La mayoría de los directivos comprenden ahora que la adopción efectiva de la inteligencia artificial (IA) va más allá de la alfabetización básica y el despliegue de herramientas. El verdadero reto ahora no es el acceso, sino la aplicación. Las organizaciones deben sentirse cómodas con los ciclos de aprendizaje que no terminan en pilotos, sino, más bien, en los que la experimentación es el aprendizaje y la implementación se convierte en el trabajo de todos.
Adoptar la experimentación con el aprendizaje «en el trabajo»
La adopción de la IA no puede hacerse eficazmente sin permitir la experimentación práctica, que debe ir unida al aprendizaje «en el trabajo». En una entrevista conmigo, Molly Nagler, directora global de Aprendizaje de Moderna, compartió que la experimentación no es el resultado del aprendizaje, sino el aprendizaje mismo. Moderna da a sus empleados autonomía para aprovechar las ventajas de la IA y les permite compartir sus propios aprendizajes mientras exploran todo su potencial. La compañía ha creado comunidades de expertos en IA en cada línea de negocio y geografía que saben dónde y cómo desplegar la IA para obtener resultados concretos. Aprovechan el concepto de «prueba social» de la ciencia del comportamiento para mostrar a empleados reales que utilizan las GPT personalizadas que han creado. «La gente se inspira viendo a sus compañeros crear y utilizar herramientas», afirma Nagler.
La Academia de Inteligencia Artificial de Moderna es un centro de aprendizaje centralizado para el desarrollo de habilidades de IA. En palabras de Nagler: «Hace tiempo que dejamos atrás los cursos de ‘apreciación de la IA’ y ahora utilizamos nuestra Academia de IA para que los empleados asciendan rápidamente en la cadena de valor de la IA». La Academia de IA se ha convertido en un conjunto completo de experiencias de capacitación, centradas en el aprendizaje práctico. Ofrecemos diferentes vías de aprendizaje, que van desde una introducción rápida a ChatGPT hasta una clase sobre el desarrollo de casos de uso de IA complejos». La estrategia de Moderna consiste en permitir que los alumnos elijan la vía de aprendizaje que prefieran en función de su disponibilidad de tiempo, sus objetivos de aprendizaje y su nivel de experiencia. Los empleados se familiarizan con el curso de introducción aprendiendo a preguntar, y luego pasan a cursos más avanzados sobre la creación de GPT y agentes personalizados.
«La gente no puede imaginarse cómo es la nueva tecnología y sus resultados si no la utiliza», afirma Charlene Li, autora de Winning with AI (Ganando con IA), subrayando que no hay nada mejor que la experimentación práctica. Conor Grennan, arquitecto jefe de IA en NYU Stern, también advirtió en un podcast reciente de Work Lab de Microsoft que no basta con dar a los empleados acceso a las herramientas de IA. «Eso es algo así como pensar que si ponemos una cinta de correr en todos los hogares, vamos a curar las enfermedades del corazón», dice. «No lo haremos, porque el problema no es aprender a usar la cinta de correr. El problema es cambiar nuestro comportamiento incorporando activamente la IA a las prácticas cotidianas».
Aunque en la mayoría de las empresas se fomenta la experimentación, también es importante reforzar los resultados previstos de estos experimentos: el aprendizaje. Aunque las empresas quieren aumentar la productividad y la eficacia, la mayoría de los resultados de estos experimentos son lecciones sobre lo que funciona y lo que no funciona con la IA como nuevo miembro del equipo. Deloitte validó este sentimiento a través de su investigación cuando descubrió que el 68% de las organizaciones encuestadas habían llevado el 30% o menos de sus experimentos de IA generativa a la producción completa. Esto indicaba que la mayoría de las iniciativas de GenAI se encontraban todavía en fases piloto o de prueba de concepto. Aun así, el 67% de las organizaciones estaban aumentando sus inversiones en GenAI debido a los primeros indicios de valor y a lo que los empleados estaban aprendiendo a lo largo del proceso.
La experimentación necesita gobernanza
En 2009, el enfoque cultural de Netflix, titulado «Libertad y responsabilidad», hacía hincapié en la libertad individual con responsabilidad colectiva. Los empleados de Netflix entendieron esto como una oportunidad para tomar las decisiones correctas para el negocio frente a la libertad de hacer lo que quisieran. El paquete cultural codificó por primera vez la cultura organizativa, aclarando lo que se esperaba de los empleados. Ese mismo principio de polaridad se aplica hoy a la experimentación con IA.
