A medida que los agentes de IA se integran en una organización, las empresas tendrán que pasar de un conjunto de procesos y pasos lineales a reconfigurar el trabajo de una manera muy diferente, explica Shah. Esto se debe a que el valor de los agentes de IA no es como otra capa en una pila de tecnología existente sino como un tejido conectivo, explica, moviéndose entre capas para coordinar una tarea de alto nivel o recuperar e interpretar datos de múltiples aplicaciones discretas. Los agentes de IA pueden crear “una verdadera diferenciación competitiva para una empresa” al tomar decisiones basadas en esta capacidad de contextualizar, afirma. «Ahí es donde estará el próximo campo de batalla».
Para construir este tejido conectivo, los líderes deben adaptar su conjunto de tecnologías para sacar a la luz decisiones de mayor calidad de los agentes de IA, priorizando el acceso a múltiples conjuntos de datos y aplicaciones simultáneamente para desarrollar conocimiento tácito. «Las organizaciones que realizan este cambio arquitectónico se vuelven realmente más adaptables», dice Chatterjee. «Cuando surge un nuevo requisito empresarial, no hay que esperar seis meses para que un proveedor de software cree una función. Se configura un empleado de IA utilizando lenguaje natural y se conecta a los sistemas que necesita. El tiempo desde el flujo de trabajo empresarial hasta el de producción se reduce de meses a días».
La plantilla, rediseñada
A medida que los agentes de IA se implementan para más casos de uso, los líderes empresariales deben considerar lo que esto significa para la dinámica de su fuerza laboral, el segundo pilar de ABT.
Las estructuras de la fuerza laboral hoy se desvían poco del modelo jerárquico de los primeros días de la industrialización. Para maximizar la eficiencia y la escala, los procesos están estandarizados, las tareas están claramente delineadas entre unidades de negocios estratégicas (UEN) y los empleados progresan a través de una organización en función de su capacidad para optimizar el rendimiento de los equipos inferiores a ellos. Pero con agentes de IA que pueden ejecutar, coordinar y optimizar tareas (a menudo sin coordinación gerencial), las líneas de esa jerarquía establecida se vuelven borrosas.
En una fuerza laboral que combina agentes de IA y empleados humanos, los gerentes se verán liberados de muchas tareas basadas en la ejecución, pero asumirán nuevas responsabilidades asociadas con la gestión de equipos híbridos. Los gerentes “tendrán que ser capaces de gestionar cuestiones relacionadas con la confianza, la explicabilidad, la seguridad psicológica e incluso la dinámica del estatus” para afrontar las nuevas tensiones que podrían surgir en una fuerza laboral híbrida, dice Shah.
El impacto de la IA agente en las estructuras de fuerza laboral existentes también va mucho más allá del nivel de gestión. McKinsey predice que para 2030, tres cuartas partes de los empleos actuales requerirá rediseño, mejora de habilidades o redistribución, y las organizaciones deberán actuar con rapidez para modificar el reclutamiento, la retención y la remuneración.
Del producto al resultado
Las métricas de éxito son el tercer y último pilar de ABT.
A medida que los agentes de IA asumen una mayor propiedad de los procesos empresariales centrales y asumen roles de colaboración junto con los empleados humanos, las métricas tradicionales de la fuerza laboral que se centran en la actividad o la producción (como las llamadas manejadas o los informes presentados) ya no tienen sentido.
