4 prácticas de equipo que impulsan la adopción de la IA

Hoy, gran parte de la experimentación con IA ocurre de forma aislada en los flujos de trabajo individuales: unos pocos usuarios avanzados mejoran sus propios procesos, mientras que los creadores de productos con menos experiencia se quedan atrás. Sin embargo, para que la IA transforme significativamente la forma de trabajar de un equipo, no basta con que cada persona domine las herramientas por su cuenta. Los mayores beneficios solo aparecen cuando todo el equipo adopta las herramientas de IA de manera conjunta.

Para fomentar la adopción de la IA en todo el equipo, es necesario crear espacios de apoyo entre compañeros donde tanto principiantes como usuarios experimentados puedan aprender, practicar y perfeccionar sus habilidades de IA en un entorno sin demasiada presión. Estos son cuatro ejemplos de iniciativas que han dado buenos resultados a los equipos, desde pequeños grupos de estudio hasta sesiones de revisión centradas en prototipos.

Obtén más información sobre cómo impulsar la adopción de la IA en toda una organización.

Figma organiza grupos de estudio dirigidos por compañeros

Jake Geller, gerente de operaciones de diseño de Figma, puso en marcha un programa piloto de grupos de estudio llamado "AI Collective" para ayudar a los diseñadores a desarrollar sus habilidades de IA. "En el equipo de diseño hay grandes diferencias tanto en el dominio de las herramientas técnicas como en el de la IA", explica. "Queríamos elevar el nivel de conocimientos de base y brindar apoyo a todos". Para entender qué tipo de apoyo necesitaban, Jake les preguntó a los diseñadores qué habilidades querían desarrollar y en qué tipo de entorno podrían aprender mejor.

Sus intereses eran diversos: algunos querían profundizar sus conocimientos y dominar una herramienta como Figma Make o Figma Weave, mientras que otros querían explorar cómo publicar código o cómo utilizar la IA para crear plugins personalizados. Sin embargo, todos los diseñadores coincidieron en que preferían aprender estas habilidades en grupos pequeños donde se sintieran psicológicamente seguros, en lugar de participar en capacitaciones para equipos numerosos. A partir de este feedback, Jake dividió a los diseñadores en cinco grupos, cada uno centrado en una habilidad diferente.

Conoce en detalle la iniciativa de Figma:

Objetivo: Ayudar a los diseñadores con menos experiencia en IA a ponerse al día mediante la práctica y el apoyo de sus compañeros.

Formato: Jake organizó cinco grupos de estudio dirigidos por compañeros, cada uno centrado en uno de los temas que habían elegido los diseñadores. Algunos diseñadores se ofrecieron como voluntarios para coordinar los grupos, mientras que los demás participantes eligieron a cuál unirse. Cada grupo se reunió una hora por semana durante seis semanas y utilizó Slack para mantener la conversación entre sesiones. Los coordinadores utilizaron una plantilla de planificación flexible que proponía dedicar 20 minutos a enseñar cada habilidad y 40 minutos a practicarla.

Conclusión: Tener un objetivo concreto, como aprender a crear un plugin de Figma, puede hacer que el aprendizaje sea más interesante y tenga un mayor impacto, ya que les da a los participantes una meta específica por alcanzar. El apoyo entre compañeros facilita que las personas hagan preguntas y superen los obstáculos.

Cómo ponerlo en práctica con tu equipo: Averigua qué herramientas de IA les interesa más aprender a utilizar a tus compañeros. Pide voluntarios que dominen esas herramientas para dirigir sesiones prácticas de capacitación una vez por semana. Asegúrate de que cada coordinador oriente al grupo hacia un objetivo común y concreto, como terminar un prototipo.

Sephora comparte lo que no funcionó

Sneha Narahalli, vicepresidenta sénior de Tecnología de Sephora, organiza un espacio de intercambio cada dos semanas en el que los creadores de productos de toda la organización comparten lo que están desarrollando con IA, ya sea para el trabajo o como proyecto personal. En las primeras sesiones, los presentadores solo compartían trabajos terminados y pulidos. "Mostrábamos únicamente los resultados finales y espectaculares que habíamos generado con IA", cuenta Sneha. Sin embargo, los equipos comentaron que se sentían abrumados al ver proyectos de IA tan bien logrados por sus compañeros, porque todavía no sabían cómo conseguir resultados similares por su cuenta. En respuesta, la organización decidió cambiar el formato de los encuentros quincenales. Ahora, los presentadores explican el proceso detrás de su trabajo, incluidos los enfoques que probaron y los que no funcionaron. "El aprendizaje no se limita a las cosas que salen bien", explica Sneha. "Aprender significa que probaste algo, no funcionó y ahora sabes qué evitar la próxima vez".

Conoce en detalle la iniciativa de Sephora:

Objetivo: Hacer que experimentar con IA resulte más accesible y compartir el proceso detrás de los proyectos de IA para que todo el equipo pueda aprender de ellos.

Formato: Cada dos semanas, los participantes comparten algo que están creando con IA, ya sea para el trabajo o como proyecto personal. Por ejemplo, un creador de productos podría mostrar cómo utiliza una herramienta de vibe coding para crear una app que interpreta sueños, mientras que otros podrían compartir consejos para crear habilidades que automaticen tareas rutinarias. Los presentadores explican paso a paso lo que probaron, incluidos los enfoques que no funcionaron, en lugar de mostrar únicamente el resultado final. Los canales específicos de Slack y Teams ofrecen un espacio donde las personas pueden seguir compartiendo sus experiencias y haciendo preguntas entre reuniones.

