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A continuación, Melissa Reeve comparte cinco ideas clave de su nuevo libro, Hyperadaptive: Rewiring the Enterprise to Become AI -Native. Melissa fue la primera vicepresidenta de marketing en Scaled Agile y líder intelectual en el espacio SAFe in Marketing. Luego cofundó Agile Marketing Alliance. ¿Cuál es la gran idea? La mayoría de las organizaciones están intentando incorporar la IA a un sistema creado para ser predecible. Y no está funcionando. Los pilotos se estancan. Estancamientos en la adopción. La organización se vuelve más rápida en los bordes, mientras que el medio permanece exactamente tan lento como antes. Lo que separa a las empresas que tienen éxito de las que no es la tecnología que eligen, sino la organización en la que se convierten. Melissa llama a esas empresas hiperadaptativas. Están diseñados para sentir más rápido, aprender continuamente y tomar decisiones más inteligentes que las que cualquier ser humano podría tomar por sí solo. Escuche la versión en audio de este Book Bite, leído por la propia Melissa, en la aplicación Next Big Idea o compre el libro. 1. Su sistema operativo fue creado durante el último siglo y no puede ejecutar IA. No se pueden esperar resultados del siglo XXI con un sistema operativo creado para el siglo XX. Sin embargo, existe un plan para llegar desde donde está hasta donde necesita estar. Déjame explicarte a qué me refiero con sistema operativo. La mayoría de las empresas todavía funcionan con modelos operativos diseñados para la era industrial. La estrategia fluye de arriba hacia abajo a través de capas de aprobación. El trabajo se mueve lateralmente a través de silos funcionales. La jerarquía ralentiza las decisiones. Los traspasos pierden información. Éste era el diseño correcto para un mundo que valoraba la coherencia por encima de la velocidad. La IA literalmente cambia las cosas. Una organización que espera seis semanas para tomar una decisión no puede competir con otra que toma la misma decisión en seis horas, con mejores datos. La mayoría de los líderes añaden por defecto una “iniciativa de IA” a la estructura existente. Con este enfoque, se termina con lo que Ethan Mollick llama el borde irregular: algunos equipos se mueven rápido, mientras que otros permanecen estancados. Piense en las empresas que no sobrevivieron a la transformación digital: Blockbuster, Kodak, Nokia. Ninguno de ellos murió porque la tecnología no estaba disponible. Murieron porque la inercia mantuvo a la organización en su lugar. Con la transformación digital, las empresas tuvieron una ventana de aproximadamente 10 años para resolver las cosas. Con la IA, esa ventana se acerca a los 18 meses. Entonces, ¿cómo se pasa del modelo operativo actual a una forma de trabajar nativa de IA? Hiperadaptativo proporciona un camino de cinco etapas. El modelo está respaldado por investigaciones, es específico y ya lo utilizan empresas líderes. Las empresas que ganan con la inteligencia artificial han reemplazado el sistema operativo subyacente, incluida la forma en que las personas, los procesos y la cultura se mueven juntos. Hay una manera de realizar estos cambios de forma incremental. Puedes empezar desde donde estás y llevar la organización, pieza por pieza. 2. La IA no se instala sola. En la década de 1990, cuando aparecieron las computadoras personales en el trabajo, no pusimos una PC en el escritorio de todos y les dijimos: "Vayan a divertirse". Capacitamos a la gente. Cambiamos de procesos. Reconstruimos cómo se hacía el trabajo. Con la IA, de alguna manera, intentamos saltarnos estos pasos. La IA es como un piano. Cualquiera puede acercarse y empezar a golpear las teclas. Eso es fácil. Pero tocar una canción real requiere práctica y orientación deliberadas. La IA es engañosamente simple. La interfaz te invita a entrar. Sin embargo, el resultado que obtienes sin esfuerzo es mediocre. El resultado que se obtiene con la estructura y el apoyo adecuados puede ser transformador. "La IA es engañosamente simple". Brad Miller fue el director de información de Moderna durante su transformación de la IA y dijo algo que se me quedó grabado. "El 90 por ciento de las empresas quieren hacer IA generativa", me dijo. "Sólo el 10 por ciento tiene éxito. La razón no es la tecnología. No han creado los mecanismos para transformar su fuerza laboral". Esa brecha