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Mejora del rendimiento impulsada por IA

Bienvenidos de vuelta a la parte siete (encuentra la parte seis aquí) de nuestra exploración continua del papel transformador de la Inteligencia Artificial (IA) en el Aprendizaje y Desarrollo (L&D). A medida que avanzamos en nuestro viaje, recordamos la poderosa metáfora de Steve Jobs, donde comparaba las computadoras con una "bicicleta para nuestra mente", amplificando nuestras habilidades de maneras sin precedentes. Esta metáfora se extiende de manera elegante a la IA en L&D, y en esta séptima entrega, cambiamos el enfoque para centrarnos en el fascinante concepto de la mejora del rendimiento impulsada por la IA. A medida que nos adentramos más en este concepto, comenzamos a comprender que no se trata solo de aprender por aprender, sino de aprender que está estrechamente entrelazado con el trabajo, impulsando así el crecimiento personal/equipo y el rendimiento organizacional.

Mejora del rendimiento

La mejora del rendimiento, un proceso de mejorar las habilidades humanas a través de diversas intervenciones (Hancock, 2019), está ganando impulso en múltiples áreas, incluyendo deportes, atención médica, manufactura y más recientemente en el ámbito del aprendizaje corporativo. En el mundo del deporte, es probable que en las próximas décadas siga creciendo el esfuerzo por potenciar las habilidades de los humanos con tecnología cada vez más compleja en una variedad de escenarios (Ryan, et al., 2023). La mejora del rendimiento en los deportes a menudo implica el uso de datos en tiempo real y retroalimentación proporcionada por tecnología portátil, lo que permite a los atletas refinar sus técnicas (Bishop, 2019). De manera similar, en la atención médica, el análisis predictivo impulsado por IA se utiliza cada vez más para mejorar la atención y los resultados de los pacientes, al predecir posibles riesgos para la salud y proporcionar medidas preventivas (Shortliffe y Sepúlveda, 2018).

Desarrollo de competencias y mejora del rendimiento en el aprendizaje corporativo

En las prácticas tradicionales de aprendizaje corporativo, el énfasis suele estar en el desarrollo de competencias, centrándose en mejorar los conocimientos, habilidades y capacidades de los empleados (ATD, 2022). Este modelo enfatiza que los individuos desarrollen las competencias necesarias para realizar tareas relevantes a sus roles.

Sin embargo, la mejora del rendimiento presenta un cambio de paradigma. En lugar de concentrarse principalmente en las competencias individuales, la mejora del rendimiento destaca la mejora del rendimiento en tiempo real en el contexto del trabajo. Al integrar el aprendizaje en el flujo de trabajo y aprovechar el poder de la IA, la mejora del rendimiento cataliza la aplicación inmediata del aprendizaje y garantiza que el apoyo esté disponible justo cuando se necesita. Va más allá del mero desarrollo de competencias para permitir a los empleados realizar tareas de manera más eficiente, efectiva, innovadora y placentera. Ilustremos este cambio del desarrollo de competencias a la mejora del rendimiento en la Tabla 1.

Tabla 1: El cambio del desarrollo de competencias a la mejora del rendimiento

Como indica esta tabla, el cambio hacia la mejora del rendimiento representa un cambio sísmico para el desarrollo y la formación. Requiere una reconfiguración de los modelos y estrategias tradicionales, así como un renovado enfoque en la integración fluida del aprendizaje con el trabajo. Los profesionales del desarrollo y la formación deberán aprender a aprovechar las tecnologías de IA y reorientar sus métricas hacia la mejora del rendimiento laboral.

Caso

En el sector bancario acelerado de hoy en día, el personal directivo del Banco Centurión, una importante institución financiera global, se veía sobrecargado con las crecientes demandas de cumplimiento normativo y gestión de riesgos. Desde generar informes integrales hasta analizar datos complejos para la toma de decisiones, estas tareas requerían mucho tiempo y esfuerzo, limitando así las habilidades de los directivos para concentrarse en iniciativas estratégicas y relaciones con los clientes.

