Cómo la IA generativa transformará el trabajo del conocimiento

Las herramientas de IA generativa han arrasado en todo el mundo. ChatGPT alcanzó los 100 millones de usuarios mensuales más rápido que cualquier aplicación de Internet en la historia. Los beneficios potenciales del aumento de la eficiencia y la productividad para las empresas que hacen un uso intensivo del conocimiento son evidentes, y las empresas de sectores como los servicios profesionales, la atención sanitaria y las finanzas están invirtiendo miles de millones en la adopción de estas tecnologías. Pero los beneficios para los trabajadores del conocimiento individuales pueden ser menos claros. Cuando la tecnología puede realizar muchas tareas que antes sólo podían hacer los humanos, ¿qué significa esto para los trabajadores del conocimiento? La IA generativa puede automatizar y automatizará algunas de las tareas de los trabajadores del conocimiento, pero eso no significa necesariamente que vaya a sustituirlas todas. La IA generativa también puede ayudar a los trabajadores del conocimiento a encontrar más tiempo para realizar un trabajo significativo y mejorar su rendimiento y productividad. La diferencia está en cómo se utilizan las herramientas. En este artículo, pretendemos explicar cómo hacerlo bien. En primer lugar, para ayudar a empleados y directivos a comprender las formas en que la IA generativa puede apoyar el trabajo del conocimiento. Y en segundo lugar, para identificar los pasos que los directivos pueden dar para ayudar a los empleados a darse cuenta de los beneficios potenciales. ¿Qué es el trabajo del conocimiento? El trabajo del conocimiento implica principalmente el procesamiento cognitivo de la información para generar resultados con valor añadido. Se diferencia del trabajo manual en los materiales utilizados y en los tipos de procesos de conversión implicados. El trabajo del conocimiento suele depender de una formación avanzada y de la especialización en dominios específicos, adquirida con el tiempo a través del aprendizaje y la experiencia. Incluye tanto tareas estructuradas como no estructuradas. Las tareas estructuradas son las que tienen entradas y salidas bien definidas y comprendidas, así como pasos preestablecidos para convertir las entradas en salidas. Algunos ejemplos son 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, poco especificados o se desconocen a priori. Algunos ejemplos son la resolución de conflictos interpersonales, el diseño de un producto o la negociación de un salario. Muy pocos trabajos son puramente una cosa o la otra. Los empleos constan de muchas tareas, algunas estructuradas y otras no estructuradas. Algunas tareas son necesarias pero repetitivas. Otras son más creativas o interesantes. Algunas pueden realizarse en solitario, mientras que otras requieren trabajar con otras personas. Algunas son comunes a todo lo que hace el trabajador, mientras que otras sólo ocurren por excepción. Como trabajador del conocimiento, su trabajo consiste, pues, en gestionar este complejo conjunto de tareas para lograr sus objetivos. Tradicionalmente, los ordenadores han sido buenos realizando tareas estructuradas, pero hay muchas tareas que sólo pueden hacer los humanos. La IA generativa está cambiando el juego, moviendo los límites de lo que los ordenadores pueden hacer y reduciendo la esfera de tareas que permanecen como actividad puramente humana. Aunque puede ser preocupante pensar en la IA generativa invadiendo el trabajo del conocimiento, creemos que los beneficios pueden superar con creces los costes para la mayoría de los trabajadores del conocimiento. Pero hacer realidad 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? Cuando se trata de IA, a menudo se dice que "la IA no le sustituirá a usted, pero una persona que utilice la IA sí lo hará". En lugar de automatizar su trabajo, el poder de la IA generativa puede ayudar a mejorar su capacidad para realizar un trabajo del conocimiento que suponga un reto cognitivo. La clave está en utilizar la IA generativa para gestionar la avalancha de información que le llega cada día. Los seres humanos tienen una capacidad cognitiva de procesamiento de la información limitada. Por otra parte, la mayoría de los trabajadores del conocimiento de hoy en día se ven inundados por un flujo de entrada de información digital a gran velocidad y