Los costes psicológicos de la adopción de la IA

A medida que las empresas adoptan la inteligencia artificial, muchas se centran en mejorar la eficiencia y la productividad,ventajas que promocionan las propias empresas de inteligencia artificial. Ese enfoque podría ser un error. Cada vez hay más indicios de que la inteligencia artificial puede tener consecuencias psicológicas negativas para la motivación de los empleados, lo que podría incluso anular las ventajas de la inteligencia artificial, sometiendo a un escrutinio aún mayor los modelos de retorno de la inversión, que ya se encuentran en una situación delicada. Los líderes deben comprender cómo el uso de la IA puede mermar la motivación de los empleados, obstaculizar la colaboración y la innovación, y generar mayores niveles de estrés y agotamiento. Todos estos factores pueden suponer serios obstáculos para el éxito de la adopción de la IA en las organizaciones. No obstante, los efectos negativos pueden mitigarse de manera significativa si las empresas tienen en cuenta la carga psicológica que impone la IA en sus estrategias de adopción. Varias empresas pioneras en la adopción de la IA han logrado hacerlo. Para analizar cómo la deuda psicológica puede afectar a la adopción de la IA, realicé una encuesta a más de 1200 empleados a tiempo completo en Estados Unidos y el Reino Unido. Esto es lo que los líderes deben saber. La deuda psicológica y sus factores determinantes El uso desestructurado de la IA en el ámbito laboral puede acarrear una serie de posibles efectos psicológicos negativos, todos los cuales pueden afectar a la motivación o al comportamiento, aspectos que resultan valiosos para las organizaciones. Estos efectos se han identificado bien en investigaciones académicas recientes sobre la adopción de la IA, bien en estudios anteriores a la introducción de la IA en el ámbito laboral, que se centran más bien en los factores que impulsan la motivación en el lugar de trabajo. Hay seis formas que parecen especialmente destacadas y que, en conjunto, dan lugar a lo que a veces se denomina «deuda psicológica»: Deuda cognitiva. Quizás la consecuencia psicológica negativa más comentada del uso desestructurado de la IA sea la posible pérdida de las capacidades de procesamiento cognitivo y de toma de decisiones. Por ejemplo, las investigaciones sugieren que la creciente tendencia a delegar tareas difíciles a la IA (lo que se conoce como«descarga cognitiva») socava la comprensión que tienen las personas del problema y reduce el sentido de implicación con la solución. Con el tiempo, esta pérdida se acumula y la deuda cognitiva va en aumento. Deuda de autonomía. Esto describe la sensación de que la IA nos está privando de nuestra capacidad para controlar cómo trabajamos. La autonomía se reconoce como una fuente clave de motivación. Sin embargo, la mayoría de los debates sobre la optimización de la IA se centran en el rediseño de los flujos de trabajo, sin tener apenas en cuenta lo que eso significa para los empleados. Investigaciones recientes han demostrado que, aunque los líderes empresariales fomentan con entusiasmo el uso de la IA entre los equipos, cuando el liderazgo en materia de IA se centra en la productividad y la experiencia técnica, los empleados relacionan la IA con la pérdida de autonomía y la sustitución, lo que conduce a la «renuncia silenciosa» y al agotamiento emocional. Deuda de competencia. La competencia describe cómo nos sentimos atraídos por tareas que nos brindan oportunidades para demostrar o aumentar nuestra experiencia. En el contexto de la IA, la deuda de competencia es la sensación de que, cuanto más utilizamos la IA en el trabajo, menos competentes nos volvemos. Tareas complejas que normalmente nos llevarían horas o incluso días se completan ahora en segundos y nos confieren una sensación de claridad y confianza que a menudo no tenemos en nuestros propios resultados. Cuanto menos competentes y seguros nos sentimos de nuestras propias capacidades, más probable es que lleguemos a depender de la IA, lo que agrava el problema. Deuda de relación. La relación se refiere a nuestro instinto social de ser parte integral de grupos sociales. Sin embargo, investigaciones recientes indican que un mayor uso de la IA disminuye la interacción social; la IA ofrece respuestas claras y de apoyo, nunca discute, nunca se cansa y tiene una paciencia aparentemente infinita. Los responsables de una importante universidad del Reino Unido me comentaron que esto ha llevado a los estudiantes a depender cada vez más de la IA para el estudio y el aprendizaje, y les ha hecho menos dispuestos o capaces de participar en la formación de argumentos constructivos y en debates dirigidos por sus compañeros. Para mitigar ese efecto, según me informaron, la universidad está invirtiendo más de 200 millones de libras para estimular el trabajo en equipo, el debate y la colaboración fuera