La IA se está convirtiendo en uno de nuestros colaboradores predilectos, por encima de nuestros colegas. ¿Qué efectos tiene esto en las relaciones laborales y qué podemos hacer al respecto?
La IA se está convirtiendo en uno de nuestros colaboradores predilectos, por encima de nuestros colegas. ¿Qué efectos tiene esto en las relaciones laborales y qué podemos hacer al respecto?
Nuevas evidencias sugieren que la IA está poniendo en peligro nuestras redes informales de trabajo. Si no se controla, esto podría provocar la pérdida de confianza entre pares, colaboración y capital social.
¿Qué podemos hacer para detener esta tendencia dañina?
“¿Tienes un mejor amigo en el trabajo?” es una pregunta que Gallup utiliza desde hace tiempo en su encuesta anual de compromiso de los empleados . Gallup afirma que diferencia eficazmente a los equipos de alto rendimiento de los de bajo rendimiento. En concreto, sirve como indicador de confianza: las relaciones entre mejores amigos indican niveles más profundos de confianza que impulsan el compromiso, la productividad, la seguridad y la innovación.
El auge de la IA como mejor amiga en el trabajo
La pregunta me surgió cuando Pronita Mehrotra compartió en una publicación de LinkedIn cómo sus estudiantes recurrían cada vez más a la IA para obtener consejos y apoyo, en lugar de a sus compañeros de clase . Incluyó el siguiente gráfico:
Como practicante de análisis de redes sociales y organizacionales (ARS) durante más de 30 años, este gráfico realmente me llamó la atención.
Al igual que Gallup, en Swoop Analytics teníamos una pregunta de encuesta favorita: “¿En quién confías para que te ayude a realizar tu trabajo?”. Solíamos pedir a los encuestados que eligieran sus cinco contactos principales. Con esta única pregunta, podíamos crear mapas de redes reveladores que identificaban quiénes son los verdaderos influenciadores dentro de una organización.
Como era de esperar, muchos de estos influencers ocupaban puestos directivos. Sin embargo, invariablemente identificábamos “influencers ocultos” que lograron influir en sus pares desde abajo. Estos influencers ocultos suelen ser cruciales para cualquier iniciativa de cambio organizacional.
¿Cuáles eran entonces los atributos de un influencer oculto? Estos triunfadores discretos carecían de ego; a menudo sentían que simplemente hacían su trabajo. Eran muy accesibles por naturaleza y siempre buscaban complacer.
Más allá de su naturaleza, también sabían invariablemente cómo hacer las cosas, incluyendo sortear los sistemas y procesos restrictivos existentes. A veces se trataba de un sistema informático heredado difícil de usar. Otras veces, se trataba de sortear regulaciones o políticas para lograr un resultado práctico. Algunos eran empleados con mucha experiencia que simplemente sabían cosas, y si ellos no las sabían, sabían quién las sabría.
Tras ver el gráfico del antes y el después de Mehrotra, supe de inmediato que si ChatGPT fuera una opción en la lista de personas en las que confío para realizar mi trabajo, sin duda lo votaría. Y espero que a muchos otros les pase lo mismo. El mapa de red resultante se parecería mucho a la red del “después” de Mehrotra.
¿El auge de la IA como influenciador oculto?
La IA refleja muchas cualidades de nuestros influenciadores ocultos tradicionales: sin ego, siempre disponibles, hábiles para navegar por la complejidad y notablemente imparciales. ¿Qué más se puede pedir? Cada vez son más comunes las historias de IA que se convierten en “mejores amigas” en el trabajo .
La encuesta de compromiso de Gallup busca ofrecer una perspectiva del nivel de compromiso de los empleados con sus compañeros y, por ende, con la organización en su conjunto. Las organizaciones con redes de amistad cohesionadas que trabajan por el bien común ( capital social ) tienen mayor retención, ya que las personas no quieren romper esos fuertes lazos sociales ni el rendimiento que estos generan.
Si la IA se convierte en el centro de la red de su lugar de trabajo, la preocupación de Mehrotra se vuelve real: los vínculos entre pares se disuelven y el pegamento social que mantiene unidos a los equipos de alto rendimiento se debilita.
De las redes de confianza a las redes en estrella
Por supuesto, la IA no solo es la mejor amiga de todos en tu organización, sino también en todas las demás. Si nuestras redes sociales se desmoronan y se convierten en “redes estelares” con la IA como eje central y sin capital social que cohesione a los empleados, ¿qué queda?
¿Nos encaminamos hacia un mundo donde las personas impulsadas por IA simplemente competirán entre sí por su propio beneficio? ¿Están en riesgo nuestros activos de capital social, ganados con tanto esfuerzo?
