Los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) son la columna vertebral de las grandes organizaciones. Orquestan procesos complejos en departamentos críticos, desde las finanzas hasta la gestión de la cadena de suministro.A medida que las organizaciones invierten grandes sumas en estas plataformas para competir en un mercado dinámico, medir si la gente realmente las adopta y las utiliza según lo previsto es fundamental para calibrar el éxito, justificar los costes y respaldar el crecimiento empresarial a largo plazo.
En esta guía, explicamos las tasas de adopción de ERP, los retos de la adopción de ERP y por qué la gestión del cambio es el ingrediente secreto para aprovechar ...
Por qué tu implementación de IA se estancó y qué puedes hacer al respecto
En el papel, tu organización hizo todo bien. Los líderes ejecutivos respaldaron la implementación de nuevas tecnologías de inteligencia artificial (IA), tu organización invirtió en IA y tus equipos desplegaron las herramientas. Sin embargo, el elemento final y más crítico, la adopción por parte de los colaboradores, no está funcionando, y corres el riesgo de no alcanzar tus objetivos de adopción de IA (asumiendo que existen) ni de lograr los resultados esperados. La mayoría de los proyectos de IA se gestionan como proyectos tecnológicos, y por eso, en el papel, parece que hiciste todo bien. Pero la IA solo genera valor cuando las personas realmente la usan con confianza y competencia en su trabajo diario. Impulsar la adopción de IA requiere priorizar el lado humano del cambio. Ahí es donde el Modelo ADKAR® de Prosci marca la diferencia. El Modelo ADKAR de Prosci te ayuda a entender por qué los colaboradores no están adoptando la IA y qué hacer al respecto, para que puedas llevar los proyectos tecnológicos que lideras a resultados exitosos. × 10 Workplace Conditions That Help Individuals Excel in AI Adoption La brecha de adopción de IA es un problema de personas A pesar de que la IA puede parecer similar a otros proyectos tecnológicos tradicionales, la mayoría de los desafíos no son técnicos. Una investigación reciente de Prosci que estudió a 1.107 profesionales entre colaboradores de primera línea, líderes de equipo y ejecutivos revela que el 63% de los desafíos en la implementación de IA provienen de factores humanos, no de limitaciones técnicas. Mientras las organizaciones invierten recursos en plataformas, infraestructura de datos y algoritmos avanzados, están pasando por alto las barreras reales que determinan el éxito o el fracaso. La competencia del usuario emergió como el principal desafío en nuestra investigación, representando el 38% de todas las dificultades reportadas en la implementación de IA. Esto se desglosa en desafíos de curva de aprendizaje (22%), dificultades con la ingeniería de prompts (11%) y capacitación insuficiente (6%). Los problemas técnicos de implementación representan solo el 16%. Esto marca un cambio fundamental respecto a los proyectos tecnológicos tradicionales, donde los desafíos técnicos suelen dominar. La tecnología funciona. El verdadero desafío es que los colaboradores no la están usando, o no la están usando bien. ¿Por qué el cambio con IA es diferente? Las implementaciones de IA no son como otros proyectos tecnológicos, y tratarlas de la misma manera es donde muchos líderes se estancan y ven cómo la adopción se detiene. Las implementaciones tecnológicas anteriores requerían que los colaboradores alinearan su trabajo con un sistema. Tenían que incorporar un nuevo sistema a sus flujos de trabajo o reemplazar uno existente. La IA invierte por completo la relación entre las personas y la tecnología. Requiere que cada persona determine dónde encaja la IA en su trabajo diario. Eso es una exigencia fundamentalmente diferente que requiere flexibilidad y agilidad, consideraciones éticas, aprendizaje individualizado y disposición para convivir con la incertidumbre. Las organizaciones no pueden resolver estos desafíos con capacitaciones estándar ni con los enfoques de implementación tradicionales. La IA también impacta de manera significativa todo al mismo tiempo: roles, responsabilidades y dinámicas del lugar de trabajo. Los impactos del cambio superan con creces a los de proyectos tecnológicos anteriores, porque los proyectos de IA requieren un rediseño fundamental del trabajo. La IA cambia cómo las personas invierten su tiempo, qué habilidades necesitan y cómo generan valor. Si eres responsable de la adopción de IA, tu desafío no es la tecnología; es equipar a las personas. El Modelo ADKAR® de Prosci para proyectos de IA Acompañar a los colaboradores en la adopción de IA implica guiar a cada persona a través del cambio y atender los obstáculos y barreras a lo largo del camino. El Modelo ADKAR de Prosci es un enfoque respaldado por la investigación y comprobado para impulsar el compromiso de los colaboradores durante todo el proceso de cambio. Como uno de los dos modelos fundamentales de la Metodología Prosci, ADKAR establece los cinco resultados clave que cada persona debe alcanzar para que el cambio sea exitoso: Consciencia (Awareness), Deseo (Desire), Conocimiento (Knowledge), Habilidad (Ability) y Refuerzo (Reinforcement). Al aplicar ADKAR, las organizaciones abordan lo que necesita ser verdad para que cada persona cambie. Cada elemento es un punto de barrera potencial. Cuando la adopción de IA se estanca, generalmente es porque uno de estos elementos está ausente. El Modelo ADKAR de Prosci Por qué los líderes que impulsan iniciativas de IA necesitan el Modelo ADKAR Así es como el Modelo ADKAR ayuda a los líderes a identificar los desafíos humanos durante los proyectos de IA: Los colaboradores que no entienden por qué la IA importa en su rol no se comprometerán Las personas en tu organización impactadas por la nueva tecnología pueden mostrarse reacias a adoptar los nuevos sistemas de IA. La falta de comprensión de las razones detrás de la decisión es la principal causa de resistencia al cambio, seguida de la reticencia a asumir el cambio en su rol y el miedo a perder el empleo. Los mensajes genéricos sobre la estrategia de IA organizacional no se traducen en motivación individual para cambiar comportamientos. Si lideras una iniciativa de IA, debes asegurarte de que la Consciencia sea diferenciada y comunicada por función, equipo y flujo de trabajo. Organiza reuniones y talleres para comunicar directamente por qué la organización está integrando la IA y cómo beneficia a cada persona en su trabajo. Los líderes deben abordar directamente el miedo a la pérdida de empleo De los cinco elementos de ADKAR, el Deseo es el que los líderes con mayor frecuencia asumen que se resolverá por sí solo al comunicar, capacitar y modelar entusiasmo desde la alta dirección. Pero esta suposición es peligrosa, porque el Deseo es una decisión personal que a menudo requiere que los líderes enfrenten directamente los miedos y la resistencia subyacentes. Nuestro estudio Keys to Unlocking AI Adoption encontró que el 29% de los colaboradores se preocupa por la pérdida de empleo o la ambigüedad de roles durante las implementaciones de IA. Los líderes que gestionan el Deseo de manera efectiva hacen dos cosas. Primero, nombran el miedo en lugar de ignorarlo, reconociendo que la IA transformará los roles y siendo específicos y honestos sobre cómo. Segundo, posicionan a los colaboradores como participantes activos en la definición de cómo su organización usa la IA, en lugar de receptores pasivos de una herramienta implementada. La diferencia entre "esto es lo que la IA hará con tu trabajo" y "así es como decidiremos juntos lo que la IA hace por tu trabajo" es la diferencia entre un Deseo reprimido y un compromiso que impulsa la adopción. La capacitación por sí sola no genera adopción; la práctica, el coaching y el tiempo sí Muchas personas en tu organización experimentarán una curva de aprendizaje con la IA, incluso si son relativamente hábiles con la