comunicaciones siempre activas. Esta avalancha de información está creando una "deuda digital": una acumulación cada vez mayor de información a la espera de ser procesada por cada trabajador del conocimiento. Si se siente así, no está solo. El 68% de los trabajadores de una reciente encuesta de Microsoft indicaron que no disponen de 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 contenidos digitales está aumentando aún más. Aquí es donde la IA generativa puede ayudar, si se utiliza con sensatez. En concreto, la IA generativa puede ser útil de tres formas principales: reduciendo su carga cognitiva mediante la automatización de algunas tareas estructuradas, potenciando su capacidad cognitiva para tareas no estructuradas y mejorando el proceso de aprendizaje para su trabajo. Reducir la carga cognitiva. Las herramientas de IA generativa pueden mejorar el rendimiento y la productividad liberando capacidad mental para centrarse en tareas no estructuradas de mayor valor. Puede hacerlo descargando los elementos estructurados y repetitivos del trabajo del conocimiento en herramientas de IA generativa. Además de reducir la carga cognitiva, esto también puede hacer que su trabajo sea más interesante y satisfactorio al eliminar parte de la monotonía que conlleva. La IA generativa ya está demostrando sus ventajas a la hora de reducir la carga cognitiva en diversos sectores. Los abogados del bufete internacional Allen & Overy utilizan un sistema llamado Harvey para localizar y acceder eficazmente a la jurisprudencia y redactar contratos sencillos. Esto les permite disponer de más tiempo para analizar cuestiones jurídicas complejas y asesorar a sus clientes. En marketing y publicidad, la IA generativa puede automatizar la generación rutinaria de contenidos, como la creación de folletos de productos o la personalización de campañas de correo electrónico. Una encuesta reciente de BCG entre directores de marketing reveló que dos tercios de los encuestados estaban investigando la IA generativa para la personalización, y la mitad la está explorando para la generación de contenidos. En finanzas, un banco corporativo está aplicando la IA generativa para reducir la carga cognitiva de un flujo constante de nueva información del mercado financiero generada externamente. El sistema analiza y resume rápidamente los informes anuales, las transcripciones de las llamadas a beneficios y los informes de los analistas para mantener a los gestores de relaciones del banco mejor informados sobre los acontecimientos importantes. Al agilizar 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 en la IA generativa puede ayudar a aliviar el estrés de la sobrecarga cognitiva para que usted pueda centrarse en tareas más importantes. El trabajo pesado puede hacerlo más rápido, y posiblemente mejor, un ordenador, mientras que usted puede mejorar su rendimiento en las tareas pendientes. Aumentar las capacidades cognitivas. Otro enfoque para aumentar el trabajo del conocimiento es utilizar la IA generativa para potenciar los procesos cognitivos de orden superior para realizar tareas no estructuradas. Tres áreas importantes son el pensamiento crítico, la creatividad y el intercambio de conocimientos. En el caso del pensamiento crítico, la IA generativa puede ayudar a las personas a formular mejores preguntas sobre los retos a los que se enfrentan. Experimentando en un entorno de educación ejecutiva, los investigadores descubrieron que el 94% de las veces, el compromiso con la IA (incluida la IA generativa) llevaba a formular una gama y una variedad de preguntas más amplia de lo que los encuestados harían de otro modo. Esto, a su vez, llevó a explorar ideas y posibles soluciones que quizá no hubieran considerado, lo que probablemente condujo a un mejor rendimiento. Otro estudio descubrió que ChatGPT era especialmente útil en las fases de generación de ideas y comunicación del proceso estratégico. La herramienta de IA creó ideas estratégicas plausibles con gran eficacia. Su capacidad de "narración" resultó especialmente útil para ayudar a articular y comunicar las ideas. Por otro lado, la herramienta fue menos útil a la hora de sugerir formas de aplicar 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. El profesor de la Universidad de Missouri Tojin T. Eapen y sus colegas detallaron cómo la IA generativa puede promover el