¿Cuánto aumenta el uso de IA la productividad de su equipo? | IA en los negocios #71

¿Cómo ayuda la IA a los profesionales?

¿Existe alguna evidencia de que el uso de IA durante el trabajo aumente la productividad? ¡En efecto! El estudio más grande que confirma esta hipótesis fue realizado por un grupo de científicos de escuelas de negocios estadounidenses, incluidas Harvard Business School y MIT Sloan School of Management. Los investigadores examinaron el trabajo de 758 consultores, lo que representa aproximadamente el 7% de todos los consultores empleados en Boston Consulting Group.

Su tarea era desarrollar conceptos para nuevos productos, teniendo en cuenta aspectos como:

• creatividad,
• pensamiento analítico o
• habilidades persuasivas.

Como parte de un experimento que prueba si la IA aumenta la productividad, compararon su rendimiento sin soporte de IA y con el uso de GPT-4, el modelo de lenguaje en el que se basa la última versión de ChatGPT Plus. El estudio tenía como objetivo examinar cómo la incorporación de la IA en el trabajo diario alteraría el flujo de trabajo típico de los consultores.

Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

¿La IA aumenta la productividad laboral?

Los resultados en BCG fueron sorprendentemente claros. Todos los consultores con soporte de IA mejoraron la calidad de su trabajo. De hecho, su calidad aumentó hasta un 40%. Pero ¿cómo se realizó el estudio?

En el experimento, los participantes fueron divididos aleatoriamente en tres grupos:

• un grupo de control: sus miembros no utilizaron IA en el trabajo,
• un grupo con acceso a GPT-4, sin embargo, sin instrucción previa sobre la mejor manera de utilizar la inteligencia artificial,
• un grupo con acceso a GPT-4 y materiales educativos.

El estudio se dividió en tres fases:

1. Primero, los consultores completaron una encuesta sobre sus datos demográficos y predisposiciones.
2. Luego, pasaron a la parte principal, donde realizaron tareas relacionadas con el desarrollo de conceptos de productos. Estas tareas se parecían mucho a su trabajo diario y implicaban estudios de casos realistas, como la creación de calzado para grupos objetivo reducidos y deportistas. Las tareas requerían creatividad, pensamiento analítico y redacción de textos persuasivos.
3. La tercera fase incluyó entrevistas que resumieron las experiencias de los consultores al trabajar con IA.

Al final resultó que, los consultores que utilizaron GPT-4 fueron un 12,5% más productivos y un 25% más rápidos. Los mayores beneficios se observaron entre los profesionales menos capacitados que recibieron capacitación adicional sobre formas efectivas de utilizar GPT. ¡En este grupo, los investigadores notaron un notable aumento del 43% en la productividad!

Formas de colaborar con la inteligencia artificial

¿Todos los empleados interactuaron con la IA de la misma manera? Parecía que no. Entonces, los investigadores decidieron identificar dos formas más comunes en las que la IA aumenta la productividad. Los llamaron personajes "Cyborg" y "Centauro".

cíborg

El modelo Cyborg representa un enfoque colaborativo en el que los humanos y la IA trabajan en estrecha colaboración para realizar tareas. Ejemplos de colaboración Cyborg incluyen:

• un programador comienza a codificar y la IA complementa y refina el código, como cuando se usa Github Copilot,
• un consultor comienza a sacar conclusiones del análisis y la IA aporta datos y visualizaciones adicionales, aprovechando herramientas como ChatGPT Plus,
• un redactor comienza a elaborar un texto publicitario a partir de un concepto y la IA sugiere ideas y segmentos ya preparados. Luego, el redactor perfecciona el concepto,
• un ingeniero esboza un proyecto y la IA produce una visualización basada en él.

En el modelo Cyborg, la clave es la perfecta integración de los esfuerzos humanos y mecánicos para lograr resultados óptimos; así es como la IA aumenta significativamente la productividad.

Fuente: HuggingFace (https://huggingface.co/spaces/hysts/ControlNet-v1-1)

Centauro

El modelo Centaur implica la delegación de tareas, donde algunas tareas son realizadas por humanos y otras se delegan a la IA en función de una evaluación individual de las fortalezas y debilidades de cada entidad. Ejemplos de estrategias de Centaur incluyen:

• El diagnóstico de la IA y el médico adaptando posibles terapias,
• un consultor que identifica un problema empresarial y una IA que genera análisis y recomendaciones,
• un abogado que redacta una denuncia legal y una IA que verifica la exactitud e integridad del documento,
• un redactor que crea un esquema de texto y una IA que realiza correcciones estilísticas y gramaticales.

