Por qué la utilidad y la usabilidad impulsan la adopción de la IA

Hay una narrativa sobre el tema de la IA que parece estar apareciendo mucho últimamente en LinkedIn. Dice algo así: si no adoptas la IA, tu carrera profesional está acabada. Te superarán personas que quizá no sean tan inteligentes como tú, pero que sean más competentes en el uso de herramientas de IA.

Este tipo de alarmismo es eficaz para generar ansiedad (¡y clics!), pero mucho menos eficaz para impulsar un cambio real en el comportamiento en el lugar de trabajo. De hecho, el  último informe  de Nitro sobre IA empresarial, «   »  ( ), realizado entre 1000 profesionales, pone de relieve una brecha que se observa en la mayoría de las grandes organizaciones: el 68 % de los ejecutivos sienten la presión de ofrecer mejores herramientas de IA, pero más de la mitad de los empleados, hasta un 57 %, sienten poca o ninguna presión para utilizarlas.

¿A qué se debe esta brecha?

La utilidad como motor de la adopción de la IA

La baja adopción de la IA no es solo un problema de formación o de falta de iniciativa. Ambos grupos, ejecutivos y empleados, tienen motivaciones diferentes. Los ejecutivos buscan ahorrar costes, mientras que los empleados buscan utilidad. ¿Esta herramienta de IA realmente me puede ayudar en mi trabajo? Y si no es así, ¿por qué debería cambiar mi proceso para utilizarla?

Para mí, esta diferencia sugiere que muchas de las herramientas que los ejecutivos esperan que impulsen la productividad y reduzcan los costes no están resultando realmente útiles en los flujos de trabajo diarios de los empleados.

Esto coincide con lo que estoy viendo en el mercado en este momento. Lamentablemente, hay muchos proveedores de software que se suben al carro de la IA simplemente añadiendo un asistente de IA genérico a su producto existente y subiendo el precio, o que apuestan por la novedad en lugar de resolver los problemas reales de los clientes. Por ejemplo: escuchar tu PDF como un podcast puede ser un uso ingenioso de la IA, pero no te va a ahorrar horas al día ni te va a quitar muchas tareas manuales repetitivas. Algunos de estos proveedores de software se han obsesionado demasiado con lo que la IA puedehacer y se han olvidado de lo que sus clientes necesitan .

La verdad es que la utilidad y la facilidad de uso impulsan la adopción más rápidamente que las iniciativas impuestas desde arriba o el miedo a quedarse atrás. La adopción será mayor cuando el valor sea inmediato, la tarea sea repetitiva y las herramientas «inteligentes» basadas en IA encajen de forma natural en el flujo de trabajo sin necesidad de cambios operativos importantes.

El manejo de documentos ofrece una valiosa oportunidad de automatización

Los flujos de trabajo de gestión de documentos, que a menudo son muy conflictivos, cumplen todos los requisitos. Los empleados dedican horas cada semana a tareas repetitivas, como extraer tablas, convertir documentos en formularios rellenables, buscar detalles clave y proteger la información confidencial antes de compartir los documentos, todo lo cual se puede automatizar en segundos. En Nitro, hemos comprobado que las herramientas inteligentes pueden generar una eficiencia significativa cuando están bien diseñadas. Ser intuitivas, fiables y precisas esuna condición sine qua non e . Nuestra experiencia está respaldada por nuestro informe Enterprise AI, que muestra que la automatización de documentos tiene un impacto significativo: el 89 % de los empleados afirma que la IA les ahorra más de 9 horas a la semana en este tipo de tareas relacionadas con documentos.

