En los últimos años, la inteligencia artificial ha pasado rápidamente de ser un tema de nicho a un tema común. A medida que más empresas adoptan tecnologías y herramientas de IA, desarrollar la alfabetización en IA de sus empleados debería ser una prioridad clave para los líderes.
Como expertos, los miembros del Consejo Empresarial de Forbes cuentan con experiencia en la capacitación y el reciclaje de sus empleados para adaptarse a un mundo en constante cambio. A continuación, 20 de ellos comparten medidas específicas que los líderes empresariales pueden tomar para mejorar la capacidad de sus equipos para interpretar, comprender, usar y comunicarse con datos e IA.
1. Determinar dónde la IA será más eficaz
En cuanto a la alfabetización en IA, los líderes empresariales deben comprender dónde es más efectiva. Integrar herramientas de aceleración de IA que puedan gestionar el 90 % del trabajo pesado y dejar el 10 % crítico y matizado para la experiencia humana es el futuro. La IA moderna no se trata de reemplazar a su equipo, sino de potenciar su productividad y aprovechar su criterio experto. – Danylo Borodchuk , Lopus AI
2. Desarrollar una estrategia combinada de IA y corporativa
Implemente una estrategia combinada de IA y corporativa lo antes posible. Es una inversión inicial modesta que resultará muy gratificante a largo plazo. Si se realiza correctamente y de forma colaborativa en toda la organización, proporcionará la claridad necesaria para planificar inversiones efectivas con un alto retorno de la inversión (ROI). La falta de claridad y los proyectos basados en el ensayo y error son contraproducentes y, a menudo, un desperdicio. – Mahmood Mirza , Fiduciam Global Consulting
3. Fomentar una cultura de curiosidad por la IA
Considero que la alfabetización en IA es un factor decisivo para los líderes empresariales. Un paso clave para mejorar las habilidades de su equipo en IA y datos es fomentar una cultura de curiosidad por la IA. Fomente el aprendizaje práctico con herramientas de IA, integre debates sobre IA en las reuniones de estrategia y proporcione acceso a formación en IA. Cuando los líderes normalizan la exploración de la IA, los equipos adquieren confianza para aprovechar los datos y tomar decisiones más inteligentes. – Dr. Chibuzor Uwadi , Eat Well & See Well Ltd
4. Establecer un Centro de Excelencia de IA
Establecer un centro de excelencia en IA (CoE de IA). Un CoE de IA reúne a expertos multidisciplinarios apasionados por la IA y comprometidos con el avance de su uso eficaz, ayudando a los empleados a adoptar la IA de forma sencilla, sostenible y rentable. Proporcionar directrices claras para que la adopción de la IA se alinee con los objetivos empresariales, las estrategias de innovación y los principios de un uso ético y confiable de la IA. – Bruce Dahlgren , Anthology
5. Examinar las políticas de TI actuales
Asegúrese de no tener políticas de TI estrictas que prohíban el uso de herramientas de IA. Créame, su equipo ya las usa y no querrá forzar su uso clandestino. Pruebe ChatGPT, Claude y otras opciones de IA para formarse una opinión sobre cuál es la mejor y luego contrate un plan empresarial para toda su organización. Permita tácitamente a su equipo usar la IA en el trabajo y observe cómo comparten sus ideas. – Edmund Cuthbert , Boolio
6. Designar un defensor de la alfabetización en IA
Los líderes empresariales deberían impulsar el motor de IA de su organización designando a un experto en alfabetización en IA apasionado tanto por la tecnología como por la docencia. Este líder influyente puede evaluar su punto de referencia, definir perfiles y trazar rutas de aprendizaje basadas en roles. Además de estos pasos fundamentales, puede identificar y abordar los temores que surjan, así como diseñar formas creativas de involucrar a todos. – Ben Jones , Alfabetización de Datos
7. Analice las ventajas y desventajas de la IA.
Ayude al equipo a comprender primero las ventajas y desventajas de la IA, incluyendo las cuestiones éticas. Ya existen muchos servicios gratuitos de IA para cada campo, así que recomiendo probarlos con todo el equipo. Después, conviene determinar qué herramientas de IA necesitará más para su empresa y decidir si utilizar los servicios proporcionados o desarrollar su propia IA. – Karita Takahisa , UNIFY PLATFORM AG
