4 razones por las que la IA no está haciendo que tu empresa sea más productiva y 3 formas de solucionarlo

En julio de 2024, Upwork publicó un informe con una observación alarmante:

Tabla de contenidos

1. ¿Por qué los empleados son menos productivos cuando utilizan IA?
   1. No hay formación adecuada sobre cómo utilizar la IA
   2. Expectativas desalineadas con las capacidades de la IA
   3. Expectativas desalineadas con las habilidades de los empleados
   4. Escepticismo hacia la IA
2. Cómo utilizar la IA para aumentar la productividad de la empresa
   1. Todo el mundo debería asistir a una formación de pronta ingeniería
   2. Enseñar a los programadores a trabajar con herramientas tipo Copilot
   3. Use AI Automation en lugar de Chatbots

El 47% de los empleados que utilizan IA dicen que no tienen ni idea de cómo conseguir las mejoras de productividad que esperan sus jefes, y el 77% dicen que estas herramientas en realidad han disminuido su productividad y aumentado su carga de trabajo.

Aparentemente, dejar que los empleados utilicen ChatGPT no es suficiente para obtener mejoras en la productividad y existe una enorme brecha de habilidades entre los que se volvieron más productivos con la IA y todos los demás.

Al mismo tiempo, el CEO de Walmart Doug McMillon dice que su productividad mejoró 100 veces con la ayuda de la IA:

Sin el uso de la IA generativa, este trabajo habría requerido casi 100 veces el número actual de personas para completarlo en la misma cantidad de tiempo y para los asociados que recogen pedidos en línea, mostrarles imágenes de alta calidad de los paquetes de productos les ayuda a encontrar rápidamente lo que están buscando.

¿Cómo es posible? ¿Por qué algunas empresas tienen problemas con la IA y otras la utilizan para aumentar la productividad?

¿Por qué los empleados son menos productivos cuando utilizan IA?

En el informe de Upwork leemos:

Casi la mitad (47%) de los trabajadores que utilizan IA dicen que no tienen ni idea de cómo lograr los aumentos de productividad que esperan sus empleadores. Más de tres de cada cuatro (77%) afirman que las herramientas de IA han disminuido su productividad y aumentado su carga de trabajo en al menos un aspecto. Por ejemplo, los encuestados afirman que dedican más tiempo a revisar o moderar contenidos generados por IA (39%), invierten más tiempo en aprender a utilizar estas herramientas (23%)” (…)

El hecho de no saber cómo conseguir el resultado esperado muestra claramente que el problema se debe a conocimientos insuficientes, no a pereza o malicia. Es un problema general de habilidad informática. El software puede ser difícil de usar, especialmente una nueva categoría de software. ¿Alguien ha utilizado chatbots de IA alguna vez?

En cuanto a la carga de trabajo añadida y la disminución de la productividad, apuesto a que la gente ha dicho lo mismo sobre Excel en algún momento. En mi carrera como informático, he visto a personas utilizar la aplicación de calculadora de sus teléfonos para obtener un resultado que habían escrito en una celda de Excel en lugar de utilizar las funciones integradas de Excel.

En el caso del mal uso de Excel, sin duda es culpa de un empleado. Al fin y al cabo, las escuelas públicas han enseñado a los alumnos a utilizar hojas de cálculo al menos desde los años noventa. Sin embargo, todavía nadie enseña a utilizar la IA, e incluso si lo hicieran, ¿esperarías a que se graduara una nueva generación de trabajadores?

No hay formación adecuada sobre cómo utilizar la IA

**Si sus empleados no saben cómo utilizar la IA, debería formarlos. ** Esperar a que aprendan las habilidades necesarias en su tiempo libre es ineficiente. La mayoría de ellos no lo harán, nunca.

Los ejecutivos encuestados por Upwork identificaron correctamente las consecuencias de la falta de habilidades relacionadas con la IA, pero no lograron averiguar la causa subyacente y culparon a los empleados:

Uno de cada dos ejecutivos de empresas que utilizan IA cree que su empresa se está quedando rezagada con respecto a sus competidores (51%) y que los niveles generales de productividad de su plantilla están estancados debido a la falta de habilidades y adopción por parte de los empleados (50%).

