En un conversatorio organizado por el Observatorio del Departamento de Administración, su director, Sergio Bijman, junto a Fiona Ruckert, de Walmart Chile, y María Jesús Brown, de Learnability Lab, plantearon que incorporar IA no genera valor por sí solo si no va acompañado del rediseño de procesos y del desarrollo de capacidades de aprendizaje en las organizaciones.
El Observatorio de Sociedad Digital del Departamento de Administración de FEN Universidad de Chile realizó el conversatorio «Organizaciones que aprenden a transformarse: Capacidades dinámicas para la era de la inteligencia artificial». La actividad abordó la distancia entre la incorporación de herramientas de IA en las empresas y su capacidad efectiva de generar resultados.
Participaron Sergio Bijman, director del Observatorio; Fiona Ruckert, Head of Data Value de Walmart Chile; y María Jesús Brown, fundadora y directora de Learnability Lab y directora académica del Diplomado en Aprendizaje y Talento para la Transformación Organizacional de Unegocios FEN.
Según los antecedentes expuestos durante la actividad, el 88% de las organizaciones declara utilizar inteligencia artificial y un 70% ya incorpora IA generativa en al menos una función de negocio. Sin embargo, solo un 5% de los pilotos de IA generativa logra un impacto financiero medible.
Capacidades dinámicas
El planteamiento del Observatorio se centra en el concepto de capacidades dinámicas, entendidas como la habilidad de una organización para ejecutar lo que necesita resolver en el presente y, al mismo tiempo, adaptar, integrar y reconfigurar sus recursos frente a entornos cambiantes.
Desde esta perspectiva, aprender a usar herramientas, interfaces o prompts es un paso necesario, pero no suficiente. La transformación ocurre cuando los nuevos conocimientos dejan de depender de personas aisladas y se incorporan a prácticas, procesos, roles, métricas y formas de tomar decisiones. Esto implica también revisar cómo se mide la capacitación: más allá de cuántas personas completan un curso, el foco pasa a ser si la organización está rediseñando su trabajo a partir de las nuevas posibilidades.
«La IA crea nuevas posibilidades. La organización crea valor cuando desarrolla la capacidad de aprender y reconfigurarse continuamente», señaló Sergio Bijman.
La experiencia de Walmart
Fiona Ruckert presentó el caso de Walmart. A nivel global, la compañía reporta una inversión de US$1.000 millones en entrenamiento y desarrollo de habilidades, con el objetivo de promover la alfabetización y adopción de IA entre más de 1,6 millones de asociados. En Chile, más de 2.100 colaboradores han participado en programas internos de formación en IA, y la empresa informa que estas soluciones han permitido eficientar más de 51.000 horas de trabajo.
La compañía ha desarrollado agentes de IA para necesidades específicas: Sparky, para shopping conversacional y predictivo; Squiggly, asistente interno para colaboradores; Wibey, copiloto para desarrollo; y Marty, orientado a apoyar a sellers en la gestión de catálogos y publicidad. Según Walmart, la IA ha reducido en 40% los tiempos de resolución en Servicio al Cliente.
En su operación se han incorporado 2.300 robots especializados, y Carrito Listo, una solución desarrollada en Chile, ha duplicado la velocidad del proceso de compra, con niveles de satisfacción superiores al 90%. Además, más del 40% de las aplicaciones de software de Walmart Global incorpora inteligencia artificial.
«En Walmart Chile, no estamos corriendo, ya aprendimos a transformarnos», afirmó Ruckert.
Habilidades con menor vigencia
María Jesús Brown se refirió a la reducción en la vida útil de las habilidades profesionales. De acuerdo con los antecedentes que presentó, una habilidad podía mantenerse vigente cerca de 30 años en 1984, mientras que hoy ese período se acerca a los cinco años. La tecnología, agregó, ya no solo reemplaza tareas manuales o rutinarias, sino que también avanza sobre actividades cognitivas.
En el caso de Chile, citó una medición de la OCDE según la cual el 55% de los empleos está compuesto por tareas cortas y repetitivas, expuestas a automatización. Es el porcentaje más alto entre los países considerados en ese estudio.
«Capacitar más rápido no es lo mismo que aprender mejor», sostuvo Brown, quien identificó cuatro dimensiones para que el aprendizaje se convierta en una capacidad permanente de la organización: compromiso del liderazgo, perspectiva sistémica, apertura y experimentación, y transferencia del conocimiento.
En materia de liderazgo, mencionó prácticas como proteger tiempo para aprender, contar con líderes que reconozcan lo que no saben e incorporar el aprendizaje en los indicadores de gestión, en lugar de medirlo solo en horas de capacitación. También planteó la necesidad de vincular los planes de desarrollo con la estrategia de negocio y anticipar las habilidades críticas que cada área requerirá. A ello sumó la importancia de espacios donde los errores puedan discutirse sin castigo, así como de comunidades de práctica, mentorías y mecanismos que permitan que el conocimiento permanezca en la organización.
La organización como factor diferenciador
La conclusión compartida en el conversatorio es que empresas con acceso a las mismas herramientas pueden obtener resultados distintos, según cómo las integren en sus procesos, cuánto aprendan de su uso y con qué rapidez conviertan ese aprendizaje en nuevas formas de trabajar. La ventaja no estará solo en tener IA, sino en la capacidad de convertir nuevas posibilidades en nuevas capacidades organizacionales.