La clave es dividir estratégicamente las tareas y aprovechar las fortalezas tanto de los humanos como de las máquinas. Sin embargo, el enfoque de Centaur presenta un desafío: ¿cómo distinguir las tareas más adecuadas para la IA, que mejoran la productividad, de aquellas que mejor manejan los humanos?

Límites fragmentados de la tecnología

Los investigadores han calificado el desafío de definir la “competencia” de la inteligencia artificial como los “límites fragmentados de la tecnología”. Este término se refiere a las diversas y fluctuantes capacidades de la inteligencia artificial.

Las capacidades de la IA están avanzando rápidamente, a menudo de maneras inesperadas. Es por eso que tareas que pueden parecer igualmente desafiantes para los humanos pueden caer en diferentes lados de este “límite”: algunas pueden resolverse fácilmente con la ayuda de la IA, mientras que otras permanecen más allá del alcance actual de sus capacidades.

Por ejemplo, como mostró el estudio, GPT fácilmente:

• generó ideas creativas para nuevos productos,
• ayudó a escribir un texto persuasivo, o
• realizó un análisis de datos detallado.

Por otro lado, cometió errores en cálculos matemáticos simples. Este “límite fragmentado” plantea un desafío tanto para los diseñadores como para los usuarios de la IA: es difícil predecir qué tareas aparentemente similares serán fáciles o difíciles para los algoritmos. Por tanto, es fundamental explorar y probar las capacidades de la IA paso a paso. Cuanto mejor comprendamos los “límites fragmentados” de estas capacidades, más eficazmente podremos integrar el trabajo de los humanos y las máquinas.

Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

¿Cómo aumentar la productividad en tu empresa con IA?

En su empresa, puede realizar un experimento similar para evaluar en qué medida la inteligencia artificial puede mejorar los resultados laborales. Vale la pena comenzar asignando tareas a los empleados, como preparar presentaciones, informes, propuestas comerciales o resolver casos de estudio, tanto con la ayuda de la IA como sin ella. Esto le permitirá medir el impacto real en la productividad y la calidad del trabajo.

Sin embargo, es fundamental preparar adecuadamente a los empleados. Para observar un aumento del 40% en la productividad con IA, similar al éxito observado en Boston Consulting Group, se requerirán iniciativas de capacitación y la creación de materiales instructivos.

Es casi seguro que el esfuerzo dará sus frutos. Por ejemplo, las agencias de publicidad pueden generar ideas de campaña más rápidamente, los bancos pueden analizar los datos de los clientes de manera más eficiente y las firmas legales pueden crear documentos de manera más efectiva. Dondequiera que se necesite creatividad, análisis de información o redacción de textos, la IA ayudará a los empleados a ser más productivos.

El futuro de trabajar con IA

El desarrollo de la inteligencia artificial despierta grandes esperanzas y preocupaciones, especialmente entre personas que tienen dificultades para aprender nuevas herramientas y adaptar sus métodos de trabajo a las cambiantes posibilidades de la tecnología.

No hay duda de que la IA aumenta la productividad al liberar a los equipos de las tareas más simples y repetitivas. Cada vez más de estas tareas serán automatizables. También surgirán nuevos roles que combinen habilidades humanas y mecánicas, como los formadores de IA o los intermediarios de conocimiento. El desarrollo continuo de habilidades y el aprendizaje de una colaboración eficaz con la IA serán esenciales.

Al mismo tiempo, es fundamental ser consciente de las amenazas. La automatización puede quitarle empleos a personas menos calificadas. También existe el riesgo de que la empresa se vuelva demasiado dependiente de los proveedores de tecnología. Por ello, mantener la sana distancia y valorar críticamente la información proporcionada por la IA es clave.

El futuro de trabajar con IA parece fascinante pero también algo inquietante, muy parecido a la ciencia ficción bien escrita. Por un lado, existen posibilidades increíbles, pero por otro, ¿realmente tenemos control sobre todo?

Resumen

Los resultados del experimento muestran que la IA aumenta la productividad en la actualidad. Para algunas tareas creativas y analíticas, acelera el trabajo hasta en un 40%. Los trabajadores menos cualificados son los que más se benefician, pero los mejores profesionales también son más rápidos y eficientes.

Es fundamental comprender qué tareas pueden automatizarse mediante la IA y cuáles requieren la participación humana. También serán necesarios cambios en la forma en que se organiza el trabajo para aprovechar al máximo las capacidades de la IA. Y el futuro del trabajo promete ser interesante, y ciertamente no será aburrido. Si tiene curiosidad por obtener una descripción aún más detallada de este estudio, lea el informe completo (enlace).

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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