Lo que nos dicen los datos
La publicación de Mehrotra mencionó el estudio de Hou et al, “ Todos los caminos conducen a ChatGPT”: cómo la IA generativa está erosionando las interacciones sociales y las comunidades de aprendizaje de los estudiantes , que realizó 17 entrevistas semiestructuradas con estudiantes universitarios de informática en siete universidades R1 en América del Norte.
Hemos observado una tendencia descendente paralela en la interacción entre personas en la plataforma Viva Engage de Microsoft.
En 73 organizaciones y casi tres millones de empleados, observamos:
- Una disminución constante de los “enganchadores”, aquellas personas que actúan como centros de conexión.
- Menos relaciones bidireccionales, lo que sugiere una caída en la colaboración recíproca.
- Un aumento en las @menciones, aunque probablemente estén pasando del diálogo (“participar”) a la transmisión (“FYI”).
Estas tendencias son paralelas a los patrones de búsqueda de ayuda mediante IA detectados por Hou et al., lo que sugiere un cambio más amplio y sistémico en la interacción entre pares. Hemos observado una tendencia similar, aunque no tan clara, en las conversaciones de Microsoft Teams.
| 5 señales de que el capital social está disminuyendo en su organización |
|---|
| Menos respuestas escritas a las publicaciones del foro de discusión |
| Hilos de discusión más cortos |
| Tasas de participación activa más bajas en ESN |
| Aumento de las inasistencias a reuniones en línea |
| Disminuir las interacciones de chat y canales en entornos de Teams |
Los datos nos indican que la intensidad de las conexiones interpersonales se está reduciendo con el tiempo. No tenemos pruebas de que la IA sea la responsable. Pero podemos especular que probablemente ha sido un factor contribuyente en los últimos uno o dos años.
Cómo reconstruir las conexiones entre personas
La exploración de la IA generativa aún se lleva a cabo en gran medida en privado. Las personas realizan investigaciones privadas antes de tener la confianza suficiente para interactuar con un colega humano sobre cómo usar mejor las herramientas de IA. Sin embargo, podemos tomar algunas medidas concretas para asegurarnos de no perder la capacidad de conectar a nivel humano:
- Considere la IA como el primer paso de una actividad colaborativa . Por ejemplo, si su equipo está a cargo del desarrollo de un nuevo servicio o producto, acepte que el primer paso es el uso individual de la IA para ampliar y desarrollar sus perspectivas personales. Sin embargo, siempre hay un siguiente paso: los colegas se reúnen para compartir y desarrollar el producto o servicio de cara al futuro.
- Considere usar copilotos de IA generativa para ayudarle a encontrar y desarrollar nuevas conexiones. En el entorno de Microsoft, el grafo de Microsoft es una rica fuente de inteligencia de red que la IA puede aprovechar. He publicado previamente sobre cómo usar la IA para realizar análisis de redes organizacionales .
- Redoble el uso de su ESN para centrarse en eventos que fomenten la conexión interpersonal . Foros de preguntas frecuentes; hackatones de innovación; o campañas informativas que fomenten la conexión humana, como publicaciones de noticias de interés. Utilice las analíticas de su ESN para rastrear y monitorizar las conexiones interpersonales.
- Asegúrese de que los miembros participen en las reuniones digitales del equipo, en lugar de esperar el resumen de la IA. Use las analíticas de Teams para supervisar las interacciones presenciales.
La IA no tiene por qué destruir el capital social en el trabajo, pero podría hacerlo si permitimos que la comodidad prevalezca sobre la conexión. Con intención, podemos crear flujos de trabajo donde la IA acelere el conocimiento, pero la confianza humana siga siendo la base del rendimiento.
Nota del editor: Lea más sobre los efectos secundarios no deseados del uso de IA en el lugar de trabajo:
- La política silenciosa de admitir el uso de la IA : el uso de la IA en el lugar de trabajo está en aumento, pero pocos admiten utilizarla. ¿Qué pueden hacer las organizaciones?
- El arma de doble filo del uso de la IA en las reuniones : si bien la IA puede mejorar la eficiencia y la inclusión en las reuniones, debe utilizarse con responsabilidad. Algunas consideraciones a tener en cuenta.
- ¿Nos estamos centrando en los casos de uso de IA equivocados? — Cuando dejamos de meter toda la IA en un solo saco, podemos identificar los diferentes casos de uso en los que vale la pena centrarse (pista: no son los que más se mencionan).
Acerca del autor
Laurence Lock Lee es cofundador y director científico de Swoop Analytics, una firma especializada en análisis de redes sociales en línea. Anteriormente, ocupó altos cargos en investigación, gestión y consultoría tecnológica en BHP Billiton, Computer Sciences Corporation y Optimice.