Por qué tu implementación de IA se estancó y qué puedes hacer al respecto

Con la inteligencia artificial o IA, se dota a las máquinas de la inteligencia y capacidad para hacer tareas de los seres humanos. Es una simulación de la aplicación a los robots de la inteligencia humana. Otro aspecto es importante en la definición de la I.A. es que las máquinas son inteligentes y pueden aprender por sí mismas. Hoy en día estamos rodeados de máquinas que ejecutan tareas que antes hacíamos nosotros, desde coches que conducen solos a robots que hacen trabajos en las empresas o máquinas para cobrar en el supermercado El impacto de la inteligencia artificial en el trabajo El uso de la inteligencia artificial es cada vez mayor. Además, parece que continuará y en 2025 acaparará la inversión en tecnología de las compañías. La aplicación de la IA no es nueva; en las empresas ya se ha utilizado en las fábricas para la automatización de procesos. Lo que ocurre es que ahora se intenta que las máquinas sean más autónomas. Esto se podría conseguir con la instauración de 4 puntos importantes. La inteligencia artificial debería tener las siguientes propiedades: Búsqueda del estado solicitado: osea, que las máquinas pudieran elegir entre varias posibilidades de forma acertada. Razonamiento lógico: sería algo así como un pensamiento abstracto. Existencia de redes neuronales artificiales: se trata de simular el cerebro humano con nodos de conexión similares a los que hay en ese órgano Algoritmos genéticos: que funcionen como los pasos que forman el ADN. Todavía, sin embargo, no hay una estrategia unificada por parte de las empresas para esta aplicación de la I.A. También te puede interesar: ¿Está tu empresa preparada para afrontar el cambio con éxito? ¿Qué implicaciones tiene para tu empresa? Estas son algunas de las implicaciones del uso de la IA en las compañías: Incremento de la productividad. Si las máquinas se dedican a hacer un trabajo rutinario, los humanos pueden invertir su tiempo en otras labores más imaginativas. Mejora de la calidad de vida del trabajador. Las ideas creativas, la intuición, la imaginación de los seres humanos pueden potenciarse mientras las máquinas se ocupan de tareas mecánicas. Mayor conocimiento de los clientes: Esto ya se está realizando con los ERPS, los sistemas de planificación de recursos empresariales, pero puede perfeccionarse. Mejor conocimiento de los propios productos. El Big data hará que se tengan muchos más datos, no solo sobre los clientes, sino también sobre los productos de la empresa. Se conocerá en tiempo real la situación y detalles de los productos. Cambio de los tipos de trabajo para los humanos: Estos tendrán que adaptarse formándose para tareas nuevas. No es que vaya a crecer el desempleo, sino que los empleados tendrán que adaptarse a nuevos tipos de trabajo, porque otros los harán los robots. Cobrará importancia el proceso de aprendizaje de los propios robots. Estos tendrán que aprender mediante el machine learning o aprendizaje automático a hacer tareas en las que vayan a ser más independientes. En este aspecto, las máquinas deben aprender con base en 3 elementos: razonamiento, entendimiento e interacción. Igualmente, la relación inteligencia artificial e internet de las cosas puede hacer surgir nuevos negocios y nuevas maneras de mejorar la atención al cliente. El papel de la automatización en la evolución de la inteligencia artificial (a.i.) La I.A es clave para las empresas en los puestos de trabajo, fundamentalmente en la automatización. La automatización de los procesos es algo en el que la I.A es una gran ayuda. Los robots pueden participar cubriendo puestos en la cadena de montaje, no sólo, por ejemplo, de una empresa de automoción, sino también en una de fabricación de smartphones. Otra área en la que puede usarse la I.A es en el tratamiento de los datos. Las empresas tienen muchísimos datos no estructurados, que pueden ser presentados, ordenados y tratados por softwares inteligentes. La inteligencia artificial también sirve como soporte para el equipo humano. Aunque pueda dudarse de la correcta coordinación entre máquinas y seres humanos en el lugar de trabajo, lo cierto es que, como pasa en sectores como la atención al cliente, los robots sirven de ayuda a las personas, ya que pueden analizar los perfiles de los clientes y hacer recomendaciones en el trato con ellos. ¿Cómo sacar partido de la inteligencia artificial (a.i.) y la automatización en tu empresa? Existen varias herramientas y estrategias en el uso de esas herramientas para aprovechar la A.I. Estrategias para aprovechar la inteligencia artificial en tu organización La inteligencia artificial puede aprovecharse en una empresa de varias formas. Te sugerimos algunas de ellas Mediante el Big Data y el pricing. Los consumidores buscan los mejores precios. Gestionarlos, monitorizarlos masivamente y obtener