En una encuesta a 1.150 oficinistas estadounidenses, el 40% afirmó haber lidiado con contenido generado por inteligencia artificial que no contribuye a impulsar significativamente tareas determinadas, mermando el tiempo y los gastos de las empresas.
Según McKinsey Global Institute, entre el 60% y el 70% de las actividades laborales estarán expuestas a cierto grado de automatización por la influencia de la inteligencia artificial (IA) generativa. No obstante, ¿realmente la implementación de dicha tecnología contribuye a mejorar la productividad?
Un estudio de Harvard Business Review (HBR) muestra que los correos electrónicos, memorandos e informes de baja calidad generados por IA están saturando la rutina laboral en las oficinas por el tiempo que demandan. Esto viene afectando directamente a la productividad, sobre todo, porque el contenido desarrollado no llega a ser lo suficientemente valioso.
Una encuesta a 1.150 oficinistas estadounidenses, realizada en colaboración con Stanford Social Media Lab y el equipo de investigación en BetterUp Labs de HBR, identificó que el 40% afirmó haber lidiado con contenido generado por IA que no contribuye a impulsar significativamente tareas determinadas. Es decir, mermando el tiempo y los gastos de las empresas, lo que irónicamente termina causando más trabajo.
Las consecuencias del “worklop”
El reporte define ello como “worklop” o contenido de trabajo generado por IA que se hace pasar por buen trabajo, pero carece de sustancia y relevancia. Asimismo, un informe reciente del MIT Media Lab reveló que el 95% de las organizaciones no obtienen un retorno medible de su inversión en IA.
Como consecuencia, las empresas pueden estar gastando cientos de millones en softwares de IA para crear eficiencias y aumentar la productividad. No obstante, al alentar a sus empleados a usarlo libremente, también pueden estar añadiendo fricciones a sus operaciones.
Después de todo, no es lo mismo recibir un correo electrónico mal gestionado por IA de un proveedor que hacerlo por un colega. Algunos gerentes que compartieron historias de horror sobre trabajos descuidados con el equipo de Stanford y BetterUp describieron haber rehecho el proyecto de un subordinado directo o haberlo devuelto para revisiones exhaustivas.
Como vemos, resulta más importante que los empleados comprendan y practiquen cómo comunicarse con claridad entre personas antes de siquiera considerar usar la IA. De lo contrario, el supuesto trabajo automatizado terminará siendo una piedra en el zapato que solo entorpecerá la productividad.
