EY se refiere a la organización global, y puede referirse a una o más, de las firmas miembro de Ernst & Young Global Limited, cada una de las cuales es una entidad legal independiente. Ernst & Young Global Limited, una compañía británica limitada por garantía, no brinda servicios a los clientes.
Cómo EY puede ayudar
-
Nuestro equipo de Transformación de Recursos Humanos puede ayudar a transformar su equipo de RR. HH. en función de pasar a ser un activador de valor humano. Más información.
Leer más
Aún así, es difícil realizar todo el potencial de estas herramientas sin un propósito claro. Adoptar la tecnología solo por el bien de la tecnología conlleva riesgos inherentes: la nueva tecnología más un proceso obsoleto solo equivaldrá a un proceso antiguo costoso, creando una experiencia inferior para empleados y clientes. El valor más sostenible de la adopción de tecnología no viene de lo que hace la tecnología, sino de lo que el usuario puede hacer con ella.
Con esto en mente, podemos trazar el impacto potencial de la IA generativa en dos poderosas categorías de casos de uso: colaboración con IA y estrategia de talento y gobernanza.
Colaboración con IA
Las organizaciones tendrán que evaluar cómo podría influir la IA tanto en las funciones administrativas como en el trabajo de cara al cliente. Por ejemplo, se podría pensar en la IA como un asistente digital añadido que se encargue de tareas analíticas o técnicas a gran escala en un primer momento. Los empleados podrían emplear sus herramientas de IA para tareas mundanas o repetitivas. La encuesta sobre la experiencia de los trabajadores digitales de Gartner reveló que el 47 % de los trabajadores digitales tienen dificultades para encontrar la información o los datos necesarios para realizar eficazmente su trabajo, lo que supone una oportunidad para que las herramientas impulsadas por la IA y las tecnologías de colaboración aumenten la eficiencia.
De mayor alcance para uso interno es la influencia de la IA generativa en las funciones empresariales, como RR. HH. y Nóminas. Las herramientas de IA pueden realizar análisis continuos de los indicadores de rendimiento de los empleados y recomendar oportunidades de formación y perfeccionamiento. Mediante credenciales y autenticación individualizadas, las herramientas de IA pueden ofrecer distintos niveles de información adecuados a la antigüedad y el cargo del solicitante. Estas tareas digitales pueden ejecutar de forma independiente, las veinticuatro horas del día, lo que permite la entrega constante de reportes o alertas rojas. Esto es más estable que la automatización tradicional porque estas nuevas herramientas tienen un contexto más profundo y capacidades generativas.
Talento y gobernanza
La capacidad de la IA generativa para identificar oportunidades de formación para los empleados también puede contribuir a una evaluación global de las competencias que las organizaciones tienen ahora y que necesitarán en el futuro. La capacidad de personalizar estas tecnologías puede permitir nuevas formas de crear una vía de desarrollo profesional en sintonía con la experiencia de los empleados y las necesidades de la compañía.
Es importante destacar que la implementación a nivel empresarial de la IA generativa con grandes conjuntos de datos y materiales confidenciales puede ayudar a facilitar los ejercicios de cumplimiento, al tiempo que crea áreas de riesgo potencial. Estas herramientas de IA creadas a propósito pueden automatizar la recopilación, depuración e interpretación de los datos, al tiempo que resumen los hallazgos y ofrecen recomendaciones a partir de ellos. Estas tareas deben realizar en el contexto del marco de gobernanza ética de la IA de una organización, manteniendo unos guardarraíles que sean apropiados para las necesidades particulares de una organización. Los resultados de la IA generativa deben considerar como primeros borradores, en los que las personas realizan ajustes y evaluaciones finales del trabajo.
Pero los lineamientos apropiados pueden hacer que ese primer borrador sea aún mejor.
En el caso de las funciones empresariales que requieren la conservación masiva de determinados tipos de datos para mantener el cumplimiento de la normativa, o controles de privacidad más estrictos, las herramientas de IA generativa deben seguir políticas de acceso y conservación claramente definidas y transparentes, y contar con procesos para supervisar los posibles riesgos legales en torno al uso o aprovechamiento de la propiedad intelectual.
Esta necesidad se extiende a las herramientas de RR. HH. habilitadas por la IA para evaluar las oportunidades de mejora de la comunicación interna, el cambio de procesos o las inversiones en tecnología, u otros retos invisibles. Al mezclar evaluaciones cuantitativas y cualitativas de la plantilla, tanto con herramientas de IA como al margen de ellas, los líderes pueden comprender mejor el estado de la cultura y las capacidades organizacionales. Industrializar el análisis de múltiples fuentes de datos puede ayudar a identificar los puntos brillantes o conflictivos relacionados con la retención de los empleados, y a responder de forma rápida, profunda y coherente a las oportunidades y anticipar a ellas.
Del mismo modo, esta evaluación puede señalar en tiempo real posibles riesgos normativos o de cumplimiento. Pero la eficacia y la fiabilidad de esta actividad dependen de un marco ético de IA generativa y de un modelo de gobernanza adecuados, que incluyan contrarrestar los posibles sesgos transmitidos a través de los datos de entrenamiento públicos y evitar el reciclaje de la toxicidad recibida en determinadas entradas.
Incluso con la necesidad de una gestión y un mantenimiento regulares de las herramientas de IA generativa, estos sistemas pueden proporcionar una mejor visibilidad sobre el funcionamiento de una organización y organizarse para la "próxima normalidad" del trabajo.