Conclusión: Compartir el proceso paso a paso ayuda a quienes están menos familiarizados con las herramientas de IA a encontrar un punto de partida. Estos encuentros también permiten que el aprendizaje siga estando en manos de los propios compañeros, algo que, según Sneha, les da a los demás la confianza necesaria para animarse a probar por su cuenta. "Escuchar la experiencia de un compañero y ver cómo le facilita la vida es mucho más eficaz que recibir mensajes de la dirección", afirma.

Cómo ponerlo en práctica con tu equipo: Ofrece a los creadores de productos un espacio donde puedan compartir sus experimentos con IA. Reserva 10 minutos al comienzo de una reunión habitual, organiza una sesión específica o anima a las personas a compartir lo que están aprendiendo en un nuevo canal de Slack. En Figma, los creadores de productos comparten lo que aprenden sobre IA en un segmento de las reuniones generales de la empresa, que se celebran cada dos semanas, y en un canal de Slack. Ambos se llaman "How I AI".

Mercari fomenta el aprendizaje entre distintas áreas

En Mercari, el equipo de la diseñadora principal Aki Alkhatib está experimentando con distintas formas de reducir la brecha de conocimientos entre diseñadores y desarrolladores. "La IA facilita la creación, pero eso no significa que las personas sepan automáticamente cómo evaluar lo que han creado", explica Aki. "Están adentrándose en áreas en las que no tienen tantos conocimientos".

Conoce en detalle la iniciativa de Mercari:

Objetivo: Ayudar a los creadores de productos a evaluar y mejorar el trabajo que la IA les permite crear fuera de su disciplina habitual, y a colaborar de manera más eficiente entre distintas áreas.

Formato: Mercari organiza sesiones prácticas en las que los diseñadores aprenden los fundamentos de la ingeniería, como escribir código, utilizar una herramienta de programación con IA y configurar un repositorio de GitHub. A su vez, los desarrolladores aprenden principios fundamentales de diseño, como la jerarquía visual. Con esta capacitación, los creadores de productos adquieren los conocimientos suficientes para desarrollar un punto de partida útil fuera de su propia disciplina, lo que les permite colaborar de manera más eficiente con equipos multifuncionales.

Conclusión: La capacitación interdisciplinaria les brinda a las personas el contexto necesario para llevar una idea más lejos, incluso fuera de su especialidad. Por ejemplo, un desarrollador podría usar Figma Make para crear una interfaz básica y luego aplicar lo aprendido sobre jerarquía visual para destacar la información más importante antes de que un diseñador la revise. Después, los especialistas en cada área pueden aprovechar sus conocimientos más profundos para revisar y perfeccionar el trabajo. "El punto de partida puede venir de cualquier persona", explica Aki. "Después, los especialistas en cada área lo revisan y se aseguran de que cumpla con los estándares de calidad".

Cómo ponerlo en práctica con tu equipo: Elige una tarea básica de diseño para que aprendan los desarrolladores y una tarea básica de ingeniería para que aprendan los diseñadores. Organiza algunas sesiones prácticas en las que los especialistas enseñen los fundamentos, los participantes prueben cada tarea y todos revisen juntos los resultados.

Atlassian comienza cada revisión de diseño con un prototipo

Charlie Sutton, director de Diseño de Atlassian, sabe que para impulsar el uso de la IA en todo el equipo no basta con ofrecer capacitación. Cuando los equipos comenzaron a experimentar seriamente con herramientas de creación de prototipos con IA, observó que los diseñadores solían explicar el contexto y los motivos detrás de sus decisiones antes de mostrar un prototipo. Esto hacía que el equipo viera los prototipos en una etapa más avanzada del proceso, si es que llegaba a verlos. Por lo tanto, decidió adoptar una nueva regla: mostrar el prototipo primero y explicarlo después.

Conoce en detalle la iniciativa de Atlassian:

Objetivo: Animar a los creadores de productos a familiarizarse con los prototipos y descubrir su valor mediante la práctica habitual.

Formato: Un diseñador comienza la revisión dejando que el grupo explore un prototipo de forma interactiva, que puede haberse creado con una herramienta como Figma Make. Solo después explica los objetivos, la investigación y los motivos detrás de las decisiones de diseño. Esto ayuda a los equipos a comprender el valor de crear prototipos: en lugar de hablar de un producto en abstracto, pueden dejar que los usuarios exploren la experiencia de forma interactiva y vean cómo funcionaría en la práctica. Como explica Charlie: "Muéstrame lo que creaste, déjame interactuar con el prototipo y después explícame por qué tomaste esa decisión". Como los diseñadores deben presentar un prototipo en cada revisión de diseño, tienen la oportunidad de practicar regularmente con una herramienta de IA.

Conclusión: "A veces, las reglas sencillas son las que hacen posibles los cambios complejos", afirma Charlie. Su equipo todavía necesita recordatorios, pero aplicar esta regla en cada revisión de diseño ayuda a reforzar el hábito.

Cómo ponerlo en práctica con tu equipo: Prueba durante un mes la regla de comenzar con un prototipo en una sesión de revisión de diseño periódica. Dale tiempo al grupo para explorar el prototipo de forma interactiva antes de que la persona que lo presenta comparta cualquier información de contexto. Continúa reforzando esta práctica hasta que se convierta en rutina.

Impulsar la adopción de la IA en toda una organización requiere algo más que darles a las personas acceso a las herramientas. Al experimentar con nuevas prácticas y formas de aprender juntos, más creadores de productos pueden aprender a utilizar la IA en equipo, no solo de manera individual, e integrarla en su forma de trabajar.