La IA generativa aumenta la productividad y la calidad del producto.
Y lo hace en mayor medida cuanto menos cualificado sea el trabajador. El estudio de Nielsen Norman Group despeja las dudas al respecto y resuelve el interrogante de para qué tipo de empresas es esta tecnología. ¿Quiere la respuesta ya? Hagamos “spoiler”: para todas las empresas.
La IA generativa aumenta la productividad y la calidad del producto. Y lo hace en mayor medida cuanto menos cualificado sea el trabajador. Un estudio de Nielsen Norman Group despeja las dudas al respecto y resuelve el interrogante de para qué tipo de empresas es esta tecnología. ¿Quiere la respuesta ya? Hagamos “spoiler”: para todas las empresas.
Todos los gerentes dedicamos gran parte de nuestro tiempo libre a pensar cómo mejorar nuestro negocio: primero hay que conocerlo y, para conocerlo, hay que medir: medir el tiempo de un proceso, el tiempo que se tarda en cobrar, el coste de entregar una caja frente a entregar varias… y así hasta cientos de mediciones.
Cualquier herramienta de gestión que se precie de tal incorpora cientos de ratios fruto de las mediciones, cada vez las empresas miden más. Es fundamental medir para conocer la situación y marcar los objetivos y las estrategias para alcanzarlos. ¿Quién no ha oído hablar de los KPI (indicadores de gestión)?
Hace tiempo que medir ya no es un obstáculo. Tenemos datos de todo. Pero llegado a este punto, ¿qué hacemos con esos datos? ¿Estamos sacando provecho de los mismos? Que cada uno responda por sí mismo. Yo puedo responder en base a lo que veo a mi alrededor. Y, lamentablemente, la respuesta es un no rotundo.
El escollo se haya ahora en la interpretación de los datos de manera que seamos capaces de sacar conclusiones que nos ayuden a alcanzar los objetivos. Pero en la mayoría de las organizaciones se carece de un equipo profesional capaz de interpretar y planificar acciones que conduzcan a mejorar.
A menudo resulta frustrante pedir a un equipo de trabajo entrenado a hacer las cosas” como de costumbre” que interprete los datos con el fin de mejorar su trabajo. Quizás esto se debe a que un trabajador acaba siendo muy bueno en algo, más a fuerza de repetir la tarea que de tener un espíritu crítico y dirigido a la mejora constante de la misma. ¡Qué cercano parece aquel dicho que reza “más sabe el diablo por viejo que por diablo”!
Y si una organización media o pequeña no tiene el equipo humano capaz de sacar provecho a los datos, el problema que se genera a largo plazo es que las empresas con menos recursos irán perdiendo competitividad cada vez más rápido a favor de aquellas que pueden contratar profesionales dispuestos a fagotizar su propio puesto de trabajo si con ello el conjunto (la organización) se beneficia. Efectivamente, se trata de empleados más caros de contratar, pero cuyo paso por una organización deja un rastro de reducción de coste y de mejora del servicio o del producto.
Pero la IA generativa ha llegado para dar una nueva oportunidad a las empresas que no tienen acceso a esos profesionales de la “1ª división”. El estudio de Nielsen Norman Group (NN/g) (nngroup.com/articles/ai-tools-productivity-gains) revela el impacto de la IA desde los enfoques de productividad y de la excelencia del servicio. En las conclusiones derivadas de un total de 3 estudios en puestos muy diferentes, se ha obtenido un incremento de la productividad de hasta el 126%, y en todos los casos también una mejora de la calidad del producto o servicio.
A diferencia de otras invenciones disruptivas que la humanidad ha vivido a lo largo de la historia, la IA generativa es implementable en cualquier organización y, ¿adivinan?, produce efectos de forma casi inmediata. En dos de los 3 estudios realizados por NN/g midieron el resultado tras tan solo haber utilizado una vez la herramienta de IA. Y los resultados hablan por sí solos: un incremento de productividad del 59% y del 126% respectivamente .
Nubeprint implementó su motor de ML (machine learning) en 2017, gracias al cual el distribuidor con contratos de coste por copias o con suscripciones ha podido reducir sus stock, mejorar las entregas, reducir las incidencias, mejorar sus costes ganando también productividad a la par que incrementar la satisfacción de sus clientes.
