AI Works - Un programa piloto de habilidades centrado en las personas que explora la adopción de la IA en el lugar de trabajo en el Reino Unido
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AI Works - Un programa piloto de habilidades centrado en las personas que explora la adopción de la IA en el lugar de trabajo en el Reino Unido
Vista detallada de cada página de diapositiva, incluyendo diseño, contenido clave y elementos visuales.
Diapositiva de título con el colorido logotipo de 'AI Works' con marca de verificación, eslogan sobre el programa piloto de habilidades centrado en las personas que explora la adopción de la IA en el lugar de trabajo y la marca Google
Diseño de portada limpio con el logotipo grande de AI Works, texto de subtítulo y el logotipo de Google en la parte inferior
Índice completo con números de página que cubren la introducción, los hallazgos clave, el resumen ejecutivo, las recomendaciones, la metodología, los hallazgos y tres análisis profundos de sectores piloto (Educación, Miembros de sindicatos, PYMES)
Diseño de dos columnas con una barra lateral verde a la izquierda que contiene la lista de contenido y el lado derecho con una miniatura de video y una nota de investigación ética
Página de introducción de la sección con un gran gráfico numérico '01' y un subtítulo que describe la descripción general de los hallazgos clave, la metodología de investigación y las recomendaciones de políticas
El lado izquierdo presenta un gran número colorido '01', el lado derecho muestra una foto en blanco y negro de un participante del taller
Dobles prólogos de Rachel Wolf (Socia fundadora de Public First) y Debbie Weinstein (Presidenta de Google EMEA) que explican el desafío de la adopción de la IA, la oportunidad económica de £400B y la brecha de adopción emergente
Diseño de dos columnas con citas de ambos líderes, enfatizando la oportunidad de productividad y la necesidad de una acción intencional
Siete hallazgos principales presentados en formato de tarjeta visual que cubren: los hábitos de la IA se forman fácilmente, la mejora de las habilidades cierra las brechas de adopción, permiso para preguntar, la formación de hábitos conduce a la experimentación, relación positiva entre el optimismo y el uso, la adopción de la IA aumenta el bienestar y el ahorro de tiempo supera las estimaciones
Diseño de cuadrícula con siete tarjetas de hallazgos, un gran cuadro de llamada que destaca la información central sobre la eficacia de la capacitación
Se abre con una oportunidad económica de IA de £400 mil millones para el Reino Unido, señala que £200B dependen de la adopción por parte de la fuerza laboral. Detalla el estado actual: el 34% de los trabajadores usa la IA, el 66% no la usa, con importantes divisiones demográficas
Página con mucho texto con viñetas, incluye visualización de datos que muestra estadísticas de adopción
Describe la metodología del programa piloto: trabajar con tres sectores clave (educación, PYMES, sindicatos), medir las actitudes antes/después de 2.5-5 horas de capacitación y hacer un seguimiento después de tres meses para medir el cambio de comportamiento
Contenido de texto con foto incrustada que muestra una sesión de capacitación con diversos participantes en las mesas
Detalles del impacto de la capacitación: se triplicó el uso entre los miembros del sindicato, se duplicó el uso entre las PYMES y los maestros. Muestra un ROI de 10:1 en comparación con 1:2 para Lifetime Skills Guarantee. Destaca la transformación demográfica con estadísticas detalladas sobre mujeres y trabajadores mayores
Extensión de dos páginas con una gran infografía que muestra la estadística del 45% y una fotografía del evento de Google
Documenta los cambios de actitud: más del 80% se sorprendió por las capacidades de la IA, el 70% descubrió nuevos casos de uso de forma independiente, el optimismo aumentó entre 13 y 22 puntos porcentuales en todas las cohortes. Detalles de los beneficios para el bienestar con 122 horas de ahorro de tiempo anuales
Página dividida con texto a la derecha, gran retrato fotográfico a la izquierda que muestra a un participante entusiasta
Recomendaciones de políticas para Industrial Strategy y Skills England, que incluyen: las empresas necesitan apoyo para las herramientas/habilidades/directrices de la IA, Skills England debería crear un sistema de microcredenciales, se necesita reconocimiento de capacitación modular
