Inteligencia artificial inteligente, resultados tontos: cómo la información mal utilizada arruina el rendimiento

En este artículo, vamos a analizar:

• Por qué la información sobre la fuerza laboral impulsada por la IA a menudo pasa por alto un contexto crítico.
• Cómo la confianza ciega en los resultados de la IA puede dañar la productividad y la moral.
• Las preguntas clave que hay que hacerse antes de actuar sobre la base de las recomendaciones de la IA.
• Cómo seguimiento de empleados en tiempo real las herramientas le ayudan a validar los datos y a tomar decisiones más inteligentes.

La IA promete obtener información más rápida y tomar decisiones más inteligentes en las plataformas de gestión de la fuerza laboral, como el análisis de la productividad, el seguimiento del tiempo y las herramientas de supervisión de los empleados. Estos sistemas ahora muestran patrones sobre la concentración de los empleados, el uso de las aplicaciones, el equilibrio de la carga de trabajo y las tendencias de asistencia, y ofrecen recomendaciones rápidas para mejorar la eficiencia.
Sin embargo, la confianza en estas señales generadas por la IA puede convertirse fácilmente en falsa confianza si no se formulan primero las preguntas correctas.

La IA en las herramientas de la fuerza laboral no entiende las prioridades, la dinámica de los equipos ni las necesidades empresariales en evolución. Destaca los patrones de los datos a nivel de superficie. Sin la validación humana que cuestione e interprete estos conocimientos, las organizaciones corren el riesgo de actuar sobre la base de tendencias incompletas, desalineadas o incluso dañinas.

La verdadera ventaja no es ir más rápido. Es cuestionar mejor. En este artículo, analizaremos por qué es esencial hacer preguntas agudas y críticas sobre los conocimientos de la fuerza laboral basados en la inteligencia artificial y cómo la combinación de la tecnología con un liderazgo más inteligente permite tomar decisiones que generan resultados reales.
‍

Lo que podrían faltar en sus recomendaciones de IA

La información basada en la inteligencia artificial que se obtiene de las aplicaciones de monitoreo puede resultar impresionantemente precisa: destaca los picos de tiempo de inactividad, señala las cargas de trabajo pesadas o muestra los patrones de uso de las aplicaciones.

Pero lo que revelan es solo una parte de la historia. Sin el contexto, los matices y la observación del mundo real, incluso los resultados de la IA más sofisticados pueden pasar por alto factores críticos, lo que lleva a tomar decisiones que solucionan los problemas superficiales sin tocar los problemas más profundos.

Algunos de los puntos ciegos más comunes incluyen:

• Diferencias específicas por función: Es posible que la IA pase por alto el hecho de que los patrones de productividad varían naturalmente entre desarrolladores, diseñadores y gerentes.
  
  
• Presiones externas: Estrés, desafíos personales o cambios empresariales inesperados que los datos por sí solos no pueden detectar.
  
  
• Ineficiencias del flujo de trabajo: Los niveles de actividad superficial pueden ocultar problemas más profundos, como procesos redundantes o herramientas desalineadas.
  
  
• Participación de los empleados: Un alto rendimiento no siempre significa un alto nivel de compromiso, y la desconexión es más difícil de detectar para la IA.
  
  
• Anomalías a corto plazo: Los picos o caídas temporales de la actividad pueden provocar tendencias engañosas si no se analizan en un marco cronológico más amplio.

Entender en qué aspectos la IA se queda corta no se basa en la desconfianza sino en la disciplina. Los líderes que desean una verdadera ventaja saben que no pueden tomar la información al pie de la letra. Necesitan profundizar, hacer preguntas más precisas y descubrir lo que los datos sin procesar podrían estar ocultando.
‍

Cuando confiar en los resultados de la IA puede resultar contraproducente

Cuando las herramientas de análisis de la fuerza laboral revelan patrones, resulta tentador actuar con rapidez ajustando los cronogramas, reorganizando las cargas de trabajo o marcando los problemas de rendimiento en función de los datos. Sin embargo, sin una validación crítica, estas medidas pueden resultar contraproducentes rápidamente.

La información de IA mal interpretada puede afectar los flujos de trabajo, dañar la moral y provocar una disminución mensurable del rendimiento.

Un estudio global encontró que El 60% de los ejecutivos citó «seguir ciegamente las ideas basadas en datos sin cuestionarlas» como riesgo principal para la productividad organizacional. Otra encuesta mostró que las empresas que seguían recomendaciones incompletas de IA vieron un Aumento del 22% en la rotación de empleados en un plazo de 12 meses.

Hay ejemplos en todas partes:

• Una empresa reasigna a las personas que tienen un rendimiento inferior basándose únicamente en los informes de uso de las aplicaciones, sin darse cuenta de que algunas funciones tienen naturalmente una menor actividad informática.
  
