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Cómo la IA Generativa Transformará el Trabajo del Conocimiento

Los gerentes pueden tomar medidas para ayudar a los empleados a obtener los beneficios potenciales.

Por Maryam Alavi y George Westerman

Tecnología y Analítica

Harvard Business Review

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Resumen. La IA generativa puede ser una bendición para el trabajo con el conocimiento, pero solo si la usa de la manera correcta. Están surgiendo rápidamente nuevas herramientas generativas basadas en la IA para ayudar y transformar el trabajo del conocimiento en sectores que van desde la educación y las finanzas hasta el derecho y la medicina. Las empresas están empezando a introducir innovaciones generativas basadas en la IA en sus procesos y a promulgar políticas sobre cómo utilizar las herramientas de forma segura. Sin embargo, no hay necesidad de esperar a estos cambios impuestos externamente. Puede empezar ahora a utilizar la IA generativa en su propio beneficio, una vez que comprenda y aprenda a mitigar los riesgos asociados. Con las herramientas gratuitas que ya están disponibles en la web, puede reducir la carga cognitiva provocada por el aumento constante de las olas de información y, al mismo tiempo, aumentar sus capacidades cognitivas y la eficacia del aprendizaje. Ahora es el momento de empezar a utilizar la IA generativa en su trabajo de conocimiento y de ayudar a sus colegas a utilizarla de forma inteligente.

Las herramientas de IA generativas han conquistado el mundo. ChatGPT alcanzó los 100 millones de usuarios al mes más rápido que cualquier aplicación de Internet en la historia. Los posibles beneficios del aumento de la eficiencia y la productividad para las empresas que utilizan muchos conocimientos son claros, y las empresas de sectores como los servicios profesionales, la atención médica y las finanzas están invirtiendo miles de millones en la adopción de las tecnologías.

Pero los beneficios para los trabajadores del conocimiento individuales pueden estar menos claros. Cuando la tecnología puede realizar muchas tareas que solo los humanos podían realizar en el pasado, ¿qué significa para los trabajadores del conocimiento? La IA generativa puede y automatizará algunas de las tareas de los trabajadores del conocimiento, pero eso no significa necesariamente que vaya a sustituirlos a todos. La IA generativa también puede ayudar a los trabajadores del conocimiento a encontrar más tiempo para realizar un trabajo significativo y a mejorar el rendimiento y la productividad. La diferencia está en la forma en que se utilizan las herramientas.

En este artículo, nuestro objetivo es explicar cómo hacerlo bien. En primer lugar, ayudar a los empleados y a los gerentes a entender las formas en que la IA generativa puede apoyar el trabajo del conocimiento. Y segundo, identificar las medidas que los gerentes pueden tomar para ayudar a los empleados a obtener los posibles beneficios.

¿Qué es el trabajo del conocimiento?

El trabajo de conocimiento implica principalmente el procesamiento cognitivo de la información para generar productos con valor añadido. Se diferencia del trabajo manual en los materiales utilizados y en los tipos de procesos de conversión que implica. El trabajo con el conocimiento suele depender de una formación avanzada y de la especialización en dominios específicos, que se adquieren con el tiempo a través del aprendizaje y la experiencia. Incluye tareas estructuradas y no estructuradas. Las tareas estructuradas son aquellas con entradas y salidas bien definidas y entendidas, así como pasos preespecificados para convertir las entradas en salidas. Los ejemplos incluyen el procesamiento de nóminas o la programación de reuniones. Las tareas no estructuradas son aquellas en las que las entradas, los procedimientos de conversión o las salidas están en su mayoría mal definidos, subespecificados o desconocidos a priori. Los ejemplos incluyen la resolución de conflictos interpersonales, el diseño de un producto o la negociación de un salario.

Muy pocos trabajos son únicamente uno u otro. Los trabajos consisten en muchas tareas, algunas de las cuales están estructuradas y otras no estructuradas. Algunas tareas son necesarias pero repetitivas. Algunas son más creativas o interesantes. Algunas se pueden hacer solas, mientras que otras requieren trabajar con otras personas. Algunas son comunes a todo lo que hace el trabajador, mientras que otras solo ocurren con excepciones. Como trabajador del conocimiento, su trabajo consiste en gestionar este complejo conjunto de tareas para lograr sus objetivos.

Tradicionalmente, los ordenadores han sido buenos para realizar tareas estructuradas, pero hay muchas tareas que solo los humanos pueden realizar. La IA generativa está cambiando las reglas del juego, ampliando los límites de lo que pueden hacer los ordenadores y reduciendo el ámbito de las tareas que siguen siendo una actividad puramente humana. Si bien puede resultar preocupante pensar en que la IA generativa invade la labor relacionada con el conocimiento, creemos que los beneficios pueden superar con creces los costes para la mayoría de los trabajadores del conocimiento. Pero darse cuenta de los beneficios requiere tomar medidas ahora para aprender a aprovechar la IA generativa en apoyo del trabajo del conocimiento.