Si una fábrica adquiere una nueva máquina, ¿acaso los directivos arrojan un manual sobre el regazo de los empleados y les dejan aprender sobre la marcha mientras esperan que la máquina no les corte demasiados dedos? Por lo general, esta negligencia en la formación de los empleados sólo ocurre en las fábricas que compiten con otras por ser los proveedores más baratos. Es la precisión por volumen. Si produces suficientes widgets, algunos serán suficientemente buenos. Del mismo modo, si dejas que todo el mundo utilice la IA, algunos empleados serán más productivos. No nos dimos cuenta de que introducir la IA es como comprar una máquina nueva en una fábrica.

Expectativas desalineadas con las capacidades de la IA

La IA no es una herramienta mágica. La gente ve demostraciones geniales en las que la IA escribe correos electrónicos, crea juegos o aplicaciones, y quiere que la IA haga lo mismo por ellos. La demo es como una foto de Instagram de un influencer. Los influencers hacen 30 fotos y publican la mejor. Los creadores de la demo prueban una docena de ideas y te muestran la mejor.

Además, estamos extrapolando demasiado. Algunas personas ven un modelo de IA escribiendo código para el juego de la serpiente y concluyen que el mismo modelo puede codificar una aplicación ERP cuando instruyes a la IA con una indicación de tres frases.

Lo mismo ocurre cuando se ven demostraciones de sistemas de IA utilizados para marketing. Generar automáticamente cientos de correos electrónicos fríos personalizados parece una estrategia de ventas atractiva hasta que ves que la única personalización que utilizó la IA fue escribir el nombre de la empresa y mencionar el producto que se anuncia actualmente en su sitio web. ¿Venderá? Por supuesto. Siempre que se juegue al “juego de los números” y se envíen suficientes mensajes. ¿Será rentable? ¿Creará confianza y una relación comercial duradera con los clientes? Hasta ahora, los creadores de sistemas de IA para marketing tienden a ignorar esas preguntas.

Expectativas desalineadas con las habilidades de los empleados

**El proceso asistido por IA y guiado por humanos es el enfoque adecuado, pero no mucha gente sabe cómo hacerlo. ** Peor aún, los empleados no comunican la necesidad de formación, y la dirección no tiene ni idea del rendimiento real. Según el informe de Upwork

El 37% de los directivos de las empresas que utilizan IA afirmaron que su plantilla está “altamente” cualificada y se siente cómoda con estas herramientas, pero sólo el 17% de los empleados declararon realmente este nivel de habilidad y comodidad. De hecho, el 38% de los empleados afirma sentirse abrumado por tener que utilizar la IA en el trabajo.

Que los empleados tengan miedo de decir que tienen problemas para completar una tarea y que necesitan formación puede ser un problema más relacionado con la cultura corporativa que con la habilidad de los empleados, pero que el 83% de los empleados sientan que sus habilidades en IA son deficientes no es algo que podamos ignorar.

Arreglar el déficit de habilidades de IA es un trabajo para la dirección. Las personas que ya están abrumadas no encontrarán una solución. Es posible que decidan dejar de utilizar la IA, y su empresa se quedará aún más rezagada con respecto a las que utilizan la IA de forma eficiente. Puede que tenga que comprarles un curso en línea o contratar a un consultor externo para que les enseñe. Tal vez ya tenga un empleado que sea mejor que los demás en el uso de la IA y pueda formar a otros. Pero primero, asegúrese de que el empleado es al menos un profesor decente. No hay nada peor que un tutor terrible explicándote algo que ya te cuesta entender.

Escepticismo hacia la IA

Si una persona no sabe cómo utilizar la IA correctamente, necesita proteger su ego de alguna manera. Han probado la IA. Escribieron una pregunta muy específica y ChatGPT se equivocó; por lo tanto, la IA es inútil. ¿Es Google inútil porque muestra páginas que no responden a la pregunta entre los resultados relevantes?