Nagler subraya que la experimentación segura no significa dejar a la gente suelta sin barreras. En Moderna, cada nuevo usuario comienza con un curso básico que no sólo explica cómo utilizar ChatGPT, sino también cuándo y por qué. La formación repasa las políticas de gobernanza y los problemas más comunes. Como la mayoría de las empresas que trabajan con IA de forma eficaz, Moderna también refuerza un Código de Conducta de IA en toda la empresa, que equilibra la experimentación con un sentido compartido de la responsabilidad. Esta base se ve reforzada por un Código de Conducta de IA para toda la empresa basado en la integridad, la calidad y el respeto, que garantiza que la libertad de experimentar vaya acompañada de un sentido compartido de la responsabilidad.
La gobernanza de la IA podría significar la diferencia entre la sustitución humana o el aumento de la IA. En un reciente artículo del New York Times, Tim Wu subraya la necesidad de aumentar la IA de forma que nos permita ser mejores en nuestro trabajo. Wu señala que hacerlo no es sólo preservar puestos de trabajo, se trata de «mantener los intereses humanos en el centro de nuestro futuro».
Ethan Mollick, profesor de Wharton y autor de Co-Intelligence, aconseja a los líderes que utilicen la IA para todo lo que legal y éticamente puedan, desde redactar memorandos hasta codificar, porque ni tu ni siquiera los creadores de la IA saben plenamente de lo que es capaz en tu sector.
En su informe sobre gobernanza estratégica, Deloitte destacó que la gobernanza centralizada es uno de los factores más consistentes que separan a las empresas atascadas en modo piloto de las que escalan la IA con confianza. Nagler también lo cree. Cuando se hace bien, la gobernanza no es un bloqueador, es un facilitador.
Implementación: convertir los experimentos en nuevas formas de trabajar
La adopción de la IA depende de la experimentación, pero también requiere ayudar a los empleados a entender cómo esos experimentos se traducen en un aprendizaje y una aplicación significativos.
«Tenemos un enfoque doble», afirma Nagler. «En primer lugar, enseñamos habilidades de IA a través de nuestra Academia de IA. En segundo lugar, utilizamos herramientas de IA para crear y ofrecer un aprendizaje más rápido, mejor y más barato». El equipo utiliza Synthesia para crear vídeos de formación en cuestión de minutos, Arist para el microaprendizaje en MS Teams y ChatGPT para diseñar esquemas y materiales de cursos. Un aviso bien elaborado –por ejemplo, pedir a ChatGPT que actúe como un estratega de I+D– convierte horas de trabajo en un rápido primer borrador. He aquí un ejemplo de una buena propuesta que han utilizado:
«Actúa como estratega de I+D en una empresa de biotecnología de rápido crecimiento. Quiero que redactes un esquema de diapositivas de una página para una sesión de introducción a las herramientas de IA para directivos. Que sea atractivo, fácil de entender para los principiantes y que evite la jerga técnica. El público tiene poco tiempo, así que el objetivo es despertar la curiosidad y darles dos o tres casos de uso claros. Utiliza un tono conciso y claro».
En el informe AI at Work 2025 de BCG, se señala que el apoyo de la organización marca una gran diferencia en la aceptación de la IA por parte de los empleados. Sólo el 15% de los empleados de primera línea se sienten satisfechos con la GenAI si el apoyo de la dirección es escaso, frente al 55% que se sienten satisfechos en organizaciones con un fuerte respaldo de la dirección al uso de la IA. Un claro estímulo ejecutivo y el modelado de flujos de trabajo impulsados por la IA pueden aumentar significativamente la moral y la apertura a la IA.
En Moderna, la resolución de problemas no se produce en torno a la IA. Ocurre con ella. Los seminarios web mensuales para directivos incluyen «Momentos de IA», en los que los compañeros comparten cómo están utilizando la IA para abordar retos reales.
«No nos limitamos a enseñar IA», afirma Nagler. «La estamos usando para acelerar cómo aprendemos y trabajamos». Pero la adopción exitosa también requiere algo profundamente humano: la sensibilización. «En un momento de cambio, los líderes deben ayudar a los empleados a integrar diferentes piezas de información y separar la señal del ruido«, añade.
En la carrera por adoptar la IA, las organizaciones ganadoras no serán las más rápidas, sino las más adaptables. Tratarán la experimentación no como una fase, sino como una práctica. Invertirán en herramientas y sistemas para resolver problemas. Entenderán que la implantación no es el objetivo, sino una nueva forma de trabajar.
