Guía para gestionar la preparación de los empleados para los agentes de IA

No es poca la dificultad a la que se enfrentan muchos directores de informática para desarrollar programas de gestión del cambio en sus iniciativas de transformación digital. El error, y muy costoso en no pocas ocasiones, es dejar dicha gestión para más adelante, pues necesitan la aceptación de los empleados como paso clave para obtener resultados empresariales.

La implantación de agentes de IA duplica la importancia del liderazgo del cambio y aumenta los riesgos en caso de que las iniciativas de transformación no logren modificar los comportamientos. Los primeros en adoptar la IA pueden fomentar el uso de agentes de IA no autorizados, mientras que los detractores pueden ser los empleados que temen que estos agentes puedan quitarles el trabajo.

Informes de investigación recientes destacan las deficiencias de los programas de liderazgo del cambio en IA. Un informe del MIT destaca que el 95% de las organizaciones no obtiene rendimiento alguno de sus inversiones en inteligencia artificial (IA). Una posible razón es que, según un estudio de AWS, sólo el 14% de las organizaciones cuenta con una estrategia de gestión del cambio.

Michael Connell, director de operaciones de Enthought, es de los que cree que “la mejor tecnología no aporta ningún valor si nadie la utiliza, y la adopción es la última y decisiva etapa”. En opinión de este especialista, “los líderes no sólo deben presupuestar la gestión del cambio con la misma seriedad con la que presupuestan el desarrollo, sino también implicar a los usuarios finales, que serán los consumidores de la tecnología, desde el principio y de forma constante en un proceso de desarrollo ágil”.

Liderar la gestión del cambio al ritmo de la innovación de la IA

En primer lugar, los directores de informática deben reconocer que la implantación de agentes de IA no es lineal, sino que requiere varios esfuerzos paralelos de gestión del cambio. Una de las razones de ello es la rápida evolución de las tecnologías de IA generativa, pues hace que lo que era difícil o caro de implementar hace unos meses sea hoy más factible y asequible.

Sin embargo, lo que no resulta más sencillo es lograr la alineación en torno a la estrategia de IA, implantar una gobernanza sólida, decidir en qué áreas del negocio experimentar y pasar las capacidades de IA de la fase piloto a la producción.

Un punto de partida importante es la armonización de la terminología. En mi análisis de los agentes de IA de las principales empresas de SaaS y seguridad, se procede a definir el término de manera amplia para incluir los modelos de IA de lenguaje natural y razonamiento integrados en los flujos de trabajo y en las herramientas que respaldan las experiencias de los empleados y de los clientes. Si bien muchos agentes de IA admiten una única función laboral, sus capacidades no varían de manera significativa. La mayoría ni no son totalmente autónomos ni están completamente conectados a las coordinaciones de flujos de trabajo entre agentes, aunque su sofisticación podría aumentar.

Definir los segmentos de la plantilla en función de las responsabilidades en IA

El primer objetivo de un CIO es dividir la organización en segmentos relacionados con las responsabilidades en materia de IA, desde la inversión hasta la adopción. Estos segmentos deben incluir:

· Ejecutivos implicados en la alineación de la estrategia, la definición de los resultados empresariales y el establecimiento de las prioridades de inversión.

· Responsables de cumplimiento en gestión de riesgos, seguridad de la información y gobernanza de datos, encargados de desarrollar el marco de gobernanza de la IA.

· Expertos en la materia de todas las funciones operativas, que aportan los conocimientos necesarios para los agentes de IA y serán los más involucrados en la validación de su precisión.

· Usuarios finales, que utilizarán los agentes de IA para desempeñar su trabajo, especialmente en áreas que aportan un mayor valor estratégico más allá de las mejoras de productividad.

· Innovadores, que forman equipos ágiles e interdisciplinarios para liderar la experimentación, evaluar agentes de distintos proveedores y desarrollar agentes de IA propios.

A partir de estos segmentos, los líderes pueden alinear los programas de gestión del cambio con la forma en que los empleados participarán en las iniciativas relacionadas con los agentes de IA.

Orientar a los ejecutivos hacia las prioridades estratégicas

Tanto es el revuelo que rodea a la IA que muchos directores de informática acaban enfrentándose a una oleada de directores generales y jefes de departamento que compiten por ocupar la primera posición en la estrategia de IA y en las prioridades de inversión. Ocurre que la IA no es la primera experiencia de transformación para muchos directores de informática, y saben que repartir los recursos para satisfacer los deseos de todos es una receta para obtener resultados de bajo impacto.

