Cómo la IA generativa impulsa la productividad de los trabajadores altamente calificados

La IA generativa puede aumentar la productividad de los trabajadores, pero las organizaciones primero deben establecer una cultura de responsabilidad, recompensar la capacitación entre pares y fomentar la reconfiguración de roles.

Un nuevo estudio sobre el impacto de la IA generativa en trabajadores altamente calificados encuentra que cuando la inteligencia artificial se usa dentro de los límites de sus capacidades, puede mejorar el desempeño de un trabajador hasta en un 40% en comparación con los trabajadores que no la usan.

Pero cuando la IA se utiliza fuera de ese límite para completar una tarea, el desempeño de los trabajadores cae en un promedio de 19 puntos porcentuales.

Los hallazgos tienen implicaciones no sólo para la productividad de los trabajadores sino también para las organizaciones que buscan navegar con éxito lo que los investigadores han denominado la “frontera tecnológica irregular” de la IA, específicamente, los transformadores generativos preentrenados (GPT), que producen texto después de recibir indicaciones. Es imperativo comprender los límites superiores de las capacidades de la IA, especialmente a medida que esas capacidades continúan expandiéndose, escriben los investigadores.

Es importante que los gerentes sean conscientes de esta frontera irregular porque los investigadores encontraron que no era obvio, para los trabajadores altamente calificados, cuáles de sus tareas cotidianas podrían ser fácilmente realizadas por la IA generativa y qué tareas requerirían un enfoque diferente.

A continuación, presentamos un análisis más detallado de un estudio, junto con algunas sugerencias, sobre los pasos que las organizaciones pueden tomar al introducir la IA generativa a una fuerza laboral altamente calificada.

Obtener mejores resultados: utilicemos el esfuerzo cognitivo y el criterio experto

El estudio se llevó a cabo en colaboración con Boston Consulting Group e involucró a más de 700 consultores a quienes se les asignó una tarea de evaluación de habilidades y una tarea experimental.

Los participantes se dividieron en dos grupos: a un grupo se le asignó una tarea diseñada para estar dentro de las capacidades de GPT-4 de producir resultados similares a los humanos, mientras que al otro grupo se le asignó una tarea “diseñada para que GPT-4 cometiera un error al realizar el análisis, asegurando que el trabajo se realizara justo fuera de la frontera”.

Dentro de esos dos grupos, los participantes del estudio se clasificaron en tres condiciones: sin acceso a IA, acceso a GPT-4 AI y acceso a GPT-4 AI con una descripción general de cómo usar GPT.

Cómo se llevó a cabo la investigación sobre la IA generativa

Se pidió al grupo “dentro de la frontera” que imaginaran que trabajaban para una empresa de calzado y que su gerente les había pedido que idearan un nuevo producto y lo presentaran en una reunión. Los participantes de este grupo también recibieron instrucciones de completar varias otras acciones, incluida la elaboración de una lista de pasos desde la concepción hasta el lanzamiento, la creación de un eslogan de marketing y la redacción de un artículo de 2.500 palabras que describiera el proceso de principio a fin para desarrollar el zapato y lecciones aprendidas.

La IA tuvo un efecto positivo en ese grupo de participantes: los participantes que solo recibieron GPT vieron un aumento del 38% en el rendimiento en comparación con la condición de control (sin acceso a la IA), mientras que el rendimiento de aquellos a los que se les proporcionó GPT y una descripción general vio un aumento del 42,5% en el rendimiento en comparación con la condición de control.

Curiosamente, los investigadores observaron un aumento mayor en las puntuaciones de desempeño de los participantes en la mitad inferior de las habilidades evaluadas que usaron GPT-4 en comparación con aquellos en la mitad superior de las habilidades evaluadas (43% y 17%, respectivamente) cuando se compararon con sus puntuaciones de referencia (es decir, sin uso de IA).

Al grupo “fuera de la frontera” se le pidió que imaginaran que trabajaban para una empresa con tres marcas. Se les asignó la tarea de escribir un memorando de 500 a 750 palabras para su director ejecutivo explicando en qué marcas debería invertir el director ejecutivo para generar ingresos y sugiriendo acciones innovadoras que el director ejecutivo podría tomar para mejorar la marca seleccionada. El memorando debía incluir la justificación de su recomendación, y a los participantes del grupo se les proporcionaron comentarios de la entrevista y datos financieros de los que pudieran sacar provecho. Además, evaluadores humanos calificaron a los participantes según la “corrección” de su recomendación (su razonamiento o justificación).

La IA tuvo un efecto negativo en los participantes de este grupo. La condición de solo GPT experimentó una disminución en el rendimiento de 13 puntos porcentuales en comparación con la condición de control, mientras que los participantes a los que se les proporcionó GPT y una descripción general mostraron una disminución de 24 puntos porcentuales en comparación con la condición de control.

Para el grupo “fuera de la frontera”, los investigadores observaron una disminución en el rendimiento porque las personas “apagaban sus cerebros y seguían lo que recomienda la IA”, lo que era más probable que fuera incorrecto. Sin embargo, incluso cuando se hizo una recomendación incorrecta bajo una de las condiciones de la IA, la calidad de la justificación de la recomendación del participante mejoró.

La mejora de la calidad y la disminución del rendimiento indican que, en lugar de adoptar ciegamente los resultados de la IA, los trabajadores altamente calificados deben continuar validando la IA generativa y ejercer “un esfuerzo cognitivo y el juicio de los expertos cuando trabajan con IA”, escriben los expertos.

Conclusión de los investigadores

“Para utilizar bien la IA generativa, es importante investigar las tareas específicas a lo largo del proceso de trabajo”, dijo uno de los expertos. “Algunos pueden estar dentro de la frontera irregular y otros fuera”.

Otro de ellos afirmó que los líderes pueden fomentar la reconfiguración de roles haciendo que personas de diferentes posiciones experimenten juntas para encontrar la estructura más productiva.

Los líderes también deberían fomentar una cultura de rendición de cuentas. Al hablar con los participantes del estudio, una sugerencia fue que “necesitamos enseñar a las personas a poder explicar lo que hicieron sin utilizar el término ‘IA generativa’.

“Los gerentes y trabajadores deben desarrollar colectivamente nuevas expectativas y prácticas laborales para garantizar que cualquier trabajo realizado en colaboración con la IA generativa cumpla con los valores, objetivos y estándares de sus partes interesadas clave”, afirma el estudio.

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