A medida que la IA se vuelve omnipresente, la ventaja competitiva dependerá de cómo las empresas la utilicen para potenciar sus culturas individuales: cómo habla la gente, cómo decide y cómo consigue que las cosas se hagan.
Capturar el trabajo cotidiano en un «grafo de trabajo» permite a la IA aprender los ritmos de los equipos e incrementar las ganancias de productividad de los equipos.
Los sistemas multiagente inteligentes en contexto mantienen vivo el ADN cultural, al tiempo que posibilitan una colaboración humano-IA fluida.
A medida que más organizaciones acceden a la capacidad de generar software y automatizar tareas con IA, las ventajas tecnológicas tradicionales se vuelven menos distintivas. En esta nueva era, la ventaja competitiva residirá cada vez más en cómo funciona la tecnología dentro del contexto único de una empresa. Sin embargo, este «ajetreo» colectivo de los equipos suele seguir siendo intangible: está incrustado en el conocimiento grupal, en procesos implícitos y en las interacciones cotidianas de trabajo. Pero ¿y si una organización pudiera codificar su ADN corporativo esencial en sus sistemas de IA?
Al entretejer la inteligencia operativa sobre el terreno en el tejido de la IA, las empresas pueden desbloquear importantes ganancias de productividad, codificar su cultura distintiva y optimizar de forma dinámica la colaboración humano-máquina, como fuente poderosa de diferenciación.
El terreno cambiante de la diferenciación
De cara al futuro, está claro que la IA potenciará cada vez más a todas las empresas. Si bien esto generará sin duda importantes mejoras de eficiencia, también erosionará el poder de la tecnología como factor de diferenciación.
En este futuro de tecnología commoditizada, la forma única de operar de una empresa será lo que realmente la distinga. La forma en que los equipos ganadores colaboran e innovan, los matices de la comunicación, los valores compartidos y el «ajetreo» colectivo conforman un plano vivo de la ventaja competitiva. Hacer que la IA sea contextual para los flujos de trabajo del mundo real permite a los líderes evolucionar hacia un modelo operativo impulsado por la IA que salvaguarda, y eleva, lo que distingue a su organización.
Tejer el contexto del trabajo en la IA
El desafío consiste en hacer operativa esta heterogeneidad intangible, capturar el contexto del trabajo y aplicarlo en una fuerza laboral híbrida, compuesta por personas y sistemas digitales.
Consideremos la idea de un «grafo de trabajo»: una vista anonimizada y agregada de cómo los equipos ejecutan los procesos, es decir, la secuencia de aplicaciones utilizadas, los datos a los que se accede, los patrones de comunicación, las variaciones en el flujo de trabajo, los puntos de fricción y los atajos exitosos.
Mediante los grafos de trabajo, las empresas pueden capturar el conocimiento grupal que define cómo un equipo concreto realmente lleva a cabo su trabajo y utilizarlo para entrenar sistemas de IA y que sean más eficaces.
Tomemos como ejemplo un agente de IA diseñado para ayudar a redactar un documento complejo, como un contrato. Un modelo genérico puede generar lenguaje estándar. Pero si ese agente tiene acceso al grafo de trabajo del equipo jurídico, comprendiendo las cláusulas específicas que habitualmente utilizan, los sistemas de los que recuperan datos, la secuencia típica de pasos de revisión y las interacciones previas relacionadas con este tipo concreto de contrato, puede generar un borrador mucho más preciso, relevante e inmediatamente útil.
Entrenar sistemas de IA con el contexto empresarial específico convierte la tecnología en un colaborador altamente eficaz que comprende y complementa el flujo de trabajo existente y la base de conocimiento.
La «frontera irregular»
El concepto de «frontera irregular» de las capacidades de la IA pone de relieve que el límite entre las tareas más adecuadas para las personas y las más adecuadas para las máquinas no es una línea previsible. A medida que las capacidades de la IA se expanden, esta frontera cambia constantemente.