tecnología. Según la investigación de Prosci, el 38% de los colaboradores señala que las dificultades con la capacitación y la adaptación a nuevas tecnologías, como la IA, representaron un desafío importante. Si ese desafío no se atiende, los problemas de integración de IA suelen ralentizar los procesos en lugar de acelerarlos. Confundir Conocimiento con Habilidad es uno de los errores más persistentes y costosos en los proyectos tecnológicos, incluidas las implementaciones de IA. Saber cómo funciona una herramienta y ser capaz de usarla de manera efectiva en condiciones reales de trabajo son cosas distintas. Muchos líderes creen que alcanzan el hito de Habilidad al realizar sesiones generales de capacitación en IA. Pero la Habilidad, especialmente en IA donde las herramientas evolucionan rápidamente y la calidad de los resultados depende en gran medida de qué tan bien el usuario puede hacer prompts, evaluar e iterar, requiere práctica repetida, acceso a coaching durante el período de transición y tiempo para desarrollar fluidez en el uso de la IA para tu rol. Por ejemplo, un gerente de marketing puede usar las herramientas de IA de manera completamente diferente a un analista financiero, y sus caminos hacia la Habilidad serán muy distintos. La capacitación personalizada en IA es fundamental para construir Conocimiento, mientras que los talleres prácticos y los programas piloto que ayudan a las personas a desarrollar confianza en sus habilidades construyen Habilidad. Los líderes deben incorporar ambos en sus planes de implementación para lograr transformaciones de IA exitosas. Cómo McCarthy utilizó el Modelo ADKAR para la adopción de IA McCarthy Holdings, Inc. se propuso implementar una plataforma de trabajo impulsada por IA en toda su organización para mantener su ventaja competitiva, con un cronograma ambicioso, y lo superó en dos meses. Al aplicar un enfoque estructurado y centrado en las personas, lograron una adopción de IA del 90% a nivel empresarial en solo 30 días. Ese resultado fue posible porque Prosci trabajó con McCarthy para identificar dónde los colaboradores encontraban barreras en Consciencia, Deseo, Conocimiento, Habilidad y Refuerzo, y abordarlas de manera deliberada. Los líderes lo declararon como uno de los proyectos tecnológicos más exitosos que han tenido, con el 87% de los colaboradores encuestados reportando una respuesta positiva a la nueva plataforma en los primeros seis meses, lo que refleja una sólida confianza y entusiasmo por la adopción de IA. 10 condiciones organizacionales que hacen posible la adopción de IA Las condiciones que separan las adopciones de IA exitosas de las que enfrentan dificultades son más predecibles de lo que la mayoría de los líderes cree. La investigación de Prosci identificó 10 condiciones del entorno laboral que diferencian las implementaciones de IA exitosas, organizadas en torno a cuatro pilares: Liderazgo y visión audaz de IA, Excelencia en gestión del cambio, Transparencia y confianza, y Capacidades organizacionales. Estas se corresponden con condiciones específicas y evaluables que los líderes pueden analizar en sus propias organizaciones en este momento. Para los líderes responsables de los resultados de IA, conocer dónde están las brechas es el requisito previo para cerrarlas. Impulsa la adopción de IA con ADKAR Las organizaciones que mirarán atrás a este período como un punto de inflexión no son las que desplegaron la IA más rápido. Son aquellas cuyos líderes entendieron que la tecnología nunca fue la parte difícil y actuaron en consecuencia. La IA solo es valiosa si las personas la usan bien para sus roles y responsabilidades específicos, y en este momento, esas personas están esperando que tú las lideres.
Gestión del cambio organizacional en SAP: Una guía completa
Las implementaciones de SAP redefinen fundamentalmente la forma en que operan las organizaciones, lo que las convierte en algunas de las transformaciones más complejas que una empresa puede emprender. El éxito depende, en última instancia, de qué tan bien las personas comprenden, adoptan y utilizan los nuevos procesos y herramientas. Este artículo describe los principios clave, los pasos y las mejores prácticas necesarios para gestionar el lado humano del cambio en implementaciones SAP. Qué es la gestión del cambio en SAP Los sistemas SAP son software de planificación de recursos empresariales (ERP) que permiten a las organizaciones gestionar y operar funciones de negocio fundamentales — incluyendo finanzas, recursos humanos (RR.HH.) y gestión de la cadena de suministro — en un único sistema. Dado que SAP impacta prácticamente todas las áreas de una organización, las implementaciones suelen redefinir procesos de negocio, estructuras de datos y formas de trabajar. Si bien las implementaciones de SAP ofrecen múltiples beneficios, estos proyectos son complejos y pueden presentar importantes desafíos. Entre los más comunes se encuentran: encontrar personal especializado para la implementación, la resistencia al cambio, la capacitación insuficiente, la complejidad del sistema y la falta de claridad en roles y responsabilidades. Sin un enfoque estructurado para el lado humano del cambio, los colaboradores pueden tener dificultades para adoptar el nuevo sistema, lo que genera errores, soluciones improvisadas y esfuerzos de transformación fallidos. La gestión del cambio es esencial para garantizar la adopción, minimizar la resistencia al cambio y alcanzar el valor de negocio esperado. × Desbloquea el éxito en ERP y la transformación digital Principios clave de la gestión del cambio organizacional (OCM) en SAP Con base en la investigación de Prosci con más de 1.700 profesionales del cambio, existen varios principios clave que ayudan a las organizaciones a superar los desafíos humanos durante las implementaciones de SAP: Capacitación y desarrollo de habilidades Adoptar un nuevo sistema SAP requiere nuevos conocimientos, herramientas y oportunidades de desarrollo para lograr un cambio de comportamiento duradero. Ofrecer capacitación personalizada garantiza que los colaboradores desarrollen el conocimiento y las habilidades necesarias para utilizar el nuevo sistema de manera efectiva a largo plazo. Algunas formas probadas de lograrlo incluyen: Realizar capacitaciones prácticas, basadas en roles y de manera continua, adaptadas a las necesidades específicas de cada usuario. Aprovechar sistemas de aprendizaje con gamificación desafíos y recompensas para impulsar el compromiso y el desarrollo de habilidades. Ofrecer oportunidades de capacitación cruzada y aprendizaje entre pares para construir experiencia colectiva. Estrategias de involucramiento y comunicación Los programas SAP impactan a un amplio grupo de usuarios, desde colaboradores de primera línea hasta líderes senior, y su respaldo es fundamental para el éxito. Involucrarlos desde el inicio y fomentar la participación de los grupos de interés desde el comienzo genera sentido de pertenencia, los prepara para los cambios en sus roles o procesos, y puede contribuir a reducir la resistencia al cambio. Asimismo, mantener un diálogo abierto, honesto y bidireccional a lo largo del proyecto — incluyendo mecanismos de retroalimentación — es indispensable para el éxito. Crear espacios estructurados donde los colaboradores puedan expresar sus preocupaciones e influir en las decisiones garantiza que se sientan escuchados y apoyados durante toda la implementación. Un enfoque sistemático de mejora continua El despliegue inicial de la implementación SAP es solo el primer paso. Las organizaciones deben fomentar una cultura de adaptabilidad y mejora continua, alentando a los colaboradores a incorporar nuevos conocimientos y adoptar nuevas capacidades del sistema con el tiempo. Por ejemplo, una implementación por fases con un despliegue gradual puede reducir la sobrecarga, facilitar la adaptación y extender el aprendizaje en un período más prolongado. Además, los equipos