El ecosistema profesional tal como lo sabemos está a punto de cambiar, con los agentes, el “próxima frontera de IA generativa“-listo para aumentar la toma de decisiones humanas para siempre. A principios de año, el Investigación mundial BCG AI Radar Dicho dos tercios de las empresas ya están explorando agentes de IA.

Nos acercamos a una nueva norma donde los sistemas de IA pueden procesar nuestras indicaciones en el idioma natural y tomar decisiones de forma autónoma, al igual que un empleado responsable. Tienen el potencial de proporcionar soluciones a casos de uso en extremo complejos en todas las industrias y dominios comerciales, asumiendo tareas intensivas en mano de obra o examen cualitativo y cuantitativo. Pero no sean consumidos por los pensadores distópicos, los humanos y las máquinas pueden tener un relación simbiótica.

La IA Agentic podría comportarse como un asistente aparente competente, examinando datos, trabajando en plataformas, aprendiendo de procesos y produciendo ideas o predicciones en tiempo verdadero. Pero, similar a la incorporación de nuevos reclutas, los agentes de IA exigen pruebas, capacitación y orientación considerables antiguamente de que puedan especular de forma efectiva. Entonces, los humanos actuarán como custodios, posiblemente ocupando un papel más supervisor. Por ejemplo, debemos certificar la adición a un ámbito de gobierno central, apoyar los estándares éticos y de seguridad, fomentar una respuesta de peligro proactivo y alinear las decisiones con objetivos estratégicos de la compañía más amplios.

Los sistemas de IA son propensos a errores y mal uso que garantiza la obligación de mecanismos de control de “humano en el tirabuzón”. Esta responsabilidad humana para los sistemas de agente es necesaria para equilibrar la autonomía con la mitigación de riesgos. Entonces, ¿cómo pueden las organizaciones arriesgarse cómo usar estos mecanismos y qué marcos de colaboración establecer? Como fundador de una empresa de transformación digital y incremento digital con IA que ayuda a las empresas innovar, automatizar y prosperar, aquí hay una timonel breve.

1: Empodera tu fuerza profesional con fluidez de IA

AI Upskilling todavía está principalmente poco priorizado entre las organizaciones. ¿Sabía que menos de un tercio de las compañías han capacitado incluso una cuarta parte de su personal para usar IA? ¿Cómo esperan los líderes que los empleados se sientan capacitados para usar la IA si la educación no se presenta como la prioridad?

Perdurar una fuerza profesional ágil y conocedora es fundamental, fomentando una civilización que zapatilla el cambio tecnológico. La colaboración del equipo en este sentido podría tomar la forma de entrenamiento regular sobre IA agente, destacando sus fortalezas y debilidades y centrarse en colaboraciones exitosas de Human-AI. Para las empresas más establecidas, los cursos de capacitación basados ​​en roles podrían mostrar con éxito a los empleados en diferentes capacidades y roles para usar la IA generativa adecuadamente.

Los ejecutivos deben cerciorarse de que existiera un mecanismo de feedback para optimizar esta colaboración Human-AI. Al hacer que los empleados participen activamente en la identificación de errores y la mitigación, pueden desarrollar una aire de apreciación cerca de las tecnologías en transformación al tiempo que ven la importancia del formación continuo.

La fluidez de IA asimismo proviene de la colaboración entre departamentos y especialistas; Por ejemplo, entre ingenieros, especialistas en IA y desarrolladores. Deben compartir conocimiento y preocupaciones para integrar efectivamente la IA de agente en los flujos de trabajo. Para que su fuerza profesional se sienta empoderada, debe suceder un cambio de mentalidad: no necesitamos competir con la IA, nosotros (y nuestras habilidades cognitivas) estamos evolucionando con ella.

2. Rediseñe sus flujos de trabajo en torno a de la IA de agente

Según un flamante Investigación de McKinseyrediseñar los flujos de trabajo al implementar la IA generativa ha tenido el impacto más significativo en las ganancias antiguamente de intereses e impuestos (EBIT) en organizaciones de todos los tamaños. En otras palabras: el efectivo valencia de AI se produce cuando las empresas vuelven a cablear cómo se ejecutan.

Por ejemplo, los ejecutivos cuyas empresas han generado con éxito un valencia significativo a partir de proyectos de IA a menudo adoptan un enfoque proporcionado específico. El VPS de producto o ingeniería generalmente se concentra en un número prohibido de iniciativas esencia de IA en un momento transmitido, en espacio de difundir capital finamente. La logística implica una dedicación a la reducción de la perfeccionamiento, así como una revisión completa de los procesos comerciales centrales y la escalera agresiva, manteniendo una gran atención en el rendimiento financiero y eficaz.

Aunque las máquinas no se pueden dejar completamente desatendidas y los humanos no pueden permanecer al tanto de los datos de procesamiento en tiempo verdadero, la colaboración constante de Human-AI puede no ser la respuesta a todo al rediseñar los flujos de trabajo. Los investigadores del Centro del MIT para la inteligencia colectiva, por ejemplo, encontraron que a veces una combinación es más efectiva; O a veces, solo Los humanos, o simplemente IA, por su cuenta. Los coautores encontraron una clara división del trabajo: los humanos sobresalen en subtareas que requieren “comprensión contextual e inteligencia emocional”, mientras que los sistemas de IA prosperan cuando las subtareas son “repetitivas, de suspensión prominencia o basadas en datos”.

3. Desarrolle nuevos roles de IA ‘supervisor’

Aunque Gen AI no afectará sustancialmente los tamaños de la fuerza profesional de las organizaciones a corto plazo, deberíamos esperar una transformación de los títulos y responsabilidades de roles. Por ejemplo, desde las operaciones de servicio y el incremento de productos hasta la ética de IA y las posiciones de empuje del maniquí de IA.

Para que este cambio ocurra con éxito, la saludo de nivel ejecutante es primordial. Los líderes superiores necesitan una logística de ordenamiento claramente definida, incluido un equipo dedicado para impulsar la apadrinamiento de la Coexistentes de AI. Hemos manido que cuando los líderes superiores delegan la integración de IA nada más a los equipos de TI o de tecnología digital, el contexto comercial puede ser descuidado. Entonces, los líderes empresariales deben estar más activamente comprometidos; Por ejemplo, pueden establecerse roles como la supervisión de gobernanza de IA para certificar la vinculación ética y estratégica.

Al alistar, los líderes empresariales deben agenciárselas candidatos que sean: 1) expertos en pruebas de sesgo maniquí para certificar la precisión e identificación de problemas temprano en el incremento de la IA; y 2) experimentado en colaboración interdepartamental, para certificar que las soluciones de IA satisfagan todas las micción del equipo. Si usted es un SVP o CTO, y no está seguro de por dónde comenzar, es posible que necesite un socio importante para obtener llegada a talento de calidad. Esta es una décimo de tabla para construir productos de tecnología de calidad empresarial con IA para eliminar la apadrinamiento de IA.

Conclusión

Mirando cerca de el futuro, las organizaciones exitosas se definirán por su capacidad para presentar una visión de un espacio de trabajo donde los humanos y la IA crean co-crean. Los líderes deben priorizar la construcción de marcos colaborativos que aprovechen las fortalezas de la IA al tiempo que empodera la creatividad y el querella humano.

Imran Aftab es cofundador y CEO de 10Pearls.