patrones de comportamiento mediante la inteligencia artificial puede resultar en una ventaja competitiva. Mediante el geomarketing, el uso de localizaciones óptimas y la segmentación de los consumidores. Mediante la creación de modelos de venta, que permitan conocer cómo influyen en la facturación diversos elementos como los horarios, la demografía, la competencia. Determinación del lugar más adecuado para crear una franquicia de un negocio atendiendo a su localización. Utilización de la I.A. en el departamento de RR.HH. Para la selección de candidatos a un puesto de trabajo, para conocer características, para la realización de entrevistas, para el onboarding, aplicar la I.A implica ventajas de ahorro de costes y tiempo. Asistentes virtuales con I.A como Alexa, Cortana, Aura o Watson, el sistema de IBM, capacitado para responder a cualquier pregunta humana con enorme precisión. Consejos para la implementación de tecnologías de inteligencia artificial y automatización Iniciar un proceso de incorporación de inteligencia artificial en una empresa u organización conlleva una repercusión en todos los ámbitos de ésta, especialmente en el de las personas que la constituyen. Se produce un cambio, y ese cambio debe gestionarse bien, para que los empleados no se sientan fuera del proceso. Lo difícil de hacer cambios en empresas, bien sean digitales, de estrategia o de productos, no son tanto las cuestiones de tipo tecnológico, sino las humanas. El principal consejo es que cuanto más integrado, bien tratado y con confianza se sienta un empleado, mejor se adaptará a los cambios. Ya que el ser humano busca más la estabilidad que el cambio, según la psiquiatría, cuando se siente en un ambiente de confort y confianza, puede sacar lo mejor de sí mismo Las organizaciones, sin embargo, no tienen en general agentes de cambio, un rol que requiere entrenamiento. Los líderes tienen que hacer normalmente este papel, que, además, precisa de un tiempo para que surta efecto. ¿Qué papel juega la Gestión del Cambio en el mundo de las A.I.? Gestionar el cambio desde el lado humano en el mundo de las A.I es algo en lo que ProsciⓇ tiene experiencia. Hay que recordar que los intentos de generar conocimiento sólo son efectivos cuando los individuos desean participar en el proceso de cambio y buscan el conocimiento que los ayude a tener éxito. Para conseguir el cambio desde el lado de las personas, nos apoyamos en los siete conceptos del cambio: emisores y receptores, resistencia y confort, autoridad para el cambio, sistema de valores, cambio progresivo vs cambio radical, la respuesta correcta no es suficiente y el cambio no es un proceso. Descubre nuestro método y ten en cuenta que el cambio organizacional se consigue cuando cada persona transita de forma ágil, rápida y eficaz por los cambios. × Accelerate your understanding of the Prosci ADKAR Model and its application for personal and organizational changes. Hi , please enter your email address. Please select your industry. Select industry Accounting Advertising/Marketing/PR Aerospace & Defense Agriculture, Forestry, Fishing & Hunting Arts, Education, & Recreation Arts, Entertainment & Recreation Banking & Securities Call Center Outsourcing Education Service Education Services Energy, Chemical, Utilities Energy, Oil, & Gas Fast Moving Consumer Goods Financial Services - Other Government - Federal Government - Local & Municipal Government - Military Government - Other Government - State Government - State & Local High Tech - Hardware High Tech - ISP High Tech - Other Hospital, Clinic, Doctor Office Manufacturing - General Medical, Pharma, Biotech Mining Pharmaceutical Professional, Scientific & Technical Services Professional, Scientific, & Tech Service Retail Trade Service-General Services - General Software - Finance Software - Healthcare Support Outsourcing Agriculture, Forestry, Fishing, & Rec Hospitality, Travel, Tourism Real Estate Software - Other Transportation & Distribution Aerospace Arts and Entertainment Chemical Manufacturing Construction Consulting & Business Services Development and Manufacturing Education & Education Services Energy, Mining, Oil & Gas Engineering Finance/Banking Food/Beverage Government Healthcare Hospitality & Travel Information Services/Technology Insurance Legal Nonprofit Manufacturing Scientific & Technical Services Life Sciences & Pharmaceutical Real Estate, Rental & Leasing Retail Telecommunications Transportation & Warehousing Utilities Other Does this look good? 