Prepararse para la IA con la administración de cambios

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

• Identificar de qué modo la IA influye en diversas industrias.
  
• Explicar la evolución de la IA.
  
• Resumir los desafíos que enfrentan las empresas al implementar la IA.
  

La evolución de la IA

La inteligencia artificial (IA) está evolucionando a toda velocidad, lo cual crea oportunidades y desafíos sin precedentes en todas las industrias y funciones.

• Servicios de salud: herramientas de diagnóstico, planes de tratamiento personalizados y análisis predictivo impulsados por IA para anticipar brotes de enfermedades
  
• Finanzas: detección de fraudes, comercio algorítmico, calificación para créditos y asesoramiento financiero personalizado
  
• Venta minorista: experiencias de compra personalizadas, gestión de inventarios y chatbots de servicio al cliente
  
• Fabricación: mantenimiento predictivo, control de calidad mediante visión por computadora y optimización de la cadena de suministros
  
• Automotriz: vehículos autónomos, sistemas de asistencia al conductor y mantenimiento predictivo
  
• Marketing: análisis de comportamientos de clientes, publicidad dirigida y generación de contenido
  
• Recursos humanos: contratación impulsada por IA, análisis de implicación de empleados y gestión de plantilla de trabajo
  

Estos son algunos ejemplos de las posibilidades que ofrece la evolución de la IA. El éxito de la IA en los negocios depende de elegir la solución adecuada y de garantizar una implementación sin problemas.

Salesforce hace mucho tiempo que ayuda a los clientes a transformarse con IA.

• Etapa 1: Salesforce empezó la primera etapa —la IA predictiva— con Salesforce Einstein. En el 2014 ya sabíamos que la IA cambiaría las relaciones con los clientes, por lo que establecimos un equipo interno de investigación que ayudó a lanzar la solución pionera de CRM, Einstein. Esta etapa arrojó resultados increíbles para los clientes, que vendieron, prestaron servicios y se implicaron de forma más inteligente.
  
• Etapa 2: la IA generativa trajo consigo el lanzamiento de nuestros productos GPT, lo que se tradujo en una productividad increíble y una variedad de nuevas capacidades, como perspectivas de negociación, resúmenes de cuentas y sesiones informativas.
  
• Etapa 3: rápidamente estamos ingresando en la tercera etapa de la IA, donde los agentes autónomos se comunican entre ellos y hacen tareas por su cuenta. En la actualidad, Agentforce para ventas puede redactar un email de seguimiento de ventas basado en comunicaciones anteriores y en la actividad de la cuenta. Además, Agentforce para el servicio al cliente permite que los agentes de servicio utilicen respuestas contextuales generadas por IA cuando chatean con un cliente.
  

Desafíos para una implementación exitosa

Las máquinas capaces de tomar decisiones complejas que antes solo aparecían en los libros de ciencia ficción ahora son una realidad. Todos los negocios quieren aprovechar esta oportunidad para incrementar su crecimiento, su productividad y el éxito de los clientes.

Sin embargo, más del 70 % de las transformaciones con IA no cumplen las expectativas, y los desafíos en relación con las personas son el principal obstáculo que no se puede superar.

Estos son los principales desafíos relacionados con las personas que enfrentan los negocios al implementar la IA.

1. Resistencia al cambio: los empleados son reticentes a implementar la IA porque temen perder su trabajo o que se alteren los procesos ya establecidos.
   
2. Vacíos de aptitudes y preparación de la fuerza laboral: para implementar la IA, los empleados deben aprender nuevas habilidades de modo que puedan trabajar con tecnologías avanzadas. Muchas organizaciones enfrentan desafíos en la actualización de aptitudes o la capacitación de su fuerza laboral, sobre todo en áreas como el análisis de datos, las operaciones de IA y el aprendizaje automático.
   
3. Inquietudes relacionadas con la ética y el sesgo: dado que los sistemas de IA, en especial la IA generativa, cada vez se usan más para tomar decisiones, a los empleados les preocupa las implicaciones éticas. La IA puede heredar sesgos del entrenamiento de datos, lo que puede arrojar resultados injustos o perjudiciales.
   
4. Confianza y transparencia: por su naturaleza de “caja negra”, la IA puede generar desconfianza entre los empleados y las partes interesadas. Sin una comprensión clara o transparencia sobre el funcionamiento de los modelos de IA, sobre todo en la generación de decisiones o contenido, muchos empleados se resistirán a confiar en los sistemas de IA.
   
5. Alineación cultural: la implementación de la IA a menudo requiere un cambio en la cultura organizacional que permita adoptar la automatización y la toma de decisiones impulsada por datos. Sin embargo, fomentar este cambio de mentalidad puede ser difícil, en particular dentro de las compañías con prácticas operativas más tradicionales.
   

La incapacidad de abordar el aspecto humano de las transformaciones con IA genera una brecha significativa entre la visión y la concreción de valores que puede producir lo siguiente:

• Falta de alineación entre el aspecto tecnológico y comercial
  
• Demora en la toma de decisiones
  
• Resistencia, desconfianza, ansiedad y miedo al fracaso
  
• Baja productividad y adopción, y un uso subóptimo de las herramientas
  
• Vuelta a viejas formas de pensar y trabajar
  
• Desgaste debido a la degradación de la experiencia de los empleados
  

Al abordar el aspecto humano de la transformación con IA de forma proactiva mediante la implementación de una estrategia de administración de cambios personalizada, marcos éticos y un liderazgo sólido, los clientes podrán adoptar exitosamente nuevas formas de trabajo, acelerar la obtención de valor y lograr los resultados comerciales establecidos.

Si tan solo existiera un marco para ayudar con la administración de cambios en Ia IA… ¡Esperen, sí existe! Avancemos a la siguiente unidad para aprender a manejar las palancas del modelo LEVERS y así implementar los cambios en la IA con éxito.

Recursos

• Salesforce: Agentforce
• Salesforce: Productos de Inteligencia Artificial (IA)
• Trailhead: Introducción a la inteligencia artificial