Las opiniones expresadas por los contribuyentes de Entrepreneur son propias.
Puntos importantes
- Trabajo mecánico automático Pero protege el trabajo de construcción de juicio que desarrolla a los futuros líderes.
- La IA debería acelerar el aprendizaje transformando a las generaciones más jóvenes en análisis, evaluación y toma de decisiones.
¿Alguna vez has pensado en lo que le pasaría a tu empresa si dejaras de enseñar a pensar a la gente?
Sigo volviendo a esa pregunta a medida que más equipos envían trabajos de nivel básico a la IA generativa. Sí, los resultados aún están apareciendo. Todavía se están creando hojas de cálculo. El panel continúa actualizándose a tiempo y, sí, la productividad luce mejor que nunca en papel.
Sin embargo, el coste silencioso está en otra parte. Los empleados junior que anteriormente fueron juzgados por su trabajo no reciben la misma representación. Ya no tienen problemas con entradas desordenadas. No cometen errores pequeños e intuitivos. No han sido entrenados para superar los puntos ciegos que convierten a lo “inteligente” en “digno de confianza”.
Cuando miro al Jugador A de mi propio equipo, no mejoran en evitar errores y tareas básicas. Se convierten en grandes personas porque lo han hecho, han recibido comentarios, lo han vuelto a hacer y han aprendido de las experiencias de personas reales. Si elimina la ruta por completo, creará una peligrosa miopía organizacional. El conocimiento puede residir en sistemas y notificaciones. Pero pocos han aprendido a producir, desafiar y transmitir.
Este no es un argumento en contra de la IA, es un argumento en contra de su uso previsto.
El trabajo que enseña a juzgar no es como el trabajo que hace perder el tiempo.
Muchos trabajos de nivel inicial toman tiempo, son repetitivos y tienden a quedar al final del proceso. El líder vio al grupo e inmediatamente pensó: “Hazlo automático”.
Ahí es donde empiezan los errores.
Algunos trabajos de nivel inicial son mecánicos. Es necesario hacerlo, pero no genera mucho juicio, por ejemplo, el diseño de la plataforma. Recuperación de informes estándar Limpiar hojas de cálculo recurrentes o redactar una plantilla de primer paso que siga el mismo formato cada vez. Si la IA puede manejar bien esas tareas, deberías dejarla ir. Proteger el trabajo pesado no crea competencia. Está todo quemado.
En otros trabajos de nivel inicial es donde se juzga. Fue una época en la que la gente aprendió a separar la señal del ruido. Es el momento en el que se dan cuenta de que su enfoque familiar no es adecuado para determinadas situaciones. Aquí es cuando aprenden por qué una empresa se preocupa por una métrica e ignora otra. Este trabajo crea futuros líderes y es un trabajo que ciertamente no se puede abordar a través de la IA sin reemplazarla con algo igualmente desarrollado.
Si tratas ambos tipos por igual obtendrás los peores resultados. Sacas el campo de práctica. Entonces uno se pregunta por qué su banca es más débil dos años después.
Lo que la IA ha cambiado para nosotros
Después de décadas de crear y ampliar equipos, he aprendido que las nuevas tecnologías no son un verdadero desafío. El desafío es rediseñar el trabajo para que la tecnología absorba el mecanismo a medida que las personas maduran hacia un compromiso de mayor valor. Ahí es donde entra la escala. Y ahí es donde entra la flexibilidad.
He aquí un ejemplo sencillo.
Los analistas junior solían pasar horas extrayendo datos y formateando hojas de cálculo. Entonces tendrán una ventana corta. interpretar el significado de los números. Es decir, dar un paso atrás. La IA a menudo se encarga de extraer y formatear rápidamente. Esto significa que los analistas pueden dedicar tiempo a secciones que realmente les enseñen algo. Pueden probar hipótesis. Pueden ver cosas que parecen inusuales. Pueden explicar lo que sugieren los datos y lo que no.
Los mismos cambios se aplican a las funciones.
Si AI redacta memorandos internos, no se debe evaluar a los empleados junior sobre la rapidez con la que pueden presionar enviar. Se les debe enseñar cómo evaluar si un memorándum responde a la pregunta correcta. ¿Y el consejo durará a medida que cambie el contexto?
Si la IA resume la investigación, se debería esperar que los empleados junior encuentren piezas faltantes y descubran conflictos. Una conclusión clara no es lo mismo que una conclusión confiable.
No se trata de trabajar menos. Se trata de trabajar de manera diferente y de trabajar para desarrollar capacidades.
¿Cómo hacerlo correctamente sin ralentizarlo?
Mire la carga de trabajo inicial de su equipo con nuevos ojos. Separar el trabajo procesal del trabajo que requiere concesiones. Si la tarea se puede completar siguiendo la lista de verificación, haga que funcione de forma automática. Si requiere juicio entonces dáselo a la gente.
Lo que sigue es donde la mayoría de las organizaciones se estancan. No se puede eliminar el trabajo mecánico y esperar que el desarrollo se produzca por sí solo. Es necesario diseñar una nueva tarea de creación de juicio. Para que la generación más joven pueda seguir teniendo representación, entrenamiento y responsabilidad. Eso significa establecer estándares para la revisión. Esto significa exigir a los subordinados que expliquen por qué la salida de la IA es correcta y qué la hace incorrecta. Significa darles propiedad de sus ideas. No se trata sólo de lo que se entrega.
Por último, realice un seguimiento de algo más que el rendimiento. Si su único marcador proporciona recompensas y rendimiento, optimizará para el futuro equivocado. Preste atención a si su equipo junior está mejorando en el análisis y la toma de decisiones con el tiempo. Si no, demuestra que no has desarrollado tus verdaderas habilidades.
Puntos importantes
- Trabajo mecánico automático Pero protege el trabajo de construcción de juicio que desarrolla a los futuros líderes.
- La IA debería acelerar el aprendizaje transformando a las generaciones más jóvenes en análisis, evaluación y toma de decisiones.
¿Alguna vez has pensado en lo que le pasaría a tu empresa si dejaras de enseñar a pensar a la gente?
Sigo volviendo a esa pregunta a medida que más equipos envían trabajos de nivel básico a la IA generativa. Sí, los resultados aún están apareciendo. Todavía se están creando hojas de cálculo. El panel continúa actualizándose a tiempo y, sí, la productividad luce mejor que nunca en papel.
