La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que se realiza el propio trabajo, yendo más allá de los sistemas de registro tradicionales hacia sistemas de trabajo dinámicos.
Los sistemas formales solo capturan datos sobre el trabajo ya realizado en un formato estático, pero las reuniones breves y las conversaciones dinámicas pueden ser donde reside el verdadero valor.
Los líderes que buscan construir sistemas de trabajo pueden empezar por cuatro principios clave.
La inteligencia artificial (IA) se está extendiendo por las organizaciones a una velocidad extraordinaria.
Los directores ejecutivos han puesto en marcha grupos de trabajo sobre IA, financiado proyectos piloto y creado centros de excelencia. Sin embargo, muchas de estas iniciativas siguen enmarcando la IA principalmente como una herramienta para automatizar tareas o mejorar la productividad. Esta perspectiva subestima lo que realmente está ocurriendo.
La IA empieza a transformar la forma en que se realiza el propio trabajo. Las empresas más visionarias están descubriendo que la verdadera transformación exige ir más allá de los sistemas de registro tradicionales hacia algo nuevo: los sistemas de trabajo, estructuras dinámicas en las que las personas, los procesos y la IA aprenden y evolucionan juntos de forma continua.
Este cambio se está volviendo urgente. Según una investigación de McKinsey & Company, más del 70 % de las empresas están experimentando con la IA generativa, pero solo una pequeña minoría informa de un impacto significativo en el rendimiento empresarial. El cuello de botella rara vez es la tecnología en sí. Lo que importa es cómo se diseña el trabajo dentro de las organizaciones.
Los límites de los sistemas de registro
Durante décadas, las grandes organizaciones han dependido de los sistemas de registro: plataformas empresariales como los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), que registran la información financiera; los sistemas de gestión de las relaciones con los clientes (CRM), que almacenan datos de clientes; y los historiales clínicos electrónicos, que documentan el historial de los pacientes.
Estos sistemas preservan la memoria institucional, garantizan el cumplimiento normativo y proporcionan datos fiables para la toma de decisiones; pero fueron concebidos para la estabilidad y el control. Registran lo que ya ha ocurrido.
El trabajo real rara vez sigue estructuras tan ordenadas. Se desarrolla en decisiones basadas en el criterio, excepciones inesperadas y colaboración informal entre equipos. Sin embargo, son precisamente estos momentos los que a menudo generan el mayor valor.
Investigación citada por Gartner sugiere que una parte significativa del conocimiento institucional permanece tácita, incorporada en la experiencia de los empleados en lugar de recogida en sistemas formales. Cuando los empleados con experiencia se marchan, gran parte de ese conocimiento desaparece con ellos.
Por qué el diseño tradicional de los flujos de trabajo fracasa en la era de la IA
La mayoría de las organizaciones siguen abordando la automatización mediante una fórmula conocida: mapear el proceso, reunir los datos y codificar las reglas. Ese enfoque funcionó en olas anteriores de automatización, como la automatización robótica de procesos, donde la estabilidad y la repetibilidad eran el objetivo. La IA funciona de otra manera.
Los sistemas de aprendizaje automático pueden interpretar patrones, gestionar la ambigüedad y mejorar a partir de la retroalimentación. Pero cuando las organizaciones obligan a estos sistemas a adaptarse a flujos de trabajo rígidos diseñados para software determinista, rápidamente se topan con la complejidad del trabajo real.
La aparición de los sistemas de trabajo representa, en última instancia, un desafío de liderazgo.
Incluso un flujo de trabajo que gestiona las excepciones con soltura fracasará si no puede adaptarse al cambio. Los mercados evolucionan, las normativas se actualizan y las empresas se reorganizan. El proceso que era preciso el primer día de una implantación de IA puede estar significativamente desfasado al cabo de seis meses. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones tratan el diseño de los flujos de trabajo como un proyecto con una fecha de inicio y de fin. Documentan, implantan y pasan a otra cosa, y cuando el trabajo subyacente evoluciona, el sistema no lo hace.
Esta brecha entre los procesos formales y la práctica real es una de las razones por las que muchas iniciativas de IA tienen dificultades para escalar. Gartner ha advertido de que una gran proporción de los proyectos de IA corre el riesgo de no aportar valor si las organizaciones carecen de las prácticas de datos, la gobernanza y las estructuras operativas necesarias para respaldarlos.