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La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente las organizaciones de casi todos los sectores, ofreciendo innumerables oportunidades de eficiencia, productividad e innovación. Sin embargo, la adopción de la IA suele fracasar, no por la tecnología en sí, sino por barreras humanas como la resistencia, la incertidumbre y la falta de alineación entre los empleados. Muchas organizaciones se centran únicamente en implantar herramientas de IA sin preparar a su equipo, lo que conduce a una adopción deficiente y a una inversión desperdiciada. De hecho, un estudio independiente sobre el uso personal, de equipo y organizativo de la IA realizado por Prosci, en el que se encuestó a 1.107 profesionales de múltiples sectores, reveló que el 63% de las organizaciones citan los factores humanos como el principal reto en la implementación de la IA. Sin embargo, cuando se implementa de forma eficaz, se percibe que la adopción de GenAI genera una serie de beneficios; el mismo estudio reveló que el 61% de los encuestados creía que haría que los proyectos tuvieran más éxito, el 65% pensaba que aumentaría su éxito personal y el 73% dijo que sus organizaciones tendrían más éxito como resultado de la adopción de GenAI. Al adoptar un enfoque que dé prioridad a las personas en la adopción de la IA empresarial -centrándose en la comunicación, la formación y el apoyo al liderazgo-, las empresas pueden ayudar a sus empleados preparándoles, apoyándoles y equipándoles para adoptar esta nueva y apasionante tecnología. En este artículo, exploramos las ideas clave de la investigación de Prosci sobre la adopción de la IA, por qué es esencial un enfoque centrado en las personas y cómo un enfoque estructurado de gestión del cambio puede ayudar a tu organización a integrar la IA de forma eficaz y sostenible. Implementación de la IA frente a la adopción de la IA Aunque la implementación y la adopción de la IA a menudo se utilizan indistintamente, no son lo mismo. La implementación es el proceso técnico: instalar herramientas de IA, integrarlas en sistemas y ponerlas a disposición de los usuarios. La adopción, sin embargo, tiene que ver con las personas. Es el proceso de garantizar que la IA se convierta en una parte natural y eficaz del trabajo diario. Muchas organizaciones realizan grandes inversiones en tecnología de IA, pero tienen dificultades para integrarla en los flujos de trabajo. El reto no es la tecnología en sí, sino la respuesta humana a ella. Factores como el miedo al desplazamiento del puesto de trabajo, la falta de formación en IA y la desconfianza en las decisiones de la IA pueden hacer que los empleados se sientan inseguros, indecisos o incluso resistentes al cambio. Cuando estas preocupaciones no se abordan, la adopción de la IA se estanca. Por eso es esencial adoptar un enfoque centrado en las personas. La adopción de la IA tiene éxito cuando las organizaciones se centran en apoyar a los empleados, fomentar la confianza mutua y garantizar que tengan los conocimientos y la confianza necesarios para utilizar la IA con eficacia. Cuando las personas se sienten equipadas y capacitadas, se comprometen con la IA en lugar de resistirse a ella. Según el MIT Sloan, más del 60% de las empresas con más de 10.000 empleados ya han adoptado la IA, lo que pone de relieve su creciente papel en las operaciones a gran escala. A medida que la IA se integre cada vez más en los procesos empresariales, las organizaciones que den prioridad a un enfoque centrado en el ser humano para gestionar este cambio estarán mejor posicionadas para el éxito a largo plazo. Comprender el factor humano en la adopción de la IA Para que la adopción de la IA tenga éxito, las organizaciones deben asegurarse de que los empleados se sientan preparados, respaldados y seguros al utilizar la IA en su trabajo diario. Sin embargo, muchas empresas pasan por alto los factores humanos -como la incertidumbre, la confianza y la alineación- que, en última instancia, determinan el éxito de la adopción. A continuación exploramos los principales retos humanos a los que se enfrentan las organizaciones a la hora de integrar la IA en sus operaciones, tal y como revela el estudio de Prosci Claves para desbloquear la adopción de la IA: Principales retos de la adopción de la IA por parte de las empresas Falta de competencia y formación en IA Nuestra investigación sobre la adopción de la IA en la empresa muestra que el 38% de los retos de adopción de la IA se derivan de una formación insuficiente en herramientas de IA, lo que la convierte en una barrera clave para el éxito de la integración. Sin los conocimientos adecuados, los empleados dudan o no quieren integrar la IA en sus flujos de trabajo. La formación práctica y los programas de alfabetización en IA abordan directamente esta carencia y aumentan las probabilidades de éxito de la adopción. Retos técnicos y problemas de integración Cuando las herramientas de IA se sienten desconectadas de los flujos de trabajo diarios, los empleados se frustran y se resisten. Según nuestro informe, el 16% de los problemas de adopción de la IA se deben a problemas de integración de sistemas y funcionalidad de las herramientas de IA. Para que la adopción tenga éxito, las