La aparición de la inteligencia artificial generativa (GenAI, por sus siglas en inglés) abre la posibilidad de incrementar la productividad de los trabajadores.
JOSEP LLUÍS CANO GINE. profesor del Departamento de Operaciones, Innovación y Data Sciences de Esade (URL)
Ya disponemos de varios estudios que presentan resultados interesantes que nos pueden ayudar a responder esta pregunta y que, sobre todo, nos deberían ayudar a pensar cómo debemos implementar la GenAI para lograr incrementar la productividad. Comenzaremos analizando estos incrementos de productividad y, para ello, utilizaremos dos estudios de McKinsey.
AUTOMATIZACIÓN DE CASI EL 50% DE LAS ACCIONES DE NEGOCIOS ACTUALES
Una reciente investigación de McKinsey1 sugiere que, con la GenAI, aproximadamente la mitad de las acciones de negocios actuales podrían automatizarse una década antes de lo que se había proyectado en estimaciones anteriores.
Según este estudio, sin la GenAI, en 2030 la automatización podría asumir el control de las tareas equivalentes al 21,5% de las horas trabajadas en la economía estadounidense; con la GenAI, este porcentaje se elevaría al 29,5%.
Estos son datos generales, pero es interesante ver las diferencias entre las distintas categorías laborales.
Tradicionalmente, la automatización incidía más en los trabajadores con las habilidades más básicas y con los salarios más bajos; sin embargo, con la GenAI, los más afectados son los trabajadores del conocimiento, que se corresponden con los que tienen un nivel de ingresos más elevado: programadores informáticos, investigadores científicos, investigadores del mercado, traductores y asesores financieros son solo una pequeña muestra de las actividades profesionales que podrían verse más afectadas.
Una reciente investigación de McKinsey sugiere que, con la GenAI, aproximadamente la mitad de las acciones de negocios actuales podrían automatizarse una década antes de lo que se había proyectado en estimaciones anteriores
Y si analizamos en concreto el colectivo de los programadores informáticos, otra investigación de McKinsey2 estima que la GenAI puede incrementar la velocidad de los desarrolladores, aunque en menor medida en las tareas más complejas. Así, mientras en las tareas de documentación de las aplicaciones el tiempo puede reducirse entre un 45% y un 50% y, en la generación de códigos, entre un 35% y un 45%, en las tareas de mayor complejidad se prevén mejoras de apenas un 10%.
PERCEPCIÓN DE LA GENAI EN THE BOSTON CONSULTING GROUP
Otro aspecto que debemos tener en cuenta es la calidad de las tareas que se han llevado a cabo utilizando la GenAI. Para ello, nos basaremos en un experimento de campo reciente que The Boston Consulting Group3 realizó con más de 750 consultores de su consultoría, en que descubrió que la gente desconfía de la GenAI en aquellas áreas en que puede aportar un valor tremendo y confía demasiado en ella cuando la tecnología no es competente.
Casi el 90% de los participantes que utilizaron GenAI, concretamente GPT-4, para generar ideas innovadoras sobre un posible producto mejoraron su rendimiento. Quienes modificaron lo que les proponía GPT-4 obtuvieron peores resultados que quienes no lo modificaron.
Sin embargo, cuando utilizaron esta herramienta para resolver un problema de negocio, una tarea que escapa a la competencia actual de GPT-4, el desempeño de esos participantes fue un 23% peor que el de quienes no utilizaron la herramienta en absoluto, pues muchos de ellos tomaron al pie de la letra los resultados engañosos de GPT-4. Además, en esta misma tarea, el rendimiento de quienes habían sido formados en el uso de GPT-4 fue peor que el de quienes no habían recibido dicha formación.
Cuando se utiliza GPT-4 para realizar una tarea experimental, los resultados del rendimiento entre los perfiles de mayor desempeño y los de menor desempeño se igualan, mientras que, en la realización de las tareas básicas, la diferencia de rendimiento es un 12% inferior en los de menor desempeño.
Programadores informáticos, investigadores científicos, investigadores del mercado, traductores y asesores financieros son solo una pequeña muestra de las actividades profesionales que podrían verse más afectadas
Estas tres investigaciones nos muestran la complejidad que supone la adopción de una tecnología –en este caso, las soluciones basadas en GenAI– y sus repercusiones sobre la productividad de los empleados, por lo que a la hora de evaluar el impacto que puede tener la GenAI deberíamos ser cautelosos y referirnos a tareas concretas para colectivos específicos, ya que las diferencias que pueden generarse entre distintos colectivos y tareas son muy elevadas.
UN DESARROLLO ADECUADO DE LA GENAI NOS PERMITIRÁ OBTENER INCREMENTOS DE PRODUCTIVIDAD
Si se quieren conseguir incrementos de productividad, no basta con adquirir la herramienta: tenemos que asegurar el desarrollo adecuado de su adopción. A tal efecto, los líderes deberán desplegar una nueva cultura, gestionar el cambio de forma adecuada, desarrollar el talento y las habilidades de los trabajadores e introducir cambios en la organización y en el modelo operativo.
Cuando se utiliza GPT-4 para realizar una tarea experimental, los resultados del rendimiento entre los perfiles de mayor desempeño y los de menor desempeño se igualan, mientras que, en la realización de las tareas básicas, la diferencia de rendimiento es un 12% inferior en los de menor desempeño
Habría que pensar en programas formativos que vayan más allá de la mera formación de usuario e incluyan los aspectos éticos y legales, así como desarrollar una cultura organizativa que promueva la colaboración entre los humanos y la inteligencia artificial como colegas, y comunicar los resultados en el momento preciso y de la forma adecuada.
Más concretamente, habrá que evaluar qué parte de los trabajadores tendrán que formarse, e incluso qué perfiles deberán incorporarse, pensando en el momento actual y en el futuro.
AFECTACIÓN DE LOS CAMBIOS EN LA ESTRUCTURA ORGANIZATIVA Y EN LOS PROCESOS
Otro de los ámbitos que se tendrán que definir es cómo van a incidir estos cambios en la estructura organizativa, qué procesos se verán afectados de inmediato y cuáles es probable que lo estén en el futuro.
La labor de los líderes es ayudar a las personas a utilizar la nueva tecnología de la manera correcta y para la realización de las tareas correctas, y a ajustarse y adaptarse continuamente ante la constante expansión de la GenAI.