Reconociendo este desafío, el equipo de desarrollo y formación del Banco Centurión vio una oportunidad para aprovechar la mejora del rendimiento a través de un asistente personal impulsado por IA llamado "ReguAide". ReguAide fue diseñado para automatizar la generación de informes regulatorios, analizar tendencias de riesgos y detectar de manera proactiva posibles problemas de cumplimiento. Esta herramienta de IA estaba equipada para manejar grandes cantidades de datos y programada con un conocimiento de los marcos regulatorios, las prácticas bancarias y los parámetros de riesgo.

El impacto de esta mejora del rendimiento en el personal directivo fue transformador. Con ReguAide, los directivos podían producir informes precisos en una fracción del tiempo, interpretar rápidamente tendencias de riesgos complejos y ser proactivos en sus esfuerzos de cumplimiento. Esto les ahorró tiempo valioso, permitiendo que los directivos dedicaran más energía a la planificación estratégica, las interacciones con los clientes y los roles de liderazgo. A nivel organizacional, el Banco Centurión experimentó una disminución significativa en los errores relacionados con el cumplimiento y un aumento en la confianza regulatoria, lo que resultó en una mayor reputación y confianza del cliente. El mayor tiempo destinado a las iniciativas estratégicas también dio lugar a soluciones innovadoras y una mayor satisfacción del cliente.

El equipo de desarrollo y formación del Banco Centurión fue elogiado por esta iniciativa innovadora. Habían identificado un desafío fundamental y lo habían abordado utilizando la mejora del rendimiento impulsada por IA, fortaleciendo así la estrategia del banco en cuanto al cumplimiento y liberando recursos directivos para tareas más valiosas. En este caso, era fundamental que los directivos tuvieran las competencias necesarias para interpretar y refinar los resultados de ReguAide. El papel del equipo de desarrollo y formación al preparar a los directivos para utilizar de manera efectiva herramientas de IA y comprender sus resultados destacó la sinergia entre el desarrollo de competencias y la mejora del rendimiento. Este caso demuestra cómo la mejora del rendimiento puede revolucionar la forma en que funciona el desarrollo y la formación en las organizaciones, brindando soluciones que mejoran drásticamente el rendimiento individual y tienen un impacto significativo en la eficacia y el éxito de la organización.

De la asistencia al rendimiento hacia la mejora del rendimiento impulsada por IA

Al adentrarnos en el poder transformador de la IA para remodelar la asistencia al rendimiento, llegamos a una realización importante. La IA no solo brinda apoyo, sino que actúa activamente para mejorar el rendimiento. Esta mejora va mucho más allá de un simple cambio tecnológico. Significa un cambio profundo en la forma en que percibimos el aprendizaje y el trabajo, ya no como entidades independientes, sino entrelazados de manera fluida. No se trata solo de brindar asistencia pasiva, sino de una interacción proactiva y personalizada que aumenta las capacidades de los usuarios, allanando el camino para lo que proponemos llamar "mejora del rendimiento". La siguiente tabla articula este cambio desde la asistencia tradicional al rendimiento hacia la mejora del rendimiento gracias a los asistentes personales impulsados por IA. Proporciona una comparación exhaustiva en dimensiones clave, como la naturaleza del apoyo, la participación del usuario, la integración del aprendizaje en el trabajo, el mecanismo de apoyo y la funcionalidad. Al adentrarnos en estas dimensiones, no solo observamos los avances tecnológicos, sino también el cambio paradigmático fundamental en el ámbito del aprendizaje y el trabajo.

Tabla 2: De la asistencia al rendimiento hacia la mejora del rendimiento impulsada por IA

Mejora activa y proactiva del rendimiento

La mejora activa del rendimiento se refiere a la capacidad del asistente de IA para responder a indicaciones directas o comandos del usuario.