soluciones deben ser intuitivas y mejorar los procesos existentes en lugar de interrumpirlos. Puede lograrlo centrándose en el diseño centrado en el usuario y proporcionando herramientas prácticas, plantillas y evaluaciones que los líderes del cambio puedan utilizar para apoyar la adopción de la IA. Alineación del liderazgo y resistencia organizacional El 43% de los encuestados atribuyó el fracaso de la adopción de la IA a un patrocinio ejecutivo insuficiente, lo que pone de relieve la necesidad de una comunicación clara por parte de la dirección sobre la visión y la estrategia de la IA. Al alinear las iniciativas de IA con los objetivos empresariales y las necesidades de los empleados -mediante métricas de éxito claras, apoyo específico a cada función y una comunicación sólida-, los líderes pueden mejorar la claridad, evitar la resistencia e impulsar el compromiso. Preocupación por la calidad de los datos y la información de la IA La adopción de la IA depende de resultados fiables y de alta calidad. Sin embargo, más del 10% de los problemas de adopción se deben a preocupaciones sobre los datos generados por la IA. Los empleados pueden cuestionar la precisión, la coherencia o los posibles sesgos, lo que les lleva a dudar a la hora de utilizar la información generada por la IA. Una sólida gobernanza de los datos dentro de una organización garantiza que la IA tenga acceso a datos precisos, bien gestionados y de origen ético, reduciendo las incoherencias y minimizando los sesgos. Al definir quién tiene acceso a los datos, establecer normas de formación de modelos de IA y supervisar continuamente los resultados generados por la IA, las organizaciones pueden generar confianza en los conocimientos basados en la IA e impulsar una mayor adopción. Confianza en las decisiones de la IA A muchos empleados les cuesta confiar en las recomendaciones de la IA, especialmente cuando entran en conflicto con el juicio humano. Para los trabajadores de primera línea y los directivos, la falta de visibilidad en la toma de decisiones de la IA alimenta este escepticismo. Generar confianza requiere transparencia y supervisión humana, especialmente en el caso de los sistemas de IA que toman decisiones autónomas, como la IA agéntica. Las organizaciones deben explicar claramente cómo funcionan los modelos de IA, qué datos utilizan y el nivel de autonomía que tienen. Implementar procesos de revisión humana junto con la IA garantiza la rendición de cuentas, refuerza la confianza en los resultados generados por la IA y refuerza la adopción responsable de la IA. Preocupaciones éticas y de seguridad sobre la adopción de la IA Nuestra investigación muestra que los ejecutivos se centran en la privacidad de los datos, la parcialidad y los riesgos éticos, mientras que los empleados se preocupan por la imparcialidad. Sin procesos claros para la implementación de la IA, estas preocupaciones pueden ralentizar la adopción. Para hacer frente a esto, las organizaciones deben establecer directrices éticas, marcos de evaluación de riesgos y medidas de transparencia que expliquen cómo se entrena, supervisa y utiliza la IA. Comunicar estas salvaguardas con claridad -junto con el papel de la supervisión humana- ayuda a generar confianza en los sistemas de IA, garantizando que los empleados sepan que se utilizarán de forma responsable y equitativa. Retos de la adopción de la IA en las distintas funciones La adopción de la IA es diferente en cada nivel de una organización, y puede surgir resistencia cuando no se abordan los retos específicos de cada función. Según nuestro estudio Best Practices in Change Management, los mandos intermedios son el grupo más resistente, seguido de los empleados de primera línea. Comprender las causas fundamentales de la resistencia de cada grupo permite a las organizaciones adaptar su enfoque e impulsar la adopción de forma más eficaz. Nuestro estudio destaca cinco razones principales de la resistencia de los empleados: Falta de concienciación sobre la necesidad del cambio Cambio en el puesto de trabajo Miedo a lo desconocido Falta de apoyo o confianza en los líderes Exclusión de las decisiones relacionadas con el cambio Ayudar a las personas a alcanzar el elemento de consciencia del Modelo ADKAR® de Prosci puede ayudar a abordar muchos de los factores anteriores, proporcionando claridad sobre la naturaleza del cambio y asegurando que los empleados entienden las razones que hay detrás de él. Como resultado, las organizaciones pueden reducir la resistencia, generar confianza e impulsar una adopción significativa de la IA. El papel de la gestión del cambio en la adopción de la IA por parte de las empresas Definición de gestión del cambio La gestión del cambio es un enfoque estructurado para preparar, equipar y apoyar a las personas a través del cambio. Su objetivo es impulsar el éxito de la adopción evitando o mitigando la