El auge de IA en el trabajo: habilidades clave que necesitas

Tanto si los líderes creen que su organización está lista para la inteligencia artificial (IA) como si no, muchos empleados ya están aprovechando los usos de la IA en el trabajo por su cuenta, a veces en secreto. En Estados Unidos, se estima que el 32% de los trabajadores utiliza IA en el trabajo sin que su empleador lo sepa. Esto debería ser tanto una advertencia como un llamado a la acción.

La capacitación en habilidades fundamentales de IA en el trabajo es esencial para una implementación segura, pero el cliché es cierto: donde hay riesgo, hay oportunidad. La preparación para el cambio es una de las principales preocupaciones de los líderes al inicio de su camino con la IA, y la adopción oculta de la IA indica que los equipos están ansiosos y listos para aprovechar su potencial.

En esta guía, te mostraremos las habilidades más importantes para los empleados: las habilidades esenciales que cubren los fundamentos, las habilidades blandas que a menudo se pasan por alto, las habilidades técnicas necesarias para generar resultados y las habilidades de liderazgo indispensables para construir una cultura impulsada por la IA.

Habilidades esenciales de IA en el trabajo para cada empleado

Alfabetización en los usos de la IA

La alfabetización digital se considera cada vez más una habilidad básica. Alguien con diez años de experiencia en startups tecnológicas seguramente es “alfabetizado digitalmente”. Pero es un error pensar en la alfabetización en IA de la misma forma, incluso cuando las herramientas se vuelven más comunes. La capacitación en conocimientos básicos de IA garantiza que todos tengan la misma comprensión de los fundamentos:

• Las limitaciones de la IA: saber que no se debe confiar ciegamente en los resultados y cuándo se requiere supervisión humana.
• Privacidad de los datos: comprender que cualquier dato ingresado en una herramienta de IA puede almacenarse o compartirse, a menos que se indique expresamente lo contrario.
• Transparencia: saber cuándo debe divulgarse el uso de la IA, tanto interna como externamente.
• Conciencia de sesgos: revisar los resultados para garantizar la equidad y evitar decisiones discriminatorias.
• Uso y dependencia: usar la IA como asistente, no como sustituto.

La capacitación en estos puntos específicos genera confianza en el uso responsable de la IA, facilita su adopción en toda la organización y previene el mal uso o la dependencia excesiva.

Además de hacer sesiones de capacitación en vivo o grabadas sobre estos temas, considera incorporar cláusulas en tu manual del empleado e integrar estas prácticas en tu proceso de onboarding. Cada empleado, esté o no en el equipo tecnológico, debe conocer la postura de tu organización sobre los usos de la IA.

Alfabetización en datos

Saber interpretar y cuestionar los datos siempre ha sido una habilidad útil para la mayoría de los empleados. Pero para muchos, la alfabetización en datos ha pasado de ser algo deseable a algo esencial. Con la IA generando recomendaciones basadas en datos en casi todos los niveles del trabajo, los empleados deben poder validar y contextualizar la información. De lo contrario, se otorga demasiada autoridad a la IA, y la supervisión humana se vuelve más difícil de garantizar.

Por ejemplo, los equipos de nómina que usan IA para detectar anomalías deben interpretar correctamente los resultados marcados. Sin alfabetización básica en datos, los equipos corren el riesgo de actuar ciegamente sobre ideas erróneas. Por suerte, los datos se pueden aprender. Al ofrecer talleres e incorporar revisiones de datos en las reuniones, incluso quienes no tienen inclinación matemática pueden desarrollar sus habilidades.

Adaptabilidad

Las tecnologías de IA cambian rápidamente, lo que significa que pocos procesos impulsados por IA están grabados en piedra. Cuando una nueva herramienta generativa de IA aparece en el mercado o una existente lanza o elimina una función clave, los procesos cambian. Los programas piloto pueden fracasar o perder prioridad ante nuevas iniciativas. Por eso la adaptabilidad es clave.

La adaptabilidad suele provenir de la experiencia, lo que la convierte en una habilidad difícil de enseñar, pero puede fomentarse como parte de la cultura organizacional. Una cultura que recompensa la experimentación y muestra empatía cuando el cambio altera los flujos de trabajo ayudará a los empleados a adaptarse de forma natural. En la práctica, esto puede implicar estar abierto a revisar los KPI individuales cuando las interrupciones afecten los resultados de fin de año de un colega.

Habilidades blandas para prosperar con la IA en el trabajo

Pensamiento crítico

Estrechamente ligado a la alfabetización en datos, los empleados deben ser capaces de evaluar el contenido y las recomendaciones generadas por IA en el trabajo, en lugar de aceptarlas al pie de la letra.

Esto es especialmente útil cuando los resultados de la IA entran en conflicto con la intuición o el conocimiento experto humano. En el mejor de los casos, puede dar lugar a que el equipo de marketing publique imágenes generadas por IA de personas con doce dedos deformes. En el peor, podría significar que los reclutadores refuercen sesgos involuntariamente porque las herramientas de selección basadas en IA sobrevaloran ciertos grupos demográficos.

Para fomentar el pensamiento crítico, organiza talleres con escenarios de “IA vs. humano” para demostrar cuándo confiar en el aprendizaje automático y cuándo en tu instinto. Traza árboles de decisión para actuar cuando la IA falle, y deja claro que señalar alertas es algo alentado, no castigado. Nadie quiere ser el único detractor cuando llega una nueva herramienta emocionante, así que deja clara la responsabilidad y aplica procesos de notificación sencillos.