Por ejemplo, un usuario podría pedirle al asistente de inteligencia artificial que encuentre una pieza de información, complete una tarea rutinaria o analice datos. El asistente de inteligencia artificial cumple activamente con estas solicitudes, de esta manera aumentando el rendimiento del usuario al ahorrar tiempo, minimizar errores y mejorar la productividad.

Por otro lado, la mejora proactiva del rendimiento lleva el concepto un paso más allá. Aquí, el asistente de inteligencia artificial anticipa las necesidades del usuario y ayuda incluso antes de que se le pregunte. Esto se logra aprovechando datos y algoritmos de aprendizaje automático para comprender los patrones, preferencias y rutinas laborales del usuario. Por ejemplo, un asistente de inteligencia artificial proactivo podría alertar a un usuario sobre una fecha límite inminente, sugerir recursos para un proyecto basado en las preferencias pasadas del usuario o incluso automatizar tareas rutinarias sin que se lo soliciten explícitamente. Esta asistencia proactiva puede optimizar considerablemente los flujos de trabajo, minimizar errores y mejorar la eficiencia, llevando así la mejora del rendimiento al siguiente nivel.

Tanto en la mejora activa como en la proactiva del rendimiento, el objetivo es integrar de manera fluida la asistencia de inteligencia artificial en el flujo de trabajo, mejorando así las capacidades y la productividad del usuario. El cambio desde el apoyo tradicional pasivo hasta la mejora activa y proactiva del rendimiento con la inteligencia artificial presenta importantes oportunidades para transformar cómo trabajamos y aprendemos.

Ejemplos, ventajas y limitaciones

Prepárate para explorar un mundo donde el trabajo se integra sin problemas con el aprendizaje, donde el apoyo al rendimiento evoluciona hacia la mejora del rendimiento y donde las ventajas del apoyo proactivo y personalizado de la inteligencia artificial ya no son una cosa del futuro lejano, sino una realidad palpable en el panorama empresarial actual. Consulta la Tabla 3 para ver una lista de ejemplos reales de mejora del rendimiento impulsada por la inteligencia artificial.

Tabla 3: Ejemplos de mejora del rendimiento

Ventajas de la mejora del rendimiento: Para los empleados, experimentar la mejora del rendimiento podría llevar a un notable aumento en su nivel de habilidad, impulsando su confianza y mejorando su satisfacción laboral. Con mejores habilidades en la redacción de informes, la comunicación por correo electrónico y otras tareas rutinarias, los empleados encontrarían más fácil cumplir con sus expectativas de rendimiento y contribuir de manera efectiva a la organización.

Además, puede ayudar a automatizar tareas rutinarias, liberando tiempo para que los empleados se concentren en tareas más complejas y estratégicas. Al proporcionar apoyo justo a tiempo, la mejora del rendimiento puede reducir la carga cognitiva del empleado y mejorar el rendimiento laboral en general. Para la organización, esto podría significar un aumento en la productividad, una reducción en las tasas de error y una mejora en la satisfacción de los empleados.

Limitaciones de la mejora del rendimiento: A pesar de las ventajas significativas, la mejora del rendimiento no está exenta de limitaciones. El éxito del apoyo impulsado por la inteligencia artificial depende en gran medida de la calidad de la herramienta de inteligencia artificial y su alineación con el contexto de trabajo específico. La falta de alineación podría llevar a una orientación inexacta, lo que podría afectar negativamente el rendimiento laboral (Davenport y Kirby, 2016). Además, existe el riesgo de depender demasiado de las herramientas de inteligencia artificial, lo que podría limitar el desarrollo del pensamiento crítico y las habilidades para resolver problemas.