resistencia y garantizando que las personas comprendan, adopten y mantengan nuevas formas de trabajar. El modelo ADKAR de Prosci - un modelo basado en la investigación para el cambio individual describe los cinco elementos clave que debe adquirir una persona para que el cambio sea eficaz: Modelo ADKAR de Prosci La importancia de gestión del cambio en la adopción de la IA Como ocurre con cualquier cambio importante, abordar los factores humanos implicados en la adopción de la IA requiere un enfoque estructurado para apoyar a los empleados durante la transición. Las organizaciones que integran las capacidades de cambio en su cultura tienen más probabilidades de alcanzar los objetivos del proyecto, cumplir los plazos y mantenerse dentro del presupuesto o por debajo de él, lo que aumenta el éxito general de las iniciativas de IA. Correlación entre la gestión eficaz del cambio y el éxito Al centrarse en los cambios culturales y de comportamiento, en lugar de limitarse al despliegue técnico, las empresas pueden superar problemas como las carencias de competencias y la incertidumbre de los empleados, y crear un entorno en el que la IA se integre y se mantenga con éxito. Para fomentar un entorno abierto al cambio, las organizaciones pueden: Proporcionar una comunicación clara y apoyo de liderazgo. Nuestro estudio, Keys to Unlocking AI Adoption, muestra que las empresas con un fuerte patrocinio ejecutivo tienen un mayor éxito en la adopción de la IA. Para impulsar el compromiso, los líderes deben comunicar claramente cómo la IA afectará a las funciones de los empleados y se alineará con los objetivos empresariales. El estudio de Prosci Best Practices in Change Management muestra sistemáticamente que las personas y los grupos tienen preferencias sobre a quién quieren escuchar durante el cambio. Cuando se trata de mensajes sobre el impacto del cambio en la empresa o la organización, la gente quiere oírlos de la persona responsable, normalmente un alto directivo o ejecutivo. Remitentes preferidos de los mensajes Ofrecer formación, refuerzo y aprendizaje continuo. El dominio de la IA por parte de los usuarios es uno de los principales obstáculos para su adopción. Invertir en formación sobre IA y reforzar los nuevos comportamientos a lo largo del tiempo permite a los empleados integrar la IA en sus flujos de trabajo. Equilibrar la autonomía con la gobernanza. El estudio muestra que la transparencia en la toma de decisiones sobre IA fomenta la confianza y el compromiso a largo plazo. Pero la adopción de la IA requiere tanto flexibilidad como supervisión. Los empleados deben tener libertad para explorar las herramientas de IA a su propio ritmo, mientras que la gobernanza proporciona estructura a través de políticas claras y directrices éticas. La adopción de la IA tiene éxito cuando los empleados participan en la transición. Al integrar la gestión del cambio en las iniciativas de IA, las organizaciones crean una cultura en la que la IA se adopta, se integra a la perfección y se utiliza para impulsar resultados empresariales significativos. Superar los retos de la adopción de la IA con una gestión eficaz del cambio La adopción exitosa de la IA requiere una estrategia clara que apoye a las personas durante la transición a las tecnologías de IA. Con sus cinco elementos, nuestro Modelo ADKAR proporciona una hoja de ruta completa para permitir la adopción de la IA. A continuación te mostramos cómo puedes utilizar nuestro Modelo ADKAR para facilitar el éxito de las iniciativas de adopción de la IA a través de un enfoque estructurado de gestión del cambio: 1. 1. Consciencia y alineación para la adopción de la IA El elemento de conciencia consiste en comprender la necesidad del cambio. Sin una conciencia clara de por qué se está introduciendo la IA y cómo encaja en la estrategia de la organización, los empleados pueden percibirla como una fuerza disruptiva en lugar de como un facilitador estratégico. El liderazgo desempeña un papel fundamental en la formación de esta conciencia, y los ejecutivos tienden a ser más positivos con respecto a esta tecnología. Al comunicar una visión sólida de la IA, establecer expectativas claras y modelar activamente el uso de la IA, los líderes pueden ayudar a crear alineación en todos los niveles de la organización. 2. Crear el deseo de adoptar la IA El elemento "deseo" se centra en fomentar la voluntad de las personas de participar en el proceso de cambio. Además de ser conscientes de sus implicaciones, los empleados deben tener un auténtico deseo de comprometerse con la IA. Las organizaciones pueden fomentar este deseo demostrando las ventajas de la IA, implicando a los empleados en iniciativas de IA y ofreciendo oportunidades de aprendizaje práctico. Cuando los empleados ven la IA como una herramienta que contribuye a su éxito y crecimiento profesional, es más probable que la adopten de buen grado en lugar de verla como un cambio impuesto. 