Por qué la utilidad y la facilidad de uso impulsan la adopción de la IA

Últimamente está apareciendo mucho en LinkedIn una cierta narrativa sobre el tema de la IA. Suena más o menos así: si no adoptas la IA, tu carrera está acabada. Te adelantarán personas que quizá no sean tan inteligentes como tú, pero que saben utilizar mejor las herramientas de IA.

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

Entonces, ¿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 una falta de iniciativa. Ambos grupos —ejecutivos y empleados— tienen motivaciones diferentes. Los ejecutivos buscan ahorrar costes, mientras que los empleados buscan utilidad. ¿Puede esta herramienta de IA ayudarme realmente en mi trabajo? Y si no puede, ¿por qué iba a cambiar mi proceso para usarla?

En mi opinión, esta brecha 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 observando en el mercado en este momento. Lamentablemente, hay un montón de proveedores de software que o bien se suben al carro de la IA simplemente añadiendo un asistente de IA genérico a su producto existente y subiendo el precio, o bien aprovechan 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 de encima un montón de tareas manuales repetitivas. Algunos de estos proveedores de software se han obsesionado demasiado con lo queel de IA puede hacer y se han olvidado de lo que sus clientes necesitan hacer.

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. Se producirá una alta adopción allí donde el valor sea inmediato, la tarea sea repetitiva y las herramientas «inteligentes» basadas en IA encajen de forma natural en un flujo de trabajo sin cambios operativos masivos.

La gestión de documentos ofrece una valiosa oportunidad de automatización

Los flujos de trabajo de gestión de documentos, que suelen estar plagados de fricciones, 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 visto que las herramientas inteligentes pueden generar una eficiencia significativa cuando están bien diseñadas. Que sean intuitivas, fiables y precisas esuna condición sine qua non de l . Nuestra experiencia está respaldada por nuestro informe sobre IA empresarial, 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 documentales.

Principios de producto para impulsar la adopción de la IA

Para evaluar si una función de IA será rechazada o aceptada por los usuarios, suelo recurrir a cuatro principios básicos:

1. Resolver un problema específico ya existente del usuario. El desarrollo del producto debe partir de un profundo conocimiento del flujo de trabajo y los puntos débiles del usuario. La IA debe ser una forma de resolverlos, más que una justificación para crear la función.
2. Genera confianza en el producto desde el principio. Comprende a fondo el panorama normativo de tus clientes. Si la seguridad y el cumplimiento normativo son aspectos secundarios, tu producto nunca superará los procesos de gobernanza y aprobación de la empresa.
3. Hazlo intuitivo, con una curva de aprendizaje mínima o nula. Busca puntos 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 capacidad y 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 listón de calidad debe ser alto desde el primer día. Un 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 desarrollan IA vertical (adaptada a sectores 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 fortaleza 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 ofrecer lo que el inversor en fintech  Niha Bobba  denomina «defensabilidad de la última milla», resolviendo la complejidad real y añadiendo una capa de confianza.

Preguntas que debe plantearse a la hora de elegir la herramienta inteligente adecuada para su organización

Si eres un ejecutivo que siente la presión de seleccionar e implementar herramientas de IA que realmente impulsen la productividad y el ahorro de costes para tu organización, puedes poner a prueba la viabilidad de su adopción temprana con unas cuantas preguntas prácticas.

• ¿Elimina o agiliza esto uno o más pasos de un flujo de trabajo repetitivo ya existente?
• ¿Es la herramienta lo suficientemente intuitiva como para que un 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 debería 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 ayuda a obtener ganancias de productividad antes y reduce 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 autorizado de la IA, y un tercio de los empleados afirma haber procesado información confidencial de la empresa mediante herramientas de IA.

No hay por qué tener miedo a usar la IA

El potencial de lograr mejores resultados es un «incentivo» más eficaz para impulsar el uso de la IA que el «castigo» de las imposiciones de arriba abajo 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 ocurre: ¿es solo otra característica llamativa de la IA, o es una solución inteligente a un problema cotidiano? Si agiliza una tarea y le facilita el trabajo, es probable que se gane su lugar como opción predeterminada de forma natural. Mi opinión es que la tasa de adopción de la IA, como cualquier otra tecnología, vendrá determinada en última instancia por su utilidad y usabilidad.

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