{"id":5847,"date":"2024-07-10T07:31:25","date_gmt":"2024-07-10T07:31:25","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.deusto.es\/viviendodeusto\/?p=5847"},"modified":"2024-08-30T07:48:51","modified_gmt":"2024-08-30T07:48:51","slug":"paco-bree-evitar-quedarse-obsoleto-por-medio-de-la-capacitacion-continua","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/viviendodeusto\/2024\/07\/10\/paco-bree-evitar-quedarse-obsoleto-por-medio-de-la-capacitacion-continua\/","title":{"rendered":"Paco Bree: \u00abEvitar quedarse obsoleto por medio de la capacitaci\u00f3n continua\u00bb"},"content":{"rendered":"\n

Art\u00edculo publicado en Invertia de El Espa\u00f1ol (10\/07\/2024)<\/strong><\/p>\n\n\n

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Profesor de Deusto Business School<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\u00abExtraer valor econ\u00f3mico de la IA generativa requiere varios tipos diferentes de capacidades. Desafortunadamente, la mayor\u00eda de las empresas carecen de ellas\u00bb. Este es uno de los desaf\u00edos que plantean los autores Tom Davenport y John J. Sviokla<\/strong> en un reciente art\u00edculo publicado en HBR.<\/p>\n\n\n\n

Los autores subrayan que existen dudas sobre si la IA generativa puede generar suficiente valor para justificar sus costos<\/strong>. La clave para aprovechar su valor econ\u00f3mico radica en que las empresas inviertan en cambio de comportamiento, experimentaci\u00f3n controlada, medici\u00f3n del valor empresarial, gesti\u00f3n de datos, desarrollo de capital humano y pensamiento sist\u00e9mico.<\/p>\n\n\n\n

El cambio de comportamiento es crucial, ya que los empleados deben saber cu\u00e1ndo y c\u00f3mo usar la IA generativa efectivamente, adem\u00e1s de aportar sus propias contribuciones. La experimentaci\u00f3n controlada permite determinar el valor de la IA generativa en contextos espec\u00edficos<\/strong> mediante experimentos dise\u00f1ados que comparan la productividad con y sin esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Medir el valor empresarial implica rastrear la productividad individual y los impactos en nuevas iniciativas,<\/strong> asegurando una comprensi\u00f3n clara del retorno de inversi\u00f3n. La gesti\u00f3n de datos es m\u00e1s compleja con la IA generativa, que maneja datos no estructurados como texto e im\u00e1genes. Los procesos efectivos de curaci\u00f3n y gesti\u00f3n de datos son esenciales.<\/p>\n\n\n\n

El desarrollo del capital humano enfatiza el uso de la IA generativa para aumentar, no reemplazar, a los empleados, lo que requiere aprendizaje y adaptaci\u00f3n<\/strong>. El pensamiento sist\u00e9mico, inspirado por emprendedores exitosos, implica crear un sistema superior que integre la IA generativa para mejorar los procesos empresariales y obtener ventajas competitivas.<\/p>\n\n\n\n

Las empresas deben redise\u00f1ar el trabajo incorporando la IA generativa para optimizar la productividad. Para implementar proyectos de IA generativa con \u00e9xito, las organizaciones deben financiar a individuos innovadores y seleccionar proyectos<\/strong> alineados con los objetivos de la empresa<\/strong>. Este enfoque asegura que las iniciativas de IA generativa est\u00e9n estrat\u00e9gicamente integradas y proporcionen beneficios medibles.

Adem\u00e1s de este art\u00edculo, desde Inndux hemos revisado para nuestro \u00faltimo informe mensual otras publicaciones recientes sobre los beneficios que ofrece la IA generativa.<\/strong> Por ejemplo, McKinsey<\/strong> indica que la adopci\u00f3n de IA generativa ha aumentado significativamente beneficiando a las empresas, aunque estas enfrentan desaf\u00edos como altos costos y falta de infraestructura adecuada.<\/p>\n\n\n\n

Las organizaciones l\u00edderes utilizan modelos de c\u00f3digo abierto y se categorizan como observadores,<\/strong> pioneros e innovadores, estos \u00faltimos maximizando el potencial de esta tecnolog\u00eda. Por otro lado, Boston Consulting Group detalla en un reciente informe c\u00f3mo la IA mejora la eficiencia en servicios financieros y manufactura, con un pron\u00f3stico de crecimiento anual del mercado de IA y un impacto potencial en la automatizaci\u00f3n laboral.<\/p>\n\n\n\n

Ambos informes coinciden y resaltan las oportunidades y desaf\u00edos de la IA generativa, subrayando la importancia de una implementaci\u00f3n estrat\u00e9gica<\/strong> para maximizar beneficios y mitigar riesgos.

Deloitte<\/strong>, por su parte, explora en otro interesante trabajo c\u00f3mo la tecnolog\u00eda est\u00e1 transformando el mundo del trabajo.<\/strong> En este caso, la consultora destaca que integrar experiencias digitales aumenta la productividad en un 20%, la cocreaci\u00f3n entre equipos de tecnolog\u00eda y negocio es crucial, y la colaboraci\u00f3n humano-m\u00e1quina es indispensable. Las organizaciones deben adoptar modelos de trabajo \u00e1giles, promover el aprendizaje continuo y reforzar la seguridad digital.<\/p>\n\n\n\n

Gartner<\/strong> subraya en otra publicaci\u00f3n que el 34% de los CEOs consideran la IA como el pr\u00f3ximo gran tema de transformaci\u00f3n<\/strong>, y un 49% tiene planes de productividad que incluyen IA generativa. El 87% ve m\u00e1s beneficios que riesgos en la IA, pero solo el 13% lidera personalmente su implementaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Finalmente, PwC destaca en un estudio que el 57% de los trabajadores es optimista sobre su futuro laboral<\/strong>, pero el 39% teme quedarse obsoletos. Recordemos a este respecto, que la empresa de an\u00e1lisis Gallup ya pon\u00eda de manifiesto hace un par de a\u00f1os que el 22% de los trabajadores estadounidenses est\u00e1n preocupados por quedarse obsoletos y ser sustituidos por la tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Esto se conoce como FOBO (Fear of Becoming Obsolete)<\/strong> y es un concepto relacionado con la automatizaci\u00f3n en el mundo del trabajo. Para combatir este nuevo desaf\u00edo, las empresas deben potenciar la flexibilidad laboral, el bienestar laboral y la capacitaci\u00f3n continua, as\u00ed como la adopci\u00f3n de tecnolog\u00edas digitales y la promoci\u00f3n de diversidad e inclusi\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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