Extensión de dos páginas con texto de recomendación a la derecha, foto de capacitación atractiva a la izquierda que muestra la presentación
Recomendaciones para el gobierno: garantizar la formación en IA para todos los trabajadores del sector público, lanzar una prueba a mayor escala, nombrar líderes de IA en cada departamento, integrar la IA en el Civil Service Fast Stream, evaluar la cobertura del Digital Fast Stream
Sección de recomendaciones continuada con foto de retrato de un trabajador del sector público
Presenta la sección que explica por qué el potencial económico de la IA sigue estando en gran medida sin explotar y lo que está en juego para el Reino Unido. Gran número de capítulo '02' con foto de participante en blanco y negro
Divisor de capítulo con un gran gráfico numérico colorido y fotografía documental
Analiza la oportunidad de IA de 400.000 millones de libras esterlinas del Reino Unido, los desafíos de la adopción de tecnología, el retraso de la productividad frente al G7, los riesgos de la brecha digital y señala que esta es una oportunidad para romper el ciclo de la lenta adopción
Texto de una sola columna con llamada de cita destacada y citas de referencia
Visualización de datos que muestra el uso de la IA generativa en el trabajo por datos demográficos: brecha dramática entre hombres menores de 35 años (el más alto) y mujeres mayores de 55 años (el más bajo: cuatro veces menos probabilidades de usar la IA)
Gráfico de barras con seis categorías demográficas que muestran el porcentaje que ha utilizado herramientas de IA generativa en el trabajo
Segundo gráfico que muestra que el uso de la IA se correlaciona fuertemente con los ingresos, aumentando del 10-20% para los que menos ganan al 70% para los que ganan más de 100.000 libras esterlinas. Señala que el 34% de las personas utilizan la IA en el trabajo con alta frecuencia entre los adoptantes
Gráfico de líneas/áreas que muestra los tramos de ingresos y el porcentaje de uso, con texto de apoyo
Introduce la sección de metodología que explica el diseño del programa piloto para identificar las barreras de adopción de la IA y probar la formación específica. Gran número de capítulo '03'
Página dividida con un gran gráfico numérico y una fotografía documental de dos participantes colaborando
Detalla el enfoque de la investigación: entrevistas con expertos a 18 partes interesadas, desarrollo de hipótesis para tres sectores (educación/PYMES/sindicatos), sondeo del panorama de 3100 trabajadores en agosto de 2024 y marzo de 2025
Flujo de tiempo/proceso con cuadros de texto y fotografía de participantes
Cronograma completo de abril a marzo que muestra: investigación de referencia, hipótesis sectoriales, análisis del panorama, análisis previo a la formación, impartición de la formación (diciembre), investigación posterior a la formación, análisis de impacto de 3 meses y encuesta de seguimiento del panorama
Cronograma horizontal con fases conectadas, descripciones detalladas para cada etapa
Describe las asociaciones con LEO Academy Trust, Lift Schools, Community union y Enterprise Nation. Detalla la estructura de la formación: 2,5-5 horas de apoyo a medida adaptado al contexto laboral de cada sector
Diseño de dos columnas con detalles de la formación e información del socio
Explica la evaluación en tres fases: encuestas/grupos focales previos a la formación, encuestas/grupos focales posteriores a la formación y seguimiento a los 3 meses. Señala las variadas intervenciones entre cohortes para obtener información valiosa, con pruebas de significación estadística
Descripción de texto con fotografía incrustada de participantes de formación comprometidos
Presenta la sección de hallazgos explicando cómo una breve capacitación aumenta drásticamente el uso de la AI con un impacto duradero en la adopción. Gran marcador de capítulo '04'.
Divisor de capítulo con un gran número colorido y retrato de un participante
Hallazgo clave: la relevancia percibida es la mayor barrera, no la capacidad/complejidad. Se observa que la confianza sigue siendo alta (80%+) pero la mayoría considera que la AI es irrelevante para sus funciones. Doble desafío: no pueden ver las aplicaciones y se rindieron después de no obtener beneficios inmediatos.