deben brindar acompañamiento más allá del lanzamiento, incluyendo coaching y seguimientos para cerrar cualquier brecha de información. Estrategias de influencia y reconocimiento Las transformaciones SAP exitosas requieren motivar a los colaboradores para que adopten y sostengan nuevas formas de trabajar. Identificar y empoderar a agentes de cambio que puedan defender el nuevo sistema SAP y modelar comportamientos genera influencia entre pares y construye confianza. Los campeones del cambio hacen que la transformación sea más cercana y refuerzan los mensajes del cambio en toda la organización. Igualmente importantes son los mecanismos para reconocer y celebrar los esfuerzos durante la implementación SAP a lo largo de todo el proceso. Celebrar hitos, destacar a personas o equipos que se adaptan con éxito y reforzar los logros tempranos ayuda a mantener el impulso. Apoyo organizacional y liderazgo Un sólido respaldo del liderazgo organizacional es la base de cualquier implementación de ERP, incluyendo las implementaciones SAP. El patrocinio ejecutivo activo y visible respalda el cambio y legitima su importancia en toda la organización. Los patrocinadores deben comunicar la visión, reforzar el «por qué» y modelar consistentemente los nuevos comportamientos. Los líderes también deben priorizar la creación de entornos psicológicamente seguros, donde los colaboradores se sientan cómodos expresando inquietudes, haciendo preguntas y reconociendo cuándo necesitan ayuda. Pasos para implementar la gestión del cambio organizacional en SAP Una implementación SAP exitosa requiere un enfoque estructurado y centrado en las personas que se alinee con el lado técnico del trabajo. A continuación, se presentan cinco pasos para gestionar el lado humano de una transformación SAP y obtener mejores resultados: 1. Evaluar la preparación para el cambio Emprender iniciativas de cambio a gran escala — como las implementaciones SAP — que resulten demasiado intensivas en recursos o complejas para la organización puede derivar en transformaciones fallidas e inversiones desperdiciadas. Evaluar la preparación para el cambio brinda la oportunidad de determinar si una iniciativa tiene probabilidades de éxito o si se necesitan recursos y apoyo adicionales. Las evaluaciones de preparación incluyen la disposición organizacional, las actitudes hacia el cambio y la preparación individual. 2. Definir el alcance y los objetivos de la implementación SAP Las implementaciones SAP afectan múltiples funciones, procesos y grupos de usuarios, por lo que es fundamental definir con claridad qué está cambiando, quién se ve impactado y cuáles son los resultados esperados. El Proceso de 3 Fases de Prosci ofrece un marco estructurado y flexible para impulsar el cambio a nivel organizacional. En la Fase 1 – Preparar el enfoque, los profesionales del cambio establecen qué busca lograr la organización, cómo impacta el cambio a los individuos y los pasos necesarios para alcanzar el éxito. 3. Desarrollar un plan integral de gestión del cambio La segunda fase del Proceso de 3 Fases de Prosci pone en marcha los planes y las acciones. Durante esta fase, los profesionales del cambio establecen cómo preparar, equipar y apoyar a las personas impactadas por el cambio. Esta etapa también se centra en hacer seguimiento al progreso, mantenerlo y adaptar la estrategia de gestión del cambio con base en los aprendizajes obtenidos. El cambio organizacional solo ocurre cuando las personas cambian. Las actividades de esta fase ayudan a mover a los individuos a través del Modelo ADKAR® de Prosci para facilitar el cambio organizacional exitoso. Prosci ADKAR Model 4. Crear un plan de comunicaciones para informar e involucrar a los colaboradores En la Fase 2 – Gestionar el cambio, los profesionales del cambio ayudan a desarrollar un plan de comunicaciones. Una comunicación clara y consistente es esencial para reducir la incertidumbre y generar confianza durante las transformaciones SAP. Un plan de comunicaciones bien estructurado identifica a las audiencias clave, desarrolla mensajes dirigidos y selecciona los canales más efectivos. Planificar las comunicaciones de manera efectiva e integrarlas en los planes generales de gestión del cambio y del proyecto garantiza que la entrega de información esté alineada con el avance del proyecto, sin omitir mensajes ni momentos clave en la línea de tiempo. 5. Brindar capacitación y apoyo para facilitar el desarrollo de habilidades Dado que SAP introduce nuevos procesos, terminología y comportamientos del sistema, los colaboradores necesitan capacitación práctica y basada en roles para avanzar a través de las transiciones de Conocimiento y Habilidad del Modelo ADKAR®. La capacitación debe estar alineada con los roles y responsabilidades de cada persona, y estar respaldada por práctica aplicada. Mejores prácticas para una gestión del cambio exitosa en SAP Las siguientes mejores prácticas ayudan a las organizaciones a minimizar las interrupciones, acelerar la adopción y sostener el valor a largo plazo de sus inversiones en SAP: Seguir un enfoque estructurado de gestión del cambio – Los marcos probados para gestionar el cambio, como la Metodología Prosci, ayudan a garantizar que los grupos de interés se involucren desde el inicio, que los programas de capacitación se diseñen de manera efectiva y que las comunicaciones se planifiquen con transparencia y consistencia. Monitorear el desempeño e impulsar la mejora continua – Incorporar ciclos de retroalimentación estructurados, hacer seguimiento a los indicadores clave de desempeño (KPI) y brindar soporte continuo de optimización y capacitación después de la implementación. Diseñar procesos alineados con la estrategia de negocio – Priorizar la optimización de procesos antes de configurar el sistema SAP, y alinear los objetivos del nuevo sistema con los objetivos de negocio para que los colaboradores comprendan el propósito detrás de los cambios. Planificar mejor y comenzar antes – Mejorar la preparación y el levantamiento de requerimientos desde el inicio del proceso, e incorporar apoyo externo en gestión del cambio y recursos adicionales cuando sea necesario. Casos de éxito en implementaciones SAP Los siguientes ejemplos del mundo real demuestran cómo un enfoque de gestión del cambio centrado en las personas impulsa resultados exitosos en implementaciones SAP. Corporación multinacional de alimentos supera expectativas con implementación SAP Una corporación multinacional de alimentos decidió implementar una nueva plataforma SAP integrada a lo largo de tres años, con el objetivo de eliminar seis sistemas heredados y consolidarlos en un único sistema unificado. El equipo se asoció con Prosci para escalar su conocimiento en gestión del cambio a través de los programas de certificación de Prosci. Utilizando la Metodología Prosci, el equipo lanzó la implementación SAP exitosamente en el tiempo establecido y alcanzó sus objetivos inmediatos. Oficina de Gestión del Cambio de empresa de energía y servicios públicos lanza implementación SAP AVANGRID, Inc., una empresa diversificada de energía y servicios públicos, se propuso desarrollar una capacidad de gestión del cambio a nivel empresarial. La empresa creó una Oficina de Gestión del Cambio e invirtió en la capacitación de Prosci para construir conocimiento en gestión del cambio. Uno de sus primeros proyectos fue una implementación SAP, considerada un gran éxito, en la que solo el 10% de los colaboradores requirió capacitación de refuerzo. Maximiza el valor de tu implementación SAP con gestión del cambio Las iniciativas SAP tienen éxito cuando las organizaciones invierten tanto en su gente como en la tecnología. Al invertir en el lado humano del cambio, las organizaciones convierten SAP de una implementación en una verdadera ventaja estratégica. Sabemos por experiencia que el éxito del cambio ocurre cuando se aborda como una disciplina, no como un complemento del proyecto.