pensamiento divergente estableciendo conexiones entre conceptos diversos. La IA generativa ayudó no sólo 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 otra encuesta realizada a más de 1.000 creadores de contenidos (blogueros, podcasters y productores de vídeos cortos), dos tercios de los encuestados indicaron que utilizaban las herramientas para tareas creativas. El 53% afirmó que el uso de las herramientas mejoraba su creatividad y productividad. Además, los que habían utilizado las herramientas tenían un mayor número de seguidores y habían generado mayores ingresos. Más allá de generar conocimiento, la IA generativa también puede ayudar a compartirlo. Los activos intelectuales están dispersos por las organizaciones en una gran variedad de documentos, políticas, procesos y cabezas individuales, lo que dificulta el acceso de las personas a los conocimientos que ya existen en la organización. Aprovechando la IA generativa, las empresas pueden salvar la brecha del conocimiento, facilitar el intercambio de conocimientos y dotar a los trabajadores del conocimiento de los conocimientos que necesitan para sobresalir en su trabajo. Por ejemplo, para ayudar a sus asesores de gestión patrimonial, Morgan Stanley implantó un modelo de IA generativa, entrenado a partir de un vasto conjunto de conocimientos y experiencia captados internamente. El hecho de que todos los asesores de la empresa puedan acceder fácilmente a los conocimientos sobre gestión de patrimonios ha sido "transformador", ya que ha permitido a los asesores abordar con eficacia las preguntas y preocupaciones específicas de sus clientes. Mejorar el aprendizaje. Alcanzar la maestría requiere práctica y no sólo trabajo en el aula. Sin embargo, para ser útil, la práctica requiere retroalimentación sobre el rendimiento - y proporcionar retroalimentación personal a cada empleado puede resultar prohibitivamente caro. La mejora de las capacidades de la IA generativa está haciendo posible considerar la idea de un mentor de IA para cada trabajador del conocimiento. Para los estudiantes, la IA generativa puede desempeñar papeles como el de asesor, tutor, entrenador y simulador. Puede proporcionar comentarios frecuentes, instrucciones y explicaciones personalizadas, puntos de vista alternativos y oportunidades para practicar mediante simulaciones. Por ejemplo, Duolingo ha añadido recientemente dos nuevas funciones potenciadas por la IA generativa a su software de aprendizaje de idiomas. Roleplay permite a los usuarios practicar conversaciones fluidas en una lengua extranjera, y Explain My Answer que proporciona comentarios personales constructivos a los usuarios que lo soliciten. El papel potencial de la IA generativa en el aprendizaje también se extiende al entorno laboral. Tomemos, por ejemplo, el reto de convertirse en un exitoso agente de un centro de llamadas. Adquirir destrezas en este entorno complejo y acelerado requiere una combinación de instrucción, práctica, retroalimentación, introspección e inmersión. En Fidelity Investments, los aprendices aprenden sobre un tema, luego atienden llamadas con un mentor que les escucha y aconseja, y después se reúnen con el mentor y otros aprendices para hablar de su experiencia. La IA generativa puede ayudar en este proceso, tanto durante la formación como después. Puede supervisar una conversación con un cliente y sugerir lo que un agente puede decir o hacer para resolver los problemas del cliente. También puede responder posteriormente a las preguntas de los agentes. Un estudio reciente de un centro de llamadas que introdujo la IA generativa descubrió que este tipo de asistencia ayudaba a mejorar la productividad y la calidad de todos los trabajadores, al tiempo que aumentaba la satisfacción de los empleados. También aceleró el aprendizaje individual al permitir a los trabajadores novatos progresar más rápidamente a lo largo de la curva de experiencia en comparación con los que no aprovecharon dicho sistema. Cómo pueden los directivos ayudar a los trabajadores a utilizar la IA generativa Cientos de millones de personas de todo el mundo utilizan ya herramientas de IA generativa en casa y en el trabajo. Es probable que cada uno esté utilizando la IA generativa de forma diferente, incluso aunque utilicen las mismas herramientas. Esto supone una oportunidad y una amenaza para las empresas. Los