del aula. Deuda de credibilidad. Un número creciente de investigaciones ha documentado cómo el uso de la IA genera la sensación de que los empleados pierden credibilidad ante sus compañeros de trabajo, incluso cuando estos también utilizan la IA en sus funciones. Esto sugeriría que las personas encuentran justificación para su propio uso, pero se muestran críticas con quienes hacen lo mismo. Dado que los empleados sénior pueden haber dedicado décadas a forjarse credibilidad en sus entornos profesionales, esta posible pérdida de credibilidad podría resultar muy perjudicial. Deuda de identidad. La teoría de la identidad social postula que pertenecemos a una serie de grupos sociales y que, en un momento dado, nos identificamos con el grupo que nos ofrece la orientación más clara sobre cómo comportarnos en ese momento. Cuando se esperan o se exigen usos específicos de la IA dentro de determinados flujos de trabajo, podría acumularse una deuda de identidad social profesional si dichos usos se perciben como violaciones directas de la pertenencia al grupo que perjudican a este. Por ejemplo, los creativos que trabajan en el cine, la televisión y los servicios de marketing se enorgullecen de su capacidad no solo para generar ideas atractivas, sino también para hacerlo casi a la carta; esta es una cualidad definitoria de lo que significa ser miembro de un grupo social distintivo. Si luego se les indica que utilicen la IA para generar ideas o soluciones creativas, es casi seguro que esto se considerará un comportamiento perjudicial para la identidad, que erosiona uno de los principales factores de distinción del grupo y de quienes lo integran. Las seis formas de deuda psicológica pueden causar perjuicios a las organizaciones que aplican estrategias de integración de la IA de diversas maneras: mermando la motivación de los empleados; socavando los esfuerzos de colaboración e innovación; y generando mayores niveles de estrés y desgaste del personal. Además, dado que los empleados tratan de evitar incurrir en estas formas de deuda psicológica, pueden recurrir a diversos comportamientos de adaptación, lo que merma aún más la productividad y la eficiencia, y exige un aumento de los presupuestos destinados a la formación. ¿Cómo influye la deuda psicológica en la adopción de la IA? Para comprender cómo la deuda psicológica puede afectar a la adopción de la IA, realicé una encuesta a más de 1200 empleados a tiempo completo de organizaciones pertenecientes a 10 sectores diferentes en Estados Unidos y el Reino Unido, como parte de un informe de investigación sobre la adopción de la IA que elaboré para Meltwater Consulting (de la que soy director). En primer lugar, evaluamos los niveles indicados por los empleados en relación con tres comportamientos importantes relacionados con la IA: la frecuencia con la que utilizan la IA en el desempeño de sus funciones; la complejidad de las tareas para las que utilizan la IA (desde simples ejercicios de redacción hasta casos de uso estratégico); y su nivel de comportamiento de evitación de la IA (cuando optan por no utilizar la IA en una tarea específica, a pesar de reconocer que mejoraría los resultados). A continuación, medimos los niveles de deuda psicológica mediante una serie de declaraciones y grados de acuerdo, y luego convertimos estas puntuaciones en una escala numérica del 0 al 100 (cuanto mayor es la puntuación, mayor es el nivel de deuda psicológica declarado). Esto nos permitió analizar tanto los niveles generales de deuda psicológica como sus dimensiones específicas, cómo parecen influir en los comportamientos de adopción y cómo varían en función del sector, la función y la antigüedad en el cargo. Descubrimos que los altos niveles de deuda psicológica estaban estrechamente relacionados con: Cómo utilizan las personas la IA La deuda psicológica era casi el doble (60) entre quienes afirmaban utilizar la IA en contadas ocasiones, en comparación con las personas que la utilizaban varias veces al día (36). Además, las personas que solo utilizaban la IA para tareas sencillas presentaban una puntuación de deuda psicológica de 46, mientras que aquellas que la utilizaban para tareas complejas y estratégicas en el desempeño de sus funciones presentaban una puntuación de 35. A un nivel más específico, observamos que la deuda de identidad social profesional estaba estrechamente relacionada con la variación en la complejidad de las tareas para las que se utiliza la IA (cuanto menor es la deuda de identidad, más complejas son las tareas) y con la evitación de la IA (cuanto mayor es la deuda, más personas evitan la IA). Se observó un patrón similar con la deuda de relación: las variaciones en la deuda están asociadas a variaciones significativas en los tres comportamientos de adopción analizados: cuando la deuda es mayor, la frecuencia de uso de la IA es menor, la complejidad de las tareas es menor y el