Lo que Brandon Sammut, director de personal de Zapier, recomienda es “anclar la estrategia de agentes de IA en dos o tres oportunidades que impulsen las prioridades y objetivos existentes. Eso mantiene a los agentes en el centro de atención y evita la trampa de “lo que hay detrás” que afecta a la mayoría de las transformaciones tecnológicas. Empiece con un “por qué” y un “por qué ahora” claros para reforzar los cimientos culturales, ya que la adopción de una nueva tecnología es una prueba de presión para la salud de una organización”.

Recomendación: los directores de informática han de reconocer que no pueden ser los únicos líderes del cambio encargados de alinear a los ejecutivos con unas pocas prioridades estratégicas. Los CIO que dirigen departamentos de TI de alto nivel consideran una competencia esencial el desarrollo de relaciones con los ejecutivos es una competencia esencial. Identifican embajadores que se reúnen periódicamente con los líderes de los distintos departamentos, desarrollan habilidades de escucha activa para detectar oportunidades de colaboración y redactan declaraciones de visión para las más prometedoras. Estas prácticas ayudan a desarrollar la estrategia de IA, lo que permite después a los líderes del cambio mejorar sus habilidades de comunicación para lograr la alineación de los ejecutivos.

Colaborar en la gobernanza de la IA antes de la experimentación

La carrera por innovar, implementar y obtener ventajas estratégicas supera con creces la capacidad de la organización para mitigar riesgos, definir políticas y establecer medidas de seguridad en prácticamente todas las oleadas de tecnologías disruptivas. Los CIO tienen la difícil tarea de situar en primer plano a los responsables de cumplimiento normativo y gobernanza de la IA sin frenar la innovación ni la experimentación.

Kamal Anand, presidente y director de operaciones de Trustwise, es de los que cree que “las organizaciones que se apresuran a implantar agentes de IA a menudo pasan por alto la brecha entre el éxito del prototipo y los sistemas listos para producción, donde los controles de seguridad tradicionales fallan frente a los agentes de razonamiento, que pueden eludir las salvaguardias estándar”. Y añade: “Los elementos que faltan incluyen marcos de confianza integrados, herramientas de gobernanza en tiempo real, infraestructuras energéticamente eficientes y profesionales cualificados que comprendan el comportamiento dinámico de los agentes, en lugar de los modelos de IA estáticos”.

Los equipos de gobernanza también deberán desarrollar marcos de riesgo para la autoridad de toma de decisiones de los agentes de IA, así como métricas para evaluar la calidad de sus recomendaciones.

Elad Schulman, director ejecutivo y cofundador de Lasso Security, añade: “Los directores de informática deben definir qué tareas pueden realizar los agentes de IA de forma independiente y cuáles requieren supervisión humana, especialmente cuando se trata de datos sensibles u operaciones críticas. Ningún agente de IA debería operar a la hora a la hora de producir con privilegios completos antes de completar evaluaciones de seguridad exhaustivas, pruebas adversarias y sandboxing”.

Recomendación: el cambio exige que los directores de informática actúen como facilitadores con los responsables de cumplimiento para priorizar las medidas de seguridad alineadas con los riesgos materiales. Una vez conseguido este objetivo, deben supervisar una estrategia de comunicación que garantice que toda la organización comprende qué herramientas de IA están permitidas, los usos adecuados de los datos empresariales y las políticas de cumplimiento correspondientes.

Promover a los expertos en la materia que adoptan la IA

Boobesh Ramadurai, vicepresidente de desarrollo de capacidades de IA generativa y análisis de marketing de LatentView, explica: “Los agentes terminarán por estancarse si sus procesos se basan en conocimientos tribales, datos dispersos o decisiones manuales”.

Ocurre que ya es difícil que los nuevos empleados contribuyan cuando el conocimiento se acumula o los procesos empresariales están plagados de excepciones no documentadas. Incluso, todavía será aún más complicado introducir agentes de IA si los expertos en la materia dudan, tardan en compartir conocimientos o aportar comentarios sobre el rendimiento del agente.

Ramadurai recomienda “codificar la lógica empresarial para que los agentes puedan seguirla, estandarizando los metadatos, definiendo reglas de escalado y asegurándose de que los sistemas estén conectados”. Y eso implica “mejorar las competencias de los equipos para que se centren menos en la ejecución y más en la coordinación, mientras que los analistas deben diseñar bucles de retroalimentación en tiempo real”.

Y, aunque los agentes de IA cuentan con modelos de lenguaje y razonamiento, sus respuestas y recomendaciones no son deterministas. Para probarlos, será necesario que los expertos revisen y validen su rendimiento, expliquen los errores y propongan mejoras.