experimentos de cada persona pueden generar innovaciones que podrían tener un gran valor. Pero algunos de los experimentos pueden desviarse hacia un territorio peligroso al crear errores, incumplir normativas, tomar decisiones sesgadas o hacer pública información privada. Estas herramientas están entrando en la esfera del trabajo del conocimiento, se quiera o no. Animar a su gente a experimentar con las herramientas y probarlas en su trabajo puede ayudar a aliviar algunas de sus preocupaciones. Esto, a su vez, puede llevarles a adoptar una postura constructiva y proactiva para trabajar con la IA, no para luchar contra ella. Para ayudar a sus trabajadores del conocimiento a sacar el máximo partido de la IA generativa, considere estas tres acciones clave. Defina políticas y asigne responsabilidades. Aunque las herramientas de IA generativa ofrecen ventajas prometedoras, pueden introducir riesgos para la organización. Por lo tanto, es fundamental comprender y mitigar los riesgos de estas herramientas, y asegurarse de que se siguen los procedimientos para que sean seguras. Por ejemplo, utilizar la IA generativa para redactar borradores de correos electrónicos o resumir documentos es fácil y potencialmente muy productivo. Sin embargo, debe advertirse a los trabajadores del conocimiento que no lo hagan con información privada, como hizo Walmart a principios de este año. Del mismo modo, los empleados deben saber que, aunque estas herramientas son rápidas y fáciles, no siempre son precisas. Uno no quiere descubrir esta debilidad de la misma forma que lo hizo un abogado, cuando un juez le citó por incluir jurisprudencia ficticia en su informe jurídico redactado por IA generativa. Destaque también los sesgos que se crean en el entrenamiento o en la aplicación de las herramientas y sugiera formas de paliarlos. Fomente 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 la gente comparta sus innovaciones, haga preguntas de sondeo para ayudar a todos a desarrollar una conciencia de los riesgos implicados y saber cómo mitigarlos. Fomente el aprendizaje entre iguales, en el que los empleados se enseñen unos a otros a utilizar las herramientas. A partir de ahí, pida a los trabajadores que compartan las prácticas innovadoras que han desarrollado y tome medidas para ayudar a los demás a adoptar las mejores prácticas. Celebre las victorias. Si anima a su equipo a tratar la IA Generativa como un viaje de descubrimiento en lugar de como una actividad defensiva, podrá ayudarles a adquirir confianza y capacidad en el uso de la herramienta para potenciar su capacidad cognitiva y mejorar las habilidades específicas de su trabajo. Dé importancia a los mejores casos de uso y celebre las innovaciones y a los innovadores. Al hacerlo, no sólo podrá mejorar la forma en que los trabajadores utilizan la IA generativa, sino también la cultura innovadora de su grupo. No espere El trabajo del conocimiento siempre ha requerido un aprendizaje continuo para mantenerse al día con el progreso de la innovación y el conocimiento. Mantenerse al día de los cambios provocados por las herramientas de IA generativa requerirá no sólo aprender sobre las herramientas, sino utilizarlas para aumentar sus conocimientos y, con suerte, ampliar su papel. En un informe reciente de McKinsey, los casi 1.700 ejecutivos encuestados indicaron que esperan que se recualifique a más empleados que los que se despidan. El momento de empezar a trabajar con la IA generativa es ahora. La IA generativa puede ser una bendición para el trabajo del conocimiento, pero sólo si se utiliza de la forma adecuada. Están surgiendo rápidamente nuevas herramientas basadas en la IA generativa 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 es necesario esperar a estos cambios impuestos desde el exterior. Puede empezar ahora a utilizar la IA generativa en su propio beneficio, una vez que comprenda y aprenda a mitigar los riesgos asociados. Utilizando herramientas gratuitas ya disponibles en la red, puede reducir su carga cognitiva derivada de las mareas de información en constante aumento, al tiempo que potencia sus capacidades cognitivas y la eficacia de su aprendizaje. Ahora es el momento de empezar a utilizar la IA generativa en su trabajo del conocimiento, y de ayudar a sus colegas a utilizarla con sensatez.

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