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Investigación: La IA generativa hace que la gente sea más productiva y esté menos motivada

Estudios de mas de 3500 personas revelan las desventajas ocultas con herramientas de IA.

Por Yukun Liu, Suqing Wu, Mengqi Ruan, Siyu Chen y Xiao-Yun Xie

Ciencia del Comportamiento

Harvard Business Review

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Resumen. La integración de la IA generativa en el lugar de trabajo representa una enorme oportunidad para mejorar la productividad, la creatividad y la innovación. Pero una nueva investigación muestra que puede tener un lado negativo: un estudio de más de 3.500 personas descubrió que el uso de herramientas de IA conducía a un aumento del rendimiento, pero también hacía que los empleados estuvieran menos motivados y más aburridos cuando tenían que trabajar en otras tareas, sin el uso de la IA. Los investigadores examinan sus hallazgos para ofrecer formas en que los líderes pueden rediseñar los flujos de trabajo y preservar los elementos del trabajo que impulsan la motivación intrínseca. Al hacerlo, las empresas pueden liberar todo el potencial tanto de la IA como de su mano de obra.

La IA generativa (IA gen) ha revolucionado los lugares de trabajo, permitiendo a los profesionales producir trabajo de alta calidad en menos tiempo. Tanto si se trata de redactar un informe de rendimiento como de realizar una lluvia de ideas o de redactar un correo electrónico de marketing, los humanos que colaboran con la IA generativa consiguen resultados más eficientes y, a menudo, de mayor calidad. Sin embargo, nuestra investigación revela una contrapartida oculta: mientras que la colaboración con IA generativa aumenta el rendimiento inmediato de las tareas, puede minar la motivación intrínseca de los trabajadores y aumentar la sensación de aburrimiento cuando pasan a realizar tareas en las que no cuentan con esta ayuda tecnológica. Nuestros hallazgos tienen grandes implicaciones para las empresas que buscan aprovechar los beneficios potenciales de la IA generativa sin perjudicar el impulso de sus empleados cuando se trata de sus otras responsabilidades.

La investigación

En cuatro estudios con más de 3.500 participantes, exploramos qué ocurre cuando los humanos y la IA generativa colaboran en tareas laborales comunes. Los participantes completaron tareas profesionales del mundo real, como escribir mensajes en Facebook, aportar ideas y redactar correos electrónicos, con o sin IA generativa. A continuación, evaluamos tanto el rendimiento de las tareas como las experiencias psicológicas de los participantes, incluida su sensación de control, motivación intrínseca y niveles de aburrimiento.

Nuestros hallazgos apuntan a dos resultados contrastados de la colaboración entre humanos e IA generativa:

• Aumento inmediato del rendimiento: La IA generativa mejoró la calidad y la eficacia de las tareas. Por ejemplo, las revisiones de rendimiento redactadas con IA generativa fueron significativamente más largas, más analíticas y demostraron un tono más servicial en comparación con las revisiones redactadas sin ayuda. Del mismo modo, los correos electrónicos redactados con IA generativa tendían a utilizar un lenguaje más cálido y personal, conteniendo más expresiones de ánimo, empatía y conexión social, en comparación con los redactados sin asistencia de IA. Esto pone de relieve cómo la IA generativa puede ayudar a los trabajadores a ofrecer resultados pulidos, atractivos y bien estructurados.
• Costes psicológicos: A pesar de los beneficios en el rendimiento, los participantes que colaboraron con IA generativa en una tarea y luego pasaron a otra diferente sin ayuda informaron sistemáticamente de un descenso de la motivación intrínseca y un aumento del aburrimiento. En todos nuestros estudios, la motivación intrínseca descendió una media del 11% y el aburrimiento aumentó una media del 20%. Por el contrario, los que trabajaron sin IA mantuvieron un estado psicológico relativamente estable. Este hallazgo revela un matiz crítico de los beneficios de la colaboración: Aunque el uso de herramientas de IA generativa puede resultar productivo y fortalecedor al principio, puede hacer que los trabajadores se sientan menos comprometidos cuando pasan a realizar tareas que no implican el apoyo de la IA, una realidad común en los flujos de trabajo en los que no todas las tareas pueden o deben estar asistidas por la IA.

Por qué disminuye la motivación y aumenta el aburrimiento

La colaboración con la IA generativa puede eliminar las partes más exigentes desde el punto de vista cognitivo de una tarea, a menudo los aspectos que hacen que el trabajo sea estimulante y personalmente satisfactorio. Por ejemplo, elaborar una revisión del rendimiento requiere pensamiento crítico y comentarios a medida. Cuando la IA generativa genera gran parte de este contenido, el proceso resulta menos atractivo y los humanos pueden sentirse desconectados de la tarea. Este fuerte contraste se hace evidente cuando los individuos vuelven al trabajo en solitario, lo que provoca aburrimiento y una disminución de la motivación.

En nuestro estudio, descubrimos que la colaboración en IA generativa reduce inicialmente la sensación de control de los trabajadores, es decir, la sensación de ser el agente principal de su trabajo. La sensación de control es un componente clave de la motivación intrínseca: Cuando las personas sienten que no están totalmente a cargo del resultado, puede minar su conexión con la tarea. Sin embargo, descubrimos que la transición al trabajo en solitario restablece esta sensación de control, aunque a costa del disfrute. Esencialmente, los trabajadores recuperan su autonomía pero se sienten menos inspirados y desafiados.

Estas conclusiones tienen importantes implicaciones para el futuro del trabajo. Mientras que la IA generativa puede ayudar a las organizaciones a conseguir ganancias de rendimiento a corto plazo, su uso excesivo puede tener consecuencias a largo plazo para el bienestar psicológico de los trabajadores. Si los empleados confían constantemente en la IA para tareas creativas o cognitivamente desafiantes, corren el riesgo de perder los mismos aspectos del trabajo que impulsan el compromiso, el crecimiento y la satisfacción.

