Coñecer a IA non é suficiente. Aquí tes como usalo realmente.

In This Article

Quizais abriches ChatGPT un puñado de veces, obtiveches resultados deficientes e seguiches adiante. Quizais fixeches un ou dous adestramentos en IA e pensaches: "Estupendo, pero como se aplica isto ao meu traballo?" Ou quizais marcaches unha ducia de ferramentas de intelixencia artificial que viches recomendadas en LinkedIn e non probaches ningunha. Non estás só. Esa brecha entre coñecer a IA e usar a IA é onde moitos de nós estamos agora. E non axuda que todos che digan que o uses. Seino porque este é practicamente o meu traballo: xestionar un equipo de redacción no blog de HubSpot e unha gran parte do meu traballo está habilitándoos coa IA. Non nun sentido abstracto e inspirador, pero aquí tes como conseguir que o teu traballo real se faga mellor. O que aprendín é que o problema case nunca é a motivación. A xente quere aprender. É que a información sobre a IA está en todas partes, pero a habilitación xenuína (o que realmente cambia a túa forma de traballar) é sorprendentemente rara. Diso trata esta publicación. Nesta guía, compartirei un marco práctico para integrar a IA no teu traballo de forma que avances nas túas habilidades, impacto e carreira. Índice Por que estar habilitado para a intelixencia artificial axuda a túa carreira Por que é tan difícil de adoptar a IA? Como é a habilitación da IA? Como os equipos poden pasar da experimentación da IA á execución Onde encaixa Futurepedia na habilitación da IA Por que estar habilitado para a intelixencia artificial axuda a túa carreira Comecemos con algo de honestidade. "A IA axuda ao teu traballo" está preto dunha declaración de nada en 2026. Sabemos que pode facernos máis produtivos, e agora que? Aquí tes unha mellor idea: hai unha brecha cada vez maior entre as persoas que usan a IA e as que a usan ben. A vantaxe será para as persoas que foron máis aló, que incorporaron a IA nas súas rutinas, que a usan para producir un traballo significativamente mellor e que poden mostrar ese impacto. Vexamos máis de cerca exactamente por que isto é: As promocións veñen da produción, non do esforzo. "Esforzo moito, así que debería ser recompensado" é moito máis difícil de argumentar estes días. Isto débese a que os profesionais habilitados para a intelixencia artificial tenden a producir máis resultados e impacto que os que non o fan. Por IA habilitada, refírome a alguén que utiliza regularmente a IA no seu traballo diario para aumentar o seu rendemento e impacto. En 2026, moitas industrias pasaron agora a unha "era operativa" da IA. A fase experimental (indicación ad-hoc, uso único da ferramenta) rematou en gran medida. A expectativa agora é un uso integrado e sostido. Tome como exemplo o marketing de contidos: os equipos pequenos e centrados estratexicamente poden usar a intelixencia artificial como un multiplicador de forzas, descargando os aspectos rutineiros da produción para que os editores humanos poidan centrarse no fluxo narrativo, a voz da marca e a precisión. Segundo o informe 2026 State of Marketing de HubSpot, o 67 % dos equipos de mercadotecnia di que a IA aforra 10 ou máis horas á semana e o 71 % afirma que a IA axúdalles a crear moito máis contido. Dado que a IA pode xestionar gran parte do día a día dun papel, libera tempo para traballos de orde superior: pensamento estratéxico, resolución creativa de problemas, liderado interfuncional e planificación a longo prazo. A execución das tarefas básicas é cada vez menos valiosa. E cando non estás bloqueado por iso, os xestores danche un traballo máis desafiante e visible. O uso da IA ​​estase a converter na nova liña de base. Hai unha xeración, saber usar Excel era un diferenciador. Despois, converteuse no chan. Ese mesmo cambio está a suceder coa IA agora mesmo, o que significa que a xanela para saír adiante está a pecharse. Agora mesmo, a competencia en IA aínda é impresionante. Se lle dis ao teu xestor que usaches a intelixencia artificial para cortar un proceso á metade ou que creaches un aviso que aforra ao teu equipo tres horas á semana, isto se nota (máis sobre isto máis adiante). Non obstante, o que hoxe lle gañe o recoñecemento