Cuatro consejos para implementar herramientas IA en tus equipos

Para implementar herramientas IA en tus equipos necesitas seguir varios pasos: analizar la visión de tus compañeros ante las tecnologías entrantes, identificar barreras culturales o tecnológicas, definir casos de uso en los que la IA aumente el ROI, y establecer objetivos claros y medibles. Solo siguiendo estos pasos la implementación de herramientas IA en tus equipos será completa, eficiente y beneficiosa. En este artículo repasamos los consejos a fondo. 

La llegada de la Inteligencia Artificial a nuestra sociedad ha venido acompañada, como otras revoluciones tecnológicas, de una ingente cantidad de información. Desde que el uso de herramientas de generación artificial, como ChatGPT, se democratizara, su expansión social ha sido veloz y eficaz. Sin embargo, a la hora de aplicar estas herramientas en nuestros equipos y corporaciones, el proceso no es tan sencillo. Por mucho que las capacidades artificiales puedan asombrar, se deben implementar estratégicamente para aprovechar al máximo sus beneficios. De lo contrario, sus resultados podrían no solo no beneficiarnos, sino perjudicar a nuestros equipos y procesos.

Deiser, como empresa a la vanguardia de las soluciones digitales, ha desarrollado una serie de consejos para que la implementación de inteligencia artificial en tu empresa sea fructífera.

La inteligencia artificial en Atlassian está transformando la gestión del trabajo y la colaboración en equipos. Con funciones como respuestas automáticas en Jira Service Management, generación de contenido en Confluence y automatización de flujos de trabajo, la IA optimiza tareas repetitivas y mejora la eficiencia.

A lo largo del 2024 se popularizaron sus dos herramientas y funciones basadas en inteligencia artificial. Por un lado, Atlassian Intelligence, un conjunto de funcionalidades que se despliega sobre sus herramientas para llevar a cabo tareas como automatizaciones, generación de texto o resúmenes de contenido.

Meses más tarde, en noviembre de 2024, salió al mercado Rovo, una herramienta propia desarrollada sobre tecnologías de Inteligencia Artificial.

Consejo 1. Asegurar la confianza y la seguridad del equipo

¿Cómo reacciona tu equipo cuando anuncia un nuevo cambio?

Es algo normal que no siempre coincida lo que un líder piense sobre un cambio estratégico con lo que su equipo interpreta.

Los líderes deben ser abiertos, atentos y transparentes en su comunicación interna sobre los cambios. Y esto no deja exenta a la IA. Significa prepararse para abordar los temores y las ideas erróneas y, al hacerlo, fomentar un entorno en el que las personas se sientan cómodas compartiendo posibles preocupaciones. Algo habitual que se recomienda es que los directivos redacten un manual de comunicación interna sobre IA que ofrezca oportunidades para el diálogo y, al mismo tiempo, tenga en cuenta las actualizaciones tecnológicas, la formación continua y las normas y directrices explícitas para su uso.

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Todo equipo debe poder examinar nuevas soluciones basadas en Inteligencia Artificial sin miedo a lo que pueda suceder con sus datos. El papel de los líderes es ofrecer un entorno de experimentación en el que la actividad se pueda desarrollar. Al negociar con el proveedor de servicios, estos son algunos consejos para mantener la seguridad y disipar las preocupaciones que debes hacerle saber:

•    No utilizar la información que los empleados introduzcan para entrenar sus productos y servicios. En su lugar, solo debería utilizar datos sobre cómo interactúas con sus funciones, como las personas con las que trabajas, el tamaño y tipo de archivos adjuntos y los comentarios que proporcionas.
•    Solo utilizar los datos que envías y las respuestas que recibes para mejorar tu experiencia, no para entrenar modelos de otros clientes.

Atlassian recomienda a los directivos que aborden estos problemas de seguridad implicando activamente a los empleados en el proceso de adopción.