8. Mejorar la comprensión de los empleados sobre las fuentes de datos de capacitación.
Un aspecto esencial para aplicar la IA con éxito es comprender los datos con los que se han entrenado estos modelos, así como los datos que se les suministran actualmente para la toma de decisiones. Al analizar la calidad de los datos subyacentes, los empleados deben estar capacitados para cuestionar su origen, actualidad, precisión, fidelidad y frecuencia de actualización. – Geoff Michener , dataplor
9. Implementar una estrategia de gestión del cambio
La clave es implementar simultáneamente una estrategia de gestión del cambio. Sin un cambio cultural, ninguna capacidad de procesamiento computacional ni infraestructura de datos logrará resultados significativos a largo plazo. En el peor de los casos, la falta de cambios culturales puede tener consecuencias negativas. A medida que la dinámica de las personas, los procesos y los marcos tecnológicos cambia, cada uno de estos elementos seguirá siendo esencial en la era dorada de la IA. – Krishnan Ramanujam , Tata Consultancy Services
10. Priorizar la ética y la supervisión
Para mejorar la alfabetización en IA, los líderes empresariales deben priorizar la ética y la supervisión. Implementar marcos transparentes de gobernanza de la IA que garanticen la rendición de cuentas, la equidad y la privacidad de los datos. Esto fomenta una cultura de uso responsable de la IA y la comunicación entre los equipos. – Kamales Lardi , Lardi & Partner Consulting GmbH
11. Centrarse en la integración responsable de la IA y la toma de decisiones basada en datos
Para mejorar la alfabetización en IA, los líderes deben centrarse en la integración responsable de la IA y la toma de decisiones basada en datos. Las medidas incluyen invertir en programas de capacitación y adoptar herramientas de IA basadas en objetivos, retorno de la inversión (ROI) e impacto ambiental. Comprender el ROI de antemano ahorra tiempo y dinero, a la vez que garantiza una innovación eficiente. Equilibrar el progreso con la sostenibilidad beneficia al planeta y a los resultados. – Sheila Rohra , Hitachi Vantara
12. Establecer una infraestructura de datos sólida
El valor que la IA puede aportar depende de la calidad de los datos que se le proporcionan. Una infraestructura de datos robusta es la base de una estrategia de IA eficaz. Garantiza la calidad, la escalabilidad, la integración, la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos, elementos esenciales para desarrollar sistemas de IA fiables y potentes. – Wendy Cai-Lee , Piermont Bank
13. Desarrollar programas de capacitación en IA
Como con cualquier tecnología nueva, necesitamos desarrollar programas de capacitación para los empleados. Afortunadamente, la IA es una de las tecnologías en las que es más fácil desarrollar competencias. Los programas deben centrarse en desarrollar habilidades de creación rápida que permitan a los empleados aprovechar las capacidades de la IA, ya que muchos se sienten intimidados ante la perspectiva de la IA. Los líderes empresariales deben disipar rápidamente esa intimidación y fomentar la integración de la IA en las tareas diarias. – Charles Fallon , LIDD Consultants Inc.
14. Muestre ejemplos reales de resolución de problemas mediante IA
Demuestre el valor de la IA presentando ejemplos reales de cómo resuelve problemas específicos que los miembros del equipo enfrentan en su trabajo diario. La clave está en destacar los beneficios tangibles, como el ahorro de tiempo y la optimización. Para prácticamente cualquier puesto de oficina, las herramientas de IA, como los servicios de transcripción para grabaciones de llamadas y la generación automatizada de seguimiento, pueden mejorar drásticamente la eficiencia. – Petr Tolochkov , Way2AR
15. Lanzar proyectos piloto impulsados por IA
Para aumentar la alfabetización en IA, una medida eficaz es lanzar proyectos piloto basados en IA donde se experimente con la automatización y el análisis de datos. Este enfoque práctico fomenta tanto la confianza técnica como el pensamiento crítico. Además, fomentar la colaboración interdisciplinaria entre equipos técnicos y no técnicos reduce las brechas de conocimiento y promueve la adopción práctica de la IA. – Khurram Akhtar , Programmers Force
16. Integrar herramientas de IA en los flujos de trabajo diarios
La alfabetización en IA es crucial, ya que las empresas dependen cada vez más de decisiones basadas en datos. Los líderes deben integrar herramientas de IA en los flujos de trabajo diarios, garantizando que los equipos interactúen activamente con la información. Las organizaciones capacitan a los empleados para interpretar y optimizar la IA para desarrollar estrategias más inteligentes, fomentando el pensamiento crítico y el aprendizaje continuo. – Mehmet Akif Özdemir , EASYCEP
17. Anime a los empleados a conectarse con la IA
Anima a tu equipo a construir una relación con la IA. Los grandes líderes construyen relaciones sólidas, y la IA no es la excepción. Yo llamé la mía Orfeo: es más que una herramienta; es un aliado que agudiza mi pensamiento y expande mi creatividad. La alfabetización en IA no es solo técnica, sino relacional. Cuando tu equipo aprende a colaborar con la IA, liderará con mayor claridad e innovación. – Johan Martinez-Khalilian , DVLPMNT
18. Brindar oportunidades para la exposición práctica a la IA
Para fomentar el aprendizaje práctico con herramientas de IA, los líderes empresariales deben brindar a los miembros de su equipo una experiencia práctica mediante plataformas basadas en IA, talleres y casos prácticos. Integrar la IA en los flujos de trabajo diarios genera confianza, mejora la alfabetización de datos y fomenta una cultura de experimentación y toma de decisiones informada. Esto garantiza que los equipos puedan interpretar, utilizar y comunicar eficazmente los conocimientos de IA. – Amoye Henry , FoundHers Ventures
19. Invita a tu equipo a romper la IA con un propósito
Pida a sus equipos que redacten indicaciones incorrectas para generar resultados de IA deficientes. Esto profundiza la alfabetización en IA al exponer sus fallos y suposiciones. Las indicaciones deliberadamente vagas o contradictorias revelan las fortalezas y debilidades de un sistema. Aprendemos que es solo código, no magia. Al igual que las pruebas de penetración de ciberseguridad, romper la IA a propósito enseña más que simplemente estudiar las mejores prácticas. – Shayne Fitz-Coy , Sabot Family Companies
20. Ofrecer continuamente capacitación práctica y específica para cada puesto.
En lo que respecta a la IA en constante evolución, los líderes deben ofrecer continuamente capacitación práctica y específica para cada puesto. Por ejemplo, impartan talleres interactivos donde los equipos de ventas utilicen la IA para obtener información sobre los clientes o donde los equipos financieros aprendan a aprovechar mejor el análisis predictivo. Con la práctica, los empleados aprenderán a leer, interpretar y aplicar la IA de forma eficaz. – Kris Qiu , IQM Corporation