3. Dotar a los empleados de los conocimientos necesarios para utilizar la IA El elemento Conocimiento proporciona a las personas la información y la formación que necesitan para comprender cómo aplicar el cambio de forma eficaz. Como hemos visto, la falta de conocimientos sobre IA entre los usuarios es un obstáculo importante para su adopción. Unas vías de aprendizaje estructuradas pueden ayudar a los empleados a adquirir los conocimientos necesarios para adoptar la IA en sus flujos de trabajo. El proceso de 3 fases de Prosci -Fase 1 - Preparar el enfoque, Fase 2 - Gestionar el cambio y Fase 3 - Mantener los resultados- proporciona un marco claro para identificar las necesidades de formación, impartir aprendizaje específico y reforzar el desarrollo de habilidades. Proceso de 3 fases de Prosci 4. Capacidad para integrar la IA en los flujos de trabajo El elemento Habilidad ayuda a las personas a adquirir las habilidades y recursos necesarios para llevar a cabo el cambio. Más allá de los conocimientos sobre IA, los empleados necesitan experiencia práctica y apoyo para aplicar con confianza la IA en su trabajo diario. El desarrollo de la habilidad requiere la aplicación práctica, el refuerzo y la resolución de problemas del mundo real, más que la mera comprensión teórica. Al fomentar la experiencia interna en IA a través de la formación continua, la colaboración entre compañeros y las oportunidades estructuradas de integración de la IA, los empleados pueden seguir desarrollando sus habilidades y aplicar la IA de forma eficaz en sus funciones. 5. Utilizar el refuerzo en la adopción de la IA para lograr el éxito a largo plazo Por último, el elemento de refuerzo implica la creación de mecanismos para apoyar y recompensar los nuevos comportamientos y prácticas a fin de garantizar que el cambio se mantenga. Mantener el éxito de los esfuerzos de adopción de la IA requiere un refuerzo continuo y el apoyo del liderazgo. Los estudios de Prosci sobre el impulso de la adopción empresarial muestran que fomentar la experimentación con IA mejora los resultados de la adopción, mientras que las organizaciones que crean espacios seguros para que los empleados prueben las herramientas de IA obtienen un mayor éxito a largo plazo. Un enfoque de gestión del cambio estructurado integra la IA en la cultura organizativa reforzando los comportamientos, ofreciendo oportunidades de aprendizaje continuo y garantizando que la IA se convierta en una parte integrada de los flujos de trabajo diarios. Mejores prácticas para un enfoque de la adopción de la IA centrado en las personas Exploremos cómo las organizaciones pueden aplicar el Proceso de 3 Fases de Prosci para integrar los principios de gestión del cambio en la adopción de la IA. Las siguientes estrategias se basan en los resultados de nuestro último estudio de referencia sobre las mejores prácticas en la gestión del cambio, que incluye 25 años de investigación de más de 10.800 profesionales de todo el mundo. Estos enfoques de mejores prácticas proporcionan pasos prácticos para establecer la gobernanza, desarrollar habilidades de IA, generar confianza y ampliar la adopción en toda la empresa. Establecer una gobernanza clara de IA y la alineación del liderazgo Un enfoque gestionado de forma centralizada evita la adopción incoherente de la IA en toda la organización. Para lograrlo, las organizaciones pueden establecer un equipo de gestión del cambio de la IA responsable de desarrollar políticas, garantizar la alineación empresarial y supervisar la implementación. Este equipo debe incluir líderes de TI, RRHH y unidades de negocio clave para garantizar que la IA se integra de forma estratégica y sostenible. El proceso de 3 fases de Prosci ayuda a las organizaciones a integrar la gobernanza mediante la definición temprana de políticas de IA, la alineación del liderazgo con el papel de la IA y la garantía continua de transparencia y cumplimiento. Este enfoque estructurado reduce la incertidumbre, genera confianza y crea una base sólida para la adopción de la IA en toda la empresa. Proporcionar formación y desarrollo de habilidades específicas para la IA La investigación de Prosci identificó que el 22% de los empleados luchan con la curva de aprendizaje de la IA, las organizaciones deben proporcionar formación estructurada y práctica adaptada a funciones específicas. Sin embargo, las soluciones de formación tradicionales se enfrentan a un obstáculo único: la vida media de las habilidades de IA es de aproximadamente tres a cuatro meses. Los programas eficaces deben centrarse en la creación de"alfabetización de IA", no habilidades técnicas, sino reconocimiento de patrones para garantizar que los empleados puedan aplicar la IA de manera efectiva en su trabajo diario. El enfoque de Prosci para gestionar los retos de la adopción de la IA permite a las