AComo líderes, estamos capacitados para tener las respuestasNosotros fijamos la estrategia, la hoja de ruta, el número de personas y los recursos. Las respuestas son una parte fundamental del trabajo. O al menos esa es la percepción errónea común en los equipos líderes. pensar Necesitamos tener respuestas. Esto es especialmente cierto con la inteligencia artificial (IA), cuando el entusiasmo es palpable y nuestros equipos claman por entender “¿qué significa esto para mí?”.
Así que no nos sorprende que, si bien un reciente… Índice de fuerza laboral de Slack muestra que la proporción de líderes que buscan incorporar herramientas de IA en sus negocios se ha multiplicado por siete desde septiembre de 2023 y más de dos tercios de los trabajadores nunca han utilizado IA en el trabajo.
Todos estamos buscando respuestas: ¿Qué herramienta debo utilizar? ¿Cómo debo utilizarla en mi trabajo? ¿Es segura? ¿Qué otras consideraciones o medidas de seguridad debo tener en cuenta?
Los dos hemos dirigido equipos de investigación, análisis, productos y estrategia cuyo trabajo consiste en trazar un camino a través de la ambigüedad. Pero si hay algo que hemos aprendido en nuestras carreras es esto: cuando estamos tan al principio de este viaje para descifrar cómo funciona la IA, el mejor camino a seguir es crear una cultura de experimentación en lugar de tener respuestas específicas.
Tenemos que capacitar a nuestros equipos para que piensen como investigadores. Para aprovechar todo el potencial de la IA, las empresas deben crear un espacio seguro para experimentar con ella y capacitar a los trabajadores para que participen en la definición de cómo se puede aplicar la IA a sus trabajos específicos.
A continuación se presentan cinco formas en las que los líderes pueden comenzar a crear una cultura de experimentación con IA:
1. Esfuércese para que la IA funcione.
Solo el 15 % de los trabajadores a nivel mundial está totalmente de acuerdo en que tienen la educación y la capacitación necesarias para usar la IA de manera eficaz. Es importante brindar orientación sobre cómo comenzar y reservar tiempo y espacio para experimentar y desarrollar cómo se puede usar la IA en sus tareas diarias.
Tanto en Slack como en Mujeres que definen la IAHemos llevado a cabo un experimento ligero en el que proporcionamos de 10 a 15 minutos de educación estructurada por día durante tres semanas. Luego, los participantes reciben un proyecto práctico breve en el que pueden aplicar lo que han aprendido. Más que nada, permite a las personas intentar usar la IA de una manera accesible y desarrollar la intuición en diferentes aplicaciones, ya sea en su vida personal o en el trabajo.
💡 Consejo de experto: incorpore sesiones rápidas de capacitación semanales (pueden durar tan solo 10 minutos) que permitan a los empleados familiarizarse con la IA y acostumbrarse a usarla.
2. Genere comodidad con el dicho “esto no funcionó”.
Fomentar una cultura de experimentación con IA significa crear un entorno en el que los empleados puedan explorar, innovar y aprender sin miedo al fracaso o a las represalias. Los trabajadores que sienten que sus empleadores confían en ellos tienen un 94 % más de probabilidades de haber probado la IA para tareas relacionadas con el trabajo. La clave para integrar la IA en el trabajo diario es darles a los empleados la libertad de asumir riesgos, brindarles los recursos que necesitan, como pautas de uso de la IA, y asegurarse de que tengan tiempo para ser realmente creativos en sus ideas.
en un Guía reciente sobre la IA en el lugar de trabajoCharter describió cómo Jeff Maggioncalda, director ejecutivo de Coursera, acepta la vulnerabilidad y comparte las indicaciones de IA que está probando con los empleados. Las indicaciones no siempre funcionan como se esperaba, pero su enfoque inspira a los empleados a que prueben y cometan errores.
Nuestros ejemplos favoritos de Women Defining AI son aquellos en los que los miembros llevan proyectos a lugares inesperados, como una que utilizó IA no solo para crear un nuevo personaje de Dungeons and Dragons (D&D), sino también un guion de juego completo para usar en sus reuniones de D&D. Otra miembro cargó información personalizada sobre sus pautas y preferencias de estilo para crear un bot de IA personalizado que sugiere y evalúa atuendos de trabajo para su día.
Es a través de estos casos de uso más creativos que nuestros equipos crean novedoso enfoques en los que la IA puede ser útil, demostrando cuánta lluvia de ideas o ideación puede generar la IA poder realmente abordar (como en el ejemplo de D&D) o cuánto puedes personalizar las respuestas de una IA con un simple archivo o dos (como en el ejemplo de los trajes de trabajo).
💡 Consejo de experto: organice talleres o foros frecuentes para crear espacios en los que su equipo pueda intercambiar ideas y probar experimentos de IA con colegas. Comparta las ideas que funcionaron y las que no, y analice por qué.
3. Acepte cambios graduales y comience poco a poco.
Si la IA va a transformar por completo el trabajo, no va a suceder de la noche a la mañana. Además, para muchos empleados, este cambio parece estar fuera del alcance. En lugar de eso, comience de a poco y vaya avanzando poco a poco. La IA puede transformar su trabajo, poco a poco.
En Women Defining AI, a menudo vemos que la forma más fácil de comenzar es identificar “una cosa que haces con frecuencia en el trabajo o en tu vida” y luego experimentar con diferentes herramientas de IA para realizar esa tarea.
💡 Consejo de experto: sea específico y comience con experimentos con casos de uso simples dentro de un equipo pequeño. Cuando sea específico, será más fácil saber con qué experimentar y podrá evaluar si la IA es realmente útil para esta tarea. El objetivo es repetir este proceso en varias tareas centrales de sus flujos de trabajo. Con el tiempo, desarrollará una intuición sobre el “proceso”.casos de uso de aha'donde la IA puede ayudar a que cada tarea sea más eficiente y, lo que es más importante, desbloquear formas completamente nuevas de abordarlas.
Lea el resto de esta columna en Sitio web de Charter para dos consejos más.