Contenido de texto con datos integrados que muestran un 44% de uso diario entre aquellos que sí usan AI
Gráficos de comparación de antes/después que muestran un aumento drástico en el uso anticipado de la AI inmediatamente después de la capacitación: cambia de la categoría 'nunca' a la categoría de varias veces al día en todas las cohortes
Gráficos de barras apiladas que comparan 'Antes de tomar la capacitación' con 'Uso futuro anticipado' con categorías de frecuencia codificadas por colores
Gráfico de barras que muestra las principales razones para el aumento del uso en tres cohortes: beneficios de ahorro de tiempo (54-72%), mayor comprensión de la utilidad (61-69%), comprensión de cómo usarla eficazmente (43-63%), confianza para experimentar (43-59%)
Gráfico de barras horizontales que compara tres cohortes con múltiples categorías de respuesta
Muestra el uso previsto versus el uso real tres meses después en las tres cohortes. Descenso mínimo con patrones consistentes: Sindicato (9%→57%→35%), Educación (19%→57%→47%), SMB (29%→59%→60%). Destaca la transformación demográfica para las mujeres y los trabajadores mayores de 55 años.
Gráfico de comparación de tres barras para cada cohorte que muestra el uso previo/previsto/real, además de citas testimoniales
Gráfico de barras apiladas que muestra el tiempo ahorrado por semana entre las cohortes: la mayoría ahorra de 1 a 3 horas semanales, algunos de 4 a 6 horas, lo que se traduce en 122 horas anuales, superando las estimaciones del modelo de 100 horas en un 22%
Gráfico de barras 100% apiladas con categorías de ahorro de tiempo más texto de apoyo y fotografía integrada
Gráfico de barras que muestra los niveles de confianza previos a la capacitación frente a la población general. Documenta que los participantes comenzaron con una confianza más baja, pero la capacitación aumentó la fluidez drásticamente. Después de 3 meses, el 70% descubrió nuevos casos de uso, el 48% lo usó para la lluvia de ideas, el 54% para resumir
Gráfico de barras horizontales que compara la confianza entre diferentes grupos de trabajadores, con citas testimoniales
Gráfico de barras que muestra las intenciones futuras de uso de la AI entre las cohortes para diversas tareas. Destaca el desarrollo de una comprensión matizada y prácticas responsables. Incluye la barra lateral del enfoque de seguridad de Google
Gráfico de barras agrupadas por tipo de tarea con comparación de tres cohortes, más panel de información de seguridad de Google
Gráficos de barras emparejadas que muestran un aumento drástico en el optimismo tecnológico posterior a la capacitación: Educación +22pts (66%→87%), SMB +13pts, Sindicato +9pts. Vincula el aumento del uso con un mayor optimismo sobre el impacto social de la tecnología
Comparación de gráficos de barras de antes/después para cuatro grupos con texto de apoyo y retrato de un participante
Documenta cómo la AI mejora la accesibilidad y la inclusión para personas neurodivergentes, educación especial, hablantes no nativos de inglés y aquellos con diferencias de aprendizaje. Múltiples testimonios sobre la AI como sistema de apoyo
Página con mucho texto con tres citas testimoniales poderosas y una fotografía de apoyo
Detalla qué hizo que la capacitación fuera efectiva: sesiones prácticas interactivas, demostraciones prácticas con aplicaciones reales, contenido específico del sector adaptado y sesiones de prompting con AI. Señala que no hay diferencias significativas entre la entrega en línea y en persona
Texto con fotografía incrustada de la participación mostrando aprendizaje en grupo
Divisor de sección para la inmersión profunda en Educación que muestra un gran número '02', diapositiva de título y logotipos de asociación para LEO Academy Trust y Lift Schools
Divisor de sección limpio con marca y fotografía de participantes
Resumen de siete puntos: la capacitación en AI es de baja prioridad para los profesores (solo el 22% la elige), la confianza no es la principal barrera (la relevancia lo es), las preocupaciones sobre 'trampas' requieren un permiso explícito, la adopción se duplicó después de la capacitación con ahorros de tiempo que superaron las proyecciones en un 10%, las tareas administrativas son la vía de entrada, los profesores se convirtieron en defensores
