Las herramientas de IA están en todas partes, entonces, ¿por qué la mayoría de la gente todavía las usa en 2015?
Las herramientas de IA están en todas partes, entonces, ¿por qué la mayoría de la gente todavía las usa en 2015? Casi todas las herramientas que abre tienen inteligencia artificial integrada, desde motores de búsqueda y aplicaciones de Office hasta navegadores, teléfonos y software creativo.
Las actualizaciones continúan agregando asistentes, copilotos y generadores, cada uno de los cuales promete cambiar la forma en que se hacen las cosas.
Sobre el papel, la adopción parece alta. Millones de usuarios ya tienen estas funciones disponibles, a menudo activadas de forma predeterminada, esperando en menús que la mayoría de la gente rara vez explora.
El comportamiento real se mueve más lentamente. Muchos usuarios todavía escriben documentos línea por línea, buscan en la web como lo hacían hace años y completan tareas manualmente incluso cuando el software sugiere otras opciones.
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El objetivo nunca fue reemplazar la creatividad o el talento, sino mejorarlos, y eso sólo funciona cuando las personas entienden dónde encajan las nuevas habilidades en lo que ya están haciendo.
En este artículo, analizamos por qué las herramientas de IA están en todas partes y, sin embargo, el uso cotidiano del software sigue estancado en el pasado. El verdadero problema no es el acceso a la IA, sino su adopción.
Los proveedores de software no avanzan lentamente. Casi todas las semanas aparecen nuevas funciones de IA en las actualizaciones, que se suman a las herramientas que la gente ya usa para escribir, codificar, diseñar, buscar y comunicarse.
El acceso ya no es una barrera. Lo que falta es el momento en el que el usuario realmente aprende dónde encaja la nueva característica en su flujo de trabajo existente.
La mayoría del software todavía espera que las personas lo descubran por sí mismas, por lo que se prefieren las herramientas. Arco de aprendizaje Walkme Concéntrese en las funciones de aprendizaje dentro de la aplicación en lugar de enviar a los usuarios a documentación o portales de capacitación separados.
El cambio refleja una comprensión más amplia en toda la industria de que revelar la funcionalidad no significa necesariamente que la gente la usará, algo que también se discute en los debates sobre la supervisión de la IA y la usabilidad como estrategia.
La mayor parte del aprendizaje todavía ocurre fuera de la herramienta. Se espera que los usuarios lean guías, vean tutoriales o asistan a sesiones formales como los programas tradicionales de capacitación para empleados, aunque la verdadera dificultad es cuando regresan al software, tratando de completar una tarea bajo presión de tiempo.
En la práctica, las personas recurren a hábitos en los que ya creen, ignorando características que no han tenido tiempo de explorar adecuadamente. La innovación sigue avanzando, pero el poder de los usuarios avanza a un ritmo diferente.
La sobrecarga de funciones dificulta el uso del software moderno
Las aplicaciones modernas no tienen problemas por su falta de capacidades. Tienen dificultades porque cada actualización añade una capa más a la que ya existía. La IA no reemplazó la antigua interfaz; Está apilado encima de ellos, lo que significa que los usuarios ahora enfrentan más opciones, más paneles y más asistentes que nunca.
Incluso la discusión sobre cómo los agentes de análisis de IA deben proteger, no el tamaño del modelo, refleja la misma preocupación de que agregar inteligencia no hace que el software sea automáticamente más fácil de usar.
Abra casi cualquier herramienta hoy en día y el patrón le resultará familiar: software de oficina con copilotos y barras laterales integrados, herramientas de diseño llenas de generadores, plantillas e indicaciones, aplicaciones de productividad con chatbots en cada menú y plataformas que esperan que los usuarios aprendan a través de guías como la capacitación de empleados.
Cuando la interfaz se llena, la gente deja de experimentar y recurre a lo que ya sabe. Más potencia suena bien en las notas de la versión, pero en la práctica, a menudo significa que se toman más decisiones en cada pantalla. Esta es la razón por la que los patrones de uso a menudo van con años de retraso respecto de la tecnología ya disponible.
Los humanos no resisten la IA; Les impide cambiar su forma de funcionar.
La mayoría de los usuarios no están en contra de la inteligencia artificial. A lo que se resisten es a cambiar lo que ya saben hacer.
Una vez que una rutina parece confiable, la gente la repite sin pensar, incluso cuando el software ofrece un método más rápido. El hábito se convierte en el valor predeterminado, lo que ayuda a explicar por qué se está ampliando la brecha entre la disponibilidad de la IA y las capacidades reales.
Si bien se espera que la mayoría de los empleados utilicen la IA en el lugar de trabajo, sólo una minoría se siente debidamente capacitada para hacerlo. Investigación de Microsoft muestra que el 66% de los líderes dicen que no contratarían a alguien sin habilidades en inteligencia artificial.
Muchos están aprendiendo por sí solos a medida que los requisitos laborales se acercan más a las habilidades asociadas con futuros desarrolladores de nuevos empleos que a los roles tradicionales.
Aprender un nuevo flujo de trabajo parece fácil hasta que se interpone en el trabajo real. La memoria muscular toma el control, los plazos se avecinan y rara vez hay suficiente orientación dentro de la herramienta para sentirse seguro al probar un nuevo método.
La brecha entre innovación y adopción es principalmente humana, no tecnológica, razón por la cual el próximo cambio en la IA no vendrá únicamente de buenos modelos.
La próxima ola de IA se centrará en el aprendizaje, no sólo en la automatización
La siguiente fase del desarrollo de la IA está empezando a pasar de agregar más funciones a ayudar a los usuarios a comprender.
En lugar de esperar que la gente lea guías o vea tutoriales como en 2015, nuevas herramientas están comenzando a guiar las tareas directamente dentro de la interfaz, mostrando sugerencias paso a paso a medida que avanza la tarea.
Los copilotos que recomiendan el siguiente comando, los flujos de trabajo que aparecen en medio de un flujo de trabajo y las interfaces que se adaptan a la forma en que trabaja el usuario son cada vez más comunes en el software de productividad, diseño y desarrollo.
Este cambio está provocando que más equipos se pregunten cómo elegir una plataforma de adopción digital, ya que el aprendizaje ya no ocurre antes de usar el software, sino durante el mismo.
Las herramientas que se destacan no serán las que tengan la lista de funciones más larga, sino las que las personas realmente puedan entender sin tener que detener su trabajo para encontrarlas.