Selección del editor
¿Tu proyecto necesita una red de agentes del cambio?
¿Estás gestionando un proyecto o iniciativa de cambio y tienes dificultades para implicar a las personas y grupos afectados en el proceso de cambio? Si su respuesta es afirmativa, tu cambio podría beneficiarse de la creación de una red de agentes de cambio. Las redes de agentes de cambio pueden permitirte implicar más eficazmente a las personas afectadas en el proceso de gestión del cambio y, de este modo, lograr mayores tasas de éxito en tus proyectos de cambio. Pero, ¿de qué se encargan exactamente las redes de agentes del cambio? ¿Tu proyecto necesita una? A continuación le explicamos cómo una red de agentes de cambio puede ayudarte a preparar, equipar y apoyar a las personas afectadas para que adopten y utilicen un cambio. ¿Qué es una red de agentes del cambio? Una red de agentes del cambio es un grupo de personas que amplían el alcance, la influencia y los esfuerzos de los líderes del cambio (patrocinador principal, miembros de la coalición de patrocinadores y gestores de personas) y del profesional de gestión del cambio. Los miembros de la red de agentes del cambio pueden tener distintos títulos, como campeones del cambio, embajadores del cambio y defensores del cambio. ¿Por qué utilizar una red de agentes del cambio? En la última investigación de Prosci, los encuestados que afirmaron emplear redes formales de agentes del cambio informaron de mayores niveles de éxito. Las organizaciones que desplegaron una red de agentes de cambio cumplieron o superaron los objetivos del proyecto el 50% de las veces, frente al 41% de las que no utilizaron una red de agentes de cambio. ¿Por qué necesitarías una red de agentes de cambio para tu proyecto o iniciativa? Aquí hay algunas razones comunes por las que una red de agentes de cambio puede ser beneficiosa: Ampliar el apoyo al proyecto para acelerar un cambio. Hacer un uso más eficiente de los recursos para ampliar el ámbito y el alcance de un cambio a regiones geográficas de toda la organización. Mejorar la comunicación aumentando el flujo de información en toda la organización. Alinear los objetivos de cambio en todos los niveles de la organización. Aumentar el crecimiento de las capacidades individuales de gestión del cambio. Aumentar la credibilidad del cambio mediante el compromiso entre iguales. Impulsar la apropiación del cambio mediante un mayor compromiso de los grupos afectados. La función principal de los miembros de una red de agentes del cambio es aumentar y apoyar los esfuerzos de los líderes y profesionales del cambio para garantizar que un cambio se adopte, se utilice y produzca los resultados deseados para la organización. Nuestra investigación muestra que los agentes de cambio suelen ser los responsables de la comunicación sobre el cambio, seguidos de la formación de otros y la prestación de apoyo a la aplicación, la dirección y el modelado del cambio y, en general, el apoyo a las actividades de gestión del cambio. Los criterios de selección de los agentes de cambio deben incluir una evaluación de su nivel de influencia y credibilidad entre sus pares, sus habilidades de comunicación, sus conocimientos organizativos y su experiencia en la materia. Crear declaraciones "I-by" para el papel del agente de cambio A la hora de definir la función de los agentes de cambio para un proyecto o iniciativa concretos, puede ser útil crear declaraciones "I-by" a medida para establecer un entendimiento común de la función y explicarla a los demás. El formato de una declaración "yo-por" es el siguiente "Yo, (función), contribuyo a la adopción y el uso haciendo (qué)". Por ejemplo, si está desplegando una red de agentes de cambio para permitir la comunicación bidireccional sobre el cambio entre el equipo del proyecto y las personas de la organización, la declaración I-by sería algo parecido a esto "Yo, miembro de la red de agentes de cambio, contribuyo a la adopción y el uso representando la voz de los usuarios finales ante el equipo del proyecto y comunicando oportunamente a los empleados los mensajes clave sobre el cambio." Cómo crear una red de agentes del cambio El Proceso de 3 Fases de Prosci comienza con la Fase 1 - Preparar el Enfoque. El propósito de esta fase es posicionar el cambio para el éxito mediante el desarrollo de una estrategia personalizada y escalada con el patrocinio y el compromiso necesarios. Durante esta fase, se identifican las funciones necesarias para apoyar el éxito del cambio y se documentan mediante la elaboración de una lista de funciones. Mientras elaboras la lista de funciones, debes determinar si es necesaria una red de agentes del cambio. Revisa la lista anterior de razones para utilizar una red de agentes de cambio y determina si alguna se aplica a tu cambio. Por ejemplo, si hay un historial de cambios mal gestionados en tu organización debido a la falta de participación de los grupos afectados en el diseño del cambio y/o en el proceso de cambio, una red de agentes de cambio impulsará la apropiación de tu cambio proporcionando mayores oportunidades de participación. Los pasos a seguir para crear una red de agentes del cambio son los siguientes 1. 1. Obtener el apoyo del patrocinador principal para crear una red de agentes del cambio. Desarrolla un argumento comercial para crear una red de agentes de cambio y utilízalo para obtener el apoyo de tu patrocinador principal. Un argumento comercial convincente debe incluir una explicación de las ventajas de crear una red de agentes de cambio, una definición de la función del agente de cambio, el número de agentes de cambio necesarios de los grupos afectados y una estimación del tiempo necesario. El caso de negocio también debe definir un proceso para seleccionar a los agentes de cambio y los criterios de selección que deben cumplir. 2. Seleccionar a los agentes del cambio para la red Invita a los líderes del cambio a seleccionar a los agentes del cambio que representarán a los grupos afectados dentro de las áreas de responsabilidad de los líderes. Además de estar dispuestos a asumir el papel de agentes de cambio, los candidatos deben ser creíbles, influyentes y respetados por las personas afectadas a las que apoyarán. También deben conocer bien la función del grupo afectado al que representan. 3. concientizar a los agentes del cambio y despertar su deseo de cambio Un requisito previo para que los agentes de cambio desempeñen su función es que sean conscientes de la necesidad del cambio y tengan el deseo de participar y apoyar el cambio por sí mismos. Antes de pasar a la etapa siguiente, debes confirmar que no tienen puntos de barrera en la consciencia o el deseo. El modelo ADKAR de Prosci 4. Activar y capacitar a los agentes del cambio para que desempeñen su papel Proporciona formación en gestión del cambio y coaching continuo a los agentes de cambio para que puedan desarrollar el Conocimiento y la Habilidad que necesitan para desempeñar eficazmente su papel. 5. 5. Implicar a los agentes del cambio a lo largo de todo el proceso Implicar a los agentes del cambio para que aumenten y apoyen el trabajo del proyecto y de los equipos de gestión del cambio. Proporciona dirección continua mediante la celebración de reuniones periódicas con los agentes de cambio para garantizar la alineación con los objetivos del proyecto, fomentar la comunicación bidireccional, recopilar comentarios sobre el progreso e identificar la necesidad de tomar medidas de adaptación para garantizar el éxito del cambio. 6. Involucrar a los agentes del cambio en una evaluación de las lecciones aprendidas Una vez completado el cambio, obtén comentarios y sugerencias de los agentes de cambio al realizar la evaluación de las lecciones aprendidas. Pide su opinión no sólo sobre cómo se gestionó el cambio, sino también sobre la formación y el funcionamiento de la red de agentes del cambio. Esta información puede ser muy útil a la hora de crear redes de agentes de cambio para futuros proyectos. Eleva el éxito del cambio con redes de agentes del cambio Las redes de agentes de cambio pueden ser una herramienta poderosa y eficaz para aplicar tu estrategia y tus planes de gestión del cambio. Al desplegar la red adecuada de personas dispuestas, capaces e influyentes con un papel y responsabilidades claros, puedes aumentar la probabilidad de que tu cambio cumpla o supere los objetivos del proyecto y obtenga beneficios organizacionales.
