2. Comprender las necesidades de capacidad de IA
Crear un catálogo de herramientas de IA que se alinee con los roles y necesidades de la organización. Algunas tareas, como redacción, control de calidad o atención al cliente, pueden requerir modelos de IA completamente distintos. Esto ayudará a elegir las herramientas y socios adecuados, evitando soluciones genéricas que no se ajustan realmente.
3. Crear flujos de trabajo híbridos sin fricciones
Definir con claridad quién (o qué) es responsable de cada tarea. Establecer reglas de escalamiento, puntos de traspaso y responsabilidades para que la colaboración entre humanos e IA fluya sin problemas. Esta claridad reduce la confusión, genera confianza y mejora el rendimiento.
4. Rediseñar el modelo laboral
Integrar empleados de tiempo completo, freelancers y agentes de IA en una estrategia unificada. Decidir si se desarrollan herramientas propias, arrendarlas como si fueran personal temporal, o subcontratar funciones completas. Ajustar enfoque a las necesidades del negocio y desarrollar nuevos indicadores clave de desempeño (KPI) que reflejen cómo opera el trabajo digital.
5. Establecer normas legales y éticas
Redactar políticas organizacionales sobre IA junto a los equipos legales, de cumplimiento y ética. Definir cómo se usará la data, cómo se abordarán los sesgos, y cómo se garantizará la rendición de cuentas de los sistemas. El riesgo regulatorio está en aumento, y quienes actúen primero se adaptarán mejor que aquellos que lo posterguen.
6. Ajustar continuamente la combinación humano–IA
No tratar la implementación de IA como un evento único. Supervisar el desempeño, reentrenar modelos y actualizar las estrategias según sea necesario y a medida que la tecnología evolucione.
7. Mantener el foco en las personas
La IA debe amplificar, no reemplazar, las fortalezas humanas. Invertir en formación que potencie la creatividad, las habilidades relacionales y el juicio ético. Así es como se mantiene la competitividad y compromiso con el mejor talento.
Por: EQUIPO ESGHOY
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