do seu xestor será moi parecido a "Fixei unha macro nova en Excel" nun ou dous anos. Útil, pero non destacable. Cando a competencia en intelixencia artificial se converte na liña de base, a vantaxe vai para as persoas que chegaron alí cedo e se basearon nela mentres todos os demais aínda estaban a descubrir por onde comezar. Mesmo podería argumentar que é a liña de base: a investigación de HubSpot descubriu que o 83% dos comerciantes din que se espera que produzan máis que nunca debido á IA. E aquí está o que máis importa para a túa carreira: a IA non te substituirá. Pero alguén que o use mellor podería. Non un robot hipotético ou unha onda sen rostro de automatización. Alguén do teu sector, ao teu nivel, que decidiu tomalo en serio antes que ti. Os xestores notan quen está a usar IA (e quen non). Os datos de Gallup de 2026 mostranque o 69% dos líderes e o 55% dos xestores usan a IA polo menos algunhas veces ao ano, fronte a só o 40% dos IC. É probable que o teu xestor use a IA máis que ti, polo que saben ben o que é posible e se estás ao día. Non digo que o teu xefe estea gardando un cadro de mando secreto de quen máis lle pregunta a Claude. Pero cando dúas persoas do mesmo equipo realizan un traballo similar e unha delas faino de forma máis rápida e completa porque integraron a IA no seu proceso, nótase así. Inflúe a quen recibe a seguinte tarefa, a quen entra na conversación de estratexia e a quen é ascendido. Por que é tan difícil de adoptar a IA? Hai unha razón pola que tantas persoas quedan atrapadas entre "Sei que debería usar máis a IA" e facelo realmente. En realidade, hai varias razóns ben documentadas: A fenda Coñecer-Facer Todos quixemos aprender ou probar algo novo, só para darnos conta de que pasaron meses ou anos sen facer nada ao respecto. Só pregúntalle ao meu baixo que colle po no meu cuarto. Os investigadores Jeffrey Pfeffer e Robert Sutton cualificaron este fenómeno de "brecha saber facer". Basicamente, saber que facer e facelo realmente son problemas case totalmente separados. Ao aplicar a brecha de saber facer á IA, a investigación afínase: BCG descubriu que, a pesar da implantación xeneralizada da IA, o 74 % das empresas aínda non mostraron un valor comercial tanxible polo seu uso da IA. Tamén descubriu que o 70% dos retos aos que se enfrontan as empresas ao implementar a IA derivan de problemas relacionados coas persoas e os procesos, en comparación con só o 30% dos problemas tecnolóxicos e o 10% dos algoritmos de IA. Parte do motivo do atraso é só práctico. Xa tes un traballo que facer. O teu calendario está cheo, a túa lista de tarefas é longa e o obxectivo abstracto de "descubrir como usar mellor a IA" é competir con todas as demais cousas do teu prato. Cando lle preguntei a Timothy Biondollo, enxeñeiro rápido e especialista en intelixencia artificial de HubSpot Media, por que tantas persoas se quedan entre a concienciación e a adopción, non endulzaba: "A concienciación é pasiva e a adopción require que cambies a túa forma de traballar, non só engades unha nova pestana ao teu navegador. A diferenza é que a maioría das persoas seguen movendo a súa tarefa diaria por tarefa, por orde, facendo o traballo eles mesmos. As persoas habilitadas fixeron un cambio completamente diferente. Pasan o seu tempo reunindo contexto, escribindo instrucións e, a continuación, executando dez fluxos de traballo paralelos en segundo plano mentres se centran nunha pequena estratexia e axustan a calidade. Ninguén che di que esa é a transición, así que a xente proba a IA unhas cantas veces, non sente o cambio e asume que non é para eles ou que a IA non é o suficientemente intelixente para facelo. Aprender AI ademais de executar as túas responsabilidades existentes é unha verdadeira limitación. O teu cerebro ten límite para procesar información nova e, cando se supera (o que, dado o ritmo da IA ​​nos últimos anos, case seguro que foi), a adopción cae drasticamente, mesmo cando a motivación é alta. Demasiadas opcións, pouca claridade Digamos que tes o tempo. Agora que? Hai miles de ferramentas de IA no mercado. A paisaxe cambia mensualmente. Lanzan novos modelos e funcións, e o teu feed de LinkedIn está cheo de