de 10 a 90 es uno de los números más importantes en esta conversación. Moderna está en el 10 por ciento. A principios de 2023, su director general, Stéphane Bancel, se presentó ante su equipo ejecutivo y propuso algo que parecía imposible: lanzar al mercado 15 nuevos medicamentos en cinco años. Un solo fármaco suele tardar 10 años en desarrollarse y cuesta más de 2.000 millones de dólares. Bancel no estaba pidiendo a su gente que trabajara más duro. Les estaba pidiendo que trabajaran de manera diferente, con la IA como compañera de trabajo, asesora estratégica y aceleradora. Dejaron de preguntar: "¿Cómo encaja la IA en nuestra forma actual de trabajar?" y comencé a preguntar: "¿Cuál es la mejor manera de trabajar en un mundo impulsado por la IA?" Seis meses después, Moderna había alcanzado el 100 por ciento de adopción de IA generativa en toda la organización. Lo hicieron construyendo los mecanismos. Capacitación. Entrenamiento. Rediseño de procesos. Una cultura que trataba la fluidez de la IA como una capacidad central, no como una habilidad opcional. Si desea que la IA transforme su organización, debe invertir en el mismo nivel de capacitación continua, entrenamiento y tiempo para practicar que invertiría en cualquier otra capacidad importante. 3. El aprendizaje es un volante bidireccional, no un plan de estudios. La IA no se queda quieta. El modelo en el que entrenó su equipo hace seis meses ha sido reemplazado dos veces. Las indicaciones que funcionaron en enero no funcionarán en abril. Los casos de uso que eran imposibles de imaginar el año pasado ahora están en juego. No se puede construir un plan de estudios estático para un objetivo en movimiento. Así que olvídate del catálogo de formación corporativa. Lo que se necesita es un ámbito de aprendizaje, un lugar donde las personas experimenten, compartan y desarrollen los experimentos de los demás en tiempo real. PwC se dio cuenta de esto. Dirigen algo llamado grupos de incitación. Sí, fiestas. Los grupos multifuncionales se reúnen, resuelven problemas comerciales reales con IA y se retiran habiéndose enseñado mutuamente cosas sobre las cuales su departamento de capacitación no podría haber creado un curso. El aprendizaje es social, específico del trabajo y se difunde más rápido que cualquier LMS. "El modelo en el que su equipo entrenó hace seis meses ha sido reemplazado dos veces". Pero el aprendizaje entre pares por sí solo no es suficiente. También se necesita un mecanismo para capturar lo que la gente está aprendiendo y devolverlo al sistema. Esto es lo que yo llamo un volante de aprendizaje de IA bidireccional. Los centros de activación de IA son pequeños módulos multifuncionales que operacionalizan la IA dentro de una función, ejecutan experimentos y capturan lo que funciona. Los líderes de IA, que son sus defensores internos y traductores de automatización, llevan ese aprendizaje al frente para que las personas puedan aplicarlo mañana. Y, lo que es más importante, las líneas del frente llevan sus propios descubrimientos a los centros, donde se refinan, prueban y distribuyen al resto de la organización. Aprender, viajar en ambas direcciones y capitalizar. Debido a que la propia IA se está actualizando, el volante no solo difunde conocimiento. Actualiza el conocimiento a medida que avanza. Las organizaciones que creen circuitos de aprendizaje impulsados por IA para detectar y responder en tiempo real liderarán la próxima década. Ellos son quienes han construido la infraestructura para que las personas y la IA se actualicen entre sí más rápido de lo que la tecnología puede cambiar. Si su plan de formación en IA parece un catálogo de cursos, ya está perdido. Construir espacios de aprendizaje. Construye el volante de IA. Haga del aprendizaje un sistema, no un programa de estudios. 