La revolución de los bloqueos: Por qué la IA prefiere resolver lo concreto a lo abstracto.
Las empresas se han enfocado en desarrollar competencias en sus equipos como estrategia para mantenerse competitivas, mucho curso teórico pero poco caso concreto y práctico. Esta tendencia enfrenta grandes desafíos en el entorno de la IA según Marc Ramos ya que no hay tantos casos reales y demostrables. Centrarse únicamente en competencias deja fuera una pieza esencial: las tareas específicas que las personas realizan día a día y como la IA puede aportarles valor.
Las tareas son la unidad básica del trabajo, concretas y medibles, y son donde realmente la IA aporta valor inmediato. Ramos señala que al enfocarse demasiado en competencias generales, las organizaciones generan sistemas complejos y difíciles de implementar, como extensas taxonomías de habilidades que resultan difíciles de mantener y utilizar en la práctica.
Sin embargo, existe un dilema proporcional. El desarrollo de habilidades es, sin duda, algo innegociable. Es obligatorio para mantenerse competitivo y saludable y para proteger a las personas y las empresas de cara al futuro. El dilema se refiere a una excesiva dependencia interna de una mentalidad que prioriza las habilidades como norma dominante. Esto suele estar alimentado por la influencia de proveedores externos, analistas del sector y, en algunos casos, propaganda o miedo a no perder el tren de las habilidades.
Lo que falta es reconocer el valor proporcional de las tareas, tareas cuantificables con el valor complementario de las competencias, competencias cualificadas .
Una tarea es un trabajo específico que se asigna para que se complete en un plazo determinado. A menudo, se requieren varias habilidades para ejecutarlo con éxito.
Las habilidades se dividen en habilidades básicas (como la escucha activa o la comprensión lectora) y habilidades multifuncionales (por ejemplo, el pensamiento crítico o la gestión del tiempo). Permiten a los trabajadores realizar tareas de manera eficaz.
Un enfoque basado en tareas es más pragmático, ya que facilita la medición directa del desempeño y permite a la IA intervenir de forma efectiva, mejorando la productividad y la eficiencia operativa. La implementación práctica de la IA a nivel de tareas permite:
Identificar y resolver rápidamente problemas específicos (ejemplo: mejora en servicios al cliente con asistentes de IA).
Medir claramente el rendimiento de los empleados mediante tareas concretas y no solo a través de competencias abstractas.
Optimizar el aprendizaje práctico y específico, en lugar de enfocarse únicamente en habilidades generales que pueden no aplicarse directamente al trabajo cotidiano.
Aquí es donde AIOS Center aporta un valor diferencial. AIOS Center entiende esta dinámica y ofrece una metodología práctica para ayudar a las empresas a extraer semanalmente bloqueos e integrar la inteligencia artificial precisamente desde la perspectiva de tareas concretas. En lugar de fomentar complejas taxonomías de habilidades difíciles de gestionar, AIOS utiliza herramientas de IA avanzadas, como modelos generativos, para sugerir, optimizar y automatizar tareas específicas, lo que genera resultados inmediatos en eficiencia y productividad.
Las tareas son tan importantes como las competencias: El enfoque tradicional de desarrollo centrado únicamente en habilidades (skills) es insuficiente; las tareas específicas deben cobrar protagonismo por ser medibles, prácticas y directamente conectadas al rendimiento real.
La IA funciona mejor con tareas específicas: Las herramientas de IA (como modelos generativos) son especialmente efectivas cuando se enfocan en tareas concretas, produciendo resultados tangibles y rápidos en productividad y calidad del trabajo.
Exceso de complejidad en enfoques basados en competencias: Las organizaciones enfrentan grandes dificultades prácticas al implementar sistemas complejos de taxonomía de habilidades, los cuales suelen ser difíciles de mantener actualizados y aplicables al trabajo real.
Desalineación entre competencias y necesidades reales del trabajo: Muchas veces las competencias identificadas por las empresas no coinciden realmente con las tareas prácticas que los empleados realizan, generando frustración y resultados poco efectivos.
El equilibrio entre tareas y competencias es clave: Para una estrategia efectiva de desarrollo organizacional, es fundamental equilibrar el desarrollo de habilidades con un enfoque claro en tareas medibles y específicas.
Beneficios claros de la IA aplicada a tareas: Estudios muestran mejoras significativas en productividad y rendimiento cuando la IA se integra directamente en tareas operativas específicas, facilitando la adopción rápida y efectiva de tecnologías avanzadas.
Estamos contentos de estar en el camino con AIOS Center de ayuda a que las empresas aprovechen al máximo la IA con un enfoque equilibrado entre competencias generales y tareas específicas, simplificando la implementación, aumentando la productividad y resolviendo los problemas reales del día a día laboral.
Es vital que la implementación de la IA en las empresas apalanque la energía y se centre en problemas concretos para ir validando el ROI por parte de la empresa en tiempo y fuga de energía.
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