¿Cómo puede la IA generativa para empresas mejorar la eficacia y la productividad de los empleados?
Muchos estudios muestran que la Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) tiene un impacto positivo significativo en la productividad en diferentes tipos de tareas. No es muy frecuente que la tecnología proporcione mejoras de productividad de dos dígitos. Este es el caso de la IA generativa y productividad, y esto debería ser suficiente para justificar que la estudiemos de cerca para ver cómo explotaría en nuestro campo.
¿Cómo maximizar la productividad empresarial con IA Generativa?
La inteligencia artificial generativa (IA Generativa) es lo último en tecnología de inteligencia artificial (IA). Ofrece capacidades ampliadas que potencialmente pueden transformar el lugar de trabajo y aumentar significativamente la productividad.
Estas herramientas avanzadas se utilizan principalmente en funciones empresariales clave, que reflejan las áreas con mayor adopción general de IA:
- marketing y ventas,
- desarrollo de productos y servicios, y
- operaciones de servicios.
Esto indica que las organizaciones están adoptando estratégicamente estas nuevas herramientas de IA Generativa en aquellas áreas en las que pueden obtener el mayor valor.
IA generativa y productividad
Productividad de los consultores
Un nuevo estudio del MIT [1] sobre el impacto de la IA generativa en trabajadores altamente cualificados descubre que, cuando se utiliza la inteligencia artificial, se puede mejorar el rendimiento de un trabajador hasta un 40% en comparación con los trabajadores que no la utilizan.
En el estudio participaron 700 consultores de Boston Consulting Group. Estos se dividieron en dos grupos: uno adaptado a las capacidades de GPT-4, y el otro recibiendo asignaciones diseñadas para hacer que GPT-4 cometiera un error. Cada subgrupo se subdividió en 3 condiciones: sin acceso a IA, con acceso a GPT-4 y con acceso guiado a GPT-4.
Las tareas “compatibles con la IA” implicaban el diseño y la presentación de un nuevo producto, incluidas varias acciones desde la presentación hasta el lanzamiento, como un eslogan de marketing, un artículo de 2.500 palabras y lecciones aprendidas. Los dos subgrupos con IA obtuvieron mejores resultados con un 38% y un 42,5% en comparación con un grupo sin IS. También reconocen que ha beneficiado más a los trabajadores con peor desempeño en la mitad inferior, lo que sugiere que la IA también es buena para mejorar las habilidades de los empleados junior.
Las tareas de “capacidades externas de IA” involucraron 3 productos/marcas, dirigiendo sus datos financieros y preparando un memorando de estrategia de inversión con justificaciones. Los dos subgrupos con IA tuvieron un rendimiento inferior en un 13% y un 24% en comparación con los grupos sin IA. Los investigadores de IA observaron que la caída en el rendimiento se debía a que las personas “apagan su cerebro y siguen lo que recomiendo la IA”.
Productividad de los agentes de atención al cliente
Otro estudio del National Bureau of Economic Research [2] encontró que la IA generativa puede aumentar la productividad de los trabajadores en un 14%. Este aumento fue más pronunciado entre los trabajadores menos experimentados y poco cualificados (mejora de la productividad del 34%). La herramienta de inteligencia artificial también mejoró la confianza del cliente y redujo el desgaste de los trabajadores.
El estudio incluyó a 5.179 agentes de servicio al cliente de una gran empresa que ofrece software de procesos comercioanes, quienes utilizaron una herramienta basada en el gran modelo de lenguaje (LLM) Generative Pre-Trained Transformer (GPT) de OpenAI. LLM ayudó a los agentes a responder más rápido, responder a más chats por hora y resolver chats con mayor éxito.
La herramienta de IA observó 3 millones de chats de clientes y proporcionó a los agentes 1,2 millones de sugerencias de IA en tiempo real sobre cómo responder.
El acceso al soporte basado en IA puede afectar la forma en que los clientes tratan a los agentes porque puede mejorar el tono de las conversaciones al ayudar a los agentes a establecer las expectativas de los clientes o resolver sus problemas más rápidamente. Esto también da como resultado menos malas palabras, y menos abuso verbal y gritos, lo que genera menos agotamiento y desgaste entre los trabajadores de servicio al cliente.
Productividad de los profesionales con título en educación superior en tareas de escritura
Un artículo de Noy y Zhang [3] menciona que las personas eran un 40% más rápidas y su calidad aumentó un 18% al usar ChatGPT. Los trabajadores expuestos a ChatGPT durante el experimento también tenían dos veces más probabilidades de informar que lo usaban en su trabajo real 2 semanas después del experimento y 1,6 veces más probabilidades 2 meses después del experimento.
