La conversación en las empresas ha evolucionado. Ya no se centra únicamente en la cantidad de tareas que la Inteligencia Artificial (IA) puede automatizar, sino en cómo coordinar a los agentes digitales con los humanos, especialmente a medida que la IA asume roles más autónomos. Damian Malfatti, director de Experis en Manpower Group, destaca que estamos presenciando el surgimiento de agentes con capacidad para ejecutar procesos completos.
El impacto de esta transformación se siente con mayor intensidad en los mandos medios, incluyendo gerentes, coordinadores y líderes de equipo. Estos profesionales son los encargados de medir la productividad y los resultados en esquemas de trabajo híbridos. Malfatti enfatiza que, si bien la tecnología puede agilizar los procesos, la eficiencia técnica no siempre se traduce en un valor de negocio inmediato sin la intervención humana.
Consultoras como Gartner, en su informe "AI-augmented work", sugieren mejoras de entre el 30% y el 40% en la eficiencia operativa con la integración de copilotos o agentes bien definidos. Sin embargo, Malfatti señala que el factor humano sigue siendo clave para aumentar la productividad real en las organizaciones. Además, las empresas se enfrentan al desafío de que las oficinas han dejado de ser meros espacios físicos para convertirse en centros de coordinación.
La presencia física en el trabajo adquiere un nuevo significado, permitiendo a las personas dedicar más tiempo a la interacción, la integración y la toma de decisiones. En este contexto, la IA asume tareas de síntesis, documentación y procesamiento que antes ralentizaban el trabajo colectivo. Malfatti destaca que las herramientas de IA liberan tiempo valioso, que se traduce en mejores interacciones humanas.
Sin embargo, la curva de aprendizaje es un obstáculo importante. McKinsey, en su informe "The State of AI in 2024", resalta que las empresas que logran resultados consistentes no son las que más automatizan, sino las que rediseñan sus procesos, asignando responsabilidades claras entre humanos y sistemas. Los mayores aumentos de productividad se observan cuando la IA se integra en los flujos de trabajo existentes, en lugar de operar de forma aislada.
Malfatti subraya que la IA necesita supervisión y que la responsabilidad no puede delegarse completamente en una herramienta. Un ejemplo concreto es Toyota, que implementó una plataforma de IA basada en Google Cloud, permitiendo a sus operarios y técnicos construir y desplegar modelos de machine learning, lo que redujo más de 10,000 horas de trabajo al año y aumentó la eficiencia interna. Sin embargo, Malfatti insiste en que las decisiones finales recaen en los humanos.
La gobernanza de la IA, por lo tanto, se convierte en una práctica operativa diaria. Malfatti advierte que, sin una revisión constante de los resultados, se corre el riesgo de reproducir sesgos o decisiones que no se alinean con las políticas de diversidad o ética de la empresa. La coordinación efectiva entre el talento humano y los agentes de IA representa un desafío de diseño organizacional, que redefine qué tareas se delegan, cuáles se supervisan y dónde el juicio humano sigue siendo indispensable. La IA debe ser vista como un apoyo, no como un reemplazo, concluye.
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