Hace unos días, LA PRENSA publicó un artículo con una idea provocadora: usar inteligencia artificial no garantiza que una persona sea más productiva. Incluso, una mala adopción puede producir el efecto contrario.
Es una advertencia válida. Pero creo que el problema no está en la herramienta. Está en la forma en que muchas organizaciones intentan incorporarla.
La conversación suele empezar con preguntas como: «¿Compramos licencias?» «¿Capacitamos al equipo en prompts?» «¿Qué modelo vamos a usar?» Y casi nunca con la pregunta realmente importante: ¿Qué problema queremos resolver?
Porque una empresa no se transforma el día que instala ChatGPT, Copilot o Gemini. Se transforma cuando cambia su manera de trabajar.
Escribir más rápido no siempre significa trabajar mejor
Imaginemos un proceso sencillo. Un cliente hace una consulta. Un empleado busca información. Redacta una respuesta. La envía para revisión. Hace correcciones. Y, finalmente la entrega. Si usamos IA únicamente para redactar el correo, hemos acelerado una parte del proceso. Todo lo demás sigue igual.
Ahora imaginemos otra cosa. La información del cliente ya está organizada. La IA consulta automáticamente la documentación autorizada. Recupera antecedentes. Prepara un borrador. Marca los puntos que requieren criterio humano. Y entrega una propuesta lista para revisar.
La diferencia ya no está en escribir más rápido. Está en haber rediseñado el proceso completo. Ahí es donde aparece la productividad.
La evidencia apunta en esa dirección
No faltan estudios sobre el impacto de la IA en el trabajo. Uno de los estudios más citados, realizado por Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey R. Raymond con datos de 5,179 agentes de soporte al cliente, halló que el acceso a un asistente conversacional de IA elevó la productividad promedio en 14 por ciento, medida por casos resueltos por hora. El impacto fue especialmente alto —alrededor de 34 por ciento— entre los trabajadores menos experimentados y de menor desempeño inicial.
Pero también dejó una enseñanza importante. La IA funciona mejor cuando complementa el trabajo de las personas, no cuando intenta reemplazar su criterio.
Algo parecido ocurrió en el experimento realizado con consultores de Boston Consulting Group utilizando GPT-4. Cuando las tareas estaban dentro de las capacidades del modelo, los participantes trabajaron más rápido y con mejores resultados. Cuando las tareas exigían un análisis que iba más allá de esas capacidades, confiar demasiado en la herramienta terminó perjudicando el desempeño.
No es una contradicción. Es exactamente lo que cabría esperar de cualquier tecnología.
Producir más no siempre significa ser más productivo
Aquí creo que está una de las confusiones más frecuentes. Si una persona pasa de producir cinco informes a quince gracias a la IA, no necesariamente triplicó su productividad. Quizá solo triplicó la cantidad de documentos. Si nadie necesita esos diez informes adicionales, el problema sigue siendo el mismo. Solo ocurre más rápido.
La IA está haciendo extremadamente barato producir texto, imágenes, código, presentaciones y análisis. Eso puede ayudar a las organizaciones. Pero también puede llenarlas de documentos que nadie lee, reuniones preparadas con resúmenes innecesarios y contenido que aporta muy poco valor. Más producción no siempre significa mejores resultados.
El verdadero cambio empieza antes de la tecnología
Muchas empresas siguen viendo la IA como una herramienta para hacer más rápido lo que ya hacen. Creo que ese es un ángulo equivocado.
Antes de pensar en inteligencia artificial conviene revisar otra cosa. ¿Dónde se pierde tiempo? ¿Dónde se repite trabajo? ¿Qué decisiones consumen más recursos de los necesarios? ¿Qué información tarda demasiado en llegar a quien la necesita?
Solo después tiene sentido preguntarse dónde la IA puede automatizar, asistir o acelerar una tarea. Primero el problema. Después la tecnología.
El criterio que realmente importa
No creo que debamos discutir si la inteligencia artificial aumenta o reduce la productividad. La evidencia muestra que puede hacer ambas cosas. Todo depende del sistema donde se incorpore.
Si una organización tiene procesos confusos, decisiones lentas y trabajo duplicado, la IA probablemente hará todo eso… más rápido. Si tiene procesos claros y sabe dónde el criterio humano sigue siendo imprescindible, la IA puede convertirse en una ventaja competitiva importante.
Por eso, la pregunta ya no es si debemos usar inteligencia artificial. La pregunta es otra: ¿Estamos dispuestos a cambiar nuestra forma de trabajar o solo queremos hacer lo mismo un poco más rápido?
El autor es ingeniero de sistemas, MBA y consultor en estrategia digital e inteligencia artificial aplicada.