Por desgracia, ChatGPT se convirtió en sinónimo de IA. No es la única herramienta y, desde luego, no es la mejor herramienta para todo. Parte de la falta de habilidades en IA es el desconocimiento de cosas como Perplexity o Microsoft Copilot para Bing. La gente no sabe que debe utilizarlos en lugar de ChatGPT cuando necesita información precisa basada en la investigación web. En el caso de los programadores, la brecha se hace más patente cuando ignoran el modelo Anthropic Claude o el Copilot++ de Cursor y utilizan ChatGPT y Github Copilot para todo.

Por supuesto, la IA alucina o ignora partes del prompt, pero eso no significa que no funcione. Para mí, ser quisquilloso con las alucinaciones de la IA tiene la misma vibración que mostrar una foto de un aerogenerador en llamas y decir que los aerogeneradores también pueden contaminar.

Podemos limitar las alucinaciones utilizando primero la búsqueda de la vieja escuela, dando a la IA la información de origen y pidiéndole que produzca la respuesta basándose en el contexto proporcionado (como hace Perplexity). Podemos asegurarnos de que la IA no se salta ninguna parte de la consulta dividiendo la tarea en peticiones separadas ejecutadas individualmente.

Cómo utilizar la IA para aumentar la productividad de la empresa

En el informe mencionado, Upwork no ofrece una solución sensata. Son un mercado para autónomos, así que, por supuesto, sugieren contratar a autónomos que sean mejores en el uso de la IA que tus empleados a tiempo completo. ¿Subcontratar, no mejorar? Upwork se equivoca.

Obtener ayuda de autónomos puede ser una solución a corto plazo, pero ¿qué pasa con todas las personas que ya has contratado? ¿Los despedirá porque no saben utilizar la IA? Tus empleados necesitan formación que les muestre cómo utilizar la IA para realizar las tareas que llevan a cabo a diario y con ejemplos relevantes para el puesto que ocupan.

Todo el mundo debería asistir a una formación de pronta ingeniería

**Todo el mundo debería asistir a una formación de ingeniería pronta. ** Sin una formación de ingeniería pronta, la gente confiará en trucos que escucharon de colegas, tropezaron en LinkedIn o vieron en un clip de TikTok.

Mientras que las nuevas versiones de los modelos de IA son más indulgentes con los mensajes de estilo conversación, nada mejor que aprender algunas técnicas básicas de ingeniería de mensajes, como el aprendizaje en contexto (un nombre elegante para dar a la IA ejemplos de preguntas y respuestas), la cadena de pensamiento, o los elementos de un mensaje eficaz.

Durante la formación básica, los empleados también deben conocer otras herramientas de IA existentes. Es fundamental hacerles entender que ChatGPT no es un sustituto de Google, y que ya existen motores de búsqueda basados en IA. Además, diles que los motores de búsqueda de IA no son chatbots, por lo que deben limitarse a escribir lo que buscan en lugar de intentar conversar con Perplexity.

Si no quieres pagar por las clases, al menos envíales un enlace a mi guía de ingeniería rápida. Sin embargo, recuerda que la mayoría de los empleados ni siquiera leerán el artículo la primera vez que reciban un enlace. Envíalo varias veces y dales tiempo.

Enseñar a los programadores a trabajar con herramientas tipo Copilot

A principios de este año, observé una extraña tendencia en Twitter. Si eras programador, estaba de moda quejarse de Github Copilot o afirmar que la IA te hace trabajar más lento. Me pregunté si se trataba de alguna señal de virtud o de alardear (algo así como: “Mira, trabajo en cosas tan complejas que la IA no puede ayudarme en nada”) y sigo sin entender la tendencia. Sobre todo porque Github Copilot y, más tarde, Cursor.sh me hicieron mucho más rápido y más satisfecho con mi trabajo (sobre todo porque ya no tengo que escribir las partes aburridas del código).