Lista numerada de hallazgos con citas de testimonios de socios en cuadros azules
Detalles de la crisis de los profesores: el 49% considera que la carga de trabajo es inmanejable, el 74% dedica demasiado tiempo a la administración, el 34% está considerando irse debido a la carga de trabajo. La AI podría ahorrar a los profesores 109 horas/año (un aumento del 16% en la proporción profesor-alumno = 31.000 nuevos profesores)
Página con mucho texto, estadísticas y tipografía grande con el encabezado 'Educación'
Gráfico de barras que muestra por qué los trabajadores de la educación no utilizan la AI: falta de relevancia para el trabajo (38%), capacitación insuficiente (27%), no hay herramientas disponibles (24%), preferencia por los métodos tradicionales (21%). Señala que solo el 18% cita la privacidad de los datos, el 16% las preocupaciones sobre la confianza
Gráfico de barras horizontal con 15 categorías de barreras y texto de apoyo
Describe el enfoque de la capacitación: talleres presenciales de 2.5 horas seguidos de sesiones opcionales en línea de 45 minutos durante 2 meses. Muestra la demografía de la cohorte (84% mujeres, edad media 41 años) con menor confianza en la IA que el promedio del sector. Se proporcionan los tamaños de muestra de la encuesta
Tabla que compara la encuesta del panorama con la demografía de la cohorte, además de la metodología de capacitación
Gráficos de barras apiladas antes/después que muestran un cambio drástico en la frecuencia de uso de la IA. Pre-capacitación: 46% usaba semanalmente, 19% diariamente. Tres meses después: 78% semanalmente, 47% diariamente. Ahorro de tiempo: 2.9 horas/semana = 109 horas/año
Comparación de gráficos de barras apiladas al 100% con categorías de frecuencia codificadas por colores más testimonio
Gráfico de barras agrupadas que muestra que el uso de la IA aumentó en todas las categorías: comunicaciones/escritura (60%→77%), resumen (41%→74%), planificación de lecciones (23%→51%), resolución de problemas (27%→47%). Incluye citas de testimonios sobre aplicaciones específicas
Gráfico de barras agrupadas horizontal con comparación antes/después en seis categorías de tareas
Documenta tres factores: hábitos formados rápidamente con la experimentación posterior, fomento de la confianza y la credibilidad a través de la comprensión y ampliación significativa de las aplicaciones de la IA. Incluye gráficos de escala deslizante que muestran mejoras en la relevancia percibida, la utilidad y la facilidad de uso
Texto con gráficos de comparación de escala 1-5 integrados y testimonios de participantes
Cuatro categorías de uso de la IA por parte de los profesores con ejemplos específicos: Productividad personal (plantillas de correo electrónico, notas de reuniones), Planificación/organización, Contenido creativo (pósteres de Canva, generación de imágenes) y signos de aprendizaje entre pares que surgen orgánicamente
Texto organizado por categoría de caso de uso con citas de testimonios extendidas en texto verde
Detalles de las barreras actuales: preocupaciones sobre la fiabilidad y la confianza para el uso en el aula en situaciones importantes (el 38% se preocupa por la fiabilidad, el 20% no confía en situaciones importantes), preocupaciones sobre la privacidad (31%) e incertidumbre sobre si el uso de la AI está 'permitido' - idea errónea de que es 'hacer trampa'
Página con mucho texto y una fotografía documental incrustada de una sesión de formación
Dos estudios de caso: Dave Sweet (profesor de humanidades que utiliza la AI para la planificación de lecciones, la preparación de exámenes y la creación de recursos) y Cheryl Narayanan (profesora de SEN que utiliza la AI para lecciones accesibles y atractivas). Ambos describen impactos transformadores y planean capacitar a sus colegas
Diseño de dos columnas con cuadros de estudio de caso separados, normalmente se incluirían fotos de la cara