persoas que che falan da única ferramenta que cambiou a súa vida. Non sabes por onde comezar, así que non comezas nada. Aínda que non escoitou falar do paradoxo da elección, seguro que o experimentaches. Cantas máis opcións teñamos, menos queremos escoller. Así que conxelamos, ou tomamos unha decisión peor da que teriamos se nos deran menos opcións. Iso é exactamente o que está a suceder agora para quen intente construír un hábito de IA. Cal é a posibilidade de que a ferramenta que escollas sexa realmente a correcta? Intimidar é un eufemismo. A trampa da produtividade Tamén hai aquí unha cruel ironía que non vexo mencionada tanto como debería: se non estás deliberado sobre o uso da IA, creará máis traballo do que reduce. Considere un escenario no que quere usar a IA para resumir un conxunto de datos como unha nota. Exportas a folla, póñase en ChatGPT e xenial, unha nota volve en 30 segundos. Pero agora estás revisando a saída, detectando imprecisións, volvendo pedir porque algo está desactivado, verificando as afirmacións das que non estás seguro e reformateando todo para dar o ton correcto. Cando remates, a IA non se sente como un facilitador;séntese como un pescozo de botella. Esta é unha gran razón pola que a adopción da IA ​​se para. A xente inténtao, obtén unha resposta xenérica e pensa que é iso? Conclúen que non paga a pena o esforzo sostido e volven ao vello. Pero o problema é o enfoque, non a ferramenta. Usar ben a IA significa saber onde realmente aforra tempo e onde cambia o traballo. Esa distinción require práctica e separa a alguén que é consciente da IA ​​de alguén que está habilitado para a IA. Como é a habilitación da IA? Sabemos por que importan a habilitación e adopción da IA. O salto do coñecemento á práctica é onde moitos de nós nos quedamos parados, e non é por falta de intentalo. A continuación, describirei as estratexias que funcionaron para o meu equipo de contido e para min. Estes son pasos prácticos e incrementais que converten a ansiedade da IA ​​en acción. Dáse conta de que non estás atrás (aínda). Facer unha busca da "última tecnoloxía de intelixencia artificial" é unha boa forma de querer pechar inmediatamente o teu portátil e pechar sesión para o día. Hai unha presión coa intelixencia artificial que vén do fluxo constante de influencers, anuncios de produtos, pezas de reflexión e mesmo colegas que che din como están a saír adiante. Pero ese ruído está deseñado en gran medida para chamar a túa atención e o mercado. É un dos trucos máis antigos do libro: estás quedando atrás. Non podes quedar atrás. Subscríbete ao meu boletín, para non quedarte atrás. Esta mensaxe apela ao noso desexo primordial de estar no grupo. É basicamente a lóxica das cavernas. Algunha realidade para ti: segundo Gallup, o 49 % dos traballadores estadounidenses afirman que nunca usaron a IA no seu papel, e só o 26 % úsaa varias veces á semana ou máis. No país onde están a maioría das principais empresas de IA, só preto dunha cuarta parte dos traballadores usa a IA con frecuencia. Quero introducir outro concepto para poñer as cousas en perspectiva: a Teoría da Difusión da Innovación. Compartida por primeira vez por E.M. Rodgers en 1962 (e aínda relevante na actualidade), a teoría da Difusión da Innovación dividía a toda a audiencia dunha tecnoloxía en cinco grupos: innovadores, primeiros adoptantes, maioría temprana, maioría tardía e atrasados. Estes grupos adoptan calquera nova tecnoloxía por esa orde. A adopción comeza cos innovadores (pense nos entusiastas da tecnoloxía, os influencers, os primeiros na fila para o teléfono máis novo) e remata cos rezagados (que aínda usan teléfonos fixos). Como podes ver no seguinte diagrama, a maioría da xente cae nalgún lugar no medio: Fonte Entón, onde estamos nesta liña de tempo coa IA xerativa? É unha convocatoria subxectiva, pero tendo en conta os datos que temos ata agora, apostaría por que acabamos de entrar na primeira maioría. Noutras palabras, aínda que a IA como concepto estivo no ollo público desde hai un tempo, a competencia en IA está empezando a chegar á corrente principal. Todas as persoas que escoitaches entusiasmar sobre a IA e as súas posibilidades son o