El auge de los sistemas de trabajo
Las organizaciones líderes empiezan a responder creando sistemas de trabajo: capas adaptativas que conectan a las personas y la IA mediante bucles de retroalimentación continuos. A diferencia de los sistemas de registro, que priorizan la estabilidad, los sistemas de trabajo están diseñados para el cambio. Permiten que los datos, el criterio humano y la perspicacia de las máquinas interactúen en tiempo real.
Ya están surgiendo ejemplos tempranos de este cambio en distintos sectores. Algunas startups tecnológicas están ayudando a las grandes empresas a repensar el diseño de sus flujos de trabajo para que los sistemas de IA aprendan de forma continua, en lugar de quedar congelados tras su implantación. Una de estas empresas, Reindeer, trabaja con organizaciones globales para crear flujos de trabajo adaptativos que mejoran a medida que las personas interactúan con ellos.
Como explica su cofundador y consejero delegado, Yoav Naveh, «Demasiados líderes siguen tratando la implantación de la IA como un proyecto con un principio y un fin. Documentan un proceso, incorporan una herramienta y esperan que funcione para siempre. Eso es pensar en términos de automatización, pero la mayor parte del trabajo no es estático. Cambia constantemente. La IA permite a las organizaciones aprender de esos cambios en lugar de ignorarlos».
En la práctica, esto significa que cuando un sistema de IA se encuentra con una incertidumbre, un experto humano interviene, corrige el resultado y traslada esa corrección al modelo.
Cada interacción refuerza la inteligencia del sistema y, al mismo tiempo, captura una experiencia que antes existía solo en la vivencia individual. Con el tiempo, la organización construye un repositorio vivo de conocimiento que evoluciona con el negocio. En efecto, la empresa se convierte en un sistema que aprende.
4 principios para construir sistemas de trabajo
Las organizaciones que inician esta transición suelen adoptar varios principios comunes:
1. Empezar en pequeño y aprender rápidamente
En lugar de esperar a disponer de grandes volúmenes de datos o de una documentación perfecta, los equipos líderes parten de pequeños conjuntos de casos reales: interacciones con clientes, transacciones o casos operativos. Estos ejemplos revelan los patrones y las excepciones que definen el trabajo real. El objetivo no es una automatización perfecta, sino un aprendizaje acelerado.
2. Mantener a las personas en el circuito
La experiencia humana sigue siendo fundamental. Cuando los sistemas de IA se encuentran con situaciones desconocidas, derivar el caso a un experto humano garantiza la precisión y, al mismo tiempo, genera nuevos datos de entrenamiento. Con el tiempo, este proceso capta el conocimiento tácito que antes permanecía invisible.
3. Diseñar para el cambio continuo
Los mercados evolucionan, los datos cambian y los modelos se desvían. Los sistemas de trabajo asumen el cambio e incorporan mecanismos de supervisión y reentrenamiento que permiten a las organizaciones adaptarse de forma continua. En lugar de tratar la IA como un proyecto con un punto final claro, las organizaciones la tratan como una capacidad que se desarrolla con el tiempo.
4. Integrar en lugar de sustituir
Las implantaciones exitosas suelen basarse en los sistemas empresariales existentes en lugar de sustituirlos. La IA funciona como una capa por encima de los sistemas de registro, aprovechando sus datos y, al mismo tiempo, posibilitando nuevas formas de colaboración, análisis y experimentación.
Liderazgo para la empresa que aprende
La aparición de los sistemas de trabajo representa, en última instancia, un desafío de liderazgo. Los líderes deben mantenerse cerca de cómo se desarrolla realmente el trabajo dentro de sus organizaciones, utilizando la IA no solo para automatizar tareas, sino para acelerar el aprendizaje.
En este sentido, el impacto más profundo de la IA quizá no sea la automatización en absoluto; podría ser la creación de organizaciones capaces de aprender en tiempo real, transformando la incertidumbre en conocimiento y el conocimiento en acción. Y en una economía definida por el cambio constante, esa capacidad podría convertirse en una de las fuentes más importantes de ventaja competitiva.
