En un reciente episodio del podcast "You Should Know", John Phillips, Vicepresidente de Grupo de Experiencia del Empleado en ServiceNow, presentó un argumento convincente para repensar cómo las organizaciones miden el éxito de las iniciativas de inteligencia artificial. Phillips, quien lidera el negocio de flujos de trabajo de empleados de ServiceNow, afirmó que contar cuántas veces los empleados usan herramientas de IA es un enfoque erróneo. En cambio, enfatizó la importancia de medir si los trabajos se completan más rápido, con menos fricción y con mejores resultados tanto para los empleados como para el negocio.
La conversación, presentada por Ryan Leary y William Tincup, llega en un momento en que los directores de recursos humanos están bajo una presión creciente para demostrar ganancias de productividad de las inversiones en IA. Phillips no se anduvo con rodeos sobre el estado actual de la industria, describiéndolo como un "desastre de productividad". Señaló que cada sistema de registro ahora incluye su propio agente de IA, creando caos para los profesionales que deben navegar un panorama tecnológico fragmentado. "Cada sistema de registro tiene ahora su pequeño agente de IA y está creando caos para estos profesionales", dijo.
Phillips predijo un cambio significativo en cómo se evalúa el éxito de la IA. "Vamos a dejar rápidamente de hablar de adopción de IA como uso de herramientas, y comenzaremos a mirar los resultados y los trabajos a realizar", explicó. Esta perspectiva se alinea con una tendencia más amplia hacia métricas basadas en resultados en el lugar de trabajo, donde el enfoque está en resultados tangibles en lugar de métricas de actividad.
La discusión también profundizó en el intercambio de valor bidireccional entre empleados y empleadores. Phillips planteó una pregunta provocadora sobre las 23 horas que una herramienta afirma ahorrar: ¿qué sucede con ese tiempo? Sugirió que si el tiempo ahorrado simplemente se llena con más trabajo, el valor se pierde. Esto se relaciona con el concepto de esfuerzo discrecional, que Tincup argumentó que es una métrica más significativa que las encuestas de compromiso tradicionales. Phillips estuvo de acuerdo, señalando que la hiperpersonalización para comprender las necesidades de los empleados es más efectiva que las encuestas de pulso de talla única.
El episodio también exploró el colapso de los límites laborales desde la pandemia de COVID-19, lo que lleva al agotamiento y a un diálogo interno de "¿soy suficiente?". Phillips enfatizó la importancia de la recuperación en el alto rendimiento, afirmando: "El alto rendimiento tiene tanto enfoque extremo como recuperación extrema. En cualquier entorno, los mejores del mundo tienen esas cosas".
El enfoque de ServiceNow, como lo describió Phillips, implica superponer un compañero agéntico sobre los sistemas existentes en lugar de reemplazarlos. Señaló que los clientes a menudo llegan con ocho herramientas de IA compradas más una que construyeron ellos mismos, ninguna de las cuales se comunica entre sí. La visión de ServiceNow es una torre de control de IA que actúa como una capa superpuesta agéntica, uniendo 15 modelos de lenguaje grandes y 100 sistemas para crear un flujo de trabajo cohesivo.
Phillips también conectó su filosofía con experiencias personales, incluido el tiempo pasado en campos de refugiados, argumentando que "las habilidades y el talento son universales y la oportunidad no". Esta perspectiva subraya la importancia de democratizar el acceso a herramientas y oportunidades en el lugar de trabajo.
El episodio, parte de la Red de Podcasts WRKdefined con sede en Arlington, Texas, tiene más de 3.9 millones de oyentes mensuales verificados. Ofrece conversaciones sin filtros para personas interesadas en el mundo laboral en evolución. El episodio con John Phillips está disponible ahora donde se escuchen podcasts.
