las organizaciones no siempre explican cuál es el propósito de buscar una mayor eficiencia.

Kass sostiene que las empresas deberían comunicar con mayor claridad de qué manera esas mejoras pueden beneficiar a todas las partes involucradas, incluidos los trabajadores.

“¿Cuál es el sentido de la eficiencia? El verdadero objetivo de la eficiencia es ampliar el acceso”, señala.

“Las empresas que ofrecen productos o servicios están intentando descubrir cómo producirlos o brindarlos a un menor costo. En la mayoría de los casos, todos queremos que las personas tengan mayor acceso a alimentos, a una buena educación o a servicios de salud”.

Sin embargo, no todo debería automatizarse hasta alcanzar una eficiencia perfecta.

Kass utiliza como ejemplo una cafetería: a una empresa podría encantarle que un cliente llegara al mostrador y su pedido ya estuviera listo. Lo que probablemente no quiera automatizar por completo es la interacción con el barista, porque esa experiencia también tiene valor para las personas.

De ahí surge lo que Kass denomina el “límite de la automatización”: un ejercicio para identificar aquellos puntos en los que las personas realmente valoran cierta ineficiencia humana.

“Es una conversación divertida para tener durante la cena”, comenta. “Hay personas a las que les encanta lavar los platos porque les resulta casi terapéutico. Otras dicen: ‘¡No! ¿Por qué haría eso si puedo evitarlo?’”.

El punto es que cada organización va a tener que descubrir dónde se encuentra su propio límite: qué procesos conviene automatizar y en cuáles la presencia humana sigue aportando un valor que no debería perderse.

Kass lo plantea de esta manera: “Nos encantaría que el descubrimiento de medicamentos pudiera estar totalmente automatizado. ¿Pero cenar en un buen restaurante? No estoy seguro de que queramos que esa experiencia sea mucho más eficiente”.

Cómo pueden las empresas involucrar a los trabajadores de primera línea en la adopción de IA

La manera en que avanza la transformación vinculada a la inteligencia artificial dentro de una organización puede tener un impacto concreto en el negocio.

En una encuesta de Great Place To Work, los empleados que utilizan inteligencia artificial al menos una vez al mes muestran mayores probabilidades de:

• realizar un esfuerzo adicional en su trabajo;
• adaptarse rápidamente a los cambios;
• querer permanecer en la organización.

Entonces, ¿qué pueden hacer los líderes para involucrar a los trabajadores de primera línea en la adopción de IA?

1. Escuchar más a los empleados

“No creo que estemos escuchando lo suficiente la voz de los trabajadores de primera línea”, señala Monahan.

Darles mayor participación y capacidad de decisión es una estrategia que puede contribuir tanto a la innovación como al desempeño de la organización.

Monahan utiliza a Toyota como ejemplo.

“¿Por qué Toyota logró superar durante tanto tiempo a muchos fabricantes estadounidenses de automóviles? Porque escuchaba a los trabajadores de primera línea para entender dónde se trababan los procesos y dónde aparecían fricciones dentro de la línea de producción”.

Quienes realizan el trabajo todos los días suelen detectar problemas y oportunidades de mejora mucho antes que quienes observan el proceso desde afuera.

2. Desafiar la “tiranía de las mejoras incrementales”

“La mayoría de las personas piensa en la IA como una forma de escribir un correo un poco mejor”, dice Kass.

Su propuesta es que los líderes se hagan una pregunta mucho más ambiciosa:

“¿Y si esto fuera una oportunidad para mejorar radicalmente la forma en que gestionamos el negocio?”

En lugar de utilizar la inteligencia artificial únicamente para pequeñas mejoras de productividad, Kass recomienda explorar cómo podría rediseñar procesos completos dentro de la organización.

Incluso propone preguntarle a ChatGPT u otros modelos de lenguaje qué procesos podrían replantearse desde cero.

“Tenés un asesor incansable en el bolsillo. Aprovechalo al máximo”.

3. Aumentar la transparencia sobre el uso de la IA

“Me preocupa especialmente que la IA ambiental pueda utilizarse como una herramienta de vigilancia”, reconoce Monahan. “No creo que ese sea el uso adecuado”.

Por eso, la transparencia va a ser un elemento fundamental para construir confianza entre las organizaciones y sus trabajadores de primera línea.

Los empleados deberían saber qué tecnologías se están utilizando, qué información recopilan, para qué se utiliza esa información y cuáles son los límites establecidos por la empresa.

4. Redefinir las métricas de éxito

“No deberíamos medir el impacto únicamente en horas o minutos ahorrados en primera línea. Esa es la métrica equivocada”, plantea Monahan.

“Cuando hablamos de trabajo de primera línea, quiero ver indicadores de seguridad. Quiero analizar la confianza de los trabajadores y si mejora la experiencia del cliente”.

La verdadera oportunidad, entonces, no consiste solamente en hacer que los trabajadores sean más eficientes.

Consiste en utilizar la inteligencia artificial para crear entornos de trabajo más seguros, mejores experiencias para los empleados y mejores resultados para los clientes.

Esa combinación puede ser la que finalmente permita aprovechar todo el potencial de los roles de primera línea potenciados por inteligencia artificial.

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