Resumen del documento técnico: Informe de tendencias del trabajo digital 2024 - Liberar el potencial de la IA en el lugar de trabajo - Parte 1

Parte 1: La desconexión entre empleadores y empleados sobre el uso de la IA

Expectativas del empleador vs. realidad del empleado

Los empleadores han implementado la IA con objetivos específicos en mente: apoyar la investigación inicial (62 %), administrar el flujo de trabajo (58 %) y analizar datos (55 %). Sin embargo, los empleados tienen otras ideas. El informe muestra que casi dos tercios (63%) de los empleados utilizan la IA principalmente para verificar su trabajo, en lugar de para los fines previstos por sus empleadores. Esta desconexión sugiere que es posible que los empleados no comprendan completamente las funciones potenciales de la IA, o que no tengan la confianza para usar la IA de formas más complejas.

El papel de la transparencia y la educación

Una razón clave de esta desconexión parece ser la falta de transparencia y educación en torno a la IA. Solo el 23% de los empleados se sienten completamente educados y capacitados en IA, a pesar de que el 72% de los empleadores creen que han brindado la capacitación adecuada. Esta disparidad se pone de manifiesto aún más por las diferencias de género, ya que el 66% de los hombres se sienten adecuadamente formados en comparación con solo el 44% de las mujeres. Claramente, existe la necesidad de programas de capacitación más completos e inclusivos que atiendan a todos los empleados.

Parte 2: El impacto de la IA en la productividad: percepción vs. realidad

Optimismo del empleador vs. experiencia del empleado

Los empleadores son optimistas sobre el impacto de la IA en la productividad, y el 60% cree que la IA está aumentando significativamente la eficiencia de sus empleados. Sin embargo, los empleados informan de una experiencia diferente. Solo el 44% considera que la IA está mejorando significativamente su productividad, y el 10% afirma que la IA no ha aumentado su productividad en absoluto. Esta discrepancia apunta a una posible sobreestimación de los beneficios de la IA por parte de los empleadores o a una falta de integración efectiva de la IA a nivel de los empleados.

Ahorro de tiempo: una bolsa mixta

Si bien la IA está ahorrando tiempo a los empleados (el 79% dice que ahorra al menos 1-2 horas al día), existe la pregunta de cómo se está utilizando este tiempo. Aunque el 63% de los empleados utiliza su tiempo ahorrado para reducir la sobrecarga de trabajo, el 26% lo gasta en tareas no relacionadas con el trabajo. Esto genera preocupaciones sobre si la IA se está utilizando en todo su potencial y si se está guiando a los empleados sobre cómo aprovechar mejor el tiempo ahorrado por la IA.

En esta era de abundancia de información, las organizaciones necesitan un acceso más rápido a datos precisos para tomar decisiones empresariales informadas. Los sistemas de BI tradicionales, a menudo complejos y dependientes de TI, luchan por satisfacer esta demanda. Por otro lado, las herramientas integradas de inteligencia empresarial (BI) de autoservicio se están diseñando para proporcionar interfaces fáciles de usar y visualizaciones intuitivas, lo que permite a los usuarios explorar los datos de forma independiente dentro de su flujo de trabajo natural, acelerando el tiempo de obtención de información y toma de decisiones.

Este documento técnico proporciona una descripción general completa de la BI integrada de autoservicio y su impacto transformador en la inteligencia empresarial. Exploraremos los desafíos y las funcionalidades de las plataformas de BI integradas de autoservicio, exploraremos los beneficios para las organizaciones y lo guiaremos a través de las consideraciones para una implementación exitosa.

Parte 3: La Barrera Crítica – Preparación de Datos

La importancia de los datos en la IA

A menudo se hace referencia a los datos como el alma de la IA. En el contexto de la inteligencia artificial, los datos sirven como base sobre la que se construyen los algoritmos, se toman las decisiones y se generan conocimientos. Sin acceso a datos precisos, completos y bien organizados, los sistemas de IA no pueden funcionar de manera efectiva.

El propósito del uso de datos en IA es permitir que las máquinas aprendan de patrones, predigan resultados y automaticen procesos que, de otro modo, requerirían intervención humana. Por ejemplo, la IA puede analizar los datos de los clientes para predecir los comportamientos de compra, agilizar las operaciones de la cadena de suministro mediante la previsión de la demanda o incluso personalizar las campañas de marketing para mejorar la participación de los clientes. Mediante el uso de consultas en lenguaje natural, puede hacer preguntas a la IA en torno a sus datos y obtener información y respuestas inmediatas. Las posibilidades son infinitas, pero todas dependen de un factor crítico: la calidad y la disponibilidad de los datos que se utilizan.

