Avinash Kaushik tiene el don de derribar mitos cómodos con datos incómodos, y recientemente descartó un meme persistente de que los altos líderes presionan a sus organizaciones para que adopten la IA mientras ellos mismos permanecen silenciosamente en la década de 1990. Los datos de Notion, que compartió en su publicación, muestran que la mayoría de las personas de alto nivel, incluidos los directores ejecutivos, son en realidad los usuarios de IA más avanzados en el conjunto de datos, operando en los niveles 3 y 4 a una tasa seis veces mayor que los contribuyentes individuales.
Esa inversión me sorprendió.
La historia que se cuentan la mayoría de los profesionales es que la adopción de la IA es un problema de mandato de arriba hacia abajo donde el liderazgo exige un cambio pero no lo modela. Oye, eso es lo que yo también pensé, hasta que leí el informe “Gran Renovación” de Notion, una encuesta de más de 6.100 tomadores de decisiones de IA y usuarios cotidianos en 10 mercados globales que cuenta una historia diferente y más inquietante. La brecha no es entre líderes que presionan y trabajadores que resisten. Es entre organizaciones que han trasladado la IA de una herramienta individual a un sistema y la abrumadora mayoría que no lo ha hecho.
Esa mayoría, por cierto, es del 88%. Eso es más grande que una caja de pan, como solía decir mi madre.
La línea de base es “temprana” y esa no es la excepción
Notion estructuró sus hallazgos en torno a un modelo de madurez de cuatro niveles. El nivel 1 es la IA como socio de pensamiento: personas que utilizan herramientas independientes para redactar, generar ideas y analizar. El nivel 2 como asistente, el nivel 3 como compañeros de equipo y el nivel 4 es la IA como sistema, donde agentes autónomos ejecutan procesos complejos y críticos para el negocio de un extremo a otro. La distribución entre 6.118 encuestados: 57% en el Nivel 1, 31% en el Nivel 2, 10% en el Nivel 3 y 2% en el Nivel 4.
El doce por ciento de las organizaciones globales están operando IA a un nivel en el que realmente remodela la forma en que se realiza el trabajo. El ochenta y ocho por ciento todavía usa principalmente IA de la misma manera que usaría un mejor motor de búsqueda.
Esto es importante para los lectores de Search Engine Journal en particular. Si está trabajando en SEO o marketing de contenidos en este momento, es casi seguro que su organización se encuentre en ese grupo del 88%. Y la presión competitiva no proviene de organizaciones que tengan indicaciones ligeramente mejores. Proviene del 12% que ha integrado la IA en sus flujos de trabajo reales, ha creado una gobernanza en torno a ella y ha comenzado a medir su impacto con métricas reales en lugar de ahorros de tiempo autoinformados.
La brecha entre líder y trabajador es real, pero la dirección es sorprendente
Mi columna reciente sobre cómo lograr la aceptación de la IA se centró en las fricciones en la gestión del cambio y la dificultad de hacer que una organización pase de comprender que la búsqueda de IA está cambiando a reestructurar realmente la forma en que se produce y mide el contenido. Los datos de Notion añaden una perspectiva que no tenía entonces.
Los tomadores de decisiones en las organizaciones avanzadas describen una transformación fundamentalmente diferente a la de las personas que realizan el trabajo diario. En los niveles 1 y 2, los argumentos a favor de la IA se basan casi exclusivamente en la eficiencia: velocidad, productividad y reducción de costos. En los niveles 3 y 4, algo cambia. La experiencia del cliente sube ocho puntos porcentuales como principal motivación. Habilitar nuevas capacidades sube cinco. Mientras tanto, la mejora de la productividad de los empleados (el factor dominante de nivel 1 y 2) en realidad cae cuatro puntos entre los adoptadores más avanzados.
No se trata de un pequeño replanteamiento. Es una razón completamente diferente para estar en el juego.
Para los equipos de marketing específicamente, esto se conecta directamente con lo que señalé en mi columna sobre las señales de advertencia que su equipo es el siguiente en sufrir recortes de IA. Los equipos que utilizan el argumento de “estamos ahorrando tiempo” para justificar su inversión en IA hablan un lenguaje de nivel 1-2. Las organizaciones con más probabilidades de sobrevivir a la siguiente ronda de consolidación son aquellas que abogan por mejoras en la experiencia del cliente y capacidades que no existían antes.
Por qué la curva de aprendizaje se vuelve más pronunciada, no más plana
Uno de los hallazgos más contradictorios del informe de Notion es que el porcentaje de tomadores de decisiones en IA que dicen que la inversión está superando la preparación aumenta constantemente a medida que las organizaciones avanzan. En el Nivel 1, el 48% reporta esa brecha. En el nivel 4, es el 68%.
