Cómo superar el «exceso de capacidad» de la IA: armonizar a las personas, las competencias y los objetivos

La IA avanza rápidamente, y ese impulso puede superar el ritmo de los flujos de trabajo cotidianos. Como señaló recientemente Kevin Scott, director tecnológico de Microsoft, los sistemas actuales son «mucho más potentes de lo que la gente los utiliza», lo que genera un exceso de capacidad.

Según nuestra experiencia, la verdadera limitación no es el acceso a las herramientas, sino ayudar a las personas a aplicar su criterio dentro de flujos de trabajo bien diseñados. Comenzamos centrándonos en los momentos de revisión y toma de decisiones que ralentizan a los equipos. Generamos confianza mediante comparaciones lado a lado, medimos el tiempo ahorrado y las mejoras en la calidad, y solo ampliamos lo que demuestra su valor. También priorizamos la capacidad de cálculo para los casos de uso de mayor impacto y mantenemos límites de decisión claros para que las personas sigan siendo responsables. Cuando los compañeros aprenden en el flujo de trabajo y los líderes invierten donde los resultados son evidentes, el exceso de capacidad se traduce en mejoras tangibles en el tiempo de ciclo, la precisión y la experiencia del cliente.

Cómo aborda Sedgwick la adopción de la IA poniendo a las personas en el centro

En Sedgwick, nos guiamos por un principio fundamental: la inteligencia artificial sirve de apoyo a nuestros compañeros, pero no los sustituye. La experiencia humana sigue siendo el eje central de la gestión de siniestros, el análisis y la toma de decisiones. La inteligencia artificial contribuye a eliminar las dificultades, liberando tiempo a nuestros equipos y permitiendo que se centren en aquellos momentos que requieren criterio y empatía.

• Apoyo diario con Microsoft 365 Copilot
  • Los compañeros reciben formación práctica y apoyo para poder utilizar Microsoft 365 Copilot a la hora de redactar, resumir y buscar información. El objetivo es ganar confianza y recuperar tiempo durante la jornada laboral. Se trata de actividades de bajo riesgo y gran beneficio que fomentan la familiaridad y el impulso.
• Sistema de apoyo a la toma de decisiones para peritos y ajustadores
  • La IA elabora resúmenes concisos y destaca los detalles relevantes, lo que permite a los peritos aplicar sus conocimientos más rápidamente. Esto suele suponer un ahorro de varios minutos por tarea y, lo que es más importante, genera confianza, ya que los compañeros pueden comparar los resultados con su propio criterio.
• Capacitación de desarrolladores mediante el copilotaje
  • Nuestros desarrolladores utilizan herramientas como GitHub Copilot y Cursor para agilizar la programación y generar documentación de forma automática. Dedicar menos tiempo a tareas repetitivas nos permite dedicar más tiempo a resolver los problemas de nuestros clientes.
• Comunidades internas que fomentan la adopción natural
  • Contamos con una comunidad de Teams en la que los compañeros comparten soluciones rápidas y consejos prácticos. Las historias reales de otros compañeros hacen que la adopción del sistema resulte natural y animan a todos a participar.
• Automatización de las operaciones
  • Estamos impulsando el control de calidad automatizado, la generación automatizada de pruebas y las infraestructuras con capacidad de autorreparación. El resultado es una reducción de las comprobaciones manuales y más tiempo para dedicarnos a tareas estratégicas al servicio de los clientes.

Un marco práctico para superar el exceso de capacidad en materia de inteligencia artificial

No hace falta un cambio radical para obtener beneficios reales. El progreso se consigue con pasos constantes que permiten desarrollar habilidades, generar confianza y diseñar flujos de trabajo bien pensados.

1. Empieza por los problemas reales que hay que resolver

• Identifica los momentos operativos en los que la IA puede reducir el esfuerzo o mejorar la precisión, como la clasificación inicial, la clasificación de documentos, la síntesis y el control de calidad rutinario. La conclusión es siempre la misma: hay que facilitar la toma de mejores decisiones, en lugar de generar más contenido.

2. Generar confianza mediante la comparación directa

• Invita a tus compañeros a comparar los resultados de la IA con los suyos propios. Las pruebas iniciales de bajo riesgo permiten familiarizarse con el sistema y muestran rápidamente en qué aspectos resulta más útil.

3. Elaborar una hoja de ruta de competencias basada en los puestos

• Ofrece formación adaptada a cada puesto.
  • uso responsable para todos
  • flujos de trabajo de los peritos para resumir y evaluar los materiales
  • asistencia en la comunicación con los clientes
  • prácticas de desarrollo para la programación y la documentación asistidas por IA

• Esto hace que la formación siga siendo relevante y ayuda a todos los compañeros a comprender cómo la IA les ayuda en su trabajo diario.

4. Establece límites claros que definan los límites de la toma de decisiones

• Mantén el criterio humano como elemento central. Establece directrices claras sobre cuándo recurrir a los expertos, para que los compañeros sepan cuándo es la IA la que recomienda y cuándo son las personas las que deciden.

5. Ampliar las comunidades de práctica

• Apóyate en los líderes y en los grupos de compañeros. Los ejemplos compartidos suelen acelerar la adopción más rápidamente que la formación formal por sí sola y contribuyen a que las herramientas se extiendan por todos los equipos.

6. Mide el valor con indicadores significativos

• Mide lo que realmente importa
  • tiempo de ciclo ahorrado
  • precisión y reelaboración
  • patrones de uso
  • confianza y satisfacción de los compañeros de trabajo

• Utiliza estas señales para decidir en qué invertir a continuación.

7. Avanzar hacia una industrialización responsable

• A medida que aumenta la adopción, refuerza la supervisión, el seguimiento del rendimiento y las revisiones puntuales. Estas prácticas garantizan la fiabilidad de la tecnología y la confianza en la experiencia.

Convertir la capacidad en una ventaja competitiva real para la organización

Las capacidades de la IA están avanzando rápidamente, pero su valor solo se pone de manifiesto cuando las personas saben utilizarla con confianza y prudencia. Nuestra experiencia lo deja claro: el modelo es importante, pero son las habilidades humanas que lo rodean las que permiten obtener resultados.

Las organizaciones exitosas hacen bien cuatro cosas:

1. Invierte en formación
2. Ayuda a los empleados a generar confianza en la IA
3. Mide resultados significativos
4. Amplía solo lo que demuestre su eficacia
   

Seguiremos ampliando el uso diario de Copilot, incorporando asistencia mediante IA en momentos clave del flujo de trabajo y automatizando las tareas operativas. Y lo más importante: involucraremos a nuestros compañeros en este proceso, paso a paso, porque para nosotros caring counts. La IA está aquí para mejorar su trabajo y, juntos, podemos ofrecer respuestas más rápidas, una comunicación más clara y mejores resultados para nuestros clientes y las personas a las que cuidan.