¿Cómo puede ayudar la IA generativa?

En lo que respecta a la IA, se suele decir que «la IA no lo reemplazará, pero una persona que utilice la IA sí». En lugar de automatizar su trabajo fuera, el poder de la IA generativa puede ayudarlo a mejorar su capacidad de realizar trabajos de conocimiento que desafíen la cognición.

La clave es utilizar la IA generativa para gestionar la avalancha de información que se le pasa por alto todos los días. Los seres humanos tienen una capacidad de procesamiento de la información cognitiva limitada. Por otro lado, la mayoría de los trabajadores del conocimiento actuales se ven inundados de una entrada de información digital a alta velocidad y comunicaciones siempre activas. Esta acumulación de información está creando una «deuda digital»: una acumulación cada vez mayor de información pendiente de ser procesada por cada trabajador del conocimiento. 

Si se siente así, no está solo. El sesenta y ocho por ciento de los trabajadores de una Microsoft reciente encuesta indicó que no tienen suficiente tiempo ininterrumpido para centrarse en sus actividades principales durante la jornada laboral. La proporción de horas de trabajo que ocupan los correos electrónicos, las reuniones electrónicas, los mensajes de texto y la búsqueda y revisión de contenido digital está aumentando aún más.

Aquí es donde la IA generativa puede ayudar, si la usa con prudencia. En particular, la IA generativa puede resultar útil de tres formas principales: reducir la carga cognitiva mediante la automatización de algunas tareas estructuradas, aumentar la capacidad cognitiva para realizar tareas no estructuradas y mejorar el proceso de aprendizaje de su trabajo.

Reducir la carga cognitiva.

Las herramientas de IA generativas pueden mejorar el rendimiento y la productividad al liberar la capacidad mental para centrarse en tareas no estructuradas de mayor valor. Puede hacerlo transfiriendo los elementos estructurados y repetitivos del trabajo de conocimiento a las herramientas de IA generativas. Además de reducir la carga cognitiva, esto también puede hacer que su trabajo sea más interesante y satisfactorio al eliminar algunos de los trabajo pesado implicado.

La IA generativa ya está demostrando sus beneficios a la hora de reducir la carga cognitiva en diversos sectores. Los abogados de la firma internacional Allen & Overy utilizan un sistema llamado Harvey para localizar y acceder de manera eficiente a la jurisprudencia y redactar contratos sencillos. Esto les da más tiempo para analizar cuestiones legales complejas y asesorar a sus clientes.

En marketing y publicidad, la IA generativa puede automatizar la generación rutinaria de contenido, como la creación de folletos de productos o la personalización de las campañas de correo electrónico. Un BCG reciente encuesta de los directores de marketing descubrió que dos tercios de los encuestados investigaban la IA generativa para la personalización y la mitad la exploraba para la generación de contenido.

En finanzas, un banco corporativo aplica la IA generativa para reducir la carga cognitiva provocada por la entrada constante de nuevos información sobre los mercados financieros generada externamente. El sistema analiza y resume rápidamente los informes anuales, las transcripciones de las llamadas de ingresos y los informes de los analistas para mantener a los gestores de relaciones del banco mejor informados sobre las novedades importantes. Al simplificar el proceso de búsqueda y revisión de la información, los gestores de relaciones tienen más tiempo para centrarse y atender a sus clientes.

Como demuestran estos casos, delegar algunas de las tareas estructuradas a la IA generativa puede ayudar a aliviar el estrés de la sobrecarga cognitiva para que pueda centrarse en las tareas más importantes. El trabajo pesado se puede hacer más rápido, y posiblemente mejor, con un ordenador, a la vez que puede mejorar su rendimiento en las tareas pendientes.

Impulsar las capacidades cognitivas.

Otro enfoque para aumentar el trabajo con el conocimiento es utilizar la IA generativa para impulsar los procesos cognitivos de orden superior y realizar tareas no estructuradas. Tres áreas importantes son el pensamiento crítico, la creatividad y el intercambio de conocimientos.

En cuanto al pensamiento crítico, la IA generativa puede ayudar a las personas a hacerse mejores preguntas sobre los desafíos a los que se enfrentan. Experimentando en un entorno de educación ejecutiva, investigadores descubrió que el 94% de las veces, el compromiso con la IA (incluida la IA generativa) conducía a hacer una gama y variedad de preguntas más amplias que las que harían los encuestados de otro modo. Esto, a su vez, llevó a explorar ideas y posibles soluciones que quizás no hubieran considerado y que probablemente condujeran a un mejor rendimiento.