Colaboración

A medida que la IA se integra en los flujos de trabajo compartidos, la colaboración se vuelve una habilidad esencial para una mejor implementación. Esto será aún más importante conforme se introduzcan iniciativas de IA a nivel organizacional. De lo contrario, corres el riesgo de fomentar la adopción aislada, los esfuerzos duplicados o los procesos en conflicto.

Para fomentar la colaboración en torno a la IA en el trabajo, lanza programas piloto interfuncionales entre equipos. Podría ser, por ejemplo, un chatbot de atención al cliente impulsado por IA que responda preguntas simples: el equipo de soporte aporta la base de conocimiento, el equipo de producto garantiza la precisión y el de ingeniería se encarga de la implementación.

Experimentación

La experimentación como mentalidad es una habilidad valiosa en la era de la IA, que convierte a los empleados de reactivos en proactivos. Herramientas como ChatGPT, Gemini y Perplexity son fáciles de usar y muy adaptables. Cuando los empleados encuentran por sí mismos nuevas formas de liberar tiempo y recursos valiosos con la IA, tu organización gana.

Para fomentar la experimentación, crea espacios donde los equipos puedan compartir ideas y recomendaciones, como un foro abierto durante las reuniones semanales o un canal de Slack dedicado. Anima a los gerentes a probar nuevas herramientas y procesos de IA para sus equipos y destaca los logros rápidos.

Habilidades técnicas de AI en el trabajo que impulsan resultados

Ingeniería de prompts

El prompting es una habilidad inusual porque parece más fácil de lo que es. Si puedes formar una oración, puedes usar ChatGPT. Pero si buscas resultados precisos y fiables, especialmente para tareas complejas como la automatización de flujos de trabajo, los prompts deben ser específicos. Un mal prompting lleva a un uso ineficiente de la IA, resultados de baja calidad y pérdida de tiempo.

Para solucionarlo, comparte bibliotecas de prompts y ofrece capacitación sobre los fundamentos del prompting. Si creas canales para que los empleados compartan ideas, anímalos a compartir los prompts que usaron o sugerir mejoras.

Análisis y visualización de datos

Esto va un paso más allá de la alfabetización en datos. Mientras que la alfabetización implica saber cuándo cuestionar la información, el análisis y la visualización implican interpretarla y comunicarla con claridad. Esto convierte los datos impulsados por IA en información accionable y valiosa para líderes o clientes.

La IA ayuda en esto, ya que herramientas como Tableau y Power BI permiten convertir datos en visualizaciones con consultas en lenguaje natural. Aun así, los miembros del equipo que no se enfocan en datos pueden necesitar capacitación adicional para aprovecharlas al máximo.

Automatización de procesos

Automatizar tareas rutinarias suele considerarse la forma más rápida y sencilla de empezar con la IA en el trabajo. Elimina tareas repetitivas y libera tiempo para labores más importantes. Sin embargo, sin pautas internas claras, los procesos pueden automatizarse de forma inconsistente o riesgosa, generando duplicación de esfuerzos, incumplimientos o errores a gran escala.

Una forma de evitarlo es usar agentes de IA como Deel AI Workforce. Con una biblioteca de agentes preconstruidos, puedes controlar qué se automatiza dentro de tu organización y cómo. Y cuando tus equipos estén listos para algo más complejo, podrán crear sus propios agentes en minutos para flujos específicos.

Habilidades de liderazgo para una IA en el trabajo preparada para el futuro

Gestión del cambio

Ya mencionamos que los empleados deben ser adaptables, pero no es un camino de una sola vía. Los líderes deben guiar a los equipos a través de la incertidumbre y la resistencia hacia la IA, o se arriesgan a una baja adopción y a iniciativas estancadas.

La gestión eficaz del cambio significa adoptar un enfoque estratégico para guiar a los equipos desde su forma actual de trabajar hacia un futuro impulsado por la IA. Los líderes que introducen nuevas herramientas o flujos deben desarrollar una estrategia de comunicación clara, con roles y responsabilidades definidos. Los gerentes son actores clave: alinearlos en una estrategia común y brindarles recursos les ayudará a manejar la fricción cuando surja.

Supervisión ética de la IA

La confianza es la base de una adopción escalable de la IA. Cuando los equipos confían en la tecnología que usan y en la visión de liderazgo, todos pueden trabajar con mayor rapidez y dirección. Dotar a los gerentes y tomadores de decisiones de conocimientos sobre ética y cumplimiento legal relacionados con la IA garantiza que puedan guiar correctamente a sus equipos.

La capacitación en ética y cumplimiento legal, no solo para gerentes sino para toda la organización, construye confianza y reduce riesgos. Esta capacitación puede incluir talleres basados en escenarios, laboratorios de conciencia de sesgos y manuales éticos aplicables al trabajo diario.

El futuro de la fuerza laboral es híbrido: humano + IA

La IA ya está presente en el trabajo, ya sea implementada oficialmente o no. Al equipar proactivamente a los equipos con las habilidades básicas necesarias para navegar el nuevo panorama tecnológico, los líderes pueden aprovechar los beneficios y mitigar los riesgos.

En Deel, creemos que el futuro del trabajo está impulsado por la IA en el trabajo: una combinación de inteligencia, intuición y experiencia humana, junto con la velocidad y eficiencia de la IA. Por eso creamos Deel AI Workforce, una biblioteca de agentes de IA prediseñados y personalizables que se integran con tu equipo para manejar de forma proactiva el trabajo rutinario. Estos agentes colaboran con tus equipos en tareas como solicitudes de vacaciones, investigaciones de cumplimiento legal, revisiones de nómina y requisiciones de dispositivos. Son fáciles de usar y cuentan con cumplimiento legal y seguridad de datos integrados.

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