primeiro 15 %, os innovadores e os primeiros adoptantes. E son moito máis vocais que o resto. Que significa iso para ti? Se aínda non estás cómodo usando a IA, aínda estás nun bo lugar. Pero tampouco te atrasas, porque a primeira maioría é a túa última oportunidade de saír adiante. Isto non quere dicir que ser un principiante en calquera cousa sexa fácil, certamente non. Pero gran parte desa incomodidade vén de crer que todos están por diante de ti. Ese non é o caso aínda. Comeza pequeno. Como calquera habilidade, a competencia en IA é un músculo que se desenvolve co paso do tempo mediante o uso repetido. Non te fais máis forte lendo sobre levantamento de pesas. Nalgún momento, terás que coller as pesas. Isto non significa que necesites crear un axente que resuma todos os teus correos electrónicos, limpe as follas de cálculo, xestione a túa axenda e faga os teus impostos desde o primeiro momento. Acepta ser un principiante, busca pequenas vitorias e, do mesmo xeito que o exercicio, verás os beneficios antes do que pensas. O primeiro que fixen coa IA foi usala para axudarme a suxerirme reescrituras das miñas mensaxes internas de Slack se sentía que o meu ton estaba desactivado. Cousas básicas, pero de inmediato quedei claro para min como isto era máis eficiente que guisar a forma perfecta de expresar algo. Vin o beneficio cun investimento relativamente pouco. Finalmente, me sentín cómodo usando Claude para axudar a codificar ferramentas internas para o meu equipo, xerando notas a partir de conxuntos de datos e planificando as miñas responsabilidades semanais. Agora, sería difícil atopar algo para o que non use a IA no meu día a día. Aplicar solucións de IA aos teus propios problemas e ver os beneficios do mundo real é un poderoso motivador. Usalo en algo concreto,e só fai clic. Pensarás: "Oh, podo usalo para iso... que máis pode facer?" A túa curiosidade convértese no motor que crea o hábito. Ademais, integrar a IA no teu traballo existente (en lugar de como un experimento ou actividade separada) elimina a barreira de probalo unha vez, obter resultados dudosos e volver ao teu xeito de traballar xa. Ves a súa utilidade de primeira man, polo que é máis probable que superes a fricción inicial. Os beneficios da IA ​​superan o malestar temporal. A escritora do blog de HubSpot, Amy Rigby, pasou isto de primeira man: "A parte máis difícil de incorporar a IA aos fluxos de traballo tamén é a parte máis difícil de calquera intento de aumentar a eficiencia: ao principio, vai ser tremendamente ineficiente. Tropezarás sobre como funciona, experimentarás e fracasarás porque é todo novo para ti... Tes que superar ese valor para desbloquear ese valor". Aprende a solicitar. O aviso da IA ​​é a habilidade máis útil que podes aprender ao comezar. Un bo aviso significa a diferenza entre unha resposta xenérica e outra que realmente axuda. Cando preguntei a Meg Prater, xefa de Estratexia e Operacións de Contidos de HubSpot Media, por que había unha brecha entre a conciencia da IA ​​e a adopción real, dixo: "Non están a usar as indicacións correctas. Unha vez que aprendes a informar mellor, os teus resultados fan que sexa imposible non usar a IA para mellorar o teu traballo e crear máis tempo para facer o traballo que importa". Está ben experimentar con diferentes indicacións ao principio, pero finalmente quererás un marco para conversas mellor guiadas. Animo aos escritores do meu equipo a que usen o marco WRITE, que dá á IA cinco pezas de información críticas para a solicitude: Quen: de quen actúa a IA? Dálle á IA unha persoa, como un estratega experimentado, un experto técnico, un xestor de proxectos, etc. Recursos: que antecedentes necesita a IA para acertar? Este é o teu vertedoiro de contexto: detalles relevantes sobre o proxecto, o problema que estás a resolver, materiais de referencia e calquera outra cousa que a IA non coñecería por si mesma. Instrucións: que debe facer exactamente a IA? Sexa específico. Termos: que regras, límites ou límites se aplican? Por exemplo, lonxitude, formato, ton, cousas que hai que evitar e cousas que hai que incluír. Resultado esperado: Describa o produto acabado o máis especificamente posible: o