Leer la historia
8 formas en que el cambio impulsado por IA es diferente (y lo que los líderes del cambio deben saber)
Las organizaciones que invierten millones en tecnología de IA a menudo no obtienen los beneficios esperados, no por fallos técnicos, sino porque están aplicando enfoques tradicionales de gestión del cambio a un tipo de transformación fundamentalmente diferente. Lo que revela la investigación de Prosci sobre el cambio de la IA Una investigación reciente de Prosci, en la que se estudió a 1.107 profesionales de todos los niveles organizativos, revela el alcance de los retos de adopción de la IA a los que se enfrentan las organizaciones. Los datos son sorprendentes: Prevalencia de los retos humanos frente a los retos técnicos de la adopción de la IA Desafíos humanos frente a desafíos técnicos - La competencia de los usuarios se reveló como el principal desafío, representando el 38% de todas las dificultades de implementación de la IA comunicadas. Esto se desglosa en problemas de curva de aprendizaje (22%), problemas de ingeniería (11%) y formación inadecuada (6%). Los problemas técnicos de implantación representan sólo el 16%. Esto representa un cambio fundamental con respecto a las implantaciones tecnológicas tradicionales, en las que suelen predominar los problemas técnicos. La brecha de confianza es mensurable - La investigación revela disparidades significativas de confianza en todos los niveles organizativos. Los trabajadores de primera línea manifiestan una confianza mínima en la IA (+0,33 en una escala de -2 a +2), mientras que los ejecutivos muestran niveles de confianza significativamente superiores (+1,09). El apoyo de los líderes impulsa el éxito - Las organizaciones con implantaciones de IA "muy fluidas" muestran características de liderazgo radicalmente diferentes. Demuestran un fuerte apoyo del liderazgo (+1,65) en comparación con las organizaciones con dificultades (-1,50). Estas cifras subrayan lo que los participantes del taller nos han estado diciendo: el cambio de la IA es fundamentalmente diferente, y los enfoques tradicionales no son suficientes. 8 diferencias clave en el cambio impulsado por la IA Durante los últimos seis meses, hemos llevado a cabo talleres de adopción de la IA con cientos de profesionales del cambio de distintos sectores en Norteamérica. A través de los datos de las encuestas y los comentarios de los asistentes expertos en sus organizaciones, han surgido ocho patrones distintos que separan la transformación de la IA de las iniciativas de cambio tradicionales. 1. El reto de la "interminable" fase 2 La gestión del cambio tradicional funciona en fases definidas con puntos finales claros. La adopción de la IA rompe este modelo. Como dijo uno de los participantes en el taller: "La IA cambia tan rápido... ¿a qué estamos persiguiendo?". Otro lo describió como una "Fase 2 interminable". La tecnología evoluciona rápidamente, surgen nuevas capacidades constantemente y las organizaciones deben adaptar sus implementaciones en tiempo real. Tus planes de gestión del cambio necesitan flexibilidad y agilidad, no una entrega única. El refuerzo se convierte en un proceso activo de preparación continua en lugar de un objetivo finito. Los profesionales exitosos están construyendo planes de cambio adaptables y modulares y entrenando a los patrocinadores para mantener la visibilidad en plazos más largos y menos predecibles. Alineación del modelo ADKAR de Prosci con los cambios iterativos 2. Los problemas de seguridad reconfiguran la gestión de riesgos La IA introduce riesgos elevados que la gestión tradicional del cambio rara vez afronta. Los participantes en el taller señalaron un "mayor nivel de preocupación por la seguridad" en el que "la responsabilidad individual y la mitigación de riesgos cobran mayor importancia". Los sistemas de IA pueden exponer inadvertidamente datos sensibles, generar información inexacta o crear nuevas vulnerabilidades. Las consecuencias en contextos sensibles -sanitario, financiero, jurídico- pueden ser graves. Esto exige que la gestión de riesgos se integre directamente en todas las actividades de gestión del cambio. Las campañas de concienciación deben dar prioridad al comportamiento responsable junto con la adopción de herramientas. Los programas de formación deben incluir mensajes centrados en la seguridad, y no añadirlos a posteriori. 3. La ética y la gobernanza ocupan un lugar central A diferencia de las implementaciones tecnológicas tradicionales, las decisiones sobre IA pueden perpetuar prejuicios, generar información errónea o afectar a la vida de las personas de formas que no son inmediatamente visibles. Los participantes en los talleres plantearon sistemáticamente como retos centrales el "uso ético y responsable" y las "preocupaciones éticas y de sesgo". La sensibilización debe incluir explícitamente consideraciones éticas, no sólo cambios operativos. Las coaliciones de patrocinio deben ser un modelo visible de comportamiento ético para marcar la pauta de la organización. Los profesionales con visión de futuro están creando canales de retroalimentación visibles para identificar y corregir los riesgos éticos en una fase temprana, integrando las actualizaciones de las políticas directamente en las actividades de creación de conocimientos. 4. El cambio hacia el aprendizaje individualizado Los enfoques de formación tradicionales se quedan cortos con la adopción de la IA. La tecnología exige un aprendizaje personalizado y autodirigido para adquirir los conocimientos necesarios. Como señaló un experto, las organizaciones necesitan "crear competencias para garantizar la resiliencia y la flexibilidad para participar en el aprendizaje continuo." Las herramientas de IA se aplican de forma diferente según las funciones, los departamentos y las personas. Un especialista en marketing puede utilizar la IA para la creación de contenidos, mientras que un analista financiero la aplica al análisis de datos. Los programas de formación genéricos no pueden abordar esta variedad con eficacia. Los profesionales de éxito están ofreciendo experiencias de aprendizaje multidisciplinares: Academias de IA, redes de aprendizaje entre pares y centros de recursos a los que las personas pueden acceder en función de sus necesidades específicas. 