El artículo analiza los resultados de un experimento realizado para estudiar los efectos de ChatGPT en las tareas de escritura. En el experimento participaron 444 participantes, profesionales con educación superior, que fueron asignados aleatoriamente a uno de dos grupos. Los participantes del primer grupo recibieron ChatGPT, mientras que los participantes del segundo grupo recibieron una herramienta de escritura diferente.
Se pidió a los participantes que escribieran dos ensayos. Seleccionados al azar, el 50% de nuestros participantes están invitados a registrarse en ChatGPT entre el primer y el segundo intento. Luego, los ensayos fueron calificados por dos evaluadores independientes. Los revisores descubrieron que los ensayos escritos con ChatGPT eran significativamente mejores que los ensayos escritos con la otra herramienta. Los ensayos escritos con ChatGPT también se escribieron mucho más rápido.
Los autores del artículo dicen que los resultados de su experimento proporcionan pruebas sólidas de que la IA generativa puede tener un impacto positivo significativo en la productividad. Dicen que ChatGPT podría usarse para automatizar muchas tareas de redacción, como redactar correos electrónicos, informes y materiales de marketing. También argumentan que ChatGPT podría usarse para mejorar la calidad de la escritura, por ejemplo, ayudando a identificar y corregir errores gramaticales.
El artículo termina con una discusión de las posibles implicaciones de la IA generativa en este personal. Los autores sostienen que la IA generativa podría provocar el desplazamiento de puestos de trabajo, ya que algunos trabajos que actualmente realizan los humanos podrían automatizarse. Sin embargo, también argumentan que la IA generativa podría crear nuevos puestos de trabajo a medida que surjan nuevas industrias y productos.
En general, el artículo es una evaluación positiva del potencial de la IA generativa para mejorar la productividad. Los autores proporcionan pruebas sólidas de que la IA generativa puede tener un impacto positivo significativo en las tareas de escritura y sostienen que este es solo un ejemplo de las muchas formas en que la IA generativa podría usarse para mejorar la productividad de la escritura.
Productividad de los desarrolladores de software
Un estudio realizado por McKinsey [4] evalúa el impacto de las herramientas de IA generativa y productividad de los programadores informáticos. En el estudio participaron más de 40 desarrolladores de McKinsey con distintos niveles de experiencia en desarrollo de software.
Para el estudio, se pidió a los participantes que completaran tareas comunes de desarrollo de software en tres categorías: generación de código, refactorización y documentación. Las pruebas duraron varias semanas, durante las cuales cada tarea fue realizada por un grupo de prueba con acceso a dos herramientas generativas basadas en IA y un grupo de control sin asistencia de IA. Los desarrolladores alternaron entre el grupo de prueba y el grupo de control para diferentes tareas.
Para el estudio utilizó una metodología integral, que combina encuestas de tareas, seguimiento del tiempo, evaluaciones de jueces, revisiones de código automatizadas y encuestas posteriores al experimento para evaluar de manera integral el impacto de las herramientas basadas en IA generativa en la productividad de los desarrolladores en diversas tareas de desarrollo de software.
El estudio muestra un potencial para un aumento significativo en la productividad (~40% de mejora en la generación de código), dependiendo de la complejidad de las tareas y la experiencia de los desarrolladores. El ahorro de tiempo fue inferior al 10% para tareas calificadas como altamente complejas, particularmente cuando los desarrolladores no estaban familiarizados con un entorno de programación específico. En algunos casos, los desarrolladores con menos de un año de experiencia tardaron incluso entre un 7% y un 10% más en completar tareas con herramientas de inteligencia artificial.
La calidad del código en términos de errores, mantenibilidad y legibilidad fue ligeramente mejor en el código asistido por IA. Los desarrolladores han iterado con las herramientas para lograr esta calidad, lo que sugiere que la tecnología es más adecuada para aumentar en lugar de reemplazar a los desarrolladores.
El artículo recomienda un enfoque estructurado para maximizar las ganancias de productividad y minimizar los riesgos al implementar herramientas basadas en IA generativa, como capacitación y entrenamiento en IA generativa, selección cuidadosa de casos de uso, mejora de las habilidades de la fuerza laboral e implementación de controles de riesgos.
En otro estudio [5] realizado durante el lanzamiento de Amazon CodeWhisperer, Amazon desarrolló un desafío de productividad. Los participantes que usaron CodeWhisperer tenían un 27% más de probabilidades de completar tareas exitosamente y lo hicieron en promedio un 57% más rápido que aquellos que no usaron CodeWhisperer.