  
• Un equipo reorganiza las cargas de trabajo después de que la IA señale que hay muchas horas extras, sin entender que el aumento se debe a una fecha límite del cliente, y no a una mala gestión del tiempo.
  
  
• Los líderes penalizan el tiempo de inactividad sin reconocer el tiempo dedicado a las llamadas, la investigación o las tareas de solución de problemas técnicos que la IA no pudo captar por completo.

La confianza ciega en los resultados de la IA a menudo crea nuevos problemas en lugar de resolverlos, y se oculta hasta que la productividad disminuye, la confianza se erosiona y los equipos comienzan a resistirse. Reconocer estos riesgos es el primer paso para utilizar los datos de la fuerza laboral de manera responsable.
‍

Hágase estas preguntas antes de seguir las recomendaciones de la IA

Los conocimientos de la IA deben ser un punto de partida, no un atajo para la toma de decisiones. Antes de ajustar las cargas de trabajo, cambiar los horarios o señalar los problemas de rendimiento basándose en el análisis de la fuerza laboral, es fundamental analizar primero los datos.

Hacer las preguntas correctas lo protege de los errores superficiales. Garantiza que las salidas de la IA se sometan a pruebas de presión comparándolas con condiciones del mundo real, lo que te ayuda a evitar decisiones que crean nuevos problemas en lugar de resolver los antiguos.

Estas son las preguntas fundamentales que todo líder debe hacerse antes de convertir los conocimientos basados en la IA en acciones:
‍

1. ¿Se puede validar la información con la observación del mundo real?

La IA puede resaltar patrones inusuales, pero no puede confirmar si reflejan problemas significativos. Antes de actuar en función de tendencias detectadas, como el elevado tiempo de inactividad o el bajo uso de las aplicaciones, es fundamental validar el comportamiento que subyace a las cifras en condiciones reales.

Compruebe si los datos se alinean con lo que realmente sucede en el día a día. Por ejemplo, los picos de tiempo de inactividad pueden coincidir con tareas fuera del ordenador, como reuniones, sesiones de intercambio de ideas o llamadas de clientes. El bajo uso de una aplicación «crítica» puede significar simplemente que los equipos utilizan herramientas más nuevas y eficientes que la IA no prioriza.
‍

• Si la observación del mundo real apoya el patrón de IA, entonces puede avanzar con confianza con los ajustes específicos.
  
  
• Si la observación del mundo real revela la falta de contexto o contradice el resultado de la IA, entonces debe hacer una pausa y volver a evaluar antes de realizar cambios.
  ‍

2. ¿La actividad de interpretación de la IA es adecuada para el puesto?

No todos los trabajos tienen el mismo aspecto, y la IA a menudo tiene dificultades para diferenciar entre los diferentes tipos de comportamiento productivo. Un desarrollador, un representante de ventas y un diseñador interactúan de forma diferente con las herramientas y los flujos de trabajo. Los patrones de productividad que parecen inusuales a nivel superficial pueden ser completamente normales para cada puesto.

Antes de actuar en función de las tendencias señaladas, pregúntese si la interpretación de la IA tiene sentido dada la naturaleza del trabajo. Un número reducido de pulsaciones de teclas puede resultar preocupante para un puesto de entrada de datos, pero carece de sentido para un gerente que dedica tiempo a reuniones o a la planificación estratégica.
‍

• Si la interpretación de la IA se alinea con los patrones de trabajo esperados para el puesto, entonces puede utilizar la información para guiar las mejoras con más confianza.
  
  
• Si la IA señala el comportamiento típico o necesario para el rol, entonces debe ajustar su análisis para reflejar las demandas únicas de ese puesto.

Perspicaces software de seguimiento de trabajadores remotos le permite desglosar los datos de la fuerza laboral por función, departamento y equipo, lo que le ayuda a detectar patrones que tienen sentido en el contexto real del trabajo.
‍

3. ¿Los datos son lo suficientemente recientes como para reflejar las condiciones actuales?

Los entornos de la fuerza laboral cambian rápidamente. Los modelos de IA basados en patrones de comportamiento más antiguos pueden señalar «problemas» anticuados que ya no existen, especialmente después de los turnos, como el lanzamiento de nuevas herramientas, la reestructuración de equipos o los cambios en las políticas.

Antes de actuar, compruebe si la información se basa en los datos actuales. Un aumento en el cambio de aplicación podría haber tenido sentido antes de que se introdujera una nueva herramienta centralizada. El tiempo de inactividad puede parecer inusual solo porque las fases del proyecto pasaron de la producción intensiva a la planificación.
‍

• Si los datos reflejan los flujos de trabajo recientes, los cambios de personal y las prioridades operativas, entonces puede confiar en que los patrones son relevantes y oportunos.
  