5. La escala y la complejidad exigen un pensamiento empresarial La implementación de la IA suele afectar a varios departamentos a la vez, sin límites claros. Los participantes en el taller describieron "la escala de todo -cambio, velocidad, etc.-" con una "IA que potencialmente no tiene límites". Los enfoques tradicionales de gestión del cambio basados en proyectos tienen dificultades con este alcance. La adopción de la IA requiere una perspectiva que abarque toda la empresa, evaluaciones más amplias del impacto en las partes interesadas y coaliciones de patrocinio formadas por altos directivos. La complejidad no es sólo técnica, sino también organizacional. La implementación de la IA provoca cambios en cascada en los procesos empresariales, los marcos de toma de decisiones y las estructuras organizacionales. 6. Navegar por la ambigüedad de los estados futuros La gestión del cambio tradicional destaca en el paso de estados actuales claramente definidos a estados futuros bien articulados. La adopción de la IA desafía este modelo. Los participantes señalaron que "no hay un estado 'mañana' claro" y que es difícil "definir claramente el estado futuro". Las capacidades de la IA evolucionan rápidamente, y las organizaciones no pueden predecir exactamente cómo utilizarán la tecnología dentro de seis meses. La solución no consiste en esperar a que se aclare la situación, sino en preparar a los empleados para que se desenvuelvan con confianza en la ambigüedad. Los profesionales están enmarcando la comunicación en torno a marcadores de progreso en lugar de destinos finales, reforzando el propósito organizativo para anclar a las personas incluso cuando las tácticas evolucionan. 7. Las nuevas formas de resistencia requieren nuevas respuestas La IA suscita una resistencia distinta que va más allá de las típicas preocupaciones procedimentales. Los participantes en el taller describieron "tipos diferentes y nuevos de resistencia, más basados en el miedo, en torno a los riesgos, los factores desconocidos, la pérdida de relevancia y las repercusiones sociales". Los temores son más profundos y personales. A la gente no sólo le preocupa aprender nuevos procesos, sino también su relevancia fundamental en un mundo potenciado por la IA. Las técnicas habituales de gestión de la resistencia no son suficientes. Los profesionales deben abordar los factores emocionales, no sólo los obstáculos procedimentales. Crear deseo se hace más difícil porque la amenaza percibida parece existencial. 8. Remodelación de las funciones y la dinámica de trabajo La IA afecta significativamente a las funciones, las responsabilidades y la dinámica del lugar de trabajo. Los participantes señalaron importantes implicaciones para el "futuro del trabajo y las funciones", con "conocimientos y capacidades que varían de un equipo a otro". No se trata sólo de aprender nuevas herramientas, sino de un rediseño fundamental del trabajo. La IA cambia la forma en que las personas emplean su tiempo, qué habilidades necesitan y cómo crean valor. Los profesionales están elaborando mapas de funciones para el futuro que muestran cómo la IA complementa las capacidades humanas y refuerzan una narrativa organizativa de colaboración con la IA en lugar de competencia. Señales de alerta e indicadores de éxito Nuestra investigación revela patrones claros que distinguen las transformaciones exitosas de la IA de las que tienen dificultades. Las organizaciones con implantaciones "muy fluidas" muestran características radicalmente diferentes: La brecha de la experimentación: las organizaciones con implementaciones "muy fluidas" animan encarecidamente a probar nuevas herramientas, mientras que las que "progresan con dificultades" muestran un estímulo moderado. Las organizaciones con problemas de implementación desaconsejan probar nuevas herramientas. Este es uno de los factores que mejor predicen el éxito de la implementación de la IA. Liderazgo y alineación cultural: las organizaciones con éxito demuestran un fuerte apoyo del liderazgo y una cultura organizacional que apoya activamente el cambio impulsado por la IA. Equilibrio en la apertura de datos: las organizaciones que implementan la IA sin problemas muestran una mayor apertura de datos que las que tienen dificultades, lo que demuestra la importancia de equilibrar la seguridad con la accesibilidad. Señales de advertencia a tener en cuenta: Ejecutivos que expresan una gran confianza mientras que los trabajadores de primera línea muestran resistencia Los problemas de seguridad se tratan por separado de la gestión del cambio. Enfoques de formación que no tienen en cuenta las aplicaciones de IA específicas de cada función. Desalentar la experimentación en lugar de fomentar una exploración segura. Adaptación de las herramientas de gestión del cambio Las herramientas tradicionales de gestión del cambio requieren una adaptación cuidadosa para el éxito de la adopción de la IA. Nuestro modelo ADKAR de Prosci sigue siendo relevante, pero la concienciación debe abarcar consideraciones éticas y expectativas de aprendizaje continuo en lugar de sólo cambios operativos. Las estrategias de comunicación deben hacer hincapié en los marcadores de progreso en lugar de en los destinos finales, al tiempo que abordan la brecha de confianza mensurable entre los niveles organizativos. Los enfoques de formación deben pasar de la "talla única" a itinerarios de aprendizaje personalizados que desarrollen la capacidad de adaptación junto con las competencias técnicas. Tal vez lo más importante sea que los requisitos de patrocinio se amplíen más allá de los patrocinadores de proyectos individuales a coaliciones de líderes de alto nivel que puedan mantener la visibilidad y modelar el comportamiento ético de la IA en plazos prolongados y menos predecibles. Prepararse para la evolución continua de la IA La adopción de la IA no es un destino, sino un viaje continuo de desarrollo de la capacidad organizacional. Las organizaciones con más éxito tratan la gestión del cambio de la IA como una competencia básica, no como un proyecto. Esto significa crear experiencia interna en patrones de cambio específicos de la IA, desarrollar agilidad organizativa para la adaptación continua y crear culturas que adopten la evolución impulsada por la IA en lugar de resistirse a ella. El éxito de la adopción de la IA depende más de la gestión del lado humano del cambio que de la sofisticación de la tecnología. Para los profesionales del cambio dispuestos a adaptar sus enfoques, esto representa tanto un reto importante como una oportunidad sin precedentes para demostrar el valor estratégico de la gestión experta del cambio. Invertir estratégicamente en la adopción La adopción de la IA es más que una implementación técnica: es una transformación de la forma en que su personal trabaja, innova y aporta valor. El camino hacia el éxito requiere estrategias deliberadas para involucrar a los empleados, alinear el liderazgo e integrar la IA en los flujos de trabajo. Al asociarte con Prosci, obtendrás una guía de confianza con la investigación, las metodologías y la experiencia para gestionar eficazmente el aspecto humano de la adopción de la IA. Con Prosci, tu organización no sólo alcanzará toda la promesa de la IA, sino que también construirá la resistencia al cambio necesaria para navegar en futuras transformaciones. Haz equipo con Prosci para liberar todo el potencial de tus iniciativas de IA y asegurar una ventaja competitiva duradera en un futuro impulsado por la IA.