Otro estudio descubrió que ChatGPT era especialmente útil en las fases de generación de ideas y comunicación del proceso de estrategia. La herramienta de IA creó ideas estratégicas plausibles con una alta eficiencia. Su función de «narración» fue especialmente útil para ayudar a articular y comunicar las ideas. Por otro lado, la herramienta era menos útil a la hora de sugerir formas de implementar la estrategia, posiblemente debido a la falta de acceso de la herramienta a información detallada sobre la empresa, sus capacidades y otra información contextual relevante.

Profesor de la Universidad de Missouri Tojin T. Eapen y sus colegas detalló cómo la IA generativa puede promover el pensamiento divergente al establecer conexiones entre diversos conceptos. La IA generativa ayudó no solo a desarrollar nuevas ideas, sino también a evaluarlas y refinarlas en función de criterios como la viabilidad, el impacto, el coste y la novedad. En una versión separada encuesta de más de 1000 creadores de contenido (blogueros, productores de podcasts y vídeos cortos), dos tercios de los encuestados indicaron que utilizan las herramientas para tareas creativas. El 53 por ciento dijo que el uso de las herramientas aumentaba su creatividad y productividad. Además, quienes habían utilizado las herramientas tenían un mayor número de seguidores y habían generado más ingresos.

Más allá de generar conocimiento, la IA generativa también puede ayudar a compartirlo. Los activos intelectuales están dispersos entre las organizaciones en una amplia variedad de documentos, políticas, procesos y directores individuales, lo que dificulta que las personas accedan a los conocimientos que ya existen en la organización. Al aprovechar la IA generativa, las empresas pueden cerrar la brecha de conocimiento, facilitar el intercambio de conocimientos y capacitar a los trabajadores del conocimiento con los conocimientos que necesitan para sobresalir en su trabajo. Por ejemplo, para ayudar a sus asesores de gestión patrimonial, Morgan Stanley implementó un modelo de IA generativa, basado en un amplio conjunto de conocimientos y experiencias recopilados internamente. Hacer que todos los asesores de la empresa accedan fácilmente a los conocimientos sobre gestión patrimonial ha sido «transformador», ya que ha permitido a los asesores dirigirse de manera eficiente a sus clientes preguntas e inquietudes específicas.

Mejorar el aprendizaje.

Lograr el dominio requiere práctica y no solo trabajo en el aula. Sin embargo, para que sea útil, la práctica requiere comentarios sobre el desempeño, y proporcionar comentarios personales a cada empleado puede resultar prohibitivo. La mejora de las capacidades de la IA generativa está permitiendo considerar la idea de un mentor de IA para cada trabajador del conocimiento.

Para los estudiantes, la IA generativa puede desempeñar funciones como asesor, tutor, entrenador y simulador. Puede proporcionar comentarios frecuentes, instrucciones y explicaciones personalizadas, puntos de vista alternativos y oportunidades de practicar mediante simulaciones. Por ejemplo, Duolingo ha añadido recientemente dos nuevas funciones generativas basadas en la IA a su software de aprendizaje de idiomas. El juego de rol permite a los usuarios practicar conversaciones fluidas en un idioma extranjero y Explique mi respuesta, que proporciona comentarios personales constructivos a los usuarios que lo soliciten.

La posible función de la IA generativa en el aprendizaje también se extiende al entorno laboral. Tomemos, por ejemplo, el desafío de convertirse en un agente de centro de llamadas exitoso. Adquirir habilidades en este entorno complejo y acelerado requiere una combinación de instrucción, práctica, comentarios, introspección e inmersión. En Fidelity Investments, los alumnos en prácticas aprenden sobre un tema, luego gestionan las llamadas con un mentor que escucha y asesora y, a continuación, se reúnen con el mentor y otros alumnos en prácticas para hablar de su experiencia. La IA generativa puede ayudar en este proceso, tanto durante el entrenamiento como después. Puede supervisar una conversación con un cliente y sugerirle lo que un agente puede decir o hacer para resolver los problemas del cliente. También puede responder a las preguntas de los agentes más adelante. Un reciente estudio de un centro de llamadas que introdujo la IA generativa descubrió que este tipo de soporte ayudaba a mejorar la productividad y la calidad de todos los trabajadores y, al mismo tiempo, a aumentar la satisfacción de los empleados. También aceleró el aprendizaje individual al permitir a los trabajadores novatos progresar más rápidamente en la curva de experiencia en comparación con los que no utilizaban ese sistema.

Cómo pueden los gerentes ayudar a los trabajadores a utilizar la IA generativa

Cientos de millones de personas en todo el mundo ya utilizan herramientas de IA generativa en casa y en el trabajo. Es probable que cada uno utilice la IA generativa de forma diferente, aunque utilice las mismas herramientas. Esto es una oportunidad y una amenaza para las empresas. Los experimentos de cada persona pueden generar innovaciones que podrían tener un gran valor. Sin embargo, algunos de los experimentos pueden caer en territorio peligroso al crear errores, infringir las normas, tomar decisiones sesgadas o divulgar información privada al público.

