La «nueva» productividad pende del hilo de la cultura de aprendizaje

Marisa Cruzado Collado25 enero 202411min
Empezamos año y ya estamos de vuelta con la productividad. El factor IA se ha incorporado al debate dentro y fuera de las empresas y, empleados, directivos y empresarios se cuestionan en qué medida la aplicación de esta tecnología puede reducir la carga de trabajo y aumentar al mismo tiempo la productividad.

Mientras las grandes consultoras lanzan encuestas en EEUU o el Reino Unido con el objetivo de tomar el pulso en las organizaciones y proyectar tendencias de impacto internacional, los departamentos de recursos humanos se centran en evaluar el efecto que la digitalización está teniendo en los indicadores de productividad y se preparan para dar un giro a los planes de formación.

¿Cómo afrontan las organizaciones la evolución de la era de la digitalización? ¿Los proyectos de transformación digital están alcanzando los objetivos deseados? ¿Qué importancia tiene el enfoque humano para alcanzar el éxito? Un estudio elaborado por la consultora británica especializada en transformación digital Endaba, revelaba que para las empresas, el ritmo de la tecnología puede parecer contradictorio con lo que es posible en el mundo real. Uno de cada cuatro directivos encuestados afirmaba que le resulta difícil mantenerse al día con los avances, mientras que uno de cada dos proyectos de transformación digital, no alcanza los resultados esperados. ¿Pero por qué?

La persona en el centro

Lidiar con el cambio digital depende de algo más que de la experiencia y la inversión en tecnología. Exige una comprensión profunda de la dinámica organizativa, tener relaciones sólidas con los partners tecnológicos y desarrollar un enfoque empresarial centrado en las personas. Y es aquí, donde la estrategia de talento desarrollada a medida de cada organización, es la clave del éxito.

 

Simón Lambert, director de aprendizaje de Microsoft, afirmaba recientemente en Worklife que para conseguir integrar la IA en una organización, «es necesario tener una cultura de aprendizaje continuo, porque la tecnología también cambia continuamente y cada vez a mayor velocidad». Productividad y formación han ido siempre de la mano . Ahora, con la irrupción de la inteligencia artificial, esta unión de hecho, se hace más fuerte.

Cultura de aprendizaje

La cultura de aprendizaje se basaba, tradicionalmente en:

  • Proporcionar a las personas el espacio, los recursos, la orientación, la seguridad y el apoyo para pensar en cómo mejorar sus propias capacidades.
  • Facilitar el tiempo para formarse.
  • Contar con un espacio para la experimentación de lo aprendido.

Ahora, en el entorno de la digitalización se requieren dos factores más:

  • El análisis de las funciones de cada puesto de trabajo.
  • La determinación de en qué medida pueden ser complementarias con la aplicación de la IA o sustituidas por ella.

Según Chris Brauer, director de innovación del Instituto de Estudios de Gestión, Goldsmiths (Universidad de Londres), existen varios tipos de estrategia que las organizaciones pueden utilizar para garantizar, que su fuerza laboral desarrolla las habilidades necesarias para aprovechar al máximo los recursos tecnológicos. Todas ellas pasan por la formación y capacitación de todos los perfiles de la organización. Recordemos, que no se trata de aprender a programar o a desarrollar aplicaciones, sino a integrar en la actividad del día a día, toda la potencia productiva que genera la IA. Ésta es una herramienta poderosa para las empresas que buscan aumentar su productividad y competitividad. Su eficacia depende no sólo desarrollo tecnológico sino de la capacidad de directivos y empleados para utilizarla. Y de ahí la importancia de la formación y la mejora de las habilidades digitales de las plantillas.

 

Cuatro ámbitos de productividad tecnológica

1.- Automatización de tareas rutinarias. La gestión y análisis de datos, el procesamiento de documentación, la contabilidad o el uso de chatbots y asistentes virtuales con IA en la atención al cliente son algunas de las tareas que pueden ser sustituidas y optimizadas. La respuesta 24 horas al día los 365 días del año en los servicios de atención automatizada, además de mejorar la experiencia cliente tanto interno, como externo, libera a los equipos de soporte de tareas básicas y pueden dedicar más tiempo a tareas de mayor valor para la organización.

2.- Optimización de procesos. La logística, la cadena de suministro o la gestión de inventario es un terreno abonado para la aplicación de herramientas de IA. Los algoritmos predicen de manera rápida y eficiente la evolución de tendencias en la demanda, predice cambios y es capaz de monitorizar y ajustar la producción en tiempo real.

3.- Análisis de datos avanzados. Las empresas pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. Esto permite tomar decisiones más informadas, identificar tendencias y oportunidades, y predecir comportamientos futuros del mercado y de los clientes. Por ejemplo, en marketing digital, los algoritmos de aprendizaje automático analizan el comportamiento de los usuarios online y predecir qué productos o servicios podrían interesar a cada cliente.

4.- Toma de decisiones estratégicas. El análisis de  grandes cantidades de información en tiempo real y la capacidad predictiva de la IA es esencial para la planificación a largo plazo y la gestión del cambio. Pronosticar tendencias de mercado, identificar la evolución de la demanda o analizar riesgos se convierten en elementos estratégicos clave que la IA pone a disposición de la alta dirección de las empresas.

 


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