Detalles de la estructura de formación de tres módulos: 1) Comprender (Introducción a la AI, Creación con AI, Uso responsable), 2) Explorar (Prompting, Incorporar la AI a la práctica, Prompting avanzado), 3) Desarrollar (Mejorar la práctica, Planificar el futuro). Seis sesiones de 45 minutos o versión condensada de 2,5 horas
Esquema del plan de estudios de tres columnas con detalles del módulo y objetivos de aprendizaje
Divisor de sección para la inmersión profunda de Union que muestra el número grande '03', la diapositiva de título y la marca de la asociación sindical Community
Divisor de sección limpio con marca y fotografía de participante que muestra la relación de mentoría
Resumen de siete puntos: potencial de £89B para los miembros del sindicato, la comprensión y la relevancia están estrechamente vinculadas, la cohorte tenía menos confianza citando una formación insuficiente, el uso semanal se triplicó después de la formación, la comprensión impulsó los aumentos, las preocupaciones sobre los permisos persisten (solo el 46% confía en la política del empleador)
Lista numerada con la cita testimonial de Roy Rickhuss CBE en un cuadro azul
Comienza con un potencial de valor económico de £89B para los miembros del sindicato. Señala patrones de alta confianza pero baja adopción entre los trabajadores sindicalizados. Analiza el papel histórico del sindicato en el apoyo al cambio tecnológico y aborda las preocupaciones sobre el impacto en el empleo
Texto con tipografía grande de 'Trade union members' superpuesta en una fotografía documental
Gráficos de barras que muestran que los miembros del sindicato son MÁS optimistas que los no miembros sobre que la AI facilita el trabajo y permite centrarse en el trabajo creativo/estratégico. Sin embargo, están ligeramente más preocupados por el desplazamiento laboral (17% frente al 11%)
Gráfico de barras agrupadas que compara las actitudes de los sindicatos frente a los no sindicatos con seis categorías de respuesta
Gráfico de barras que muestra que el 62% de la cohorte sindical citó la formación insuficiente como una barrera, más que la segunda y la tercera barrera combinadas. Los comentarios del grupo de enfoque enfatizaron la necesidad de demostraciones prácticas de casos de uso
Gráfico de barras horizontales con 13 categorías de barreras, con 'formación insuficiente' claramente dominante
Programa de formación: tres seminarios web en vivo de 1 hora, sesiones presenciales opcionales para representantes sindicales, tutoría individual de 30 minutos. Datos demográficos de la cohorte: 52% mujeres, edad media 53 años, solo el 11% muy confiado (frente al 38% de la media del sector). Total de capacitados: 404 miembros del sindicato
Tabla de comparación demográfica y detalles del programa de formación con explicación de la hipótesis
Gráfico de barras apiladas dramático de antes/después que muestra la transformación del uso. Uso diario: 9%→29%, Uso semanal: 17%→61% (se triplicó). Ahorro de tiempo: 2,1 horas/semana = 12,5 días laborables al año
Comparación de barras apiladas al 100% con dos barras (antes/después de la formación) y una gran llamada de atención sobre el ahorro de tiempo
Gráfico de barras agrupadas que muestra la expansión del caso de uso: comunicaciones/escritura (69%→74%), resumen (55%→37%), lluvia de ideas (34%→40%), aprendizaje de nuevos temas (37%→49%), resolución de problemas (29%→28%), análisis (15%→29%). Incluye ejemplos específicos en testimonios
Gráfico de barras agrupadas horizontal con comparación pre/post más citas de testimonios que describen aplicaciones específicas
Gráfico de barras que muestra por qué aumentó el uso: 66% 'Entiendo más sobre cómo funcionan las herramientas de AI', 65% 'La capacitación me ayudó a entender cómo usarla en el trabajo', 29% 'Adquirí el hábito', 29% 'Confío más en las herramientas'. Incluye citas sobre accesibilidad y simplicidad
Gráfico de barras horizontal con ocho razones, testimonios que enfatizan la accesibilidad
A pesar de las mejoras, persisten importantes barreras: solo el 46% confía en que comprende la política de AI del empleador, el 58% cita preocupaciones de seguridad. Citas sobre la percepción de 'trampa' y la falta de orientación gubernamental clara para las organizaciones