Estas herramientas están entrando en la esfera del trabajo del conocimiento, quieran o no. Alentar a su gente a experimentar con las herramientas y a probarlas en su trabajo puede ayudar a aliviar algunas de sus preocupaciones. Esto, a su vez, puede llevarlos a adoptar una postura constructiva y proactiva a la hora de trabajar con la IA, no de luchar contra ella. Para ayudar a sus trabajadores del conocimiento a aprovechar al máximo la IA generativa, tenga en cuenta estas tres acciones clave.

Defina las políticas y asigne las responsabilidades.

Si bien las herramientas de IA generativa ofrecen ventajas prometedoras, pueden introducir riesgos para la organización. Por lo tanto, es fundamental entender y mitigar los riesgos de estas herramientas y garantizar que se sigan los procedimientos de seguridad. Por ejemplo, utilizar la IA generativa para escribir borradores de correos electrónicos o resumir documentos es fácil y, potencialmente, muy productivo. Sin embargo, se les debe decir a los trabajadores del conocimiento que no lo hagan con información privada, ya que Walmart lo hizo a principios de este año. Del mismo modo, los empleados deben saber que, si bien estas herramientas son rápidas y sencillas, no siempre son precisas. No querrá enterarse de esta debilidad como lo hizo un abogado, cuando un juez lo citó por incluir jurisprudencia ficticia en su Resumen legal generativo redactado por la IA. Haga hincapié también en los sesgos que se crean al entrenar o aplicar las herramientas y sugiera formas de aliviarlos.

Fomentar la experimentación y el intercambio de innovaciones.

Demuestre las capacidades de las herramientas en las reuniones de personal y señale casos de uso interesantes dentro y fuera de su empresa. A medida que las personas compartan sus innovaciones, haga preguntas de sondeo para ayudar a todos a tomar conciencia de los riesgos que implica y a saber cómo mitigarlos. Fomentar el aprendizaje entre pares, en el que los empleados se enseñen unos a otros a utilizar las herramientas. Partiendo de eso, pida a los trabajadores que compartan las prácticas innovadoras que han desarrollado y que tomen medidas para ayudar a otros a adoptar las mejores prácticas.

Celebre las victorias.

Si anima a su equipo a tratar la IA generativa como un viaje de descubrimiento y no como una actividad defensiva, puede ayudarlos a desarrollar la confianza y la capacidad al utilizar la herramienta para mejorar su capacidad cognitiva y mejorar sus habilidades específicas para su trabajo. Haga una gran oferta de los mejores usos de los casos y celebre las innovaciones y los innovadores. De este modo, no solo puede mejorar la forma en que los trabajadores utilizan la IA generativa, sino también mejorar la cultura innovadora de su grupo.

No espere

El trabajo relacionado siempre ha requerido un aprendizaje continuo para mantenerse al día con el progreso de la innovación y el conocimiento. Mantenerse al día con los cambios que provocan las herramientas de IA generativas no solo requerirá aprender sobre las herramientas, sino también utilizarlas para aumentar sus conocimientos y, con suerte, ampliar su función. En un McKinsey reciente informe, los casi 1700 ejecutivos encuestados indicaron que esperan que se vuelva a capacitar a más empleados que los que se despida.

Ha llegado el momento de empezar a trabajar con la IA generativa. La IA generativa puede ser una bendición para el trabajo con el conocimiento, pero solo si la usa de la manera correcta. Están surgiendo rápidamente nuevas herramientas generativas basadas en la IA para ayudar y transformar el trabajo del conocimiento en sectores que van desde la educación y las finanzas hasta el derecho y la medicina. Las empresas están empezando a introducir innovaciones generativas impulsadas por la IA en sus procesos y a promulgar políticas sobre cómo utilizar las herramientas de forma segura.

Sin embargo, no hay necesidad de esperar a estos cambios impuestos externamente. Puede empezar ahora a utilizar la IA generativa en su propio beneficio, una vez que comprenda y aprenda a mitigar los riesgos asociados. Con las herramientas gratuitas que ya están disponibles en la web, puede reducir la carga cognitiva provocada por el aumento constante de las olas de información y, al mismo tiempo, aumentar sus capacidades cognitivas y la eficacia del aprendizaje. Ahora es el momento de empezar a utilizar la IA generativa en su trabajo de conocimiento y de ayudar a sus colegas a utilizarla de forma inteligente.

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Maryam Alavi es presidenta y profesora de Gestión de TI de Elizabeth D. & Thomas M. Holder, Scheller College of Business, Instituto de Tecnología de Georgia.

George Westerman es profesor titular de la MIT Sloan School of Management y fundador del Global Opportunity Forum en la Oficina de Aprendizaje Abierto del MIT.