Un pequeño motor que no podría ser el tren más poderoso, pero ella creía en sí misma. La historia cuenta, mientras subía a la empinada montaña, repitió: "Creo que puedo, creo que puedo".
Esta sencilla frase de Child Story todavía tiene una lección para el mundo de los negocios de hoy, especialmente cuando se trata de inteligencia artificial.
Y ya no son promesas distantes de la ficción científica. Ya está comenzando a transformar las industrias aquí. Pero a pesar de cientos de miles de millones de dólares en el desarrollo y el modelo y la plataforma, la adopción sigue siendo lenta para muchos empleados, con una encuesta reciente del Centro de Investigación de PEV, indicó que el 63% de los trabajadores estadounidenses usan IA en absoluto.
¿Razón? A menudo se puede bajar a lo que los investigadores llaman autoeficacia tecnológica, o simplemente se dice, la creencia del hombre en su capacidad para usar la tecnología.
En su investigación sobre este tema, descubrí que muchas personas que evitan nuevas tecnologías no están realmente en eso, en cambio, simplemente no se sienten equipadas para su uso en sus trabajos específicos. Entonces, y no se arriesgan a malentendidos, deciden mantener una distancia.
Y ahí llegaron muchas organizaciones. Se centran en la construcción del motor, pero no fomentan completamente la confianza de que los trabajadores deben moverse.
Qué tiene que ver la autoeficiencia con la IA
Albert Bandura, un psicólogo que desarrolló la teoría de la autoeficacia, señaló que la habilidad por sí sola no determina el comportamiento de las personas. Lo importante es la creencia de una persona en su capacidad para usar esta habilidad de manera efectiva.
En mi estudio de maestro en el entorno tecnológico 1: 1, aulas en las que cada estudiante está equipado con un dispositivo digital como una computadora portátil o tableta, estaba claro. Descubrí que incluso los maestros con acceso a potentes herramientas digitales no siempre se sienten seguros de usarlas. Y cuando carecen de confianza en sí mismos, pueden evitar la tecnología o usarla de manera limitada y superficial.
Lo mismo ocurre en el lugar de hoy con el lugar de trabajo. Los líderes pueden escribir rápidamente nuevas herramientas y quieren resultados rápidos. Pero los empleados pueden dudarlo, preguntándose cómo aplicar a sus roles, ¿lo usará correctamente o si aparecerá de manera menos competente, o incluso poco ética, para depender de ello?
Debajo de esa duda también puede ser un miedo demasiado famoso a algún día para reemplazar la tecnología.
De vuelta a las analogías de entrenamiento, me refiero a John Henry, el héroe popular del siglo XIX. Mientras historias, Henry era un ferrocarril que era conocido por su fuerza. Cuando la máquina que está alimentada en vapor la reemplazará, la ejecutó y ganó. Pero la victoria llegó por el precio: se estrelló y murió poco después.
La historia de Henry es una lección sobre cómo resistir la nueva tecnología a través de pura voluntad, puede ser autosuficiente. En lugar de dejar a algunos empleados cómo deben distraerse o superar la IA, las organizaciones deben ayudarlos a comprender cómo trabajar con él, para que no sientan que no quieran trabajar en contra de ella.
Role relevante y específico de capacitación
Muchas organizaciones ofrecen capacitación en relación con el uso de IA. Pero estos programas a menudo son demasiado amplios, que cubren los temas como informes a diferentes programas, cómo se ven las interfaces o lo que la IA "generalmente" puede hacer.
En 2025. Año, con herramientas de IA número, disponibles desde conversaciones y plataformas para abrir contenido hasta programas avanzados de análisis de datos y automatización de datos, no es suficiente.
En mi estudio, los participantes dijeron constantemente que se beneficiaron más de la capacitación que es "específica del medio ambiente", lo que significa que se ha adaptado a dispositivos, software y situaciones que enfrentan sus sujetos y calificaciones específicas.
¿Traducción para el mundo corporativo? La capacitación debe ser específica del trabajo y centrarse en el usuario, no en un tamaño único.
División de generación
No es muy impactante: los trabajadores más jóvenes tienden a sentirse más seguros usando la tecnología que los ancianos. Gen Z y Millennium son nativos digitales: los adultos son tecnologías digitales como parte de su vida cotidiana.
Gen X y Boomers, por otro lado, a menudo tenían que adaptar el uso de tecnologías digitales de carreras medianas. Como resultado, pueden sentirse menos capaces y más propensos a rechazar la IA y sus posibilidades. Y si sus pocas predicciones en IA se frustran o conducen a errores, esa primera impresión probablemente se mantendrá.
Cuando las herramientas de IA generativas se lanzan por primera vez comercialmente, es más probable que sean alucitas y escupen de manera confiable información inexacta. Recuerde cuando Google recuperó su bardo y la herramienta en 2023. Los años y su error de hecho llevaron a su compañía local que perdió $ 100 mil millones en valor de mercado? ¿O cuándo el abogado hizo títulos para citar casos ficticios en la amabilidad del chatggpt?
Momentos como aquellos que probablemente tengan escepticismo reforzado, especialmente entre los trabajadores aún no están seguros de la confiabilidad de la IA. Pero la tecnología ha llegado durante mucho tiempo a un plazo relativamente corto.
La solución para obtener aquellos que pueden ser más lentos para aceptar la IA para no lucharlos más, sino para entrenarlos y considerarlos.
¿Cómo es un entrenamiento efectivo de IA?
Bandura identificó cuatro fuentes clave que dan forma a la creencia del hombre en su capacidad para tener éxito:
Maestros de experiencia o éxito personal
Vicurizna experiencias o ver a otros en posiciones similares prosperar
Convicción verbal o retroalimentación positiva
Estados fisiológicos y emocionales o el estado de ánimo, energía, ansiedad, etc.
En la investigación de su maestro, vi cómo estos términos han marcado la diferencia, y el mismo enfoque puede aplicarse a la IA en el mundo corporativo, o en prácticamente cualquier entorno en el que una persona debe desarrollar autoeficacia.
En el lugar de trabajo, esto podría lograrse mediante capacitaciones basadas en cohortes que incluyen bucles de retroalimentación, comunicación regular entre líderes y empleados sobre el crecimiento, la mejora y más, junto con el contenido que puede adaptarse a las necesidades y roles de los empleados. Las organizaciones también se pueden experimentar con la participación de formatos como CenitaotherhouseCoopers, que brindan bajas oportunidades invertidas para que los empleados generen confianza en sí mismos y prueben nuevos programas de IA.
En "Pokemon Go!", Es posible levantar muchos carros pequeños y bajos conquistar y adquirir la ocurrencia de experiencias en el camino. Los lugares de trabajo podrían abordar la capacitación de IA de la misma manera, brindando participación en los empleados, oportunidades simples relacionadas con su trabajo real para construir constantemente la confianza en sí mismos y habilidades.
El plan de estudios no tiene que ser revolucionario. Solo debe seguir estos principios y no se convierte en víctima de la muerte a PowerPoint o al final de la capacitación genérica que no es aplicable a ciertos roles en el lugar de trabajo.
A medida que las organizaciones continúan ingresando en gran medida y el acceso y las tecnologías, también es esencial invertir en personas que las usen. Y podría cambiar lo que parece ser una fuerza laboral, pero aún habrá fuerza laboral. Y cuando las personas están bien entrenadas, y también puede hacerlas y ropa que funcionan significativamente más eficientemente.
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