Dave Killeen, vicepresidente de producto de Pendo, reconoce que “los agentes de IA no siempre harán exactamente lo que se les pida, especialmente cuando empiecen a tomar decisiones basadas en patrones de datos en lugar de instrucciones explícitas”. Y añade: “Los equipos deben comprender cómo interactúan los agentes con los flujos de trabajo reales, detectar cuándo los resultados se desvían de las expectativas y disponer de mecanismos claros para intervenir cuando sea necesario”.

Recomendación: los expertos en la materia desempeñan un papel esencial para garantizar que los agentes de IA actúen de forma responsable y fiable. Los directores de informática deben colaborar con RR. HH. para definir objetivos de rendimiento e incentivos que impulsen la adopción de la IA y contribuyan al éxito de los programas.

Recompensar a los usuarios finales con oportunidades de aprendizaje

Cindi Howson, directora de datos y estrategia de IA de ThoughtSpot, cree que “los trabajadores temen que la IA los sustituya, por lo que la primera tarea de los líderes es abordar esos temores y trazar un plan de reciclaje profesional que incluya formación en IA, un área en la que hoy en día suspende el 88% de los estadounidenses”.

Las preocupaciones de los empleados sobre la IA deben ocupar un lugar central en los programas de gestión del cambio de los CIO. Eso implica adaptar las comunicaciones y los programas a las diferentes funciones y niveles de competencia, especialmente en las áreas donde se prioriza la adopción de agentes de IA por parte de los empleados.

Geoffrey Godet, director ejecutivo de Quadient, considera que “la IA está cambiando sin duda la fuerza laboral. Y sí: estamos viendo el mayor impacto en los puestos de nivel básico. Por eso cree que “lo que a menudo se pasa por alto es que la IA sustituye primero tareas, no personas, y eso abre la puerta a rediseñar los puestos de forma más inteligente. Las empresas que prosperarán serán las que inviertan en la mejora de competencias y en la colaboración entre humanos e IA, porque ahí es donde se libera la creatividad, la cultura y el valor a largo plazo”.

La primera opción en que los CIO pueden patrocinar programas de aprendizaje puede ser la formación basada en competencias puede ser la primera opción, pero no la única. «Hay que perfeccionar habilidades como formular buenas preguntas, incitar, comprender las alucinaciones y el pensamiento crítico”, señala Howson, de ThoughtSpot.

Recomendación: será fundamental crear una cultura empresarial que fomente el aprendizaje continuo a medida que evolucionen las capacidades de la IA. Los líderes deben promover oportunidades de aprendizaje constante, no sólo las vinculadas al puesto o las transiciones de habilidades, que pueden generar desconfianza si los empleados las asocian a iniciativas de transformación.

Centrar a los innovadores en la IA en las experiencias de los clientes

La mayoría de las empresas de SaaS están incorporando capacidades de IA basada en agentes a sus plataformas. Los de RR. HH. guían a los directivos en las evaluaciones de rendimiento, los de la cadena de suministro actúan ante interrupciones globales y los de experiencia del empleado gestionan el seguimiento de reuniones.

Un objetivo clave al evaluar cualquier agente de IA en los flujos de trabajo es comprobar si los datos empresariales que utiliza conducen a decisiones más inteligentes y acciones más rápidas.

Las verdaderas innovaciones por llegar implicarán integrar los agentes de IA en las experiencias de los clientes. Veremos más agentes en el ámbito sanitario que mejoren la atención a los pacientes, agentes financieros que asistan a los clientes bancarios en sus inversiones y agentes minoristas que optimicen la experiencia de compra.

No obstante, los experimentos exitosos que deriven en implementaciones en producción requerirán una mayor colaboración entre los equipos de innovación y de primera línea.

Ashley Moser, directora comercial de MelodyArc, cree que “los equipos de primera línea que utilizan la IA de manera activa también obtienen una valiosa participación en la trayectoria de su implantación dentro de la empresa”. Y añade: “Los líderes deben generar entusiasmo por el uso de la IA y, después, recoger comentarios para garantizar que ésta responda directamente a las necesidades de los clientes, ya que estos equipos poseen un conocimiento directo del público”.

Recomendación: las organizaciones de TI basadas en productos han demostrado más eficacia a la hora de conectar las aportaciones de los clientes con el proceso de desarrollo ágil que los enfoques tradicionales en cascada. De ahí la necesidad de elevar el nivel de colaboración al desarrollar agentes de IA, ya que los equipos necesitarán la implicación de más disciplinas y funciones.

Resulta paradójico que la introducción de agentes de IA traiga consigo un factor clave para el éxito que es liderar los esfuerzos de gestión del cambio para influir en las personas. Los agentes de IA son una tecnología, por lo que una de las razones por las que muchos proyectos de IA no logran generar resultados empresariales es la no introducción de prácticas de gestión del cambio desde el principio y adaptadas a los diferentes segmentos de empleados.