TLDR : Según el último informe de Forrester, los empleados europeos carecen de competencias en IA, lo que frena la competitividad de las empresas del continente en comparación con sus homólogas estadounidenses. El informe destaca que Europa debe mejorar la formación en IA, establecer un uso ético de la IA y preparar a los empleados para confiar en los sistemas de IA para no perder terreno en la carrera de la IA.
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El último informe de Forrester, “European Employees Are Falling Behind US Workers On AI Skills”, destaca una brecha creciente entre Estados Unidos y Europa en su capacidad para integrar la IA en sus dinámicas económicas. Mientras que la IA se impone como un motor clave de productividad e innovación, la falta de confianza y competencias en IA de los empleados europeos frena la competitividad de las empresas europeas.
El AI Quotient: un nuevo barómetro de madurez
El corazón del informe se basa en un indicador inédito: el AI Quotient (AIQ). Este evalúa la capacidad de los individuos y organizaciones para adaptarse, colaborar y aprovechar la IA para generar resultados comerciales. Lejos de ser un simple índice técnico, se trata de un barómetro estratégico, que mide tanto la confianza de los empleados como la coherencia de las formaciones, la velocidad de adopción o la capacidad para integrar la IA en los procesos empresariales.
Sin embargo, en este terreno, Europa claramente se queda atrás. Mientras Estados Unidos intensifica sus inversiones (62,5 mil millones de euros en 2023 frente a 9 mil millones en la UE), el AIQ europeo sufre de varias debilidades: una formación aún desigual, salarios menos atractivos (particularmente en Francia donde el nivel salarial es del 37% en comparación con Estados Unidos), y una menor confianza de los empleados hacia las herramientas de IA.
Formaciones aún demasiado dispares
El déficit de formación sigue siendo una debilidad estructural: solo el 52% de las empresas europeas ofrecen una formación coherente en IA, frente al 62% en el lado estadounidense. Este retraso alimenta un clima de incertidumbre: aunque los empleados europeos están tan motivados como sus homólogos estadounidenses para desarrollar sus competencias en IA, siguen siendo menos confiados en su uso (48% frente al 59% en Estados Unidos). Más allá de las habilidades técnicas, sobre todo falta la familiaridad cognitiva con la IA, particularmente el dominio del prompt engineering y la comprensión de los desafíos éticos.
El informe destaca que ambos continentes comparten una misma prioridad: usar la IA generativa para mejorar la productividad. Pero nuevamente, las cifras revelan una brecha: el 36% de las empresas estadounidenses ya han desplegado soluciones de GenAI, frente al 32% en Europa, el 43% considera la adopción de nuevas tecnologías como una prioridad absoluta frente al 37% en Francia.
El informe también pone en relieve una brecha de percepción sobre la formación en IA entre los responsables comerciales y tecnológicos y los demás empleados. Señala varias vías de mejora para las empresas europeas, particularmente la implementación de formaciones regulares que permitan seguir el ritmo de la rápida evolución de las tecnologías de IA.
Según el analista principal Indranil Bandyopadhyay:
"El retraso de Europa en términos de adopción, desarrollo e inversión en IA es un desafío mayor en una economía cada vez más centrada en la IA. La mejora del AIQ de los empleados ya no es opcional: es esencial para retener el talento, impulsar la productividad y fomentar la innovación. Los líderes europeos deben centrarse en programas estructurados de formación en IA, en el uso ético de la IA y en preparar a los empleados para confiar en los sistemas de IA y colaborar con ellos. Al no tomar estas medidas, Europa corre el riesgo de perder terreno en la carrera de la IA, así como la productividad e innovación que aporta".
Para entender mejor
¿Qué es el 'prompt engineering' y por qué es importante en el contexto de la IA?
El 'prompt engineering' es una técnica donde se diseñan instrucciones específicas o 'prompts' para guiar un modelo de IA hacia resultados deseados. Es crucial en el contexto de la IA porque determina la eficacia y precisión de las respuestas generadas por la IA, lo cual afecta la adopción y uso efectivo de estas tecnologías.
¿Cuáles son los principales desafíos regulatorios relacionados con la integración de la IA en Europa?
Los desafíos regulatorios en Europa incluyen la protección de datos, la privacidad y la ética de la IA. La Unión Europea busca establecer reglas estrictas para garantizar el uso responsable y justo de la IA, lo que a veces puede frenar la innovación rápida.