4. Muévete una dimensión y obtendrás actos aleatorios de IA. La mayoría de las iniciativas de IA se centran en herramientas. Elija el modelo correcto. Extiéndelo. Formar gente. Hecho. El problema es que una organización es un sistema. Cuando cambias una parte de un sistema sin cambiar las demás, obtienes éxitos aislados, lo que yo llamo actos aleatorios de IA. Pilotos que no escalan. Equipos que se vuelven más rápidos mientras otros equipos se quedan estancados. Aumentos de productividad que desaparecen en el momento en que las personas intentan coordinar funciones. Pasé muchos años trabajando en el espacio de la transformación. El sistema de producción Toyota. Ágil. DevOps. Todos y cada uno de ellos enseñaron la misma lección. El progreso se detiene cuando no logras mover varias dimensiones al mismo tiempo. Para la IA, el libro establece nueve dimensiones que deben avanzar juntos. Aquí hay tres que casi nadie toca: Incentivos. Si sus sistemas de recompensa aún pagan a las personas por tener razón en lugar de por aprender rápido, no se volverá hiperadaptativo. El trabajo de IA implica incógnitas. La gente tiene que sentirse segura para probar cosas que no funcionan. Derechos de decisión. La IA colapsa las jerarquías de decisión. Un analista junior con el modelo correcto ahora puede tomar una decisión que antes requería tres niveles de aprobación. Si no has reconfigurado quién decide qué, dejas mucha velocidad sobre la mesa. Cómo te organizas. Funciones versus flujos de valor. Equipos permanentes versus dinámicos. La mayoría de las organizaciones se construyeron en torno al trabajo tal como existía hace 20, incluso 40 años. La IA requiere que usted se organice en torno al trabajo tal como existe ahora. Las organizaciones tienden a moverse lenta y desigualmente. La hoja de ruta de cinco etapas da cuenta de esto. En cada etapa, mueves las dimensiones que están listas para moverse. No es necesario que se muevan al unísono, pero las dimensiones sí deben considerarse como un sistema. Si una dimensión se queda demasiado atrás, se bloqueará el progreso en las otras dimensiones. Trate la IA como una iniciativa de herramienta y obtendrá resultados de herramienta. Trate la IA como un sistema que debe reinventarse y obtendrá resultados organizacionales. 5. La historia nos dice adónde van los empleos, pero ¿quién es responsable de llevar a las personas allí? El “Informe sobre el futuro del empleo” del Foro Económico Mundial proyecta que 92 millones de empleos serán desplazados para 2030. La desaparición de empleos es lo que ocupa los titulares. Y esa cifra merece ser tomada en serio. Lo que no aparece en los titulares es que el mismo Foro Económico Mundial proyecta que en esa misma ventana se crearán 170 millones de nuevos empleos. Positivo neto 78 millones. La pregunta no es si el trabajo va a desaparecer. La pregunta más difícil es hacia dónde se dirige y si estamos prestando atención. La historia nos dice adónde va. Electricidad. Automatización de fábricas. DevOps. La introducción de las computadoras personales en el lugar de trabajo. Cada una de estas revoluciones siguió el mismo patrón. La gente dejó de hacer la tarea a mano y comenzó a construir, monitorear y mantener los sistemas que la realizaban. Los trabajos evolucionaron. Algunas industrias estuvieron sufriendo durante mucho tiempo. El panorama macro, en todas las ocasiones, fue de crecimiento neto positivo. "La pregunta más difícil es hacia dónde se dirige y si estamos prestando atención". ¿Quién es responsable de hacer que la gente cruce ese puente? ¿El gobierno? ¿Individuos? ¿Empresas? Las empresas inteligentes ya han tomado esa decisión. Calcularon el costo de despedir a una fuerza laboral y contratar a otra: no sólo el gasto de reclutamiento, que es significativo, sino también el conocimiento institucional que perderían, las relaciones con los clientes y la memoria cultural. Empresas líderes como Unilever reconocen el costo de este desplazamiento y están invirtiendo en mejora de las habilidades y adaptación de la IA. Utilizan IA para identificar qué empleados existentes pueden volver a capacitarse para qué roles emergentes y realizar la inversión. Lo tratan como una estrategia, del mismo modo que tratarían cualquier otra inversión a largo plazo. El patrón de destino de los empleos es claro. Los datos están de nuestro lado. Y las empresas que eligen asumir la responsabilidad de su gente lo hacen por la misma razón que hacen cualquier otra apuesta a largo plazo: porque vale la pena. La IA va a remodelar el trabajo. Lo que depende de usted es si se convierte en la empresa que ayuda a su gente a dar ese salto, o en la empresa que los pierde y luego tiene que recuperarlos después de que su reputación se haya visto afectada. Este artículo apareció originalmente en la revista Next Big Idea Club y se reimprime con autorización. Disfrute de nuestra biblioteca completa de Book Bites (¡leídos por los autores!) en la aplicación Next Big Idea.