organizaciones evaluar las carencias de habilidades, ofrecer formación sobre IA a medida y reforzar el aprendizaje mediante la aplicación en el mundo real. Al integrar la formación en IA en el aprendizaje y desarrollo continuos, las organizaciones pueden desarrollar la competencia en IA en toda la plantilla. Fomentar una estrategia de IA y una cultura organizativa que den prioridad a las personas La adopción de la IA tiene más éxito en una cultura que promueve la experimentación, la capacitación y el aprendizaje continuo. Los estudios de Prosci muestran que las organizaciones que fomentan activamente la experimentación con IA consiguen mayores tasas de éxito en la adopción porque los empleados se sienten más seguros al integrar la IA en su trabajo. Para construir una cultura preparada para la IA, las organizaciones deben crear oportunidades para la experimentación práctica, permitiendo a los equipos probar herramientas de IA en escenarios del mundo real y perfeccionar su uso. Aplicando la metodología de gestión del cambio de Prosci, las empresas pueden integrar la adopción de la IA en los flujos de trabajo diarios, garantizando que se convierta en una parte integral de la cultura de la organización. Aumentar la adopción de la IA entre las personas, los equipos y la organización Para que la adopción de la IA tenga éxito, debe extenderse más allá del liderazgo y la TI; los empleados de todos los niveles necesitan las habilidades y la confianza para comprometerse con la IA. Nuestra investigación muestra que las organizaciones con una amplia experiencia en IA experimentan una adopción más fluida, mientras que los ejecutivos tienen significativamente más autonomía en la selección de herramientas de IA que los empleados de primera línea (-0,80 frente a +0,86), lo que crea desalineación. El modelo del Triángulo del Cambio de Prosci (PCT), parte integrante de la Metodología Prosci, contribuye al éxito al destacar el equilibrio necesario entre un liderazgo fuerte, procesos estructurados, compromiso y apoyo de los empleados y otras áreas clave. Cuando estas áreas se alinean, la adopción de la IA escala de forma efectiva, fomentando la colaboración, la confianza y la integración a largo plazo. Modelo del Triángulo del Cambio de Prosci (PCT) Abordar proactivamente los problemas de confianza, seguridad y ética La adopción de la IA se ralentiza cuando los empleados cuestionan las recomendaciones generadas por la IA, la fiabilidad de los datos o las implicaciones éticas, y más del 10% de las organizaciones citan las preocupaciones éticas y de seguridad como barreras clave para la adopción. El Proceso de 3 Fases de Prosci ayuda a las organizaciones a gestionar las preocupaciones sobre la IA estableciendo una gobernanza clara en la Fase 1 - Preparar el Enfoque, reforzando el uso ético de la IA en la Fase 2, e incorporando estrategias de confianza a largo plazo en la Fase 3. Este enfoque estructurado garantiza que la IA se adopte de forma responsable y transparente. Adoptar la IA dando prioridad a las personas La tecnología por sí sola no conduce al éxito, sino las personas. La adopción de la IA no consiste sólo en introducir nuevas herramientas y plataformas, sino en crear las condiciones adecuadas para que los empleados acepten y mantengan el cambio. Por eso, sin un enfoque centrado en las personas, incluso las soluciones de IA más avanzadas tienen dificultades para lograr un impacto real. La Metodología Prosci tiende un puente entre la implementación de la IA y su adopción con éxito, proporcionando un marco estructurado para guiar a los empleados a través del cambio. Las organizaciones que integran la gestión del cambio en su estrategia de IA consiguen un mayor compromiso, una adopción más rápida y un mayor éxito a largo plazo. El verdadero potencial de la IA no se hace realidad cuando simplemente se implanta, sino cuando las personas la adoptan y la hacen suya plenamente. Al dar prioridad a la gestión estructurada del cambio, las empresas pueden liberar todo el valor de la IA, impulsar la innovación y crear una plantilla preparada para el futuro.

ADKAR® es un modelo de cambio individual desarrollado por Prosci® que describe los cinco pasos secuenciales que todos los seres humanos seguimos cuando vivimos un cambio exitoso. Estos pasos son: (A) Awareness: consciencia de la necesidad de Cambio. (D) Desire: deseo de participar y apoyar el cambio. (K) Knowledge: conocimiento sobre cómo cambiar. (A) Ability: capacidad para implementar las habilidades y comportamientos adquiridos. (R) Reinforcement: refuerzo para sostener el cambio. Cuando una persona transita por estos cinco pasos se considera que ha realizado un cambio con éxito. Cuando no se logra realizar un cambio de manera exitosa, suele deberse a que no se transitó de forma efectiva por alguno de los elementos de ADKAR®. Fundamentos del Modelo ADKAR® El Modelo ADKAR® de