  
• Si los datos están desactualizados o se basan en flujos de trabajo que ya no se aplican, a continuación, debe actualizar sus puntos de referencia o actualizar sus análisis antes de tomar decisiones.

Perspicaces software de monitoreo de productividad le brinda visibilidad de la fuerza laboral en tiempo real, lo que le ayuda a garantizar que las tendencias en las que actúa se basan en los comportamientos actuales reales de su equipo, no en suposiciones obsoletas.
‍

4. ¿La recomendación se alinea con las prioridades empresariales?

No vale la pena perseguir todas las ganancias de eficiencia si no acercan a tu equipo a los objetivos estratégicos. La IA puede señalar la disminución de la actividad como un problema, pero si esa disminución de la actividad refleja un cambio exitoso hacia un enfoque más profundo del trabajo, podría ser una señal de progreso, no de disminución.

Antes de actuar, comprueba si el cambio recomendado apoya tus objetivos más amplios. Los indicadores más altos de «actividad» no son útiles si no se traducen en resultados significativos, como una mejor ejecución de los proyectos, una mayor satisfacción de los clientes o una mayor innovación.
‍

• Si la recomendación de IA refuerza las principales prioridades empresariales, entonces puede implementar los cambios con confianza para amplificar el rendimiento.
  
  
• Si la recomendación se centra en métricas que no están vinculadas a objetivos reales, entonces deberías replantearte si actuar en consecuencia aportaría un verdadero valor.

Las herramientas de monitoreo de software de Insightful le permiten personalizar la forma en que se clasifican y miden las actividades, de modo que la información sobre la productividad refleje sus prioridades empresariales reales, no solo los niveles de actividad brutos.
‍

5. ¿Falta un contexto que la IA no pueda ver?

La IA puede procesar los niveles de actividad, los patrones de uso y los datos de tiempo, pero no puede verlo todo. No detectará los cambios en las prioridades de los clientes, los problemas técnicos inesperados, los desafíos personales que afectan a la concentración ni las dinámicas culturales dentro de un equipo. Los datos sin este contexto pueden llevar fácilmente a conclusiones erróneas.

Antes de actuar, pregunte si hay información externa que pueda cambiar la interpretación de la información. Las métricas por sí solas no siempre capturan la historia completa y, si lo hacen, se pueden generar costosos malentendidos.
‍

• Si no existen brechas de contexto importantes y la visión de la IA se alinea con observaciones más amplias, entonces podrá proceder con mayor confianza.
  
  
• Si falta un contexto crítico que modifique el significado de la tendencia, a continuación, debe hacer una pausa y volver a revisar el análisis antes de tomar medidas.

Insightful permite una recopilación de contexto más profunda al combinar el seguimiento del tiempo, el uso de las aplicaciones y el etiquetado de actividades en una sola vista, lo que brinda a los gerentes una visión más completa para evaluar junto con los patrones de inteligencia artificial.
‍

Convertir la información en acción

Detectar las brechas en las recomendaciones de IA es solo la mitad del trabajo. La verdadera ventaja proviene de convertir esas preguntas en mejores decisiones, utilizando la validación, el contexto y el juicio para guiar los próximos pasos.

Estas son las medidas específicas que puede tomar para tomar medidas más inteligentes una vez que haya desafiado y confirmado los conocimientos de su fuerza laboral:
‍

• Valide los conocimientos con la observación directa o los comentarios de los gerentes antes de realizar cambios basados en los resultados de la IA.
  
  
• Compare los patrones con los flujos de trabajo y las herramientas actuales para garantizar que los datos reflejen condiciones reales, no hábitos anticuados.
  
  
• Personalice las intervenciones en función de las expectativas específicas de cada función, reconociendo que el trabajo productivo es diferente en todos los equipos.
  
  
• Priorice las acciones que apoyan directamente los objetivos estratégicos, no solo mejoras en la actividad a nivel de superficie.
  
  
• Documente el contexto en torno a las tendencias de datos, como las fases del proyecto, los cambios de personal o los cambios de políticas, para basar las decisiones en un panorama completo.
  
  

Saque el máximo partido a sus herramientas con Workstyle Intelligence

Incluso los mejores conocimientos de IA necesitan una interpretación inteligente para obtener resultados. Perspicaces software de monitoreo remoto de empleados le brinda la visibilidad en tiempo real, la categorización flexible y los informes procesables que necesita para hacer mejores preguntas y tomar mejores decisiones.

Insightful le ayuda a ir más allá de los informes de IA a nivel superficial y a convertir los datos de la fuerza laboral en decisiones más inteligentes y sólidas.

Comience su prueba gratuita de 7 días o programe una demostración con Insightful hoy mismo.

‍