Esto no es lo que predicen la mayoría de los manuales de transformación. Se supone que las organizaciones mejoran en la absorción de la IA a medida que adquieren experiencia. Los datos de Notion sugieren lo contrario: cuanto más profundamente se integre la IA en los flujos de trabajo reales, más difícil será para los empleados seguir el ritmo de lo que la organización está implementando.
Singapur lidera a nivel mundial con el 21% de las organizaciones en el nivel 3-4. Estados Unidos tiene un 11%, empatado con Japón. Si trabaja para una empresa estadounidense que se considera líder en IA, esas cifras son una prueba útil de la realidad.
Tres cosas que separan al 12% del resto
Los datos de Notion sobre estrategias de implementación es donde la señal de los profesionales se vuelve más clara. En comparación con las organizaciones de nivel 1 y 2, los usuarios avanzados están haciendo tres cosas a un ritmo significativamente mayor.
Primero, la integración. El cincuenta y cinco por ciento de las organizaciones de nivel 3-4 han integrado la IA con los sistemas existentes, frente al 37% en los niveles 1-2. Esa brecha de 18 puntos representa la diferencia entre la IA como complemento y la IA como infraestructura. Si su equipo todavía está copiando y pegando resultados de una interfaz de chat en su CMS o plataforma de análisis, ese es un flujo de trabajo de Nivel 1, independientemente de cuán sofisticadas sean sus indicaciones.
En segundo lugar, la gobernanza. El cuarenta y dos por ciento de las organizaciones avanzadas han creado marcos de gobernanza y supervisión, en comparación con el 26 por ciento en etapas anteriores. Esto va en contra de la forma en que la mayoría de los equipos de marketing piensan sobre la IA: la gobernanza suena como un problema del departamento legal, no como un problema de estrategia de contenido. Los datos dicen lo contrario. Las organizaciones que avanzan más rápidamente también han avanzado primero en materia de políticas, supervisión y estructuras de rendición de cuentas.
En tercer lugar, la medición. El treinta y siete por ciento de las organizaciones de nivel 3-4 están midiendo el impacto de la IA con métricas reales, frente al 22% en etapas anteriores. Y esas métricas de calidad (tasas de error, retrabajo) aumentaron 19 puntos porcentuales. Las métricas del flujo de trabajo (tiempo de ciclo, rendimiento) aumentaron 15. El tiempo ahorrado autoinformado (el estándar anecdótico que la mayoría de los equipos utilizan por defecto) en realidad está disminuyendo como enfoque de medición entre las organizaciones más avanzadas.
Si su organización mide el ROI de la IA preguntando a las personas si sienten que están ahorrando tiempo, está midiendo la transformación de Nivel 1 con herramientas de Nivel 1.
Lo que Kaushik hizo bien y lo que significa para su próxima conversación en equipo
Es realmente una buena noticia que los propietarios y ejecutivos sean los usuarios de IA más avanzados del conjunto de datos. El comportamiento del liderazgo es uno de los pocos mecanismos de transmisión confiables para el cambio organizacional. Cuando los altos directivos modelan el uso avanzado de la IA en un conjunto diverso de tareas (no solo redactar correos electrónicos, sino también tomar decisiones, ejecutar flujos de trabajo y evaluar resultados), se crea un permiso explícito para que el resto de la organización asuma los mismos riesgos.
Pero hay un problema en los datos que surgen. Esa intensidad del liderazgo no se traduce automáticamente en sentido descendente. La brecha de habilidades y capacitación es el desafío número uno que frena la adopción de la IA en las organizaciones de nivel 3-4. Las herramientas y estructuras de roles que hacen que los líderes senior estén más dispuestos a experimentar no están automáticamente disponibles para los contribuyentes individuales.
Mi lectura de los datos de Notion es que la posición más peligrosa para una organización de marketing en este momento es confiar en que está por delante cuando el punto de referencia real es solo el 12% de las empresas globales que operan en el nivel en el que la IA realmente remodela la producción. La mayoría de los equipos que establecen objetivos agresivos de IA apuntan al Nivel 2. Las organizaciones que importarán en 18 meses son las que actualmente planean el Nivel 3.
Tres cosas para llevar a su equipo esta semana para realizar investigaciones sobre el terreno. Mapee dónde se ubican sus flujos de trabajo reales en comparación con el modelo de cuatro niveles de Notion, no dónde el liderazgo cree que se ubican, sino dónde aterriza realmente el trabajo diario. Identifique el flujo de trabajo recurrente de mayor valor que ejecuta su equipo y pregunte si podría automatizarse de un extremo a otro con revisión humana en los puntos de control en lugar de ejecución humana en todo momento. Y si todavía estás midiendo el impacto de la IA preguntando a las personas si ahorraron tiempo, reemplázalo con una métrica de calidad y una métrica de flujo de trabajo antes del siguiente ciclo de revisión.
Más recursos:
Imagen de portada: Prostock-studio/Shutterstock
