En campos que van desde la redacción hasta el desarrollo de software, los líderes están apostando a que la IA generativa puede ayudar a los empleados a asumir responsabilidades más avanzadas. Pero todavía hay mucho que no sabemos sobre el potencial de la tecnología para mejorar las habilidades de los trabajadores, incluida una pregunta clave: ¿puede ayudarles a desempeñarse tan bien como los expertos?
Para intentar responder eso, investigadores de la Universidad de Stanford y del Digital Data Design Institute de Harvard Business School realizaron un experimento controlado con 78 empleados de IG Group, una empresa fintech con sede en el Reino Unido.
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El estudio
Colocaron a los empleados en tres grupos: expertos, personas adyacentes al dominio y personas distantes del dominio. A cada grupo se le pidió completar dos tareas: conceptualizar y escribir un artículo como los que se encuentran en el sitio web de la empresa. Los investigadores asignaron aleatoriamente IA generativa para ayudar a algunos participantes, pero no a otros. Los ejecutivos de IG luego calificaron los resultados de cada tarea en una escala del uno (calificación más baja) al cinco (más alta).
Cuando conceptualizaban un artículo sin ayuda de IA generativa, los escritores obtuvieron la puntuación promedio más alta, seguidos de los especialistas en marketing y los tecnólogos. Esos resultados revelaron una brecha de habilidades significativa entre los expertos y los demás. Cuando a los sujetos se les dio asistencia de IA generativa, sin embargo, la brecha se redujo: los especialistas en marketing que usaban IA superaron ligeramente a los escritores que usaban IA, y los tres grupos que usaron IA superaron a los escritores que no lo hicieron.
Sin embargo, cuando se trataba de escribir los artículos, los resultados difirieron. Sin IA generativa, los escritores se desempeñaron mejor de todos los grupos. Pero incluso usar IA no pudo ayudar a los no expertos a producir la misma calidad de trabajo que los expertos. Los escritores, de manera predecible, se desempeñaron mejor de los que usaban la tecnología. Los especialistas en marketing asistidos por IA quedaron muy cerca. Pero los especialistas en tecnología asistidos por IA no se desempeñaron tan bien; de hecho, sus puntuaciones con y sin IA generativa fueron esencialmente las mismas.
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¿Qué es el muro de la IA generativa?
¿Por qué la IA generativa impulsó el rendimiento para una tarea más que para la otra, y ayudó tan poco a los especialistas en tecnología en la escritura?
Después de realizar entrevistas con los participantes, los investigadores concluyeron que cuanto más alejados estaban los trabajadores del conocimiento necesario para una tarea, menos probabilidades tenían de desempeñarse tan bien como los colegas con experiencia relevante, incluso con asistencia de IA generativa. Los no expertos que usaban IA se desempeñaron mejor en la conceptualización porque requería menos experiencia que la escritura; las personas solo tenían que entender si un tema propuesto era suficientemente bueno. Escribir un artículo, sin embargo, implicaba saber cómo transmitir el mensaje deseado en el idioma correcto. Un participante ofreció una metáfora para ilustrar esta distinción: conceptualizar es como imaginar correr un maratón, pero escribir es como correrlo de verdad, lo que requiere un nivel de experiencia completamente diferente.
Y la experiencia, encontraron los investigadores, es lo que permitió a los humanos asociarse más eficazmente con las herramientas de IA. Los especialistas en marketing entendían el lenguaje general que usaban los escritores y tenían suficiente conocimiento del dominio para refinar el contenido producido por la IA generativa. Pero los especialistas en tecnología no podían usar ni mejorar eficazmente las sugerencias de la IA. Carecían de la intuición y el conocimiento necesarios para tomar buenas decisiones sobre qué lenguaje conservar y cuál descartar. Los investigadores denominaron a este fenómeno «el muro de la IA», el límite de cuánto puede ayudar la IA generativa a las personas a realizar tareas fuera de su área de experiencia.
Este hallazgo tiene implicaciones para cómo las organizaciones despliegan las herramientas de IA generativa. Desafía el supuesto de que la tecnología puede nivelar las jerarquías de habilidades y permitir lo que los académicos llaman «fluidez universal de tareas». En cambio, sostienen los investigadores, la efectividad de la IA generativa depende de la distancia de experiencia entre el usuario y el dominio de la tarea, y argumentan que el muro de la IA es relevante más allá del contexto de escritores y especialistas en tecnología.
