IA generativa aumenta productividad de trabajadores un 14%

Un estudio realizado por la Universidad de Stanford y el Instituto de tecnología de Massachussets (MIT), que se ha centrado en probar el impacto de las herramientas de IA generativa en la productividad de una empresa durante un año, ha demostrado que los empleados de servicio al cliente de dicha compañía con acceso a estas herramientas mejoraron su productividad, de media un 14% con respecto a los que no las utilizaron. De la empresa que ha participado en el estudio solo se sabe que se dedica al software para pymes en Estados Unidos, y que está en el índice Fortune 500.

Según Bloomberg Technology, hasta ahora solo se habían realizado estudios de la influencia de los modelos de lenguaje de gran tamaño en campos como la ley y la medicina. Estos mostraban, por ejemplo, que GPT-4 ha obtenido unos resultados elevados en el examen de acceso a la abogacía en Estados Unidos, o el impacto de la tecnología en el rendimiento de los trabajadores en tareas de redacción aisladas en entornos de laboratorio, a pequeña escala.

Los resultados de estos experimentos previos mostraban el potencial de los modelos de lenguaje en el trabajo. Pero según Erik Brynjolfsson, Director del Laboratorio de economía digital del Instituto de la IA centrada en humanos de Stanford, hasta que las herramientas no se prueban en el mundo real, su impacto es, sobre todo, especulativo.

Así, este investigador, que es uno de los autores del estudio, ha destacado que «hacer que la gente las use durante un año en esta empresa tienes una idea mucho mejor de cómo se traslada eso a la productividad en el mundo real. Hasta donde yo se, es la primera vez que se ha hecho en un entorno del mundo real«.

Brynjolfsson, junto con las investigadoras del MIT Danielle Li y Lindsay Raymond, ha rastreado el rendimiento de más de 5.000 agentes de soporte al cliente, con base en su mayoría en Filipinas, en métricas clave. Entre ellas, la rapidez y éxito con los que los trabajadores fueron capaces de solucionar los problemas de los clientes. Se crearon grupos de agentes, y a algunos se les dio acceso a las herramientas de Inteligencia Artificial, entrenadas con un conjunto grande de conversaciones de servicio al cliente. A otros no se les dio acceso.

Uno de los hallazgos del estudio fue que los trabajadores nuevos son los que más se beneficiaron de esta tecnología. Con la asistencia de la Inteligencia Artificial, además, los trabajadores de menor cualificación fueron capaces de hacer su trabajo un 35% más rápido. El rendimiento de los trabajadores nuevos también mejoró mucho más rápidamente con la asistencia de la IA que sin ella.

Según el estudio, los agentes con dos meses de experiencia que contaron con la ayuda de la Inteligencia Artificial rindieron igual o mejor en muchos casos que los agentes que tenían unos seis meses de experiencia que trabajaban sin la IA.

Más impacto favorable en los trabajadores nuevos y menos cualificados

Además, la investigación sugiere que el impulso en la productividad y el rendimiento de los trabajadores puede deberse, en parte, a la manera en la que las herramientas de Inteligencia Artificial puede absorber el conocimiento tácito que hace que los trabajadores de mayor rendimiento en la empresa destaquen más.

Entre este conocimiento está saber qué tipo de lenguaje es mejor utilizar para calmar a un cliente enfadado, o qué documentación técnica es la más útil para compartir en una situación determinada. Con la IA, se pasa dicho conocimiento a trabajadores con menos cualificación o menor experiencia a través de respuestas sugeridas generadas por la Inteligencia Artificial.

Estos descubrimientos van en contra de lo afirmado por muchos, de que la automatización tiende a hacer más daño a los trabajadores menos cualificados, como sí ha sucedido en las últimas décadas con los avances tecnológicos en la manufactura y otros sectores. El aumento de la producción fue menos notable que en experimentos anteriores, probablemente porque los procesos del mundo real son mucho más complejos que las tareas directas. A pesar de ello, la mejora en productividad fue significativa.

Los trabajadores menos cualificados recibieron, sin embargo, un beneficio menor con la entrada de la IA en su trabajo. Estos, con un mayor rendimiento, ya estaban dando respuestas del mismo nivel que las recomendadas por la IA, por lo que había menos margen de mejora.

Las sugerencias de la IA pueden haber sido incluso una distracción para ellos, tal como apunan los investigadores. Y si la IA consigue estrechar el huevo entre los trabajadores menos cualificados y los más, puede que las empresas tengan que repensar la lógica que utilizan para decidir la compensación que reciben sus empleados.

Los agentes de servicio al cliente con más rendimiento tienen hojas de cálculo con recopilaciones de frases que utilizan con frecuencia y que funcionan bien, según Raymond. Lo que hace una herramienta de Inteligencia Artificial es tomar este conocimiento y distribuirlo al resto. «Entonces, estos trabajadores altamente cualificados están haciendo un trabajo adicional para la empresa ofreciendo estos ejemplos a la IA, pero no están recibiendo compensación por ello«.

Un cambio en los sistemas de incentivos y remuneraciones, necesario

De hecho, la situación puede ser todavía peor, porque sus incentivos están basados en su rendimiento en relación a sus compañeros, lo que plantea muchas preguntas sobre nuevas políticas de compensación, relacionadas con las compensaciones por el valor de sus datos.

En cualquier caso, las empresas progresistas deberían reconocer la experiencia de sus mejores empleados, ya que su conocimiento táctico y sus habilidades formarán, probablemente, la base de las herramientas de Inteligencia Artificial que impulsarán al resto de la organización, según Brynjolfsson.

Para él, las empresas con éxito tendrán sistemas de incentivos y recompensas que reconozcan que sus mejores trabajadores, tanto si su rendimiento con un cliente se demuestra como mejor que el de los trabajadores menos capacitados, como si no lo hace. Esta recompensa debería basarse en el conocimiento que crean para toda la empresa, y del que esta depende. Con este sistema, según Brynjolfsson, un trabajador de alto nivel puede hacer cambiar a toda la empresa.

Eso sí, el investigador reconoce que todavía es pronto para conocer el impacto final de la IA generativa, y que hay mucho que aprender todavía sobre ella. Algunas de las observaciones de este experimento no han quedado recogidas por los datos, pero apuntan a muchas otras maneras de cambiar las empresas y los centros de trabajo que pueden facilitar estas herramientas en un futuro próximo.

Entre ellas, que los responsables de área de la empresa no pasaban con la IA 20 o 30 horas cada semana formando a los empleados, porque la Inteligencia Artificial les sustituía en cierta medida. Eso podría, además, cambiar la relación entre jefe y empleado, ya que los supervisores pasarían menos tiempo creando informes directos, y se centrarían más en la creación de equipos más grandes.

Eso sí, la velocidad a la que la IA generativa parece ser capaz de transformar las empresas, algo que parece que puede llegar casi de la noche a la mañana, es vertiginosa, especialmente con respecto a la velocidad con la que lo han hecho avances anteriores. En cualquier caso, y a la luz de estos resultados preliminares, Bryunjolfsson tiene un consejo, tanto para trabajadores como para directivos: adoptad esta tecnología.

Para Brynjolfsson, hay que empezar por «experimentar con ella y aprender lo que puede hacer. Descubrir dónde es más eficaz y dónde menos«. Además, apunta, «las empresas deberían tener programas de choque para educar a su plantilla sobre ellas y acelerar de verdad«.