En un mundo en el que la transformación digital es tan crucial como el aire que respiramos, se está produciendo una transformación más silenciosa e insidiosa dentro de nuestras organizaciones. No es la tecnología la que está fallando ni los sistemas que estamos construyendo: somos nosotros, los individuos dentro de estas estructuras. 

Nos enfrentamos a la fatiga de la IA, una revolución silenciosa de cansancio hacia la tecnología que, si se ignora, podría sabotear incluso las estrategias digitales mejor trazadas. 

¿Cómo pueden los líderes abordar esta saturación y rejuvenecer sus equipos? Acá tiene cinco enfoques procesables a considerar.

1. Reconocer la fatiga del cambio

El golpe de endorfinas que supone completar el despliegue de un nuevo sistema es real, pero también lo es el bajón. A medida que las organizaciones navegan por cambios múltiples y rápidos -muchos de los cuales son digitales-, el entusiasmo para apoyar estos cambios se está erosionando. 

En 2022, un empleado promedio se enfrentó a 10 cambios empresariales, frente a sólo dos en 2016. Se podría argumentar que este aumento no se debe únicamente a la carga de trabajo o a las condiciones del mercado, sino más bien a la percepción de que la necesidad competitiva tecnológica supera a la necesidad empresarial real.

El impacto es preocupante. En los lugares de trabajo impregnados por el cansancio ante el constante cambio, el entusiasmo y la implicación en las nuevas iniciativas caen en picado. 

Si alguien duda del agotamiento que puede provocar la proliferación de la tecnología, considere lo siguiente: la disposición de los empleados a aceptar los cambios, que era del 74% en 2016, ronda ahora un triste 43%. 

El término fatiga de la IA se vuelve más evidente en este contexto: los empleados están cansados del constante empuje hacia la innovación tecnológica.

Por qué es importante: reconocer la fatiga del cambio no es el ejercicio de encontrar un chivo expiatorio conveniente, es crucial porque es real y está teniendo un impacto tangible en nuestro personal.

2. Empiece por el problema, no por la tecnología

Cuando los líderes dan luz verde a iniciativas de IA, con frecuencia ponen el carro delante del caballo. La tecnología se convierte en la fuerza motriz de la iniciativa en lugar de una herramienta para ejecutar la solución. Este enfoque no sólo es erróneo, sino también costoso. 

Del 90% de las empresas que pusieron en marcha programas de costos tecnológicos en los últimos años, tres de cada cuatro no alcanzaron sus objetivos de productividad. Casi la mitad incumplieron sus objetivos en más de un 50%, lo que pone en tela de juicio la propuesta de valor de estos despliegues digitales.

¿Y si le damos la vuelta y empezamos por el problema? Si identificamos primero las auténticas necesidades de la empresa, los líderes podrán evaluar qué tecnologías sirven realmente a las soluciones. 

Las empresas que adquieren tecnología por tecnología corren el riesgo de experimentar un tipo diferente de fatiga: la "deuda tecnológica" que se acumula cuando la infraestructura de IT se queda rezagada.

Por qué funciona: empezar por el problema garantiza que las inversiones tecnológicas sean sólo eso: inversiones con un retorno claro y articulado. Este enfoque no sólo alivia la fatiga, sino que impide su desarrollo.

3. Adopte el consumo estratégico

La abundancia de startups de IA y aprendizaje automático -aproximadamente 67.199 hasta este año- provocó una especie de fiebre del oro, en la que las empresas intentan hacerse con el mayor número posible de nuevos objetos brillantes. Pero la realidad es que no todas las herramientas o sistemas son adecuados para todas las empresas. En un esfuerzo por evitar la sobresaturación de tecnología, es necesario adoptar un enfoque estratégico y selectivo.

Los datos respaldan esta afirmación. Se calcula que el 37% de los proyectos fracasan debido a la falta de claridad de sus objetivos. Cuando una organización adopta el consumo estratégico, es la diligencia debida en acción. Se trata de mirar más allá de la ostentación del marketing, hacia la funcionalidad básica que se alinea con los objetivos de la organización.

Por qué es importante: al ser perspicaces en la adopción de tecnología, los líderes demuestran un compromiso con el éxito a largo plazo y el bienestar de su organización.

4. Establezca objetivos realistas

El cielo es el límite, siempre que no olvide cómo subir una escalera. En la IA, como en cualquier ámbito, fijar objetivos poco realistas puede llevar a la decepción. De hecho, el error de las iniciativas de innovación se reduce con frecuencia al hecho de que las expectativas se fijaron imposiblemente altas desde el principio.

Por cada historia de éxito de la IA, hay innumerables errores. Pero la diferencia entre ambos no es sólo la tecnología subyacente, sino la gestión de las expectativas. Cuando la investigación de McKinsey descubrió que las organizaciones con las tasas de adopción de IA más elevadas mostraban mejores ganancias en los ingresos brutos, fue porque esas organizaciones establecieron expectativas realistas desde el principio.

Por qué es clave: los objetivos realistas y alcanzables hacen algo más que dirigir el esfuerzo, también fomentan la moral. Y en la lucha contra el cansancio de la IA, la moral lo es todo.

5. Fomente una cultura de agilidad

Ya seleccionamos nuestras herramientas, fijamos nuestros objetivos. ¿Y ahora qué? Acá está el ingrediente secreto que lo une todo: la cultura. Una cultura tecnológica que valora la agilidad puede absorber las nuevas tecnologías sin esfuerzo. No se trata de ser un experto en tecnología. Se trata de una mentalidad organizacional más que de capacidades informáticas.

Las culturas ágiles se adaptan, aprenden y evolucionan como parte de sus operaciones cotidianas. Al fomentar este entorno, los líderes crean un espacio en el que la innovación puede prosperar al tiempo que garantizan que los empleados se sientan implicados en la transformación continua en lugar de abrumados por ella.

Por qué la cultura triunfa sobre la tecnología: una cultura que abraza el cambio es una cultura inmune a la fatiga. Es un ecosistema autosuficiente y auto perfeccionado que puede soportar la IA y más allá.

La fatiga de la IA es un desafío inequívoco que demanda atención inmediata. Los líderes no sólo deben reconocer su existencia, sino tomar medidas tangibles para abordarlo desde todos los ángulos, desde el humano hasta el tecnológico. 

Si reconocemos el cansancio real que pueden provocar las revisiones tecnológicas y respondemos con un enfoque reflexivo y estratégico, podremos garantizar que el futuro digital de nuestras organizaciones sea el de prosperar, no sólo el de sobrevivir.

Nota publicada en Forbes US.