La IA ya te hizo mejor… en el trabajo de otros

Puede sonar extraño, pero hay una alta probabilidad de que la inteligencia artificial (IA) haga que tú y tu equipo trabajen más con… espéralo… menos productividad. Es real, y afecta a más empresas de lo que imaginas, sin importar su tamaño.

Con los avances recientes en IA, en particular con modelos como Claude de Anthropic, que últimamente parece estar en todas las conversaciones, cada vez más personas que antes no la usaban en su día a día se suman: exploran cómo aprovecharla y prueban alternativas como OpenAI, Google, Perplexity AI y otros proveedores.

Sin duda, siempre estoy a favor de que más personas utilicen la IA, experimenten con ella, la integren en su trabajo y hagan pruebas para identificar dónde puede mejorar de manera tangible un proceso, una tarea o cualquier objetivo que se propongan. El problema es que muchos expertos del sector, y me incluyo, hemos empezado a observar una tendencia preocupante: menor productividad, mayor carga de trabajo y una calidad inconsistente en los resultados de quienes usan IA. Esto puede derivar en tener que rehacer tareas, interacciones incómodas con clientes, fricciones dentro del equipo y, en general, un deterioro en la posición competitiva de la empresa debido a oportunidades perdidas y mayores riesgos operativos. Vale la pena preguntarse: ¿qué pasa aquí?

La paradoja de la productividad en la era de la IA

El principal desafío que he observado es que la IA ha hecho que prácticamente cualquier persona que la utiliza se sienta experta en casi cualquier tema que roce su trabajo. Antes de la IA, cuando nos atorábamos en una tarea, hacíamos algo que hoy suena casi extraño: hablábamos con alguien más en la oficina o solicitábamos apoyo externo, incluso de una firma de consultoría.

Hoy, lo más probable es que abramos nuestro modelo de IA favorito y empecemos a conversar con él para avanzar en la solución. Y eso, en principio, está bien… hasta que deja de estarlo.

El momento en que todo se vuelve tu problema

A medida que los usuarios empiezan a trabajar en áreas y tareas adyacentes, fuera de su verdadera especialidad, comienzan a pasar varias cosas:

1. Se invierte más tiempo y esfuerzo en generar resultados, porque no se domina el área
2. Se vuelve más difícil distinguir entre trabajo de calidad y contenido generado por IA que puede parecer útil, pero en realidad juega en contra de lo que se busca lograr
3. Se trabaja más en tareas que antes no formaban parte del rol, y una vez que se empiezan a hacer, todos esperan que continúe

Dicho de otra manera, la IA ha contribuido a una expansión del trabajo, donde los colaboradores asumen más tareas, en lugar de una expansión del ingreso, donde ganan más como resultado de ser más productivos y eficientes. Piénsalo así: más trabajo por el mismo ingreso, o incluso menos. No, gracias.

La disciplina que la IA no te va a dar

Entonces, ¿qué se puede hacer? La solución es más directa de lo que parece si se aborda de manera estructurada con el equipo, especialmente ahora que la IA está presente en prácticamente todas las tareas:

• Capacita a tu equipo en IA con expertos, para asegurar que todos, desde dirección hasta operación, entiendan cómo usarla de manera efectiva
• Define con claridad cómo debe usarse la IA en cada rol, para que cada persona mejore en su trabajo, no en el de todos
• Mide lo que realmente importa y dale seguimiento constante: ¿la IA aumenta la productividad, la carga de trabajo, la eficiencia o la calidad? ¿Dónde sí y dónde no?

A diferencia de otras tecnologías, la IA ya forma parte de nuestras rutinas mentales en el trabajo. Vive en nuestros teléfonos, computadoras, tablets y dispositivos inteligentes, siempre lista para ayudarnos con cualquier tarea. Por eso es tan importante desarrollar prácticas sólidas que aseguren que obtenmos el máximo valor y que la utilizamos de manera responsable.

Así que la próxima vez que te enfrentes a un reto propio de otra área, resiste la tentación de hacerlo tuyo de inmediato. La IA puede ayudarte a entender mejor el problema, pero eso no significa que ahora también te toque resolverlo. Incluso hoy todavía es válido, y sorprendentemente efectivo, hacer algo que antes era normal: hablar con alguien del equipo.