Consejo 2. Entender las barreras culturales y tecnológicas existentes

Al implantar una nueva tecnología de IA en tu empresa, pueden surgir varias barreras u obstáculos culturales y técnicos que impidan su adopción. Estos son algunos de ellos:

•    Resistencia al cambio. Seamos honestos: la llegada de la IA ha venido ligada a la llegada de múltiples relatos. Es habitual que en los equipos haya dudas sobre sus puestos de trabajo con respecto a la IA. La solución es promover las ventajas prácticas de la IA, demostrando al mismo tiempo que se aprovecha mejor cuando está en manos de personas.
•   Desalineación cultural. La adopción de la IA requiere una cultura que adopte la innovación y el aprendizaje continuo. Utilizar herramientas de comunicación colaborativa para reducir los silos, formar a los equipos y recompensar el trabajo en equipo son varias ideas para suavizar la resistencia al cambio.
•    Integración con los sistemas existentes. Los problemas de compatibilidad son habituales, lo que dificulta la implantación eficaz de las tecnologías de IA.
•    Calidad y disponibilidad de los datos. Los sistemas requieren grandes cantidades de datos de alta calidad para funcionar correctamente. Los datos incoherentes o de mala calidad pueden obstaculizar la eficacia de las nuevas soluciones de IA, por lo que siempre se recomienda realizar una auditoría o limpieza de datos antes de introducir los datos existentes en cualquier tecnología nueva.
•    Conocimientos técnicos. Selecciona herramientas de IA que sean fáciles de aprender y manejar, con documentación clara y recursos de soporte disponibles.
•    Escalabilidad. Una plataforma unificada en la nube garantiza una escala, un rendimiento y una facilidad de administración constantes, al tiempo que mantiene la seguridad y el cumplimiento de los datos.
  

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Consejo 3. Identificar casos de uso en los que la IA aumente el ROI

En lugar de adoptar la IA porque sí, hay que priorizar la resolución de problemas concretos y la mejora de los flujos de trabajo con soluciones a medida. La Inteligencia Artificial generativa resulta más eficaz para agilizar procesos y superar obstáculos en las siguientes áreas clave:

1. Flujo de trabajo de ingeniería. La IA puede automatizar tareas de programación repetitivas, reducir los retrasos y la deuda técnica, proporcionar sugerencias de código en tiempo real y conscientes del contexto, e identificar perspectivas y temas de los clientes.
2. Gestión de operaciones IT. Puede ayudar a detectar y resolver rápidamente las incidencias de los servicios de TI analizando incidencias pasadas y asignando tickets en función de su experiencia. También reduce de minutos a segundos el tiempo necesario para completar tareas rutinarias como la identificación y agrupación de temas.
3. Inteligencia e información empresarial. Las herramientas impulsadas por IA pueden ayudar a todos los equipos a obtener información de una variedad de fuentes diferentes y descubrir tendencias y patrones. Esto, a su vez, mejora la toma de decisiones basada en datos en todos los equipos técnicos y no técnicos por igual, analizando el rendimiento del proyecto, las métricas de servicio, etc.
4. Descubrimiento y gestión del conocimiento. Los sistemas automatizados de gestión del conocimiento pueden democratizar el acceso a la información y mejorar el aprendizaje organizativo.

Consejo 4. Definir objetivos claros y fomentar el intercambio de conocimientos

Es una cadena estratégica. Quienes se familiarizan con nuevas tecnologías y cómo piensan utilizarlas, también se posicionan mejor para definir objetivos específicos realistas sobre cómo sacar el máximo partido tecnológico a su inversión.

No basta con meter algunas herramientas en una caja y esperar que ocurra algo. Cualquier cambio en el proceso requiere una planificación cuidadosa para garantizar que el flujo de trabajo no se interrumpe y que hay un beneficio claro y medible en el resultado.

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Establecer directrices y casos de uso claros para los nuevos productos de IA también puede frenar las dudas de los empleados.

En definitiva, la implementación de herramientas IA en tus equipos es un proceso delicado que hay que evaluar previamente. Errores o carencias en su preparación pueden derivar en sistemas ineficientes, bien porque no sean aceptados por el equipo, porque no tengan una utilidad real o porque su implementación no haya sido correcta. Contar con el apoyo de un partner es fundamental en este contexto. En Deiser llevamos 17 años trabajando de la mano con tecnología Atlassian. Nuestros profesionales, formados en tecnología vanguardista, estarán encantados de ayudarte en el proceso.