Leer la historia
Kaiya vs otras IA: Gestión del Cambio en el centro
¿Sabías que el 61% de los profesionales del cambio creen que los proyectos que utilizan IA tienen más probabilidades de éxito que los que no la utilizan? Esta cifra subraya un consenso cada vez mayor: Las herramientas de IA influyen significativamente en la eficacia de la gestión del cambio. Aunque muchas herramientas de IA pueden ayudar en varios aspectos de gestión del cambio, a menudo están diseñadas para aplicaciones más generales. Muchos profesionales reúnen estas herramientas para apoyar sus necesidades a pesar de no estar diseñadas explícitamente para gestión del cambio. Por el contrario, Kaiya™, la herramienta de IA experta en gestión del cambio de Prosci, está capacitada de forma única en ideas expertas de gestión del cambio y en el mayor conjunto de conocimientos de la disciplina. Sus resultados equipan a los líderes del cambio para hacer frente a los mayores desafíos de cambio de hoy en día. Pero, ¿cómo se compara Kaiya con otras herramientas de IA y qué ventajas ofrece a los profesionales y líderes del cambio? Exploremos lo que diferencia a Kaiya, nuestra solución de gestión del cambio potenciada por IA, de otras herramientas de IA en este ámbito. Capacidades de IA de Kaiya para Gestión del Cambio Kaiya es una herramienta de IA de vanguardia diseñada específicamente para ayudar a los profesionales de la gestión del cambio, centrándose en las necesidades de las empresas. Kaiya está diseñada para actuar como un asistente experto en la gestión del cambio y como un compañero de pensamiento, proporcionando acceso en tiempo real y en lenguaje sencillo a ideas y soluciones para cualquier iniciativa de cambio. Desarrollado por Prosci, líder mundial en investigación y metodología de la gestión del cambio, Kaiya destaca por su formación única basada en décadas de conocimiento especializado en este campo. Exploremos las características distintivas de Kaiya, el contenido patentado, las capacidades de aprendizaje continuo, la orientación personalizada y los recursos prácticos que lo convierten en un activo invaluable para las organizaciones que navegan por el cambio. Impacto del trabajo de gestión del cambio con IA Contenido propio Kaiya combina capacidades de vanguardia con la amplia base de conocimientos de Prosci. Esto incluye contenido de acceso abierto y acceso exclusivo a una amplia gama de investigaciones patentadas, materiales de Knowledge Hub y transcripciones de seminarios web que no están disponibles para otras herramientas de IA. A diferencia de los modelos de IA de uso general, que se basan en datos disponibles públicamente, el profundo contenido específico sobre gestión del cambio de Kaiya garantiza que los usuarios reciban la información más relevante y fidedigna. Esta riqueza de conocimientos propios es especialmente útil para los profesionales del cambio que necesitan respuestas rápidas y fiables. Como dijo un usuario, "Kaiya me permite encontrar información rápidamente y ofrecer respuestas completas en un lenguaje sencillo". Esta capacidad de sintetizar y comunicar conceptos complejos de forma sencilla convierte a Kaiya en una herramienta vital tanto para los profesionales experimentados como para los que se inician en este campo. El acceso a este conocimiento propio tiene la ventaja añadida de que nunca se utilizan datos introducidos por el usuario o por el cliente para entrenar los modelos. Nos basamos únicamente en los datos de Prosci, y todo lo que introduzca en Kaiya está seguro y no se utilizará para entrenar nuestros o cualquier otro LLM. A diferencia de otras herramientas de IA generativa, Kaiya es un sistema cerrado, lo que lo convierte en una opción mucho más segura para las organizaciones que manejan información confidencial. Aprendizaje continuo Una de las características distintivas que ofrece Kaiya es el aprendizaje y la evolución continuos. Prosci se asegura de que Kaiya integre las últimas investigaciones y perspectivas del sector, proporcionando a los usuarios recomendaciones y orientaciones actualizadas. Esta mejora continua mantiene la relevancia de Kaiya a medida que evolucionan las prácticas y los retos de la gestión del cambio. En lugar de ofrecer respuestas estáticas basadas en datos pasados, Kaiya ofrece perspectivas que reflejan los últimos avances en este campo. Como dijo un usuario, "es un entrenador que siempre está ahí", listo para adaptarse a los nuevos retos y proporcionar apoyo en tiempo real. Orientación personalizada Una de las características más potentes de Kaiya es su capacidad para ofrecer asesoramiento preciso y personalizado para retos específicos de gestión del cambio. A diferencia de los modelos generales de IA que ofrecen recomendaciones genéricas, Kaiya considera los factores únicos de cada situación para proporcionar soluciones personalizadas y procesables. Ya se trate de explorar las causas profundas de la resistencia con los equipos, preparar a los patrocinadores para que ofrezcan comunicaciones eficaces o apoyar a los gestores de personas en sus funciones de CLARC, Kaiya ofrece orientación estratégica basada en los enfoques probados de Prosci. Por ejemplo, supongamos que un profesional necesita ayuda para garantizar el compromiso y el apoyo de los ejecutivos a una iniciativa de cambio. En ese caso, Kaiya ofrece medidas específicas y eficaces para mejorar el compromiso del liderazgo, basándose en la amplia investigación y los estudios de casos de Prosci. Este asesoramiento de nivel experto diferencia a Kaiya de otras herramientas de IA, convirtiéndola en un recurso inestimable para los profesionales de la gestión del cambio que necesitan una orientación profunda más allá de lo básico. Como dijo un usuario: "Si alguna vez me faltan ideas, Kaiya me ayuda con una lluvia de ideas". Correlación de la gestión eficaz del cambio con el éxito Recursos prácticos Kaiya ofrece acceso inmediato a herramientas y recursos prácticos y de gran impacto que pueden aplicarse a los retos del mundo real. Estos recursos proceden del conjunto de herramientas de gestión del cambio de Prosci, líder del sector, y permiten a los profesionales adoptar medidas rápidas y decisivas. Ya se trate de plantillas, listas de comprobación o guías de mejores prácticas, Kaiya pone las herramientas más eficaces directamente en manos de los usuarios, permitiéndoles aplicar soluciones de forma rápida y eficaz. El notable potencial de ahorro de tiempo de esta función es evidente. Tal y como comentó un usuario, Kaiya transformó "sesiones de trabajo de 2 horas en tareas de 10 minutos", lo que pone de manifiesto el aumento de eficiencia posible con esta herramienta de IA. Esto es especialmente valioso para los clientes empresariales que gestionan iniciativas de cambio complejas y a gran escala en las que cada momento cuenta. ¿Cómo se comparan otros modelos de IA? En 2023, se registraron 61 modelos de IA solo en Estados Unidos. Con tantos entre los que elegir, es difícil comparar cada uno de ellos. Muchos de estos modelos están construidos para funciones específicas, como la generación de texto o la gestión del conocimiento. Si bien todas estas herramientas pueden ser buenas para uso general, su necesidad de una mayor especialización en la gestión del cambio presenta limitaciones cuando se las compara con una solución construida a propósito como Kaiya. En esta sección, examinaremos cómo los modelos populares de IA como ChatGPT, Mem, Notion AI y las herramientas de gestión de tareas o proyectos se comparan con Kaiya en el contexto de la gestión de cambios. ChatGPT y GPT libres ChatGPT, basado en la arquitectura GPT-4 de OpenAI, es uno de los modelos de IA más utilizados para generar texto y responder preguntas. Como modelo lingüístico de uso general, los modelos basados en GPT son muy eficaces a la hora de procesar grandes volúmenes de texto y ofrecer respuestas contextualmente precisas sobre una amplia gama de temas. Sin embargo, estos modelos tienen limitaciones en campos especializados, como la gestión del cambio. Los modelos de IA de propósito general como ChatGPT destacan por su versatilidad, pero no están específicamente adaptados a ningún ámbito. Aquí es donde herramientas como Kaiya ofrecen una clara ventaja. Aunque ChatGPT puede responder a una gran variedad de consultas, sus respuestas suelen basarse en conocimientos generales y no en las metodologías especializadas necesarias para una gestión eficaz del cambio. Por ejemplo, si un profesional de la gestión del cambio busca consejo sobre "cómo superar la resistencia de los empleados", ChatGPT puede proporcionar una orientación útil pero de alto nivel, pero está extraída de una amplia variedad de fuentes no verificadas, muchas de las cuales no entienden el lado humano del cambio. Por ejemplo, en lo que se refiere a la resistencia, la Metodología Prosci se centra principalmente en la prevención de la resistencia y en las actividades centradas en las personas, como escuchar las objeciones, eliminar proactivamente las barreras y apoyar a las personas en los cambios. Kaiya ofrece ideas basadas directamente en el modelo ADKAR® de Prosci y en toda la Metodología Prosci, ofreciendo un marco más específico y probado para abordar los retos específicos a los que se enfrenta la gestión del cambio. En resumen, los amplios conocimientos de ChatGPT son útiles, pero carecen de la profundidad y precisión que ofrece Kaiya. Resultados de Kaiya Resultados de ChatGPT Además, las preocupaciones sobre la privacidad de los datos, a menudo asociadas con modelos como ChatGPT, pueden ser un problema crítico para los clientes empresariales. Dado que los modelos GPT se entrenan con datos disponibles públicamente y aprenden de las interacciones de los usuarios, pueden no ser ideales para sectores como el financiero, el gubernamental y el sanitario, donde la seguridad de los datos es primordial. Kaiya, por el contrario, funciona dentro de un sistema cerrado, lo que garantiza la privacidad de la información sensible y la convierte en una opción segura para organizaciones con requisitos estrictos de protección de datos. Gestión del conocimiento y herramientas de base de IA Herramientas de IA como Mem y Notion AI se utilizan a menudo para la gestión del conocimiento y la mejora de la productividad. Mem, por ejemplo, ayuda a los usuarios a organizar sus conocimientos personales y recuperar información rápidamente, mientras que Notion AI es una extensión de la plataforma Notion, diseñada para ayudar en la gestión de tareas y la organización del conocimiento. Ambas herramientas son valiosas para la productividad general y la colaboración, pero carecen de la profundidad necesaria para el éxito de la gestión del cambio. Aunque Mem y Notion AI pueden ser útiles para organizar y recuperar información, no están diseñadas para ofrecer el tipo de orientación específica del sector que necesitan los profesionales de la gestión del cambio. Estas herramientas se centran más en ayudar a individuos o equipos a gestionar su propia información y procesos, mientras que Kaiya proporciona ideas estratégicas y específicas basadas en marcos de gestión del cambio de eficacia probada. En consecuencia, aunque Mem y Notion AI pueden mejorar la productividad, no ofrecen el mismo nivel de asesoramiento personalizado o recomendaciones prácticas que Kaiya. Herramientas de gestión de tareas y proyectos: Las herramientas de gestión de tareas y proyectos como Asana, Any.do y BeeDone utilizan la IA para agilizar los flujos de trabajo, priorizar las tareas y realizar un seguimiento del progreso del proyecto. La IA de Asana ayuda a optimizar los plazos e identificar los cuellos de botella, Any.do se centra en la gestión del tiempo y la priorización de tareas, y BeeDone reprioriza dinámicamente las tareas en función de los cambios en los plazos. Estas herramientas destacan en la mejora de la eficiencia operativa. Sin embargo, carecen de la orientación especializada necesaria para los procesos de gestión del cambio y los flujos de trabajo. A diferencia de estas herramientas de uso general, Kaiya proporciona ideas y plantillas estratégicas específicas para el cambio que ayudan a guiar a los profesionales y a los equipos a través del proceso de gestión del cambio utilizando la investigación y la metodología de Prosci. Cómo llevar tu gestión del cambio al siguiente nivel Con la amplia gama de herramientas de IA disponibles, muchas pueden ayudar con ciertos aspectos de la gestión del cambio. Sin embargo, hay una solución diseñada específicamente para garantizar que el proceso de gestión del cambio alcance su máximo potencial. Kaiya destaca como un cambio de juego en el campo, ofreciendo contenido exclusivo y patentado, la capacidad de aprender continuamente y un acceso sin fisuras a un conjunto de potentes herramientas de Prosci. Su capacidad para adaptar el asesoramiento a sus necesidades únicas la sitúa muy por encima del resto. Descubra cómo Kaiya puede transformar su enfoque de gestión del cambio: vea nuestra demostración de Kaiya hoy mismo.
Leer la historia


