Cómo la IA potencia el talento de los colaboradores

Huaraz en Línea.- Director del Centro de Tecnología y Transformación Digital de la UTP afirma que la inteligencia artificial podría convertirse en un catalizador para potenciar el talento si los líderes empresariales toman las medidas adecuadas.
La integración de la inteligencia artificial (IA) en el entorno empresarial ha evolucionado: pasó de ser una herramienta de optimización para convertirse en un catalizador que potencia las capacidades humanas, según Javier Albarracín, director del Centro de Tecnología y Transformación Digital de la Universidad Tecnológica del Perú (UTP).

El director de la UTP sostiene que la ecuación tradicional de productividad, que medía el output por tiempo laborado, ha sido reemplazada por una más dinámica. “Antes, la productividad se medía con una ecuación simple: ¿cuánto produces por hora trabajada? En cambio, con la IA, la ecuación se parece más a esta: valor de IA = producción multiplicada × calidad mejorada × velocidad acelerada”, afirma Albarracín.

La IA facilita esta transformación al automatizar tareas repetitivas, generar ideas de contenido en minutos y analizar datos en tiempo real, permitiendo al talento humano concentrarse en la estrategia, la creatividad y la innovación. El experto de la UTP identifica tres niveles críticos para materializar esta transformación.

1. Redefinir las métricas de éxito. “Para crear hay que creer. Y lo que hay que creer es que nuestra capacidad de potenciar el trabajo está a nuestro alcance gracias a las herramientas IA”, sostiene.

2. Invertir en capacidades, no solo en herramientas. La sola adquisición de software es insuficiente. “La diferencia entre adoptar tecnología y multiplicar valor radica en cómo se implementa”, asegura. Es necesario rediseñar los flujos de trabajo, capacitar a los equipos y fomentar una cultura organizacional que aproveche las nuevas capacidades.

3. Pasar de medir el valor amplificado a escalarlo. Esto se logra identificando actividades de alto valor que puedan ser potenciadas por la IA, seguido de una experimentación controlada a través de proyectos piloto que midan incrementos cuantificables.