formato, os entregables e, se é posible, un exemplo. Aquí tes un exemplo dunha solicitude de ESCRITURA: W: Es un consultor de mercadotecnia para pequenas empresas que se especializa en lanzamentos de produtos DTC. O meu público son mulleres de 25 a 40 anos que compran velas artesanais como agasallo e para o coidado persoal, principalmente a través da miña tenda de Etsy e Instagram. R: Vou lanzar unha colección de verán de velas en xuño. O meu orzamento ronda os 500 dólares para o lanzamento. A miña mellor canle de vendas é Instagram e teño uns 3.000 seguidores. A miña última colección esgotouse en dúas semanas, principalmente a través de Instagram Stories e correo electrónico. I: Constrúeme un plan de lanzamento de catro semanas que abarque o contido teaser, unha estratexia para o día de lanzamento e o seguimento posterior ao lanzamento. Inclúe que publicar, cando publicalo e un correo electrónico para cada fase. T: Mantén o plan realista para unha operación dunha soa persoa. Sen anuncios de pago. Orgánico e só por correo electrónico. O ton debe sentirse cálido e persoal, non corporativo. E: Un calendario semanal que podo seguir, con ideas de contido específicas para cada día, tres borradores de correo electrónico curtos e unha lista de verificación para o día do lanzamento. Executa esta solicitude xunto a unha sen marco e verás a diferenza. Se realmente es un fabricante de velas, tamén o sentirás. Crea un calendario de obxectivos de IA. Unha vez que teñas feito algúns retoques e teñas unha idea de onde a IA pode axudarche, o seguinte paso é manter o impulso. Máis doado dicir que facer. Lembras a brecha de saber facer? A investigación mostra que ter unha forte intención de obxectivo non é suficiente por si só. Pero, as persoas que forman plans que especifican exactamente como actúan cara a un obxectivo teñen máis probabilidades de cumprir. Pensar "Quero mellorar a IA" é menos efectivo que "Todos os martes pola mañá, pasarei 20 minutos aplicando a IA a unha tarefa do meu prato". Entón, isto é o que recomendo: planificar unha programación semanal de vitorias en intelixencia artificial. Estas son tarefas que podes conseguir razoablemente nunha semana. Non teñen por que ser grandes saltos. En vez diso, pense neles como un progreso incremental cara a un obxectivo máis grande, o suficientemente pequeno como para completar, pero o suficientemente significativo como para mover a agulla. Un horario estruturado fai dúas cousas. En primeiro lugar, transforma a intención enhábito, proporcionándolle o andamio para que volvas a el sen un acto heroico de forza de vontade cada vez. En segundo lugar, colapsa as infinitas posibilidades da IA ​​en pasos prácticos específicos para o teu traballo. É un antídoto para a parálise de opcións. Digamos que queres utilizar a IA para mellorar a eficiencia e o seguimento das túas reunións. Aquí tes como pode ser un horario na práctica: Obxectivo principal: usar a IA para reducir o tempo dedicado ás actualizacións de estado e á preparación das reunións durante o próximo mes. Semana 1: escolle a túa reunión máis recorrente. Usa a IA para xerar un modelo de axenda a partir das túas notas. Semana 2: despois da reunión, use a IA para redactar o resumo de seguimento. Comproba se isto levou menos tempo do habitual. Semana 3: crea un aviso para actualizacións de estado semanais usando viñetas que xa gardas. Semana 4: combina os tres nun fluxo de traballo sinxelo e repetible. Executao durante unha semana durante varias reunións. Semana 5: revisa o teu sistema. Que funciona? Que non o é? Que segue? Establece obxectivos para o mes seguinte. Nada aquí é un salto. Cada semana baséase na última, e na quinta semana tes un sistema documentado. Podes facer un seguimento do teu progreso, aínda que funcione para ti: unha aplicación de notas como Notion, unha ferramenta de xestión de tarefas como Asana, un documento en execución ou notas adhesivas se é así. A coherencia importa máis que o formato. E (pode que vira isto vir), a IA pode incluso axudarche a crear o propio horario. Explícalle o teu papel e as túas responsabilidades e pídelle que che axude a pensar onde podes aproveitar a IA de forma realista no teu