No hay competencia entre el desarrollo de competencias y la mejora del rendimiento

El camino desde el desarrollo de competencias hasta la mejora del rendimiento no es de sustitución, sino de evolución. Es crucial entender que si bien estas dos construcciones existen en un continuo, no compiten entre sí. En cambio, representan una sinergia armónica, donde el desarrollo de competencias sienta las bases sobre las cuales se establece la mejora del rendimiento. Abogando por un enfoque sinérgico, proponemos una integración consciente del desarrollo de competencias y la mejora del rendimiento, fundamentada en un modelo de diseño de sistemas de instrucción basado en evidencia, como "diez pasos para el aprendizaje complejo" (Merriënboer y Kirschner, 2018).

En nuestro entorno laboral actual, el papel de la mejora del rendimiento amplificada por la inteligencia artificial se vuelve aún más crítico e influyente. Sin embargo, para evaluar y aprovechar la salida proporcionada por estos asistentes de inteligencia artificial, los trabajadores deben tener un cierto nivel de competencia. Esto subraya el papel crucial del desarrollo de competencias para permitir la mejora del rendimiento: es un trabajador competente quien puede evaluar y refinar la salida del asistente de inteligencia artificial para asegurarse de que se ajuste a las necesidades específicas de su contexto laboral.

Calculadora: Una ilustración de la mejora del rendimiento basada en la competencia

La adopción de las calculadoras en el sector educativo no siempre fue aceptada como lo es hoy en día. Inicialmente, los educadores temían que permitir el uso de calculadoras desmereciera las habilidades fundamentales que los estudiantes necesitaban desarrollar, como el cálculo manual y el razonamiento numérico (Hancock, 2019). En consecuencia, se restringió el uso de calculadoras, especialmente en la educación temprana. Con el tiempo, sin embargo, las perspectivas cambiaron a medida que los beneficios del uso de calculadoras se hicieron más evidentes. En lugar de frenar el desarrollo de habilidades numéricas, las calculadoras podrían servir como una herramienta para comprender mejor los conceptos matemáticos y mejorar la precisión computacional (Hancock, 2019). Como resultado, la calculadora se ha convertido en una herramienta ampliamente aceptada de mejora del rendimiento en todos los niveles educativos, demostrando ser un activo beneficioso en el aprendizaje matemático.

Si bien las calculadoras son universalmente útiles, su propuesta de valor varía significativamente según el nivel de competencia del usuario. Un estudiante de escuela primaria podría usar una calculadora para aritmética simple, mientras que un matemático podría usar la misma herramienta para resolver funciones matemáticas complejas como factoriales, funciones trigonométricas, logaritmos y más. Esta discrepancia resalta el principio de que el valor derivado de las herramientas de mejora del rendimiento está condicionado por el nivel de competencia del usuario (Bishop, 2019). Por ejemplo, la utilidad de las funciones avanzadas en una calculadora, como cálculos trigonométricos o funciones estadísticas, depende de la comprensión del usuario sobre estos conceptos. Un usuario que desconoce los principios trigonométricos no obtendrá mucho beneficio de las funciones seno, coseno o tangente de una calculadora. Por el contrario, un usuario versado en estos principios puede aprovechar estas funciones para resolver problemas complejos de manera rápida y precisa (Shortliffe y Sepúlveda, 2018).

La calculadora sirve como un ejemplo interesante de cómo los niveles de competencia influyen en la utilidad de las herramientas de mejora del rendimiento. Se enfatiza la importancia del conocimiento y las habilidades subyacentes para maximizar los beneficios de dichas herramientas. Si bien la tecnología puede mejorar significativamente el rendimiento, el potencial de estas herramientas está inherentemente vinculado al nivel de competencia del usuario, lo que respalda la importancia continua de las habilidades y el conocimiento fundamentales en un entorno educativo cada vez más tecnologizado.

El caso empresarial para la mejora del rendimiento

La mejora del rendimiento a través de asistentes personales impulsados por IA ofrece una amplia gama de beneficios en diversas categorías. Ejemplos de estos beneficios son los elementos fundamentales para crear un sólido caso empresarial tanto de manera cuantitativa como cualitativa.