Pensemos en un profesional del marketing que utilice regularmente la IA generativa para generar ideas para campañas. La IA puede producir resultados más rápidos e incluso más pulidos que los desarrollados de forma independiente. Sin embargo, si este profesional empieza a depender por completo de la IA generativa, puede perder oportunidades de perfeccionar su pensamiento creativo, su capacidad para resolver problemas y su sentido del logro, motores clave del desarrollo personal y profesional.

Con el tiempo, la falta de motivación intrínseca puede conducir a la falta de compromiso, a una menor satisfacción laboral e incluso al agotamiento. El aumento del aburrimiento, que nuestra investigación mostró tras el uso de la IA, también puede ser una señal de advertencia de que estas consecuencias negativas podrían estar en camino.

Qué pueden hacer las empresas

La solución no es abandonar la IA generativa. Se trata más bien de rediseñar las tareas y los flujos de trabajo para preservar la motivación intrínseca de los seres humanos al tiempo que se aprovechan los puntos fuertes de la IA. He aquí tres estrategias procesables:

1. Combinar la IA y las contribuciones humanas: En lugar de dejar que la IA generativa complete tareas enteras, integre los resultados de la IA como punto de partida al tiempo que fomenta la creatividad humana. Por ejemplo, la IA generativa puede redactar un esquema de revisión del rendimiento, pero el directivo debe perfeccionar el contenido con ideas personalizadas. Del mismo modo, la IA podría generar ideas iniciales para un proyecto, mientras que los miembros del equipo deben ampliarlas, perfeccionarlas y construir sobre ellas.
2. Diseñe tareas en solitario atractivas: Para contrarrestar los costes psicológicos de la colaboración con IA, siga las tareas asistidas por IA con trabajo que proporcione autonomía y una sensación de desafío creativo. Por ejemplo, después de redactar correos electrónicos asistidos por IA, asigne una tarea que permita a los trabajadores tener el control del diseño de un nuevo proyecto. Estas tareas permiten a los empleados ejercitar sus habilidades, creatividad y toma de decisiones sin depender de la IA.
3. Haga que la colaboración con IA sea transparente: Nuestro estudio reveló que los trabajadores pueden sentirse desvinculados cuando perciben que la IA ha tomado el control. Una comunicación clara sobre cómo la IA está ayudando -no sustituyendo- a sus contribuciones puede ayudar a los trabajadores a mantener un sentido de propiedad y satisfacción en sus tareas.
4. Rote entre tareas: Las organizaciones pueden mantener tanto la productividad como el compromiso estructurando flujos de trabajo que alternen entre tareas asistidas por IA y tareas independientes. En lugar de agrupar tipos de tareas similares, los directivos pueden secuenciar la jornada para comenzar con el trabajo en solitario, exigente desde el punto de vista cognitivo, y pasar más tarde a las tareas asistidas por la IA en aras de la eficiencia. Por ejemplo, empezar con el desarrollo de la estrategia y terminar con la edición asistida por IA equilibra la estimulación mental con la calidad del resultado.
5. Forme a los empleados para que utilicen la IA de forma consciente: Para evitar una dependencia excesiva de la IA, las organizaciones pueden ofrecer formación para desarrollar la capacidad de los empleados de utilizar la IA generativa de forma reflexiva y eficaz. Esto podría incluir la organización de talleres sobre la redacción de prompt, la realización de evaluaciones críticas de los contenidos generados por la IA o la introducción de ejercicios basados en escenarios que pongan de relieve cuándo el juicio humano debe tomar la iniciativa. Los trabajadores pueden aprender cómo la IA puede complementar su trabajo y qué papel deben desempeñar sus propias habilidades en sus tareas, una perspectiva que fomenta la autonomía, la creatividad y el desarrollo de habilidades a largo plazo.

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La colaboración entre humanos y IA generativa tiene un inmenso potencial para impulsar la productividad y el rendimiento, pero las organizaciones deben ser conscientes de sus consecuencias psicológicas. Diseñando cuidadosamente flujos de trabajo que integren la IA generativa, las empresas pueden desbloquear sus beneficios sin comprometer la motivación y el compromiso de los trabajadores. Al fin y al cabo, el futuro del trabajo no es sólo lo que la IA puede hacer, sino lo que los humanos y la IA pueden lograr juntos.

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Yukun Liu es profesor adjunto en la Facultad de Administración de la Universidad de Zhejiang. Su investigación se centra en el diseño transformador del trabajo, el bienestar de los empleados y cómo las organizaciones pueden promover la sostenibilidad humana en la era digital.

Suqing Wu es profesor adjunto en la Facultad de Administración de la Universidad de Zhejiang. Su investigación se centra en la creatividad y la innovación, la motivación laboral, la dinámica de equipo y cómo las personas prosperan en entornos organizacionales contemporáneos.

Mengqi Ruan es candidata a doctorado en la Facultad de Administración de la Universidad de Zhejiang. Su investigación se centra en cómo las tecnologías digitales transforman el comportamiento de los empleados y la dinámica laboral.

Siyu Chen es candidata a doctorado en la Facultad de Administración de la Universidad de Zhejiang. Estudia las implicaciones de las tecnologías emergentes para la gestión de recursos humanos y el comportamiento organizacional. XX

Xiao-Yun Xie es profesor y decano de la Facultad de Administración de la Universidad de Zhejiang, donde también dirige el Laboratorio de Innovación y Gestión Digital. Su investigación se centra en el cambio organizacional, la dinámica de equipo en entornos extremos, el liderazgo y la gestión de RR. HH. en la era digital.