Aquí hay 5 maneras de impulsar una cultura de experimentación con IA generativa.

Crea la mentalidad correcta

Convierte los experimentos «fallidos» en oportunidades de aprendizaje. Considera configurar un foro interno o un espacio de Google Chat donde tus equipos puedan compartir indicaciones «sin salida» o errores de IA, junto con las lecciones aprendidas, para reforzar la idea de que la iteración finalmente impulsa el éxito. Naturalmente, también querrás compartir los grandes logros cuando un equipo descubra un verdadero avance. Algunos equipos de Google envían un resumen semanal de los logros y las lecciones aprendidas con IA durante la semana. (Obtén más información sobre cómo crear un programa de guías de Google para impulsar la adopción de la IA).

Compartir información sobre tu viaje con la IA anima a otros a unirse a la experimentación.

Invierte en educación, capacitación y colaboración interfuncional

Un estudio de McKinsey encontró que el 48% de los empleados considera que la capacitación es el factor más importante para la adopción de la IA generativa. Sin embargo, menos de la mitad siente que está recibiendo un apoyo moderado o menor. Cuando Avery Dennison —la base más grande del mundo de probadores piloto de Gemini— llevó la IA a miles de empleados, se centró en la capacitación en toda la empresa y en los «humanos en el bucle». Su equipo de Servicios de Lugar de Trabajo Digital creó un programa de capacitación y ejecutó un plan de gestión de cambios para mejorar las habilidades de los empleados de TI y no técnicos. Utilizaron una combinación de días de desarrollo, capacitación de usuarios y un flujo regular de consejos de IA para ayudar a garantizar que todos los empleados estuvieran capacitados para aprovechar la nueva tecnología. A partir de ahí, la empresa realizó entrevistas funcionales para generar ideas sobre los mejores casos de uso empresarial que podrían beneficiarse del uso de la IA.

Identifica los flujos de trabajo y los casos de uso correctos antes de escalar

Desarrollar el músculo para la experimentación lleva tiempo, incluso cuando la IA está integrada en tus flujos de trabajo. Algunos usos de la IA implican un cambio pequeño e incremental. Por ejemplo, escribir correos electrónicos mejores y más relevantes con las sugerencias de Gemini es algo que todos los empleados pueden hacer para aumentar la productividad personal. Pero cuando se trata de procesos a gran escala, como aprobaciones de contratos o comunicaciones de servicio al cliente, es importante identificar los casos de uso específicos y los lugares en el flujo de trabajo donde la IA puede marcar la diferencia.

Según las propuestas de sus empleados, el Centro de Excelencia de Innovación Digital de Avery Dennison creó 21 proyectos piloto de IA generativa diseñados para mejorar la productividad de todos los usuarios y mejorar los procesos comerciales, incluyendo el mantenimiento, las operaciones, la interacción con el cliente y la seguridad en el lugar de trabajo. Por ejemplo, al aplicar la IA al mantenimiento predictivo en una de las plantas de la compañía en la India, la compañía pudo reducir el tiempo de inactividad no planificado en un 25%, al tiempo que mejoraba los programas operativos y la satisfacción del cliente y disminuía los costos de mantenimiento.

Crea «recetas» para la experimentación

Algunos equipos tienen dificultades para saber cuándo recurrir a la IA al abordar un problema específico. Considera la posibilidad de elaborar «recetas» que los guíen a través de cada paso y las herramientas relevantes dentro de un caso de uso empresarial hipotético o real. A diferencia de los planos, las recetas permiten sustituciones y ajustes que hacen que los resultados sean más específicos para un equipo determinado. La receta podría ofrecer ejemplos de indicaciones y respuestas típicas, al tiempo que guía a los equipos sobre cómo sacar el máximo provecho de la IA al navegar por la investigación, la lluvia de ideas, el análisis, la generación de conocimientos y más.

Evalúa los resultados, crea circuitos de retroalimentación y refuerza la seguridad en la experimentación

Comprueba periódicamente el progreso que están haciendo los equipos con la IA generativa. Puedes enviar una encuesta anónima o programar una sesión de retroalimentación que siempre debe incluir tanto los éxitos como las lecciones aprendidas. La evolución de tu uso de la IA generativa se basa en circuitos de retroalimentación estrechos, no solo entre el usuario individual y Gemini, sino también entre tu comunidad de IA más amplia y en toda la organización. Y a medida que celebras la construcción de una cultura de experimentación, refuerza las reglas básicas para usar las herramientas de IA que mantienen los datos de tu organización privados, seguros y bajo tu control.

Impulsa la innovación con IA generativa

Crear una cultura de experimentación con IA generativa puede desbloquear la innovación, pero no es tan simple como «encender el interruptor de la IA». Trabajar en estrecha colaboración con usuarios y partes interesadas para identificar los casos de uso correctos, invertir en capacitación y compartir información y recursos son parte de la base para el enfoque de «humanos en el bucle» que saca lo mejor de la IA.