Productividad, inteligencia artificial y trabajo de conocimiento

El lugar de trabajo digital ofrece muchas maneras de mejorar la productividad de los empleados y hacer que los días de trabajo sean más efectivos. Pero, ¿podemos realmente lograr esto, o es solo una exageración?

La pregunta es, ¿cómo nos hace más productivos la nueva tecnología? En general, el volvernos más productivos nos obliga a cambiar nuestro comportamiento y formar nuevos hábitos de trabajo, y este cambio de comportamiento se vuelve más difícil, si quieres hacer el cambio para un gran número de personas, cuantas más generaciones quieras influir y más estilos de la cultura de trabajo quieras impactar. Aquí es donde la tecnología se cruza con la gente y por eso me encanta trabajar en este campo. Es donde se puede hacer una gran diferencia para las personas con tecnología.

El desafío de productividad

A pesar de la promesa, no hemos observado, sin duda en el Reino Unido, mejoras significativas en la productividad a medida que la tecnología ha evolucionado. De hecho, en los últimos años las mejoras de productividad han sido casi planas, como muestra esta Oficina de datos Estadísticos Nacionales:

Otros datos muestran que los trabajos se han vuelto menos rutinarios y más cognitivos en función, es decir, tenemos más trabajo basado en el conocimiento. La tecnología también ha avanzado más allá del reconocimiento para respaldar el trabajo de conocimiento, pero aún estamos por ver una mejora de la productividad. Houston, puede que tengamos un problema.

El punto importante aquí, para los líderes en un lugar de trabajo digital, es que la eficiencia no iguala la productividad. Incorporar nuevas tecnologías que apoyan la mejora de “x minutos” por día para los empleados no necesariamente significa que esos minutos se añadirán productividad para el negocio. Sólo al responder adecuadamente al desafío de productividad cambiamos los comportamientos. La pregunta es, ¿cuál es el área de IA en la que la industria debería centrarse? Antes de discutir esa área de enfoque, el caso de negocio para la IA es tan amplio que ejecutará múltiples preguntas en paralelo tales como: ¿cómo puede la IA mejorar los servicios a los consumidores, cómo se puede combinar IA con automatización para permitir que los Chatbots soliciten servicios de manera automática?, y muchos más. Todas esas prioridades son válidas, pero no olvides que los trabajadores del conocimiento se están ahogando en demasiada información.

El correo electrónico es el mayor desafío para la productividad de los trabajadores del conocimiento: ¿podría la IA ser la respuesta?

Sin darse cuenta, muchas empresas comenzarán a ver los beneficios de la IA en sus lugares de trabajo. En su informe “IA cotidiana, aprovechando la inteligencia artificial para empoderar al trabajador del conocimiento“, Forbes y Microsoft cuestionaron a los líderes de la industria cuyas respuestas sugirieron:

• el 51% sintió que la IA eliminaría tareas repetitivas
• el 33% sintió que la IA racionalizaría la toma de decisiones
• 31% sintió que la IA proporcionaría nuevas ideas.

En mi mente, uno de los mayores impactos que verán los trabajadores del conocimiento es “anticipar el contexto” y “racionalizar la colaboración/formación de equipos.” El elemento principal que mantiene a los trabajadores del conocimiento en la actualidad es el flujo de información y el mantenimiento de la producción con ese flujo, con correo electrónico que tiene el mayor impacto en las personas. ¿Por qué digo que esto es más impactante? Porque en 2012, la investigación de McKinsey demostró que los trabajadores del conocimiento gastaron el 28% de su día consumido en el correo electrónico. Por 2018, una encuesta similar de Adobe demostró que esto era ahora 3,1 horas por día o 39% de un día de 8 horas, y los menores de 35 años pasaron más tiempo en el correo electrónico que los de más de 35. Este problema es significativo y no está siendo fijado por el cambio generacional. El correo electrónico era también el método de comunicación más utilizado en el lugar de trabajo y esto deja dos preguntas: ¿Cómo cambiar los canales de colaboración y, dentro del correo electrónico, puede ayudar IA?

Afortunadamente, la buena gente de Microsoft Research está mirando este desafío. En mi opinión, su enfoque es correcto, el flujo de información y la priorización de correos electrónicos, flujos de colaboración y feeds sociales tendrán más impacto en los trabajadores del conocimiento que cualquier otro elemento que la IA pueda ayudar a los trabajadores. La implementación de sistemas que tienen IA con la capacidad de priorizar la información es clave. Todas las principales plataformas de colaboración en la nube invierten en inteligencia artificial para priorizar la información de los trabajadores del conocimiento, lo que les permite dedicar más tiempo a centrarse y menos a filtrar el tiempo. Microsoft, por ejemplo, tiene herramientas de inteligencia artificial implementadas o en desarrollo, como centrado in-Box, Delve, que proporciona contexto, lo que le permite ver los archivos más relevantes y continuará para ayudar a priorizar el flujo de Información. Microsoft también ha estado trabajando arduamente para ayudar a las personas a utilizar la IA para encontrar el tiempo óptimo para las reuniones. La otra pregunta es, cómo las empresas pueden apoyar el cambio de trabajo del correo electrónico en la colaboración centrada en la actividad y el proyecto. El potencial será aprovechar las herramientas de colaboración de workstream, como Microsoft Teams. Este es un área en la que muchas empresas se centran para reducir la cantidad de tiempo que los trabajadores de conocimiento gastan en el correo electrónico.

Convertir la IA en personas más productivas

El reto con cualquier tecnología en la empresa es la adopción y el comportamiento. Todos hemos visto afirmaciones de que la tecnología ahorrará x horas por día o por semana, pero a veces se siente como si no tuviéramos ningún trabajo que hacer, ¡si todas estas afirmaciones se hacen realidad! El uso de la IA para ayudar a priorizar la información y el cambio a una herramienta de colaboración, basada en el workstream entra en esta categoría, simplemente añadiendo la capacidad no da como resultado un valor de negocio instantáneo. En realidad, la inteligencia artificial y la colaboración en flujo de trabajo aportará eficiencias potenciales y sólo cambiando la forma en que las personas trabajan y se comportan, se  traducirán en valor empresarial. La adopción digital es clave para permitir que las empresas transformen comportamientos tradicionales, rompan hábitos y desbloqueen esas eficiencias potenciales. Nuestra experiencia muestra que hacer que la transformación digital sea atractiva, alinear los objetivos con la cultura empresarial, comprender el perfil de la fuerza de trabajo y llevar una  a la adopción trae el mayor éxito. Sin liderazgo activo y apoyo para impulsar el cambio, ninguna cantidad de esas eficiencias potenciales se traduciría en productividad personal o valor comercial.

Para obtener más información sobre los servicios de adopción Capgemini para el lugar de trabajo digital, no olvides que puedes ponerte en contacto con nosotros connect.mx@capgemini.com

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