fluxo de traballo. Establece un obxectivo SMART principal para traballar durante as próximas catro ou seis semanas e, a continuación, utiliza a IA para elaborar os subpasos para chegar. Fai visible o teu progreso. Se a túa empresa está avanzada na IA, é probable que o teu xestor queira saber o que estás facendo. O visible que é para eles o teu progreso da intelixencia artificial importa tanto para a túa carreira como para o propio traballo. Isto é especialmente certo se o teu rendemento está dirixido á adopción da IA. Informar regularmente ao teu xestor como estás a implementar a IA, actualizándoo sobre novos casos de uso ou aumentos de eficiencia, o que indica que estás pensando no futuro. Podería parecer unha mensaxe de Slack, un elemento da túa actualización semanal ou unha mención no teu persoal. Incluso as pequenas vitorias plantan a idea de que es indispensable. Non obstante, a visibilidade é máis fácil de dicir que de facer: unha vez que te metes na mala herba coa IA, é fácil quedarte tan atrapado que esquezas comunicar o teu progreso. Ás veces invístome tanto nun proxecto que me esquezo de informar ao meu xefe sobre como o meu uso da IA ​​mellorou o meu rendemento. Unha solución: establece un recordatorio de calendario periódico para unha actualización de IA do xestor. A continuación, copia o teu calendario de adopción (ou o que esteas a usar para seguir o teu progreso da IA), pégao na ferramenta de AI que elixas e pídelle que resumas o teu progreso semanal. Bam, algo para compartir co teu xefe case sen traballo extra. É por iso que pode ser útil usar unha ferramenta de xestión de tarefas como Asana para rastrexar o teu traballo. Podes exportar as túas tarefas completadas a unha folla de cálculo, entregala a unha ferramenta de intelixencia artificial e pedirlle que saque as vitorias recentes. O seguimento do progreso está integrado e é moito máis doado que manter unha folla de cálculo de Google separada que debes lembrar de actualizar cada vez que fagas algo. Tamén che animo a que conectes o teu uso da IA ​​coa forma en que avanza no teu traballo. Conta unha narración: como foi mellorando niso e, en consecuencia, como foi mellorando o teu traballo e como se relaciona iso cos KPI do equipo. Estamos a falar de avanzar na túa carreira, despois de todo. Unha nota máis: a visibilidade dos pares tamén é importante. Os xestores son importantes, pero tamén o é ser a persoa á que acuden os teus compañeiros cando teñen unha pregunta sobre a IA. Ese estado de experto informal aumenta a presión sobre o teu propio avance. Timothy tivo algunhas ideas útiles aquí: "O truco é compartir o como, non o wow. Non 'mira o que construí', senón 'así é como o construín, quizais isto che axude'. No momento en que se fai útil para outra persoa na sala, deixa de ser un presumir e convértese nun desbloqueo de capacidades para todo o equipo". Mantén un ciclo de información. Estás facendo o traballo, estás mostrando o traballo, agora asegúrate de estar atento. O meu último consello é manterse aprendendo e actualizado cos avances ao tempo que poña en práctica os seus coñecementos. Como di Meg, "Alguén que estea habilitado para a intelixencia artificial é alguén que ten curiosidade pola intelixencia artificial. Deberías estar experimentando con ela, practicando con ela e probando novas ferramentas/construcións. Non é suficiente con executar as mesmas tres.indicacións (aínda que é un excelente lugar para comezar). Estar habilitado para a intelixencia artificial hoxe significa que estás usando e evolucionando con estas ferramentas e modelos a medida que se lanzan". A clave é manter un bucle de información que sexa o suficientemente lixeiro para que non te desbordes. Quere un fluxo que sexa o suficientemente completo como para manterse actual, pero non tanto como para arrastrarse por un burato. Limítese a catro ou cinco canles de información de IA á vez. Estes poden ser un boletín informativo ou un blog, unha canle de YouTube, unha comunidade interna, un mentor, un podcast, unha conta de LinkedIn ou mesmo un homólogo de IA, alguén nun papel similar que tamén está experimentando. E para que todo isto sexa sostible: cada vez que engadas unha