Es probable que la solución a tus problemas para adoptar la IA no sea otra herramienta de IA. Quizás sea un coach que tal vez ni siquiera sea humano.
“No podemos obligar a los empleados a participar en programas de aprendizaje autodirigido —señaló Prachi Prasad, directora general de Desarrollo del Liderazgo y Aprendizaje de dunnhumby—. Lo que tenemos que lograr es generar las condiciones y el ecosistema para que lo hagan de manera espontánea”.
Esa es la principal hipótesis en dunnhumby, una empresa multinacional de ciencia de datos de clientes que trabaja para marcas reconocidas, como Tesco, Walmart y Nestlé.
El coaching era esencial para ese ecosistema, pero ofrecerles sesiones regulares a 3000 empleados de 25 países no era realista para los coaches humanos.
“Los programas autodirigidos parecen muy provechosos, pero no incluyen acompañamiento —reflexionó Prasad—. A veces, la tarea de aprender se torna algo solitaria. Por eso, el coaching nos resultó una alternativa factible. Pensamos esto: ‘Podemos abordar este problema […]. Lo que no podemos es brindar la misma calidad siempre si solo nos valemos de la capacidad humana. No nos dan las cuentas’”.
Así fue que dunnhumby recurrió al coaching con IA para complementar las iniciativas de adquisición de habilidades. El equipo probó todo: herramientas comerciales, un sistema interno hecho a medida y una solución pensada especialmente para lo que necesitaba. Prasad les explicó a quienes asistieron al evento de Degreed los tres experimentos que estuvo haciendo su equipo con distintos coaches de IA para salvar la distancia que hay entre la tecnología que tienen a su disposición los empleados y su capacidad para usarla.
Primer experimento: un coach de IA comercial
El primer experimento se hizo con una simple herramienta comercial de coaching de IA con la cual los empleados se podían grabar dando un discurso, practicando una presentación o manteniendo una conversación complicada. El coach de IA analizaba el ritmo y el contenido, hacía una crítica constructiva y planteaba preguntas inquisitorias.
Los primeros resultados fueron esperanzadores. dunnhumby implementó la iniciativa con los empleados de Tecnología y Ciencia de Datos, quienes valoraron la oportunidad de practicar sin que nadie los juzgara. El NPS fue alto y la respuesta, positiva en la inmensa mayoría. El desempeño mejoró y se notó incluso en las presentaciones dirigidas a los clientes.
El problema era la interfaz. No siempre hacía críticas constructivas sustanciosas y prácticas, y no había muchas posibilidades de configurar o perfeccionar el producto. Por eso, el equipo de dunnhumby tomó la decisión de dejar esa solución a un lado.
Conclusión: El coach de IA funcionaba, pero la interfaz no. Tuvo una amplia aceptación, pero no siempre daba los resultados que hacían falta.
Segundo experimento: coach de IA interno hecho a medida
El segundo experimento consistió en armar una solución casera. dunnhumby creó su propia herramienta de coaching con IA, a la que llamó “Change the Conversation” (Cambiar de tema). El coach se basaba en el marco de trabajo de las 4 “D”, exclusivo de la empresa, y se implementó directamente en Microsoft Teams.
Las situaciones de práctica se podían personalizar por completo, y los empleados confiaron en la solución porque partía del propio contexto y marco de trabajo de dunnhumby. Se llegó a usar de forma generalizada. El NPS superó los 60 puntos.
Sin embargo, el costo de crear la herramienta de cero fue bastante elevado. Además, el mantenimiento de una solución personalizada supone una demanda constante de atención y dinero.
“Para algo así, hay que invertir tiempo y dinero por partes iguales”, observó Prasad.
Tanto para crear la herramienta como para mantenerla, la curva de aprendizaje fue brusca. Cuando se concibe una solución desde cero, hay que hacerse cargo de todos los factores que la sustentan; entre otros, el grado de preparación que tiene la empresa para usarla.
Conclusión: El modelo personalizado se usó con frecuencia y con mucha confianza. Por otro lado, crearlo y encargarse de su mantenimiento fue costoso.
Tercer experimento: coaching con IA en Degreed Maestro para fomentar el desarrollo profesional
El tercer experimento todavía está en curso, pero según Prasad, hasta ahora “es el que más se acerca a lo que nos proponemos lograr con el personal”.
Se trata de un coach de desarrollo profesional en Degreed Maestro. A diferencia de las herramientas de IA genéricas, Maestro conocía dunnhumby. Tenía toda la información cargada: el marco de competencias, los materiales de desarrollo profesional, la metodología 70:20:10 y los datos sobre el aprendizaje de los empleados, que ya estaban en Degreed. La solución disponía del contexto.
Los empleados pueden usar este coach de desarrollo profesional a su propio ritmo, ya sea para reconocer sus brechas de habilidades, trazar planes de acción o prepararse para conversar con sus supervisores. Con la implementación, las sesiones de coaching empezaron a ser una posibilidad en cualquier momento y lugar que se necesitaran.
“La intención no es eliminar el factor humano de las charlas sobre desarrollo profesional, sino que cuando aparecen las crisis de ansiedad por cuestiones laborales a las once de la noche, uno tenga a quién recurrir”.
Conclusión: El experimento no terminó, pero la combinación del acceso a demanda y del contexto exhaustivo sobre la empresa ya permite que los empleados puedan desarrollarse profesionalmente con más facilidad.
Experimentos con el caso de uso del coaching con IA
De acuerdo con Prasad, la primera pregunta que se debe plantear es: “¿Voy a comenzar con el caso de uso indicado?”. Cualquiera sea la tecnología que se pruebe, si no se empieza por el caso de uso correcto, no se obtienen los resultados buscados. Una vez saldada esa cuestión, Prasad recomienda preguntarse lo siguiente:
- ¿La dinámica de trabajo es lo suficientemente clara para la IA?
- ¿Qué función concreta debe cumplir esta tecnología?
- ¿Con qué sistemas se debe poder conectar?
- ¿Qué medidas de control y seguridad se aplicarán?
- ¿Cómo sabremos si funciona?
Para dunnhumby, las sesiones de coaching eran la solución al problema que suponían las iniciativas de aprendizaje autodirigido: no se podían ampliar a gran escala por más que se agregaran contenidos. Con los tres experimentos, se halló la respuesta a una pregunta más puntual: ¿con qué herramientas se puede ofrecer sesiones de coaching a gran escala, a demanda y con el suficiente contexto sobre la empresa como para que resulten útiles?
En definitiva, fueron experimentos con la IA que permitieron llegar a conclusiones prácticas.
Por otra parte, difundir lo que no funcionó es tan valioso como comunicar lo que sí. Las empresas que adquieren competencias concretas con la IA no eligen la herramienta más llamativa ni la más fácil de usar. Ponen a prueba todas hasta encontrar la más adecuada. Y eso es justamente lo que hizo dunnhumby.
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