Generative AI at Work · La IA puede hacer que la experiencia circule más deprisa

Autores: Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey R. Raymond
Texto de referencia: Generative AI at Work · NBER Working Paper 31161 · 2023

¿Qué ocurre cuando una herramienta de IA no se limita a ahorrar tiempo, sino que ayuda a una persona menos experimentada a trabajar de una manera más parecida a quien ya conoce bien el oficio?

Este estudio analizó la introducción progresiva de un asistente conversacional basado en IA generativa entre 5.179 agentes de atención al cliente.

El acceso a la herramienta aumentó la productividad, medida por problemas resueltos por hora, alrededor de un 14 % de media. Pero el resultado más interesante estaba en la diferencia entre trabajadores: la mejora llegó al 34 % entre novatos y personas con menor rendimiento previo, mientras que el efecto fue pequeño entre los más experimentados.

Los autores encontraron indicios de que la herramienta ayudaba a difundir prácticas de los trabajadores más capaces.

La experiencia puede dejar de viajar solo de persona a persona

Tradicionalmente, aprender un oficio requiere tiempo.

Una persona nueva observa, pregunta, comete errores, recibe correcciones y acaba reconociendo patrones que al principio no veía.

Una empresa puede intentar acelerar ese proceso con manuales y formación, pero una parte importante del conocimiento aparece durante situaciones concretas.

Una herramienta que sugiere respuestas o actuaciones mientras ocurre el trabajo puede introducir otra vía: hacer disponible una parte de la experiencia acumulada justo en el momento en que se necesita.

Eso no convierte a un novato en experto. Pero puede reducir el tiempo que tarda en ser útil.

Esto cambia la economía de la formación

Si una persona nueva alcanza antes un nivel razonable de desempeño, cambia el coste de incorporar trabajadores y de abrir capacidad nueva.

También puede cambiar qué consideramos formación.

En vez de separar claramente «primero aprendes, después trabajas», una parte del aprendizaje puede ocurrir dentro de la actividad cotidiana, apoyada por sistemas que recuerdan buenas prácticas y ofrecen contexto.

Para sectores con mucha rotación o crecimiento rápido, eso puede ser muy valioso.

También cambia el valor de los profesionales con experiencia

Hay una lectura superficial de este resultado: si la IA ayuda más a los novatos, el experto pierde valor.

Puede ocurrir lo contrario si cambiamos la función del experto.

El profesional senior puede convertirse en quien identifica patrones, revisa excepciones, mejora criterios y ayuda a convertir conocimiento tácito en algo que otros puedan utilizar.

Su valor deja de estar únicamente en resolver él mismo cada caso y puede desplazarse hacia hacer que su experiencia aumente la capacidad de muchas otras personas.

Eso abre una oportunidad enorme para especialistas que sepan transformar experiencia profesional en sistemas, ejemplos, instrucciones, evaluaciones y conocimiento vivo.

El riesgo de confundir asistencia con aprendizaje

El estudio ofrece indicios de que puede haber aprendizaje, pero no permite asumir que cualquier trabajador que utiliza IA esté aprendiendo.

Una persona también puede limitarse a aceptar recomendaciones sin comprenderlas.

Si el sistema desaparece, quizá no conserve la capacidad.

Por eso las organizaciones tendrán que decidir qué quieren optimizar: solo producción inmediata o también aprendizaje humano.

En algunos trabajos puede bastar con asistencia continua. En otros será esencial que la persona entienda, cuestione y pueda actuar cuando la herramienta falle.

Oportunidades que abre este cambio

La posibilidad de difundir mejores prácticas mediante IA abre un mercado mucho mayor que el de atención al cliente.

Hay oportunidades para convertir experiencia jurídica, comercial, técnica, sanitaria, administrativa o industrial en asistencia contextual para personas que están trabajando.

Un formador puede diseñar aprendizaje que aparece durante la tarea, no solamente en un aula.

Un profesional senior puede crear una nueva actividad alrededor de la codificación de su experiencia.

Un responsable de calidad puede identificar qué comportamientos producen mejores resultados y convertirlos en guías utilizables.

Un documentalista puede ayudar a construir la base de conocimiento que alimenta la asistencia.

Un psicólogo o especialista en aprendizaje puede diseñar sistemas que ayuden sin generar dependencia o pérdida de autonomía.

Una pequeña empresa especializada en un sector puede ofrecer una capa de conocimiento profesional sobre herramientas generales de IA.

Una oportunidad para profesiones que ya existen

Esta pieza ayuda a ver el nuevo mercado desde otra perspectiva.

No todo el valor vendrá de inventar una nueva tecnología. Una gran parte puede venir de hacer utilizable el conocimiento que ya existe en una profesión.

Un experto que durante treinta años ha aprendido a reconocer situaciones difíciles puede tener una nueva manera de participar: convertir parte de ese conocimiento en una capacidad que acompaña a cientos de personas.

Eso puede crear servicios, productos, formación, sistemas internos y comunidades profesionales.

Qué nos dice esta pieza sobre Lo que viene

El estudio no prueba que la IA mejore cualquier trabajo ni que los efectos observados se reproduzcan en todas las profesiones.

Sí aporta una señal empírica fuerte: en un entorno real, una herramienta generativa puede aumentar productividad de forma desigual y beneficiar especialmente a quienes tienen menos experiencia previa.

Eso significa que la IA no solo puede automatizar tareas. También puede redistribuir capacidad.

Y cada vez que una capacidad que antes tardaba años en difundirse puede circular más rápido, cambian el aprendizaje, la competencia y las oportunidades alrededor de quienes saben convertir experiencia en algo que otros puedan usar.