nova canle, considera abandonar unha. As miñas canles agora mesmo son: Simple.ai: un boletín informativo que presenta noticias e actualizacións de IA dun xeito fundamentado e realista. Se queres un boletín informativo sobre a IA sen sentirte abrumado, este é. Ben's Bites: unha subpila que ten un alcance un pouco máis ambicioso aínda que é dixerible. Unha canle interna de AI Slack que temos en HubSpot para compartir o progreso da IA relevante para o marketing. Un mentor de IA. O meu equipo, co que discuto regularmente como implementar mellor a IA no noso blog. E iso é só por agora. Eses poden cambiar no futuro a medida que cambien o meu nivel de comodidade e as miñas responsabilidades. Como os equipos poden pasar da experimentación da IA á execución Todo o anterior trata de habilitarse. E para os IC, podes parar aí. Pero se xestionas un equipo, o paso de "estamos a probar isto" a "isto é parte de como todos traballamos agora" é un reto diferente. Impulsar a adopción nun equipo non é un feito. Non podes presentar información a alguén e esperar que a execute inmediatamente. Non todos estarán tan dispostos ou cómodos para aprender como ti. Iso non é un golpe para eles; as persoas teñen diferentes relacións coas novas tecnoloxías, e é posible que teñas unha variedade de primeiros adoptantes, maioría temprana/tardía e quizais mesmo innovadores ou atrasados xunto a ti. A xente xeralmente confía noutras persoas cando se adaptan a algo novo. Apostaría que é parte do motivo polo que buscaches consello nunha publicación do blog escrita por min, unha persoa real certificada, por preguntar unicamente a ChatGPT ou Claude. Hai algo sobre escoitar "aquí está o que funcionou para min" doutro humano que ningún chatbot pode replicar completamente. O apoio directivo tamén está entre os predictores máis fortes de se alguén usa a IA no traballo; segundo Irrational Labs, o uso da IA dos empregados cae do 79% ao 34% sen o respaldo do xestor. Entón, coñece ao teu equipo onde estea. Pregúntalles como usan a IA. Non nunha microxestión, "mostrame o teu historial de incitacións", senón desde un lugar de verdadeira curiosidade. Que os impide? En función do que atopes, suxire algunhas das estratexias que presentei aquí. Aprendín máis falando co meu equipo cara a cara do que me podería ensinar calquera artigo de axuda ou plataforma de adestramento. A viaxe de habilitación da intelixencia artificial de cada individuo é a súa, e o mellor que podes facer como xestor é animar ao tempo que lles dás espazo para explorar. Onde encaixa Futurepedia na habilitación da IA Toda esta publicación foi sobre unha idea: coñecer a IA non é o mesmo que estar habilitado por ela. E as barreiras máis grandes non son problemas que podes resolver lendo un artigo máis ou marcando unha ferramenta máis. É por iso que HubSpot adquiriu Futurepedia. Futurepedia é a plataforma de descubrimento e educación en intelixencia artificial máis grande do mundo. Opera o primeiro directorio de ferramentas de intelixencia artificial (miles de ferramentas seleccionadas en todas as categorías que poida pensar) xunto cunha plataforma educativa en crecemento con máis de 25 cursos e máis de 1.000 leccións centradas en habilidades de IA do mundo real para empresas e produtividade. En Futurepedia, as súas canles de YouTube e o seu boletín, converteuse no punto de partida predeterminado para os profesionais que queren aprender a usar a IA, non só escoitar falar dela. HubSpot axuda a millóns de empresas a crecer mellor. Futurepedia axuda aos profesionais a atopar e dominar as ferramentas de IA que melloran o seu traballo. Agora son o mesmo equipo, o que significa máis recursos, maior alcance e a mesma obsesión por facer que a IA funcione para persoas reais. Os profesionais que gañarán os próximos cinco anos non son os que máis saben da IA. Son eles os que realmente aprenderon a traballar con el. Se esta publicación che deu o marco, Futurepedia dáche o lugar onde comezar.

You May Also Like

13 Trending Songs on TikTok in March 2026 (+ How to Use Them)

Our Best AI PM Workflows for Prototyping, Strategy, and Personal OS (2026)

China’s Cybersecurity Agency Issues Security Warning About OpenClaw