Ahorro de tiempo, dinero y recursos

- Recuperación de información: Acceso instantáneo a datos vitales que elimina largos tiempos de búsqueda.

- Reportes: La escritura de informes con apoyo ahorra valioso tiempo y recursos del personal.

- Servicios de traducción: Las traducciones en tiempo real eliminan la necesidad de servicios de traducción manuales o de terceros.

Reducción de la carga de trabajo

- Automatización de tareas: Las tareas repetitivas y tediosas pueden ser realizadas por la IA, liberando a los empleados para trabajos más complejos.

- Asistencia inteligente: Brinda soporte instantáneo y respuestas, reduciendo el tiempo dedicado a la resolución de problemas.

Reducción de errores

- Precisión de datos: Reduce los errores humanos en la entrada y cálculo de datos.

- Control de calidad: Verificación y precisión en la documentación y procesos.

- Análisis predictivo: Anticipa problemas y errores antes de que ocurran, permitiendo medidas proactivas.

Comunicación mejorada y más rápida

- Comunicación automatizada con los clientes: Envío eficiente de notificaciones, recordatorios y actualizaciones a los clientes.

- Automatización de comunicación interna

Mejora la coordinación y colaboración interna.

Soporte multilingüe

Permite una comunicación fluida en diferentes idiomas, ampliando el alcance del mercado.

Caso de negocio de ejemplo: Residencias de ancianos

En un entorno de residencia de ancianos, donde los cuidadores son responsables de múltiples pacientes, el tiempo es valioso y la calidad del cuidado es primordial. Veamos cómo la mejora del rendimiento podría desempeñar un papel:

  • Beneficios cuantitativos Supongamos que hay 3000 empleados con un salario anual promedio de $48000. La implementación de asistentes personales impulsados por AI podría resultar en un ahorro de tiempo conservador del 7%, lo que se traduce en un ahorro de $3360 por empleado. El valor monetario total ahorrado sería de $10.08 millones anuales, menos el costo de la solución de AI.
  • Beneficios cualitativos
    • Mejora en la atención al paciente Al reducir la carga de trabajo a través de la documentación automatizada, la programación, la redacción de planes de enfermería y la generación automatizada de informes, los cuidadores pueden pasar más tiempo de calidad con los pacientes.
    • Educación e información para el paciente Los asistentes impulsados por AI pueden proporcionar educación personalizada sobre la salud y actualizaciones a los pacientes, mejorando su comprensión y participación en su cuidado.
    • Reducción de errores Asegurando el cumplimiento exacto de los horarios de medicación, las restricciones dietéticas, los planes de enfermería y los informes de cuidados.
    • Comunicación multilingüe Facilitando una mejor comunicación con los pacientes y miembros de la familia que no hablan el idioma principal de la instalación.
    • Aprendizaje personalizado para el personal Educación continua adaptada a las necesidades de cada cuidador, lo que conduce al desarrollo profesional y a la retención.

En este contexto de una residencia de ancianos más grande, la implementación de asistentes personales impulsados por AI para la mejora del rendimiento puede llevar tanto a importantes ahorros monetarios como a mejoras cualitativas en la atención al paciente, la satisfacción de los empleados y la eficiencia general. Esto es una clara demostración del potencial de AI para transformar la industria de la salud, especialmente en los sectores de atención.

Conclusión

El desarrollo de competencias y la mejora del rendimiento son dos caras de la misma moneda. Mientras que las competencias forman la base, la mejora del rendimiento se basa en esta base, mejorando directamente el rendimiento laboral. Esta sinergia entre el aprendizaje y la mejora del rendimiento es fundamental en el entorno laboral moderno, señalando un futuro en el que el aprendizaje y el rendimiento se integren de manera fluida.

