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

¿Cómo ayuda la IA a los profesionales?

¿Hay alguna evidencia de que el uso de la IA durante el trabajo aumenta la productividad? ¡De hecho! El estudio más grande que confirma esta hipótesis fue realizado por un grupo de científicos de escuelas de negocios estadounidenses, incluyendo la Harvard Business School y la MIT Sloan School of Management. Los investigadores examinaron el trabajo de 758 consultores, que representan aproximadamente el 7% de todos los consultores empleados en el 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 probaba si la IA aumenta la productividad, compararon su rendimiento sin apoyo 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, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

¿Aumenta la IA la productividad laboral?

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

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

• un grupo de control — sus miembros no usaron IA en el trabajo,
• un grupo con acceso a GPT-4 – sin embargo, sin instrucción previa sobre cómo usar mejor la inteligencia artificial,
• un grupo con acceso a GPT-4 y materiales instructivos.

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 asemejaban estrechamente a su trabajo diario, involucrando estudios de caso realistas, como crear zapatos para grupos objetivo estrechos y atletas. Las tareas requerían creatividad, pensamiento analítico, así como la redacción de textos persuasivos.
3. La tercera fase involucró entrevistas que resumían las experiencias de los consultores al trabajar con IA.

Como resultó, los consultores que usaron 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 usar GPT. En este grupo, los investigadores notaron un notable aumento del 43% en la productividad!

Formas de colaborar con la inteligencia artificial

¿Interactuaron todos los empleados con la IA de la misma manera? Parecía que no. Así que los investigadores decidieron identificar las dos formas más comunes en que la IA aumenta la productividad. Las llamaron personas “Cyborg” y “Centauro”.

Cyborg

El modelo Cyborg representa un enfoque colaborativo donde humanos e IA trabajan estrechamente juntos para lograr tareas. Ejemplos de colaboración Cyborg incluyen:

• un programador comienza a codificar, y la IA complementa y refina el código, al igual que cuando se usa Github Copilot,
• un consultor comienza a sacar conclusiones de un análisis, y la IA contribuye con 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 listos. El redactor luego refina el concepto,
• un ingeniero esboza un proyecto, y la IA produce una visualización basada en él.

En el modelo Cyborg, la clave es la integración fluida de los esfuerzos humanos y de máquina para lograr resultados óptimos—esta es la forma en que la IA aumenta significativamente la productividad.

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

Centauro

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

• IA diagnosticando, y el médico adaptando posibles terapias,
• un consultor identificando un problema empresarial, y la IA generando análisis y recomendaciones,
• un abogado redactando una queja legal, y la IA verificando la corrección y completitud del documento,
• un redactor creando un esquema de texto, y la IA haciendo correcciones estilísticas y gramaticales.

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

Fronteras fragmentadas de la tecnología

Los investigadores han etiquetado el desafío de definir la “competencia” de la inteligencia artificial como las “fronteras fragmentadas de la tecnología.” Este término se refiere a las capacidades diversas y fluctuantes de la inteligencia artificial.

Las capacidades de la IA están avanzando rápidamente, a menudo de maneras inesperadas. Por eso, las tareas que pueden parecer igualmente desafiantes para los humanos pueden caer en diferentes lados de esta “frontera” – algunas pueden ser fácilmente solucionables 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 redactar copias persuasivas, o
• realizó análisis de datos detallados.

Por otro lado, cometió errores en cálculos matemáticos simples. Esta “frontera fragmentada” plantea un desafío tanto para los diseñadores de IA como para los usuarios – es difícil predecir qué tareas aparentemente similares serán fáciles o difíciles para los algoritmos. Por lo tanto, es crucial explorar y probar las capacidades de la IA paso a paso. Cuanto mejor entendamos las “fronteras fragmentadas” de estas capacidades, más efectivamente podremos integrar el trabajo de humanos y máquinas.

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

¿Cómo aumentar la productividad en su empresa con IA?

En su empresa, puede llevar a cabo un experimento similar para evaluar cuánto puede mejorar la inteligencia artificial los resultados laborales. Vale la pena comenzar asignando tareas a los empleados, como preparar presentaciones, informes, propuestas comerciales o resolver estudios de caso, tanto con como sin la asistencia de la IA. Esto le permitirá medir el impacto real en la productividad y la calidad del trabajo.

No obstante, es esencial preparar adecuadamente a los empleados. Para observar un aumento del 40% en la productividad con IA, similar al éxito visto en el Boston Consulting Group, se requerirán iniciativas de capacitación y la creación de materiales instructivos.

El esfuerzo casi con certeza valdrá la pena. Por ejemplo, las agencias de publicidad pueden generar ideas de campaña más rápidamente, los bancos pueden analizar datos de clientes de manera más eficiente, y las firmas legales pueden crear documentos de manera más efectiva. En todas partes donde se necesiten 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 tanto grandes esperanzas como preocupaciones, especialmente entre las 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 combinan habilidades humanas y de máquina, como entrenadores de IA o intermediarios de conocimiento. El desarrollo continuo de habilidades y el aprendizaje de una colaboración efectiva con la IA serán esenciales.

Al mismo tiempo, es crucial ser consciente de las amenazas. La automatización puede quitar empleos a individuos menos capacitados. También existe el riesgo de que la empresa se vuelva excesivamente dependiente de los proveedores de tecnología. Por lo tanto, mantener una distancia saludable y evaluar 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, hay posibilidades increíbles, pero por otro lado, ¿realmente tenemos control sobre todo?

Resumen

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

Es crítico entender qué tareas pueden ser automatizadas por 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 – ciertamente no será aburrido. Si tiene curiosidad por una descripción aún más detallada de este estudio, lea el informe completo (enlace).

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