- La IA puede sustituir algunos puestos de trabajo, pero también puede mejorar la vida laboral de la mayoría de los empleados, según un nuevo estudio.
- Los resultados más significativos se dieron entre los trabajadores menos calificados, los cuales aumentaron su productividad con el asistente de la Inteligencia Artificial.
- En los resultados los trabajadores aumentaron su productividad 14% y los menos calificados 35%
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En estos momentos hay mucho miedo a que la IA sustituya a los trabajadores. Los empleados del sector tecnológico son algunos de los perfiles que más rápido podría afectar la Inteligencia Artificial.
A pesar del miedo, han sido muchos los trabajadores que prueban la eficacia de herramientas como ChatGPT para ser más productivos en sus tareas y ahorrar tiempo.
Los trabajadores menos calificados se vuelven más productivos con ayuda de la IA
Un reciente estudio demostró que la IA generativa aumenta la productividad de los trabajadores, especialmente de los menos calificados.
“Nuestros hallazgos generales demuestran que la IA generativa puede tener un impacto positivo significativo en la productividad y la retención de los trabajadores individuales”, escribieron Erik Brynjolfsson, Danielle Li, y Lindsey R. Raymond, autores de la investigación.
Aunque su estudio trataba sobre la IA generativa y su impacto en los empleados de una empresa en concreto, los investigadores señalaron que el propósito del mismo no es “arrojar luz sobre los efectos agregados en el empleo o los salarios de las herramientas de IA generativa”.
El estudio midió como 1,500 empleados recibieron la ayuda de la IA
Para llevar a cabo la investigación analizaron los datos de unos 5,000 agentes de atención al cliente (la mayoría de ellos asentados en Filipinas) de una empresa perteneciente a la lista de Fortune 500.
Alrededor de 3,500 de esos empleados no recibieron la asistencia de IA, mientras que unos 1,500 de ellos sí la recibieron.
El planteamiento de la investigación deja claro que el sistema de IA utilizado estaba “diseñado para aumentar, y no sustituir, a los trabajadores humanos”.
Para calcular los cambios en la productividad, los investigadores midieron el número de problemas que los agentes resolvían por hora.
La IA usaba machine learning para poder responder adecuadamente
La IA empleada para el estudio consistía en un gran modelo de lenguaje basado en ChatGPT, junto con algoritmos de aprendizaje automático para que la herramienta se entrenase con las propias conversaciones de los agentes.
La Inteligencia Artificial sugería respuestas a las preguntas de los clientes que llamaban.
La herramienta también proporcionaba enlaces de documentación interna de la empresa para disponer de toda la información de forma inmediata.
Los autores señalaron que los trabajadores no tenían por qué utilizar obligatoriamente lo que la IA sugería.
Los trabajadores aumentaron su productividad 14% y los menos calificados 35%
El aumento general de la productividad de los empleados que recibieron la ayuda de la herramienta de IA fue de 14% en promedio. Sin embargo, los trabajadores menos calificados experimentaron un aumento de 35%.
Además, la investigación agrupó a los agentes en cinco grupos de trabajadores según su antigüedad: desde cero meses hasta más de 12.
Al igual que en el caso de los resultados por nivel de cualificación, los autores observaron que los empleados con menos experiencia eran los que experimentaban mayores aumentos de productividad según el número de problemas que resolvían por hora.
Brynjolfsson, profesor del Stanford Institute for Human-Centered AI y director del Stanford Digital Economy Lab, afirmó a Business Insider que los trabajadores altamente calificados apenas experimentaron un aumento de la productividad.
“Fue cercano al 0%”, comentó.
“Lo que está ocurriendo es que el sistema está capturando gran parte de la experiencia, el conocimiento tácito de los trabajadores altamente calificados y poniéndolo a disposición de los menos experimentados, y eso les está haciendo subir”, aseguró Brynjolfsson.
La herramienta “no ayuda mucho a los trabajadores más calificados porque son cosas que ya saben”.
La IA era más útil para las personas que recién habían ingresado a la empresa
Aunque el sistema de IA no fue demasiado útil para los trabajadores más calificados, tuvo un fuerte impacto en los que eran relativamente nuevos en la empresa. El estudio afirma que “los agentes con dos meses de antigüedad rendían igual que los que tienen más de seis meses de antigüedad”.
Los resultados no solo destacan los aumentos de productividad. Otra de las conclusiones del estudio mostró que la probabilidad de que alguien abandonara la empresa se desplomaba.
La investigación mostró que “por término medio, la probabilidad de que un trabajador abandone la empresa en el mes en curso desciende 8.6 puntos porcentuales”.
“Fue realmente interesante ver cómo bajaban las cifras de abandono”, afirmó Brynjolfsson.
“A veces, cuando se instala un nuevo software, se teme que los empleados se vean obligados a trabajar más y que, a corto plazo, se exprima más la productividad, algo que los trabajadores odian. Eso no es lo que hemos visto aquí”.
Los efectos sobre el desgaste fueron especialmente evidentes para los trabajadores más nuevos
Sin embargo, Brynjolfsson aseguró que, en general, los agentes de atención al cliente estaban más contentos.
“Creo que se produjo una especie de círculo virtuoso en el que los operadores del centro de llamadas pudieron dar mejores respuestas. Esto se tradujo en una mayor satisfacción de los clientes”, apuntó, añadiendo que los agentes “acabaron quedándose más tiempo y les acabó gustando su trabajo más que antes”.
A pesar del temor en torno a la pérdida de trabajo por la Inteligencia Artificial, el aprendizaje automático y herramientas de IA generativa pueden ser útiles para las personas que se incorporan al mercado laboral, las que ya tienen un empleo y los empleadores para los que trabajan.
“Creo que se trata de un verdadero cambio de paradigma en términos no solo de productividad, sino de eficiencia y gestión de la información”, dijo Brynjolfsson.
“El hecho de que ahora, en lugar de que la gente codifique explícitamente lo que sabe y lo ponga en el sistema, sea el propio sistema el que pueda aprender de los datos, de los chats, de la experiencia, y luego capturar todo ese conocimiento y compartirlo con otros trabajadores, es una forma realmente diferente de crear software”.
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