Optimizar la colaboración a lo largo de este borde irregular requiere una IA que comprenda cuándo y cómo interactuar con un colega humano. Un agente de IA contextualizado, entrenado con el grafo de trabajo, conoce el flujo de trabajo típico del equipo, sus puntos de dolor y las áreas en las que suele ser necesaria la intervención humana. Puede anticiparse a las necesidades, proporcionar información relevante justo cuando hace falta, gestionar de forma autónoma las variaciones rutinarias y señalar las excepciones o los escenarios complejos para la atención humana, sugiriendo a menudo posibles próximos pasos basados en patrones aprendidos del comportamiento pasado del equipo.
Este traspaso inteligente es la esencia de la optimización de la productividad en la frontera irregular. Permite que las personas se concentren en las tareas propiamente humanas, como navegar la ambigüedad, persuadir y colaborar, mientras la IA se encarga de la automatización contextualizada de las actividades de apoyo. El resultado no es solo una mayor eficiencia individual, sino un impulso significativo de la productividad del equipo, pues el resultado colectivo se convierte en algo mayor que la suma de sus partes.
La cultura como factor de diferenciación competitiva
Al capturar el conocimiento grupal y los patrones de interacción de los equipos de alto rendimiento, las organizaciones pueden, en efecto, digitalizar y codificar aspectos de su cultura: cómo se hacen realmente las cosas, los procesos informales que impulsan el éxito.
Una empresa que parte de un modelo de IA genérico de «pizarra en blanco» y pretende rediseñar cada flujo de trabajo corre el riesgo de despojar al ADN cultural ganador. Contextualizar la IA permite a los líderes partir de un peldaño ya alto de la escalera y optimizar a partir de ahí, preservando al mismo tiempo la singularidad de la empresa.
Al igual que la cultura evoluciona, también lo hacen los patrones de trabajo y el contexto del trabajo. Por ello, las empresas deberían tratar este proceso de captura de contexto y optimización como un bucle continuo. Este enfoque iterativo, en el que las máquinas aprenden de las personas y se optimizan en consonancia con la cultura única de la empresa, garantizará que las aplicaciones prácticas de la IA sigan siendo pertinentes, eficaces y competitivamente diferenciadoras.
Para empezar a explorar hoy esta ventaja estratégica, los líderes empresariales deberían considerar varios aspectos clave:
Reconocer el valor del contexto: Al evaluar e implantar soluciones de IA, los líderes deberían ir más allá de los modelos genéricos y pensar en cómo los sistemas pueden entrenarse y adaptarse al contexto organizativo específico. Además, deberían explorar qué aspectos del ADN cultural único de su organización, ya sea el ingenio, el espíritu emprendedor, la resolución de problemas de los clientes o el ajetreo colaborativo, representan hoy una ventaja diferenciadora.
Centrarse en la productividad de los equipos: Desplazar el foco de las ganancias de eficiencia individuales impulsadas por la IA hacia la optimización de la productividad y la colaboración de equipos completos, aprovechando la sabiduría del colectivo. Consideremos la conducción autónoma: el objetivo no es entrenar a la IA para superar a cualquier conductor individual, sino aprovechar la experiencia colectiva y los datos de innumerables conductores. Esta «sabiduría de la comunidad» permite a la IA anticipar escenarios y afrontar complejidades que van más allá de la capacidad de cualquier individuo. Aplicado en paralelo a la empresa, el poder de la IA contextual no procede de replicar tareas humanas individuales, sino de capturar y aprovechar el conocimiento grupal y los patrones de interacción de un equipo u organización, para construir un sistema más inteligente y eficaz para todos.
Planificar una fuerza laboral híbrida: Empiece a prepararse para un futuro en el que los agentes de IA sean miembros integrales de los equipos. Esto incluye repensar la infraestructura de TI, los modelos operativos y, potencialmente, las funciones de recursos humanos para gestionar y apoyar esta fuerza laboral sintética junto con los empleados humanos.
El futuro es multiagente y está impulsado por el contexto. Los líderes que abracen la heterogeneidad estratégica de su organización y desplieguen agentes de IA inteligentes en el contexto del trabajo que se realiza potenciarán la productividad de los equipos y construirán empresas diferenciadas de forma única por su cultura.