Con mucho texto y una fotografía documental incrustada que muestra un debate grupal
Dos estudios de caso: Tania da Silva (gerente de un hogar de vida asistida que utiliza AI para informes, capacitación, tareas creativas) y Carl Ravenhill (trabajador siderúrgico que utiliza AI para simplificar el contenido técnico y organizar los materiales de capacitación). Ambos se convirtieron en defensores que animan a sus colegas
Diseño de estudio de caso de dos columnas con descripciones detalladas del impacto
Plan de estudios de tres sesiones: 1) Introducción a la AI (conceptos clave, cómo funciona, uso responsable), 2) Práctica (uso de la AI para escribir, diseñar, comprender información, aprender habilidades), 3) Escribir indicaciones eficaces (ingeniería de indicaciones, técnicas, revisión de resultados)
Esquema del plan de estudios de tres columnas con detalles del módulo
Divisor de sección para un análisis profundo de las PYMES que muestra un gran número '04', diapositiva de título y la marca de la asociación Enterprise Nation
Divisor de sección limpio con marca y fotografía de participante
Resumen de siete puntos: Alta confianza pero baja adopción entre las PYMES, las PYMES carecen de capacidad de formación (reciben menos formación que los trabajadores de las grandes empresas), la formación es la mayor barrera (62%), la adopción se duplicó después de la formación (29%→60% diario), cambio de la experimentación a la integración con propósito, comentarios positivos sobre las sesiones individuales y de demostración
Lista numerada con la cita testimonial de Emma Jones CBE en un recuadro verde
Abre la sección de resultados de las PYMES con una paradoja: el 92% confía en el uso de la tecnología, el 84% de los usuarios de la IA confía, pero solo el 38% utiliza realmente la IA a pesar de que el 71% la considera aplicable. Señala que las PYMES del Reino Unido invierten menos y se quedan atrás de sus pares del G7, con una brecha de formación evidente
Texto con una gran tipografía 'SMB' superpuesta en una fotografía, además de estadísticas de apoyo
Gráfico de barras que muestra que el 62% cita la formación insuficiente, con otras barreras significativamente más bajas. Señala que el 29% de los trabajadores de las PYMES se enseñaron a sí mismos la habilidad más reciente frente al 19% en las grandes organizaciones, el 42% se autoformó en las empresas más pequeñas (<10 empleados)
Gráfico de barras horizontal con la barrera de la formación dominante, además de texto de apoyo sobre las carencias de formación
Programa de formación que aprovecha los principios de formación de hábitos: seminarios web semanales, paneles de Lunch & Learn, talleres presenciales. Diseñado en torno a la curva del olvido de Ebbinghaus, el apoyo social y las señales situacionales. Cohorte: 57% mujeres, edad media 47, menor confianza que el sector. Total de formados: 905
Tabla que muestra la comparación demográfica, los principios de formación de hábitos explicados, la estructura de la formación
Gráfico de barras que muestra por qué las PYMES aumentaron el uso: 72% 'entiende mejor cómo funcionan las herramientas de AI', 65% 'la capacitación me ayudó a entender cómo usarlo en el trabajo', 35% 'se convirtió en un hábito', 35% 'confío más en las herramientas', 18% 'herramientas introducidas en el lugar de trabajo'
Gráfico de barras horizontal con factores de aumento de uso, más declaración de hipótesis
Gráfico de barras apiladas antes/después que muestra un aumento dramático en el uso. Pre-capacitación: 29% diario. Tres meses después: 60% diario (duplicado), 86% semanal. Representa el cambio de la experimentación a la integración con propósito
Comparación de gráfico de barras apiladas al 100% con categorías de frecuencia codificadas por colores
Gráfico de barras agrupadas que muestra la evolución del caso de uso: las comunicaciones/escritura disminuyeron ligeramente (82%→79%) a medida que otros usos se expandieron significativamente: lluvia de ideas (54%→59%), aprendizaje (46%→50%), resolución de problemas (36%→50%), resumen (60%→67%). Testimonio sobre Gemini para hojas de cálculo
Gráfico de barras agrupadas horizontal con comparación pre/post en siete categorías de tareas más testimonio