comportamiento de evitación de la IA es mayor. En qué punto de su carrera se encuentran Las personas que se encuentran en los primeros compases de su carrera profesional (hasta cinco años de empleo a tiempo completo) registraron una puntuación de deuda psicológica significativamente más alta (54) que aquellas con más de 20 años de experiencia (40) y los empleados con una trayectoria profesional de entre 10 y 20 años (44). En concreto, los empleados con más antigüedad declararon una menor deuda cognitiva y una menor deuda de identidad social profesional. Este hallazgo refleja el hecho de que las personas que se encuentran al inicio de su carrera sienten una mayor necesidad de demostrar sus conocimientos técnicos (amenazados por la IA), mientras que quienes ocupan puestos de responsabilidad ya han demostrado sus habilidades de liderazgo (más allá del ámbito de la IA). Curiosamente, la deuda de relación —el riesgo de quedar marginado o de perder valor ante los compañeros y los grupos de trabajo como consecuencia del uso de la IA— no varió mucho entre los puestos junior y los de mayor antigüedad. Esto puede reflejar la preocupación entre los altos directivos de que la IA pueda mermar su papel a la hora de crear y liderar equipos eficaces. También evaluamos la percepción de los empleados sobre la relevancia de la IA para su trabajo. Más de dos tercios de los empleados consideraron que la IA era relevante para su trabajo (70 %) y casi el mismo porcentaje informó de bajos niveles de deuda psicológica. Sin embargo, solo el 41 % de los encuestados afirmó tanto que la IA era relevante como que tenía una deuda psicológica baja. Esto sugiere que más de la mitad de los encuestados podría beneficiarse de programas de formación que combinen la elaboración de argumentos comerciales más sólidos a favor del uso de la IA con la reducción o eliminación sistemática del riesgo de deuda psicológica. Entonces, ¿cómo podrían las empresas lograrlo? Cómo reducir el coste psicológico de la adopción de la IA Para reducir la deuda psicológica, será necesario que las empresas diseñen relaciones entre personas y la IA que tengan en cuenta las fuentes y los obstáculos de la motivación y el comportamiento humanos. Afortunadamente, existe una gran cantidad de investigaciones sobre el comportamiento humano que apuntan a enfoques útiles que pueden adaptarse para mitigar los efectos negativos documentados: Deuda cognitiva La deuda cognitiva puede evitarse o reducirse asegurándose de que los empleados no recurran inmediatamente a la IA como un acto reflejo (rendición cognitiva). Esto puede suponer una tentación considerable para los empleados, ya que ofrece lo que parece ser un atajo fantástico (y increíblemente sencillo) para obtener un resultado sólido en una fracción del tiempo. Una forma de preservar el pensamiento crítico consiste en incorporar una «fricción cognitiva» al proceso de la IA, lo que dificulta su uso. Por ejemplo, insistir en que los empleados desarrollen hipótesis o generen argumentos antes de recurrir a la IA garantiza que esas funciones cognitivas de orden superior permanezcan activas. Por ejemplo, la empresa global de servicios financieros J.P. Morgan posiciona la IA como un proveedor de información más que como un tomador de decisiones. Esta información y estas sugerencias son inútiles a menos que se pueda ver que encajan y respaldan argumentos o hipótesis más amplios generados por los empleados. Deuda de Autonomía En lugar de exponer las ventajas de la IA como un hecho consumado, una recomendación es colaborar con los empleados para proporcionarles la información necesaria que les permita determinar por sí mismos cuándo y cómo la IA puede ayudarles. Como parte de su programa «Principios de la IA en la práctica», el grupo bancario ING, con sede en los Países Bajos, se asegura de que los equipos de producto documenten cómo se preserva el criterio humano antes de que se pueda implementar cualquier modelo, mediante el diálogo y la colaboración con quienes vayan a utilizar dichos modelos. ING también se esfuerza por garantizar la «explicabilidad» para los empleados, describiendo los modelos en un lenguaje sencillo, explicando cómo funcionarán en condiciones específicas y proporcionando «etiquetas nutricionales» que indiquen la procedencia de los datos, las limitaciones del modelo y los riesgos conocidos. Esto garantiza que los empleados puedan desarrollar sus propios argumentos y puntos de vista en torno al valor de la IA en su trabajo. Déficit de competencias Una forma de eliminar o reducir la sensación de pérdida de competencia ante la IA es garantizar que los empleados vean la IA como una forma de apoyo a su función, en lugar de como una prueba de su capacidad para seguir desempeñándola. Para que esto suceda, un talle único no funcionará, y la formación en IA debe reconocer, en cambio, los contextos específicos en los que los empleados