Una visión sobre cómo la IA Generativa puede transformar la productividad y la experiencia de los trabajadores.
El informe «Generative AI at Work» de Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond investiga los efectos de la inteligencia artificial generativa en la productividad laboral, utilizando datos de un experimento a gran escala realizado en una empresa de soporte al cliente. Este estudio es pionero en la evaluación de cómo la IA generativa afecta la dinámica laboral real, y ofrece una visión sobre cómo esta tecnología puede transformar la productividad y la experiencia de los trabajadores.
Metodología
El estudio se basa en un experimento de campo con 5,179 agentes de soporte al cliente que tuvieron acceso a una herramienta de asistencia basada en IA. El objetivo era medir el impacto de la IA generativa en la productividad y la calidad del servicio en comparación con agentes que no utilizaron la tecnología. Se midieron diferentes indicadores de rendimiento, como el número de problemas resueltos por hora, la calidad del soporte brindado y la necesidad de intervención de supervisores.
Hallazgos principales
- Incremento de la productividad: El uso de la IA generativa produjo un aumento promedio del 14% en la productividad. Esto se midió en términos de problemas resueltos por hora por los agentes que utilizaron la herramienta de IA, comparado con aquellos que no lo hicieron.
- Mayor beneficio para empleados novatos: Los trabajadores con menos experiencia o habilidades más básicas fueron los que obtuvieron mayores beneficios. La IA generativa ayudó a estos empleados a aprender más rápido, al diseminar el conocimiento tácito que solían poseer los trabajadores más experimentados. Esto redujo significativamente la curva de aprendizaje y permitió a los empleados novatos mejorar rápidamente su rendimiento.
- Impacto limitado en empleados experimentados: En contraste, los trabajadores altamente cualificados o con mucha experiencia no mostraron un aumento significativo en la productividad. Esto sugiere que la IA generativa actúa más como un complemento para quienes aún están en proceso de adquirir experiencia, en lugar de optimizar significativamente el rendimiento de aquellos que ya tienen un nivel alto de conocimiento.
- Mejora en la calidad del servicio: El uso de la IA generativa no solo aumentó la productividad, sino que también mejoró la satisfacción del cliente. La asistencia de IA permitió a los empleados manejar las consultas de los clientes con mayor eficacia, lo que resultó en una mayor resolución de problemas y en una reducción de solicitudes de intervención por parte de supervisores.
- Reducción en la rotación de empleados: Otra implicación importante es que la IA generativa contribuyó a mejorar la retención de empleados. Los trabajadores que utilizaron la herramienta mostraron menos probabilidades de abandonar su empleo, lo cual podría estar relacionado con el aumento de la confianza y la satisfacción laboral al poder manejar mejor sus tareas con la ayuda de la IA.
Implicaciones
El estudio plantea varias implicaciones clave para las empresas que están considerando adoptar la IA generativa en sus operaciones:
- Complemento para trabajadores: La IA generativa no reemplaza a los empleados, sino que actúa como un complemento, especialmente útil para los menos experimentados. Esto sugiere que, en lugar de temer la automatización, las empresas deberían ver a la IA como una herramienta para mejorar las habilidades de su fuerza laboral.
- Disminución de desigualdades en el lugar de trabajo: Al permitir que los empleados novatos accedan a conocimientos y habilidades más rápidamente, la IA generativa tiene el potencial de reducir las brechas de habilidades entre trabajadores con diferentes niveles de experiencia.
- Transformación de la dinámica empresarial: Las empresas que adopten herramientas de IA generativa podrían ver una mejora significativa en la eficiencia operativa, pero el impacto variará dependiendo del tipo de trabajo y el nivel de experiencia de los empleados. Esto también implica que las empresas deben desarrollar estrategias de integración de IA que estén alineadas con los perfiles de sus trabajadores.
- Ética y diseño de IA: El informe también sugiere que, aunque la IA puede aumentar la productividad y mejorar la experiencia laboral, es crucial diseñar estas herramientas de manera ética, garantizando que no creen dependencias negativas o exacerben desigualdades dentro del entorno laboral.
Conclusiones
El estudio ‘Generative AI at Work‘ es uno de los primeros en demostrar empíricamente el impacto positivo de la IA generativa en entornos laborales reales, y sus hallazgos sugieren que las organizaciones que implementan IA generativa pueden experimentar aumentos en la productividad y mejoras en la calidad del trabajo, particularmente en roles de soporte y atención al cliente.
La clave del éxito de la IA generativa radica en su capacidad para transmitir conocimiento de manera rápida y eficaz, ayudando a trabajadores novatos a alcanzar un nivel de desempeño más alto en menos tiempo. Sin embargo, la adopción de esta tecnología también plantea desafíos relacionados con la equidad en su implementación y la adaptación a diferentes niveles de habilidad entre los trabajadores.
Fuentes:
Generative AI at Work (MIT, Stanford, NBER) Stanford Digital Economy Lab Stanford Graduate School of Business.