Organizado por caso de uso: Generación de contenido creativo (campañas de marketing, guiones), Redacción/edición (contenido del sitio web, comentarios sobre páginas), Aumento de la productividad (optimización de operaciones), Desarrollo de conceptos (lluvia de ideas, caja de resonancia). Múltiples testimonios detallados para cada categoría
Texto organizado por categoría con citas de testimonios extendidas, incluye fotografía
Explica la progresión del uso ocasional a la integración diaria del flujo de trabajo. La capacitación ayudó a los participantes a experimentar beneficios inmediatos que reforzaron el uso continuo. Testimonio sobre Gemini convirtiéndose en 'mejor amigo' para el trabajo con hojas de cálculo
Texto con fotografía documental incrustada que muestra a un participante comprometido
Continúa documentando casos de uso específicos con ejemplos: Uso de NotebookLM para informes de exámenes, AI para lluvia de ideas con 'equipo virtual', Canva para contenido creativo, AI como asistente personal en todas las tareas. Muestra aprendizaje orgánico e intercambio entre colegas
Texto organizado por tipo de aplicación con múltiples ejemplos de testimonios
Detalles de la estructura de la capacitación: cinco webinars de 1 hora (Understanding ML, Boost Productivity, Hands-on Tools, Prompt Engineering, Using AI Responsibly), cuatro Lunch & Learns de 30 minutos (Personal Productivity, Sales, Marketing, Operations), tres sesiones en vivo de día completo. Caso de estudio de Dan Menezes Melo en Grind usando AI para la inclusión en RR. HH.
Diseño de dos columnas con esquema del plan de estudios a la izquierda, caso de estudio a la derecha
Página de contraportada simple que presenta solo el logotipo de Google centrado sobre un fondo blanco
Diseño minimalista con logotipo centrado
Preguntas comunes sobre esta diapositiva y el contenido de la presentación subyacente.
El programa piloto arrojó resultados notables en los tres sectores. El uso diario de la IA se duplicó entre los trabajadores de la educación (del 19% al 47%) y las pymes (del 29% al 60%), y se triplicó entre los miembros del sindicato (del 9% al 29%). El uso semanal aumentó drásticamente al 71% en todos los grupos. Los trabajadores informaron haber ahorrado un promedio de 122 horas al año, superando las estimaciones iniciales en un 22%. La capacitación benefició particularmente a los grupos demográficos típicamente subrepresentados en la adopción de tecnología: el uso diario de la IA por parte de las mujeres aumentó del 18% al 45%, y los trabajadores mayores de 55 años aumentaron el uso diario del 13% al 35%.
Los programas piloto utilizaron intervenciones de capacitación relativamente breves: 2.5-5 horas de contenido adaptado impartido a través de varios formatos, incluidos talleres presenciales, seminarios web y sesiones de tutoría individual. Los trabajadores de la educación recibieron un taller inicial de 2.5 horas seguido de sesiones opcionales de 45 minutos durante dos meses. Los miembros del sindicato recibieron tres seminarios web de una hora con sesiones presenciales opcionales. Las pymes recibieron cinco seminarios web de una hora más sesiones de 'Almuerzo y aprendizaje' de 30 minutos. La investigación no encontró diferencias significativas en la eficacia entre la impartición en línea y presencial, lo que sugiere escalabilidad sin pérdida de calidad.
El modelo de Public First muestra que la capacitación en IA ofrece un retorno de la inversión de 10:1 a través de las ganancias de productividad y el ahorro de tiempo. Esto se compara muy favorablemente con iniciativas anteriores como la Garantía de Habilidades de por Vida, que solo devolvió la inversión a una tasa de 1:2. El Reino Unido puede obtener £400 mil millones del crecimiento impulsado por la IA, con £200 mil millones dependiendo de la adopción por parte de la fuerza laboral. Los trabajadores informaron haber ahorrado el equivalente a 122 horas por año, lo que se traduce en aumentos de productividad significativos y la capacidad de concentrarse en trabajos de mayor valor en lugar de tareas administrativas.
