En el panorama cambiante de la inteligencia artificial, las empresas han estado obsesionadas con una métrica en particular: ¿cuántos empleos puede reemplazar la IA? Este enfoque estrecho, aunque parezca sencillo, podría estar desviando a las compañías de desbloquear realmente el potencial de la IA. Un informe reciente de Tomas Gorny, publicado en Inc.com, sugiere un cambio de paradigma hacia la evaluación del papel de la IA en la mejora de las capacidades organizacionales. Gorny introduce el concepto de capability yield (rendimiento de capacidades), que podría redefinir cómo percibimos el valor de la IA en los negocios.
Las limitaciones de las métricas de reemplazo de empleos
Durante años, el atractivo de la IA se ha vinculado con su potencial para automatizar tareas y, como consecuencia, reducir la necesidad de mano de obra humana. La idea es simple: menos empleados significan menores costos y, potencialmente, mayores ganancias. Sin embargo, esta perspectiva pasa por alto un punto crucial. Al centrarse solo en el reemplazo de empleos, las empresas podrían pasar por alto cómo la IA puede, en realidad, potenciar las capacidades humanas, impulsando la innovación y el crecimiento más allá del simple ahorro de costos.
Pensemos en un departamento de atención al cliente. La métrica tradicional podría centrarse en cuántos agentes puede reemplazar la IA. Pero, ¿y si la IA pudiera, en su lugar, permitir que esos agentes resuelvan las consultas más rápido, mejoren la satisfacción del cliente y liberen tiempo para ocuparse de temas más complejos? El valor de la IA en este escenario no está en reducir la plantilla, sino en aumentar la efectividad general del equipo.
Abrazar el capability yield
El concepto de capability yield cambia el enfoque del reemplazo a la mejora. Invita a las empresas a hacerse un conjunto de preguntas diferente: ¿Cómo puede la IA potenciar nuestras fortalezas actuales? ¿De qué maneras puede abrir nuevas oportunidades de crecimiento? Esta perspectiva impulsa una evaluación más integral del impacto de la IA, considerando no solo reducciones directas de costos, sino también beneficios a largo plazo derivados de una mayor innovación y agilidad.
Por ejemplo, una empresa de logística que utiliza IA para optimizar rutas de entrega. Si la métrica principal es la reducción de empleos, el potencial de la IA podría subestimarse. Sin embargo, si evaluamos el capability yield, podríamos descubrir que la IA reduce los tiempos de entrega, disminuye el consumo de combustible y mejora la satisfacción del cliente. Son resultados que contribuyen a construir un negocio más sólido y competitivo.