A medida que los bancos avanzan más allá de los casos de uso aislados hacia la expansión de la IA generativa, conviene recordar que la IA es tanto una cuestión de personas como de un cambio tecnológico. La mayoría de los bancos no pueden acceder a la salvación de la IA mediante la contratación: el enfoque tradicional de buscar talento altamente especializado con títulos avanzados es poco práctico, costoso y, a menudo, innecesario.
La clave para que los bancos se preparen para la IA reside en democratizar la tecnología, haciéndola accesible al mayor número posible de empleados y fomentando la experimentación. Esta combinación no solo acelera la adopción, sino que también puede descubrir casos de uso inesperados.
Los principales bancos, como Bank of America y JPMorgan Chase, ya lo están haciendo . Su enfoque no consiste en esperar que todos se conviertan en expertos en IA de la noche a la mañana. Se trata, en cambio, de fomentar una cultura donde se premie la curiosidad y la innovación, y se adopte el coaprendizaje (la colaboración continua entre las personas y la IA, con retroalimentación, aprendizaje iterativo y adaptación en tiempo real).
Existen paralelismos con la década de 1970, cuando escaseaban los especialistas en informática para cubrir puestos de programación. Entonces, como ahora, las organizaciones carecían de la experiencia necesaria para desarrollarla internamente.
Así, IBM desarrolló la Prueba de Aptitud para el Procesamiento de la Información para identificar a los empleados con la aptitud para ser programadores exitosos. La prueba demostró ser notablemente precisa y, curiosamente, uno de los perfiles con mayor aptitud para aprender programación era el de músico (quizás un título en filosofía o inglés no sea tan inútil en la era de la IA). Esto demuestra que el talento más adecuado para aprovechar GenAI podría provenir de ámbitos ajenos a la tecnología tradicional.
Cómo encontrar empleados de alta agencia
Más allá del sector bancario, la IA ya está desatando una ola de creatividad, incluso a través de la codificación de vibraciones, que está llevando a la creación de nuevas y atractivas aplicaciones móviles. Ya no es necesario ser programador para lograrlo: personas con alta capacidad de acción, caracterizadas por su curiosidad y su disposición a desafiar el statu quo, pueden convertir sus visiones en realidad.
Es hora de que los bancos desarrollen su propia versión del IPAT para IA para identificar a los empleados de alta agencia que son más adecuados para adoptar y aprovechar la tecnología.
La prueba podría evaluar el pensamiento lógico, la capacidad de resolución de problemas y la disposición a experimentar. Identificaría a los empleados con potencial para convertirse en promotores y embajadores de GenAI, así como a aquellos que podrían actuar como «humanos en el circuito» de la IA agéntica, monitorizando y supervisando a los agentes para garantizar que funcionen según lo previsto.
Los bancos no pueden permitirse tener empleados «dormidos al volante». La realidad es que si un banco tiene 10.000 empleados hoy, seguramente estará pensando en cómo gestionar 50.000 en el futuro, de los cuales 40.000 serán agentes. Los bancos no deberían pensar en la IA como algo que resta, sino como algo que añade y cambia la forma en que se realiza y supervisa el trabajo. Si un empleado puede gestionar eficazmente hasta 10 agentes diferentes, eso representa una alta capacidad de agencia y puede aumentar la productividad.
Encontrar y capacitar a estos empleados puede ser un desafío. Accenture publicó recientemente el estudio Pulse of Change, que encuestó a ejecutivos bancarios en junio. El 72 % de los encuestados admitió que el ritmo de cambio en el entorno de IA avanza más rápido que la capacidad de su organización para capacitar y preparar a su fuerza laboral.
Imagina si los bancos pudieran crear un cuestionario que midiera estas aptitudes y aplicarlo a sus equipos. Podrían usar la información para identificar y desarrollar el talento adecuado que pueda prosperar con la IA.
Esto no es solo un ejercicio teórico; es una solución práctica que puede ayudar a los bancos a mantenerse a la vanguardia a medida que lanzan más herramientas de IA de última generación y buscan capacitar a sus empleados. Un informe del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), publicado en noviembre pasado y titulado «Inteligencia Artificial, Descubrimiento Científico e Innovación de Productos «, mostró que las ganancias de productividad derivadas de la IA de última generación son desiguales entre los trabajadores de la misma profesión. Si bien la IA puede ayudar a los trabajadores más productivos y experimentados a ser aún más eficientes, los empleados con menos experiencia y menos productivos aún invierten su tiempo de forma ineficaz.
Mientras tanto, un artículo de Stanford publicado en junio titulado «Futuro del trabajo con agentes de IA» describió un marco para estimar la preparación y disposición de los trabajadores para trabajar con agentes de IA. Descubrió que existen tareas «de luz verde» que tienen una alta probabilidad de automatización y un alto deseo de los empleados de automatizarlas, lo que las convierte en objetivos principales para la implementación de IA, así como tareas «de luz roja» que tienen una alta probabilidad de automatización pero un bajo deseo de los empleados. La zona de luz verde es lo que JPMorganChase denomina el «trabajo sin placer»: trabajo que los empleados odian hacer y que puede automatizarse. Esa será la parte fácil. La parte difícil es abordar el trabajo que debería automatizarse y que las personas no quieren abandonar tan fácilmente.
De hecho, una gran proporción de empleados sigue dudando en usar IA, y más de tres de cada diez (31%) admiten que están trabajando activamente en contra de las iniciativas de IA de su empresa (una cifra que asciende al 41% para los trabajadores de la Generación Z), según un estudio de la plataforma de IA Writer publicado en marzo. Esto podría deberse a la ansiedad de los trabajadores ante la posibilidad de reemplazar su puesto de trabajo: Citi estima que el 54% de los empleos bancarios se consideran con un alto potencial de automatización mediante IA.
Pero, al igual que con el lanzamiento de Excel a principios de los 80, cuando el temor a la pérdida masiva de empleos en el sector bancario era generalizado, confío en que la IA generativa generará más empleos, no menos, sino de forma diferente. La IA puede eliminar el desperdicio y aportar valor al permitir que los empleados se centren en lo importante, como lo ha hecho Excel.
Los mejores empleados bancarios comprenderán que el futuro de la banca es una combinación de humanos y máquinas y trabajarán codo a codo con trabajadores digitales y, eventualmente, con inteligencia artificial agente para reimaginar funciones bancarias clave, incluidos los procesos de conocimiento del cliente, la prevención del fraude, la atención al cliente, el desarrollo de software y más.
El liderazgo bancario puede ayudar. Los líderes visionarios que escuchan y colaboran con los empleados tienen más probabilidades de fomentar una cultura de innovación y curiosidad. Pueden crear un entorno donde los empleados se sientan apoyados y se les anime a asumir riesgos sin temor al fracaso ni a la pérdida de empleo.
Más allá de encontrar a las personas idóneas para aprovechar la tecnología, la cultura puede ser el factor diferenciador definitivo. Los bancos más exitosos serán aquellos que adopten una cultura de curiosidad, combinada con una sólida ejecución. Esta cultura de aprendizaje continuo, con una mentalidad en la que los empleados buscan maneras de mejorar, innovar y ejecutar de forma responsable desde una perspectiva de cumplimiento y riesgo será tan importante como la propia tecnología.