La investigación identificó diferentes barreras para diferentes grupos. Para todos los grupos, la capacitación insuficiente fue la principal barrera, citada por el 62% de los participantes de las pymes y los sindicatos. Contrariamente a las hipótesis iniciales, la confianza y las preocupaciones sobre la privacidad no fueron los principales obstáculos; la relevancia percibida para las tareas laborales resultó ser más significativa. Muchos trabajadores no podían ver cómo aplicar la IA en sus roles específicos, o habían probado la IA una vez y se habían rendido después de no ver beneficios inmediatos. Otra barrera crítica fue el problema del 'permiso para preguntar': los trabajadores temían que el uso de la IA pudiera verse como 'trampa' y necesitaban un permiso organizacional explícito para sentirse cómodos adoptando la tecnología.
La capacitación demostró ser particularmente eficaz para los grupos típicamente subrepresentados en la adopción de tecnología. Las mujeres mayores de 55 años, que inicialmente tenían cuatro veces menos probabilidades de usar la IA que los hombres menores de 35 años, experimentaron mejoras drásticas: su uso diario de la IA casi se triplicó del 9% al 29%, y el uso semanal se triplicó con creces del 17% al 56%. El éxito de la capacitación provino de mostrar aplicaciones relevantes y prácticas en lugar de asumir barreras técnicas; demostrar que las herramientas de IA son sorprendentemente accesibles y no requieren conocimientos de codificación; proporcionar práctica práctica con retroalimentación inmediata; y crear entornos de aprendizaje seguros donde los participantes pudieran experimentar sin juzgar.
Los trabajadores de todos los sectores ampliaron significativamente su uso de la IA. Las aplicaciones más comunes incluyeron: comunicaciones y redacción (69-77% de los usuarios), resumir y simplificar documentos más largos (54-67%), generar nuevas ideas y pensamiento creativo (48-59%), aprender sobre nuevos temas (41-50%), resolución de problemas (28-47%) y análisis de información compleja (29-31%). Los trabajadores de la educación utilizaron específicamente la IA para la planificación de lecciones, la adaptación del contenido para necesidades educativas especiales y la reducción de la carga administrativa. Los miembros del sindicato lo utilizaron para crear materiales de capacitación, redactar informes y organizar información compleja. Las pymes utilizaron la IA para campañas de marketing, desarrollo de sitios web, optimización operativa y como socio virtual de lluvia de ideas.
El informe recomienda: 1) Industrial Strategy debe describir cómo se puede apoyar la adopción de la IA en industrias clave, con empresas que desarrollen políticas prácticas de IA que brinden a los trabajadores un permiso explícito para usar herramientas; 2) Skills England debe crear un sistema de acreditación para la capacitación modular con microcredenciales, haciendo que los módulos de capacitación cortos y efectivos sean elegibles para financiamiento a través del nuevo Impuesto sobre el Crecimiento y las Habilidades; 3) El gobierno debe garantizar la capacitación en IA para todos los trabajadores del sector público (NHS, gobierno local, administración pública) con contenido específico para cada función; 4) Lanzar ensayos de adopción de IA a mayor escala en el sector público centrándose en los equipos de prestación de servicios de primera línea; 5) Nombrar líderes de IA en cada Comité Ejecutivo del departamento gubernamental con capacitación regular obligatoria; 6) Integrar la capacitación en IA en todos los esquemas Civil Service Fast Stream; 7) Rastrear el progreso con una Encuesta anual de habilidades y adopción de IA coordinada por Skills England.
La investigación descubrió una barrera crítica de 'permiso para preguntar'. Los trabajadores expresaron con frecuencia su preocupación de que el uso de la IA constituyera 'trampa' o pudiera ser inapropiado, incluso después de que la capacitación les mostrara aplicaciones eficaces. Solo el 46% de los miembros del sindicato se sentían seguros de comprender la política de IA de su empleador. Esta incertidumbre proviene de la falta de orientación organizacional clara y de las narrativas negativas de los medios sobre la IA. La capacitación mostró que los trabajadores necesitan un respaldo institucional explícito, no solo permiso para usar la IA, sino un estímulo activo de que es una herramienta legítima y justa comparable al uso de motores de búsqueda. Las organizaciones deben desarrollar políticas con un marco positivo que describan las herramientas de IA disponibles y los casos de uso apropiados, de manera similar a cómo las instituciones educativas abordaron el uso de calculadoras en matemáticas.
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