Investigadores de la Universidad de Stanford y del Instituto Tecnológico de Massachusetts realizaron un estudio en una empresa de software de Fortune 500 para comprobar el impacto de las herramientas de IA generativa en la productividad. Los trabajadores del servicio de atención al cliente que tuvieron acceso a estas herramientas fueron un 14% más productivos que los que no lo tuvieron, siendo los trabajadores menos cualificados los que más se beneficiaron. El estudio duró un año y es el primero de este tipo que mide el impacto de las herramientas de IA generativa en el trabajo fuera del laboratorio.
En estudios anteriores se habían comparado grandes modelos lingüísticos con tareas en campos como el derecho y la medicina, pero esta investigación es la primera que prueba el impacto de la tecnología en el rendimiento de los trabajadores en el mundo real. Aunque experimentos anteriores mostraban el potencial de los modelos lingüísticos de gran tamaño en el lugar de trabajo, hasta ahora su impacto era más bien especulativo. Erik Brynjolfsson, director del Digital Economy Lab del Stanford Institute for Human-Centered AI, declaró que probar las herramientas en el mundo real da una idea mucho mejor de cómo se traducen en la productividad.
Brynjolfsson, junto con las investigadoras del MIT Danielle Li y Lindsey Raymond, hicieron un seguimiento del rendimiento de más de 5.000 agentes de atención al cliente, principalmente en Filipinas, a través de indicadores clave como la rapidez y el éxito con que los trabajadores eran capaces de resolver los problemas de los clientes. Los agentes se dividieron en grupos: A unos se les dio acceso a las herramientas de IA -entrenadas en un amplio conjunto de conversaciones de atención al cliente satisfactorias- y a otros no. El nombre de la empresa, especializada en software empresarial para pequeñas y medianas empresas estadounidenses, no se reveló en el informe.
Ventajas para los trabajadores poco cualificados
Según los investigadores, una de las conclusiones del estudio es que los trabajadores principiantes son los que más se benefician de la tecnología. Con la ayuda de la IA, los trabajadores menos cualificados de la empresa pudieron realizar su trabajo un 35% más rápido. El rendimiento de los nuevos trabajadores también mejoró mucho más rápidamente con la ayuda de la IA que sin ella: Según el estudio, los agentes con dos meses de experiencia que contaron con la ayuda de la IA rindieron igual o mejor en muchos aspectos que los agentes con más de seis meses de experiencia que trabajaron sin IA.
La investigación sugiere que el aumento de la productividad y el rendimiento de los trabajadores poco cualificados puede deberse, en parte, a la forma en que las herramientas de IA pueden absorber los conocimientos tácitos que hacen sobresalir a los mejores trabajadores de la empresa -como saber cuál es el mejor lenguaje para calmar a un cliente irritado o qué documentación técnica sería más útil compartir en cada situación- y, a continuación, difundir esos conocimientos a los trabajadores menos cualificados o experimentados a través de respuestas sugeridas generadas por la IA.
Estos resultados van en contra de la idea predominante de que la automatización tiende a perjudicar más a los trabajadores poco cualificados, como ha ocurrido en las últimas décadas de avances tecnológicos en la industria manufacturera y otros sectores.
Los aumentos de productividad -en torno al 14% de media- fueron menos espectaculares que en experimentos anteriores, probablemente porque los procesos laborales en el mundo real son mucho más complejos que las tareas puntuales. Aun así, el aumento de la productividad fue significativo. “Esto sugiere que los estudios de laboratorio apuntaban en la dirección correcta y que no eran simples espejismos”, afirma Brynjolfsson.
Cuestiones de remuneración
Los trabajadores más cualificados se beneficiaron poco o nada de la introducción de la IA en su trabajo. Según los investigadores, es probable que estos trabajadores de alto rendimiento ya dieran respuestas del mismo calibre que las recomendadas por la IA, por lo que había menos margen de mejora.
Sin embargo, si al final la IA reduce la brecha entre los trabajadores poco cualificados y los muy cualificados, es posible que las empresas tengan que replantearse a fondo la lógica en la que se basan las decisiones de retribución.
Los mejores agentes de atención al cliente tenían plantillas Excel en las que recopilaban frases que utilizaban a menudo y que funcionaban bien, afirma Raymond, del MIT. Si la herramienta de IA está tomando este conocimiento tácito y distribuyéndolo a otros, “entonces estos trabajadores altamente cualificados están prestando un servicio adicional a la empresa al proporcionar estos ejemplos a la IA, pero no están siendo compensados por ello”. De hecho, pueden estar en peor situación porque sus incentivos se basaban en el rendimiento en relación con sus compañeros, lo que introduce una serie de cuestiones políticas de peso sobre cómo se debe compensar a los trabajadores por el valor de sus datos.
Según Brynjolfsson, las empresas con visión de futuro harían bien en reconocer la experiencia de sus empleados estrella, ya que sus conocimientos y habilidades tácitos constituirán probablemente la base de las herramientas de IA que impulsarán al resto de la organización.
“Las empresas de éxito contarán con sistemas de incentivos y recompensas que reconozcan que estos empleados de alto rendimiento -independientemente de que su rendimiento con un cliente determinado sea o no demostrablemente mejor que el de los trabajadores menos cualificados- crean conocimientos de los que depende toda la organización”, afirmó. “No sería descabellado que valoraran aún más a esas personas, porque ahora ese tipo de habilidad se amplifica y multiplica por toda la organización. Ahora ese trabajador superior podría cambiar toda la organización”.
Por supuesto, Brynjolfsson señaló que aún es pronto en el estudio de la IA generativa y que esta investigación no es la última palabra: aún queda mucho por aprender.
Reformar el lugar de trabajo
Algunas de las observaciones que arrojó el experimento de campo no se recogieron en los datos, pero apuntan a docenas de otras formas en que estas herramientas podrían remodelar pronto los lugares de trabajo. Según Raymond, los directivos de la empresa ya no dedican entre 20 y 30 horas semanales a asesorar a los empleados, probablemente porque la IA les sustituye. Esto, a su vez, podría cambiar la relación entre empleados y directivos, ya que los supervisores pasarían menos tiempo con sus subordinados directos y se encargarían de equipos más grandes.
Con todo, la velocidad a la que la IA generativa parece capaz de transfigurar los lugares de trabajo -aparentemente de la noche a la mañana- es vertiginosa, sobre todo en comparación con anteriores avances tecnológicos.
“Hay muchos estudios que demuestran que estas tecnologías transformadoras, como la electricidad, la máquina de vapor o los ordenadores, tardaron décadas en mejorar realmente la productividad. En el caso de la electricidad, transcurrieron unos 30 años entre su introducción en las fábricas y el momento en que se observó un aumento significativo de la productividad”, explica Brynjolfsson. “Así que existe la preocupación, incluso la expectativa, de que esto se produzca a lo largo de muchos años, una década o más. Pero el hecho de que ya lo estemos viendo tan rápidamente dice algo sobre la tecnología y nuestra capacidad para aplicarla y obtener resultados prácticos mucho más rápido que en el pasado.”
A la luz de estos primeros resultados, Brynjolfsson tiene un consejo para trabajadores y ejecutivos: Adopten esta tecnología.
“Empiecen a experimentar con ella y aprendan lo que puede hacer. Averigua dónde es más eficaz y dónde menos”, afirma. “Las empresas deberían tener programas de choque para educar a su plantilla en ellas y ponerse realmente al día”.
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