Todos los líderes empresariales participan en una carrera para maximizar el valor y el impacto de la inteligencia artificial (IA) en sus organizaciones. Como en cualquier carrera, contar con el equipo adecuado (en este caso, las habilidades) marcará la diferencia en el éxito, además de mejorar drásticamente la experiencia de la propia carrera.

Pero no todas las habilidades son iguales en la era de la IA, ni tampoco lo son las personas que las aprenden. Según McKinsey, se dividen en tres grupos diferentes: los “tomadores”, las personas que utilizan la IA; los “formadores”, los que integran la IA; y los “creadores”, los que crean la IA.

“La tecnología del aprendizaje no es un paradigma monolítico, de talla única. Su necesidad de mejorar las competencias depende de cómo se utilice. Por ejemplo, un gestor de proyectos y un desarrollador front-end pueden tener algunas habilidades que se solapan, pero el núcleo de lo que necesitan saber varía mucho. Por lo tanto, cada grupo necesita un plan de aprendizaje independiente, ya que sus necesidades de mejora de competencias son muy diferentes”, afirmó Annee Bayeux, Chief Learning Strategist de Degreed.

Agregó: “puede ser tentador centrarse solo en las habilidades necesarias para implementar y crear modelos de IA, como Python o aprendizaje automático, pero una combinación de habilidades humanas y habilidades técnicas ayudará a su gente a correr la carrera durante más tiempo y de manera más eficiente. Las habilidades que permiten la IA, como la alfabetización de datos, la gestión del cambio y las habilidades de liderazgo, ayudarán a su gente a trabajar junto con la IA y adaptarse a los cambios en el lugar de trabajo”.

A continuación, Annee Bayeux compartió cinco consejos sobre cómo desarrollar habilidades de IA para el futuro:

1. Los aprendices permanentes prosperan en la era de la IA: “no nos equivoquemos, la capacidad de adaptarse al cambio será un beneficio significativo para las personas y sus empleadores en los próximos años. La tecnología avanza a un ritmo exponencial, con una adopción de la tecnología que se reduce de años (para alcanzar los 100 millones de usuarios en el caso de Netflix, Spotify y Facebook) a meses en el caso de TikTok y a meros días para que la función Threads de Meta alcance el mismo hito de 100 millones”.
2. Saber en qué dirección ir ayuda mucho: “la tecnología está superando a la capacidad de la humanidad para mejorar las competencias a tiempo, lo que significa que las carencias de competencias no harán sino aumentar. Sin embargo, en lugar de darse por vencido, ser más específico en la mejora y renovación de las cualificaciones le permitirá desarrollar las competencias de la mano de obra que necesita ahora para implantar la IA y en un futuro próximo (1-5 años) en función de sus objetivos y estrategia empresariales. En otras palabras, no intente mejorar la cualificación de forma general para ‘adoptar la IA’, sino que analice sus necesidades específicas, las carencias de cualificación y, a continuación, oriente su mejora de la cualificación para satisfacerlas”.
3. Tenga en cuenta los tres tipos de aprendizaje: “en cuanto a los tipos de oportunidades de aprendizaje que deben ofrecerse, existen tres opciones en la mayoría de las organizaciones: 1) Formación básica: aprendizaje basado en el cumplimiento, como la formación en ciberseguridad y protección de datos; 2) Aprendizaje cotidiano: aprendizaje al que las personas se dedican con regularidad en el momento en que lo necesitan o cuando desean aprender continuamente y aumentar sus competencias. Esto incluye recursos informales como libros, podcasts y vídeos, así como aprendizaje entre iguales y cursos en línea; 3) Desarrollo de competencias específicas: Programas que desarrollan las competencias esenciales que su empresa necesitará para cumplir sus estrategias en un futuro próximo. Las academias de talento centradas en áreas de competencias específicas, como computación en la nube, aprendizaje automático y ventas/marketing, entran en esta categoría. Dependiendo de los tipos de competencias que identifique como necesarias y del nivel de cualificación, podría emplear una combinación de estas tres opciones de aprendizaje. Al crear su estrategia de mejora de competencias, tenga en cuenta que no todas las partes de la plantilla necesitarán las mismas competencias al mismo nivel. Aquellos que supervisan, implementan y toman decisiones de compra para la IA necesitarán un nivel de competencias más alto que aquellos que tienen la IA como complemento de su trabajo. Los puestos de gobierno necesitarán altos niveles de ética de la IA y habilidades para generar confianza, por ejemplo”.
4. Crear una cultura de aprendizaje de la IA: “incluir el aprendizaje en el trabajo es un cambio cultural importante que debe producirse para que los trabajadores se sientan capacitados y motivados para aprender continuamente. Una vez más, una variedad de recursos de aprendizaje puede ayudar a las personas a mejorar sus habilidades de forma regular. También lo puede hacer el patrocinio ejecutivo (modelado de roles por parte de la alta dirección), creando seguridad psicológica para que la gente pueda experimentar y aprender del fracaso, y compartiendo el aprendizaje en toda la organización en grupos de compañeros. Los días dedicados al aprendizaje de la IA y las inmersiones funcionales en profundidad también pueden ayudar a mejorar el conocimiento de la IA en un grupo. Reconocer el aprendizaje en un OKR (objetivos y resultados clave) también puede ayudar a demostrar que el desarrollo de sus habilidades es una responsabilidad fundamental de la función y no sólo una tarea que cumplir. Esto puede ser personal, como desarrollar sus conocimientos de Python a un nivel específico, o amplio, como pedir a cada empleado que haga 5 prompts de ChatGPT al día”.
5.  Tómese en serio la gobernanza de la IA: “Una nota final sobre la mejora de las competencias en IA es importante, ya que nos enfrentamos a una tecnología potente y que puede cambiar la carrera profesional. Es necesario tener una política clara de gobernanza de la IA y comunicarla ampliamente en la organización. Esto ayudará a aliviar cualquier preocupación sobre si la IA elimina funciones enteras (y sus oportunidades de mejora de las competencias también deberían ayudar a los empleados afectados a migrar a nuevas carreras si es necesario). Esto también mantendrá el uso de la IA en el buen camino para beneficiar a todos y no aumentar los sesgos sistémicos o la desigualdad. Cuando ponga en práctica sus iniciativas de mejora de las competencias, colabore estrechamente con sus homólogos jurídicos y operativos para comprender qué políticas éticas en materia de IA rigen el uso de la tecnología en su organización. Puede que incluso encuentre aquí lagunas de competencias que requieran una capacitación específica para garantizar que el uso de la IA sea responsable y sostenible a largo plazo”.

La IA será cada vez más frecuente en nuestra sociedad y en nuestros lugares de trabajo. Si mejora sus conocimientos de IA ahora, su organización y sus trabajadores estarán mejor equipados para enfrentarse al próximo ChatGPT cuando llegue. En esta carrera, no tiene sentido perderse nada. Tome medidas cada día para mejorar sus habilidades de IA y estará por delante del pelotón a medida que la IA siga avanzando, finalizó Annee Bayeux.