Me contaron que en los años 90, cuando a los desarrolladores front-end se les llamaba webmasters, algunos programadores se negaban a usar IDEs porque “un verdadero programador” escribe código en un editor de texto sin resaltado de código. Ahora sabemos que es una afirmación absurda, pero sigue habiendo técnicas probadas, como el desarrollo basado en pruebas o el diseño basado en dominios, que algunos programadores ignoran. Ahora, también descuidan la IA. Como dice Rachel Woods:

Algunas personas tienen miedo de admitir que su trabajo parece una cinta de correr. Y que el uso de la IA les obligaría a salir de ella.

Cuando organizas la formación de programadores, tienes que centrarte en los que quieren salir de la “cinta”. Algunos programadores se oponen a cualquier idea que les obligue a cambiar su forma de trabajar. Por ejemplo, persuadir a los programadores para que escriban pruebas después de la implementación es contraproducente cuando impartes un taller de desarrollo basado en pruebas. En su lugar, hay que centrarse en los que quieren aprender y convertirlos en defensores del cambio.

Del mismo modo, la formación en IA de los programadores debería centrarse en experimentar cómo la IA cambia su jornada laboral en lugar de ser persuadidos. En primer lugar, haz la formación de ingeniería rápida. Como ya he dicho, todo el mundo debería asistir a ella. A continuación, enseñe a los programadores cómo planificar el trabajo y dividir las tareas utilizando herramientas similares a Copilot. Haz que se sientan cómodos modificando el código generado por la IA. No deben esperar que el código sea siempre perfecto. Y, por favor, incluya el desarrollo basado en pruebas en los temas del taller, pero no afirme que la IA puede generar pruebas. Hay una forma mejor de hacer TDD con IA.

Use AI Automation en lugar de Chatbots

La IA (como toda automatización) funciona mejor cuando la gente no se da cuenta.

¿Realmente necesitas un chatbot? ¿Y si el informe con los datos que necesitan tus empleados lo generara la IA pero se les entregara en forma de cuadro de mando? ¿Y si los elementos de acción se añadieran automáticamente a sus listas de tareas pendientes en lugar de tener que abrir un correo electrónico o una herramienta de resumen de transcripciones de reuniones? ¿Y si la IA se utilizara para encontrar información relevante en línea sobre el cliente potencial añadido a su CRM en lugar de utilizarla para generar un correo electrónico en frío?

Por supuesto, la IA puede hacer mucho más. Puede automatizar decisiones reversibles de bajo riesgo, como reenviar un correo electrónico a la persona o departamento adecuados. Puede utilizar la IA para encontrar casos de asistencia similares del pasado y redactar una respuesta para el cliente (pero no envíe la respuesta automáticamente antes de que un humano revise el texto). La IA puede analizar datos automáticamente y enviar información sobre nuevas tendencias o anomalías detectadas. Por ejemplo, el análisis de datos basado en IA puede avisarle cuando los clientes empiezan a quejarse repetidamente de un nuevo problema en las reseñas online de su empresa.

Todos los procesos empresariales pueden beneficiarse de la automatización. Algunos pueden automatizarse por completo y, en otros, puede automatizar al menos algunas de las tareas. Pero se necesita un proceso. No se puede automatizar el caos o la práctica de hacer lo que a la gente le apetece.

Afortunadamente, las empresas son fractales y el caos tiene partes que se parecen a un proceso. Por ejemplo, “No siempre comprobamos las reseñas online sobre los nuevos clientes, pero cuando lo hacemos, miramos esas 3 páginas web y comprobamos si alguien se queja de retrasos en los pagos” es un proceso.

Como escribí en el artículo sobre los problemas a los que te enfrentarás durante una transformación de la IA, empieza poco a poco, busca ideas de automatización y mantén la calma. Aún es pronto. Tu competencia no te está dejando atrás. Todos los que lo dicen están intentando venderte un curso online demasiado caro.

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