El dilema de los datos

Uno de los mayores obstáculos para la adopción de la IA es la preparación de los datos. Casi la mitad (45%) de los empleadores informan que los datos de su empresa no están listos para admitir la IA, y el 19% la cita como la principal razón para no implementar la IA. Este problema a menudo se debe a que los datos están aislados entre departamentos y plataformas, lo que dificulta que la IA acceda y procese la información necesaria. Sin datos centralizados y limpios, la IA no puede funcionar de manera efectiva.

Perspectivas de los empleados sobre la preparación de los datos

Los empleados también son conscientes del problema de la preparación de los datos. Un tercio de los empleados cree que los datos de su empresa deben revisarse para verificar su precisión antes de que la IA pueda implementarse por completo. Además, el 32% de los empleados cree que es necesaria una mayor formación en torno a los datos y la IA antes de que su empresa pueda considerarse preparada para la IA. Esto sugiere que la preparación de los datos no es solo un desafío técnico, sino también una cuestión de educación y compromiso de los empleados.

Parte 4: Recomendaciones para cerrar la brecha

Mejorar la formación y la educación en IA

Para cerrar la brecha entre las expectativas de los empleadores y la realidad de los empleados, las empresas deben priorizar programas integrales de capacitación en IA. Estos programas no solo deben cubrir los aspectos técnicos de la IA, sino también proporcionar ejemplos prácticos de cómo se puede integrar la IA en los flujos de trabajo diarios. La formación debe ser inclusiva y garantizar que todos los empleados, independientemente de su género u origen, se sientan adecuadamente preparados para utilizar la IA.

Centralización y limpieza de datos

La preparación de los datos es fundamental para el éxito de las iniciativas de IA. Las empresas deben invertir en centralizar sus datos y garantizar que sean precisos y accesibles. Esto puede implicar romper los silos de datos, implementar prácticas de gobernanza de datos y proporcionar a los empleados las herramientas y la formación que necesitan para gestionar y utilizar los datos de forma eficaz.

Alinear los objetivos de IA con las necesidades de los empleados

Por último, los empleadores deben alinear sus estrategias de IA con las necesidades y flujos de trabajo reales de sus empleados. Esto significa involucrar a los empleados en el proceso de toma de decisiones, recopilar comentarios sobre las herramientas de IA y ajustar las estrategias en función de cómo los empleados utilizan la IA. Al hacerlo, las empresas pueden asegurarse de que sus inversiones en IA realmente mejoren la productividad e impulsen el éxito empresarial.

Conclusión

El Informe de Tendencias del Trabajo Digital 2024 de Slingshot destaca los desafíos y oportunidades de la IA en el lugar de trabajo. Si bien la IA tiene un inmenso potencial para mejorar la productividad e impulsar la eficiencia, todavía existe una desconexión significativa entre cómo los empleadores pretenden que se use la IA y cómo los empleados la están usando realmente. Al abordar las brechas en la educación, la preparación de datos y la alineación de los objetivos de IA, las empresas pueden desbloquear todo el potencial de la IA y crear una fuerza laboral más productiva y comprometida.

Este documento técnico debería servir como guía para las organizaciones que buscan utilizar el poder de la IA. Al comprender el panorama actual y tomar medidas proactivas para abordar los desafíos, las empresas pueden asegurarse de que sus iniciativas de IA sean exitosas e impactantes.

Metodología de la encuesta y fuente de datos

Las perspectivas y hallazgos presentados en este documento técnico se basan en datos del Informe de tendencias de trabajo digital 2024 de Slingshot, que se realizó en asociación con Dynata, líder mundial en recopilación de datos e información de primera mano. Dynata encuestó a 253 empleados y gerentes de tiempo completo de EE. UU. en una variedad de industrias y grupos demográficos, recopilando información crítica sobre cómo se implementa y utiliza la IA en el lugar de trabajo actual.

Los encuestados fueron seleccionados para garantizar una representación equilibrada de diferentes grupos de edad, roles y niveles organizacionales para capturar una visión integral del impacto de la IA tanto en los empleados como en los empleadores. Se recopilaron datos de encuestados ubicados en los 50 estados, lo que proporciona una visión amplia del panorama actual de la adopción de la IA y sus desafíos asociados.