Con los asistentes personales impulsados por AI, pasamos de un apoyo pasivo a un apoyo activo y proactivo, de eventos de aprendizaje aislados a una integración sin problemas del aprendizaje en el trabajo, y de herramientas manuales, a menudo engorrosas, a experiencias dinámicas, interactivas y personalizadas que elevan el potencial humano. Funcionalidades mejoradas como la automatización de tareas, el análisis de datos, la facilitación del brainstorming, la documentación, la toma de notas, la traducción, la síntesis y la comunicación mejorada, todas ellas señalan el advenimiento de una nueva era de aprendizaje, en la que el aprendizaje y el trabajo se mejoren mutuamente de forma simbiótica.

Como profesionales de L&D, abrazar este cambio implica una visión más amplia, yendo más allá de los límites tradicionales para explorar cómo AI puede mejorar el rendimiento humano de formas sin precedentes. Esto no es solo una oportunidad, sino un llamado a redefinir nuestros roles y ampliar nuestras contribuciones al rendimiento individual, de equipo y organizativo con un impacto empresarial medible. El futuro de la mejora del rendimiento, impulsado por AI, está lleno de promesas y potencial, y depende de nosotros aprovecharlo de manera efectiva.

Próximo: Descubriendo el papel de L&D en la era de AI

Al llegar al final de nuestra exploración del potencial de AI en la mejora del rendimiento, surge una pregunta intrigante: ¿cómo se relaciona AI con la realidad contemporánea de la gestión del conocimiento impulsada por AI y orientada al rendimiento? Mantenemos esa curiosidad mientras ingresamos al próximo artículo de nuestra serie. Nos adentraremos en el fascinante mundo de "AI: el catalizador del conocimiento impulsado por el rendimiento en las organizaciones".

A medida que continúes explorando el fascinante mundo de AI y su potencial para revolucionar el aprendizaje y el desarrollo, te invitamos a adentrarte más con nosotros.

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La serie de artículos titulada "¿Es la IA la bicicleta de la mente?" sirve como preludio a mi próximo libro, Aprendizaje basado en el valor, ofreciendo un vistazo anticipado al contenido perspicaz que presentará el libro. Por favor, tenga en cuenta que todos los derechos del contenido de estos artículos y del próximo libro están reservados. Queda estrictamente prohibido el uso no autorizado, reproducción o distribución de este material sin permiso explícito. Para obtener más información y actualizaciones sobre el libro, por favor visite: Aprendizaje basado en el valor.

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Referencias
  • ATD. 2022. "Informe del Estado de la Industria". Alexandria, VA: ATD Press.
  • Bishop, R. 2019. "Momentos educativos: máquinas inteligentes y aprendizaje". Filosofía y Teoría de la Educación 51 (13): 1323-34.
  • Davenport, T., y J. Kirby. 2016. "¿Qué tan inteligentes son las máquinas inteligentes?". MIT Sloan Management Review 57 (3): 21-25.
  • Hancock, P. A. 2019. "Sobre la naturaleza de la vigilancia". Factores Humanos 61 (8): 1169–88.
  • Merriënboer, J., y P. Kirschner. 2018. Diez pasos para un aprendizaje complejo. Un enfoque sistemático para el diseño instructivo de cuatro componentes. Nueva York y Londres: Routeledge.
  • Shortliffe, E. H., y M. J. Sepúlveda. 2018. "Apoyo a la toma de decisiones clínicas en la era de la inteligencia artificial". The Journal of the American Medical Association 320 (21): 2199–2200.
  • Sitzmann, T., y J. M. Weinhardt. 2020. "Teoría del compromiso del entrenamiento: una perspectiva multinivel sobre la efectividad del entrenamiento relacionado con el trabajo". Journal of Applied Psychology 105 (7): 678–701.
  • Ryan, B. J., N. Charkoudian, y M. J. Joyner. 2023, "Aumento del rendimiento humano: la importancia de la cuantificación fisiológica integrativa". The Journal of Physiology 601: 407-16.
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