Principios de producto para impulsar la adopción de la IA

Para evaluar si los usuarios rechazarán o aceptarán una función de IA, suelo recurrir a cuatro principios básicos:

1. Resolver un problema específico existente del usuario. El desarrollo del producto debe comenzar con un profundo conocimiento del flujo de trabajo y los puntos débiles del usuario. La IA debe ser una forma de resolverlos, en lugar de una justificación para crear la función.
2. Generar confianza en el producto desde el principio. Comprender en profundidad el panorama normativo de sus clientes. Si la seguridad y el cumplimiento normativo son cuestiones secundarias, su producto nunca superará los procesos de gobernanza y aprobación de la empresa.
3. Hazlo intuitivo, con poca o ninguna curva de aprendizaje. Busca lugares en los que puedas eliminar fricciones o pasos adicionales dentro de un flujo de trabajo existente. Si los usuarios tienen que cambiar radicalmente su proceso para obtener valor, habrás creado otra barrera para su adopción.
4. Asegúrate de que funcione de forma fiable y con un alto nivel de calidad. Esto puede parecer obvio, pero uno de los mayores obstáculos que debe superar la IA es la brecha entre la capacidad y la fiabilidad. No basta con que una herramienta inteligente produzca buenos resultados de vez en cuando; debe comportarse de forma predecible y fiable en todo momento, y el nivel de calidad debe ser alto desde el primer día. El usuario lo probará una vez y juzgará al instante si le resultará útil. Rara vez se tiene una segunda oportunidad para causar una buena impresión.

Estos principios también ayudan a los proveedores de SaaS que crean IA vertical (adaptada a industrias o flujos de trabajo específicos) a crear una mayor barrera frente a los gigantes de la IA que ofrecen modelos básicos. Claude y ChatGPT son, por su propia naturaleza, genéricos y flexibles, pero su fuerza reside en la amplitud, más que en la profundidad. Al comprender verdaderamente los casos de uso de los clientes, los entornos normativos y los puntos débiles, los proveedores de IA vertical pueden proporcionar lo que la inversora en tecnología financiera  Niha Bobba  denomina «defensibilidad de última milla», resolviendo la complejidad real y añadiendo una capa de confianza.

Preguntas que hay que hacerse a la hora de elegir la herramienta inteligente adecuada para su organización

Si es usted un ejecutivo que siente la presión de seleccionar e implementar herramientas de IA que realmente impulsen la productividad y el ahorro de costes de su organización, puede poner a prueba la posible adopción desde el principio con algunas preguntas prácticas.

• ¿Elimina o agiliza uno o más pasos de un flujo de trabajo repetitivo existente?
• ¿Es la herramienta lo suficientemente intuitiva como para que el usuario le saque partido sin necesidad de un tutorial?
• ¿Se puede revisar fácilmente el resultado?
• ¿Se ha tenido en cuenta de forma demostrable la seguridad y el cumplimiento normativo en el diseño del producto? El proveedor debe facilitar información detallada sobre este tema y publicarla en su sitio web.

Como ejecutivo, habilitar y agilizar las aprobaciones de herramientas que cumplan los criterios anteriores le ayudará a obtener ganancias de productividad más rápidamente y reducirá el riesgo para su organización. La encuesta sobre IA empresarial de Nitro indica que, cuando estas necesidades no se satisfacen a través de canales oficiales regulados, es habitual el uso no aprobado de la IA, y un tercio de los empleados afirma haber procesado información confidencial de la empresa mediante herramientas de IA.

No hay que tener miedo a utilizar la IA

El potencial de obtener mejores resultados es un «incentivo» más eficaz para impulsar el uso de la IA que el «castigo» de las órdenes impuestas desde arriba o el miedo a quedarse atrás. La prueba más sencilla es intentar utilizar una herramienta como parte de su flujo de trabajo habitual y ver qué sucede: ¿es solo otra función de IA llamativa o es una solución inteligente a un problema cotidiano? Si agiliza una tarea y facilita su trabajo, es probable que se gane su lugar como opción predeterminada de forma orgánica. Mi opinión es que la tasa de adopción de la IA, como cualquier otra tecnología, vendrá determinada en última instancia por su utilidad y facilidad de uso.

Publicado originalmente por:  Cassie Harman , directora de producto, Nitro.