pueden recurrir y recurrirán a la IA en busca de apoyo. Microsoft se posicionó como la primera gran empresa en adoptar Microsoft 365 Copilot y, para protegerse contra el riesgo de la brecha de competencias, creó su iniciativa de base y entre pares «Copilot Champs Community». Esto permitió a los empleados explorar y comprender la relevancia de la IA en su trabajo, en un entorno de confianza y dinámico, y, al hacerlo, ayudó a todos a no perder de vista sus propias habilidades y competencias en sus funciones. Deuda relacional Proteger la colaboración entre personas en los flujos de trabajo basados en la IA es un aspecto clave de la infraestructura humana necesaria para la integración de la IA. Esto podría implicar el diseño de procesos en los que los equipos interpreten conjuntamente los resultados de la IA, mediante debates, revisiones y foros de decisión interfuncionales. Estas prácticas mejoran la dinámica de grupo y aumentan los niveles de confianza entre los miembros del grupo, ya que permiten a las personas demostrar sus capacidades y conocimientos. Por ejemplo, las investigaciones han demostrado que, cuando la empresa de bienes de consumo envasados P&G coordina equipos multifuncionales para revisar colectivamente los resultados de innovación de los chatbots de IA, no solo aumenta el rendimiento, sino que las funciones que normalmente están aisladas en silos se vuelven más colaborativas en el proceso. Deuda de credibilidad El uso «en la sombra» de la IA puede considerarse un intento de evitar acumular una «deuda de credibilidad»: si nadie sabe que se está utilizando la IA, no puede haber ningún riesgo para la credibilidad. Una solución consiste en sacar el uso de la IA de la sombra, haciéndolo visible, compartido e institucional. Esto tiene el potencial de redefinir una cultura corporativa en torno a comportamientos que apoyen el uso de la IA. Por ejemplo, la empresa de tecnología financiera Klarna se esforzó por convertir a su asistente de IA, Kiki, no solo en una herramienta, sino en un elemento cultural dentro de la empresa. Tras su lanzamiento en junio de 2023, la empresa anunció que el 90 % de los empleados utilizaba Kiki en el plazo de un año, y que Kiki había respondido a más de 250 000 preguntas de los empleados. Comunicar la magnitud y la frecuencia de uso puede reducir la deuda de credibilidad, ya que representa una norma social dentro de la cultura de la empresa. Curiosamente, el CEO de Klarna explicó que la experimentación es la norma dentro de la empresa, afirmando: «Animamos a todo el mundo a probar, probar y probar, y a explorar». Comunicar esta norma refuerza aún más el caso de uso de Kiki (como medio clave para probar y explorar), lo que a su vez elimina el riesgo de deuda de credibilidad para los empleados. Deuda de identidad profesional Este tipo de preocupación puede reducirse estableciendo normas explícitas y coherentes con la identidad para el uso de la IA; en ocasiones, basta con modificar el momento en que se recurre a la IA dentro de un proceso. Por ejemplo, está ampliamente documentado que los profesionales médicos se han mostrado reacios a la introducción de la IA en sus funciones, concretamente debido a la posible pérdida de identidad en lo que respecta a la experiencia, la precisión y la atención al paciente. Para mitigar este problema, el fabricante de equipos médicos Philips ha tratado de posicionar el uso de la IA como un comportamiento que reafirma la identidad, llamando la atención sobre cómo el uso de la IA aumenta la precisión (reforzando los diagnósticos y pronósticos de los especialistas), elimina los cuellos de botella logísticos (y, por lo tanto, libera a los especialistas para que se centren en ejercer su experiencia) y apoya la colaboración multidisciplinar en la atención oncológica (donde la experiencia se vuelve más visible y valiosa). Philips ha trabajado para identificar acciones o momentos específicos en los que la IA puede resultar valiosa y, al hacerlo, reforzar aún más la identidad social de un profesional clínico. . . . En este momento, resulta imposible predecir exactamente cómo transformará la IA el lugar de trabajo. Sin embargo, una cosa es segura: comprender y crear la infraestructura humana adecuada será tan importante como elegir las herramientas de IA adecuadas. El exdirector general de Sanidad de EE. UU., C. Everett Koop, señaló en una famosa frase que «los medicamentos no funcionan en pacientes que no los toman». Obvio y profundo a la vez, lo mismo puede decirse de la IA generativa; ni siquiera las mejores herramientas funcionarán en organizaciones cuyos empleados no las utilicen. Las organizaciones que obtengan los mayores beneficios de la IA serán aquellas que reconozcan que su adopción no es solo un reto tecnológico, sino también psicológico.

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Resumen.

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