Prosci® se basa en cómo nosotros, como seres humanos, experimentamos el cambio. El origen del Modelo ADKAR® se da cuando Jeff Hiatt, fundador de Prosci® y desarrollador del modelo, cuestiona por qué la Gestión del Cambio funciona: A medida que las respuestas a estos "porqués" se hicieron evidentes, también surgió un patrón que dio lugar a los cinco bloques clave de ADKAR®. Prosci® entonces comenzó una extensa investigación para validar y refinar los elementos del modelo que hoy en día está disponible. Si alguna vez has visto a alguien hacer un cambio con éxito en su vida o en su trabajo, has visto a ADKAR® en acción. Piensa en lo primero que alguien necesita para hacer un cambio: una comprensión del porqué se necesita ese cambio. Equipo trabajando en un proyecto de cambio. Aprender a usar el Modelo ADKAR® ADKAR® es fácil de aprender porque responde al sentido común. Las letras son fáciles de recordar. El uso de los cinco pasos, que podemos imaginar como cinco bloques de construcción que se colocan de manera secuencial, se vuelve un hábito espontáneo con el tiempo. ADKAR® aplica a procesos de cambio sin importar su naturaleza o el ámbito en el que se presentan. En el programa de Certificación Internacional en Gestión del Cambio de Prosci®, invitamos a los participantes a aplicar el modelo a un cambio que se esté presentando fuera de su ámbito profesional. Esta es la forma más rápida de ver cómo el modelo cobra vida. Muchas veces, esa primera aplicación personal es la que ayuda a consolidar la apreciación del modelo. Una vez que lo hayas aplicado a un cambio que no sea de trabajo, puedes comenzar rápidamente a aplicarlo a cualquier cambio en curso. Un nuevo enfoque para abordar los cambios Una vez que has analizado un cambio a través de ADKAR®, automáticamente comenzarás a analizar los cambios a través de ADKAR®. Empezarás a ver cambios en términos de Awareness (Consciencia), Desire (Deseo), Knowledge (Conocimiento), Ability (Habilidad) y Reinforcement (Reforzamiento). Cuando escribas un correo electrónico a un colega, empezarás por preguntarte: Cuando veas que en tu empresa se está llevando a cabo una nueva capacitación, evaluarás si este esfuerzo está precedido por la conciencia y el deseo necesarios. Cuando trabajes en un cambio en tu vida personal, te preguntarás en qué bloque de ADKAR® te encuentras y qué necesitas para continuar transitando por ese cambio. Ver los cambios a través del Modelo ADKAR® significa que tienes una nueva perspectiva sobre lo que requiere el cambio y lo que se necesita para que un cambio tenga éxito. ADKAR® también te proporciona un lenguaje nuevo y más profundo, para hablar del cambio. Cuando ayudes a alguien a llevar a cabo un cambio en su vida, ahora podrás hacerle preguntas poderosas como: ¿Entiendes por qué el cambio es importante para ti?, ¿Tomaste ya tu decisión de participar activamente en este cambio?, ¿Sabes cómo hacerlo?, ¿Estás poniendo en práctica lo que sabes?, ¿Estás dispuesto a seguir haciéndolo de esta manera? ADKAR® impulsa la acción Algunos modelos individuales de cambio son descriptivos: Narran cómo un individuo navega a través o alrededor de los cambios. ADKAR® es prescriptivo. Define los elementos que deben estar presentes para que un cambio se realice correctamente. Debido a que está orientado a los resultados, el Modelo ADKAR® impulsa la acción. El Modelo ADKAR® proporciona un mapa de los objetivos que se deben buscar para transitar a través de los cambios en lugar de simplemente describir tareas específicas de comunicación, capacitación, soporte, etc. Este es un cambio de mentalidad fundamental que consiste en dejar de pensar en función de actividades de Gestión del Cambio y comenzar a centrar los esfuerzos en función de los objetivos de Gestión del Cambio, tal como se define en el Modelo ADKAR®. El cambio sucede una persona a la vez Al final, el cambio ocurre una persona a la vez. Los cambios organizacionales grandes y complejos solo son exitosos si cada individuo impactado cambia la forma en que la que hace su trabajo diario. El cambio organizacional es la suma de muchas personas trasladándose de cómo trabajan hoy a cómo deberán trabajar mañana. Dado que el cambio ocurre una persona a la vez, un modelo que se basa en el cambio individual es poderoso y necesario para los profesionales en Gestión del Cambio. No es suficiente entender cómo hacer un boletín de noticias atractivo o esbozar puntos de conversación clave para una reunión de inicio. Es necesario entender cómo apoyar a los individuos a través del cambio para tener contexto y propósito en la definición de las actividades de Gestión del Cambio. ADKAR® es, en última instancia, la piedra angular de cualquier esfuerzo de cambio exitoso en una organización. Referencias: Jeffrey M. Hiatt “ADKAR a Model for Change in Business, Government and our Community, Prosci learning Center Publications, 2006