Muchas empresas están invirtiendo a manos llenas en la IA con la esperanza de que la tecnología de moda dé fuelle a la productividad en el seno de sus organizaciones. Sin embargo, lo cierto es que la productividad asociada a la IA se está haciendo la remolona en la mayor parte de las empresas (y su parsimonia a la hora de echar brotes verdes no es en modo alguno un fenómeno nuevo).
Aun cuando la IA es ya el pan nuestro de cada día para muchos empleados, el uso de esta tecnología no está teniendo aún el efecto que muchos jefes desearían. Y donde más se nota su influencia es en la asunción de tareas que eran otrora desempeñadas por quienes se estrenaban en el universo laboral o tenían en su defecto muy poca experiencia profesional. Ello explicaría, de hecho, que muchos recién graduados se topen de bruces cada vez con más dificultades a la hora de abrirse paso en el mundo laboral.
Además, los beneficios específicos de la IA aplicada a los entornos laborables no están aún demasiado claros. Y diferentes estudios sugiere que, lejos de ahorrar tiempo a los empleados, la IA termina confrontándoles con tareas adicionales. De acuerdo con un reciente informe de Asana, el 77% de los empleados usan ya agentes de IA y esperan que, como consecuencia de la entrada en escena de esta tecnología, sus jefes les adjudiquen más tareas en el futuro. ¿El problema? Que casi dos terceras partes de los trabajadores tildan de poco confiables las herramientas de IA.
En esta misma línea, más de la mitad de los empleados consideran que los agentes de IA suministran información incorrecta o de naturaleza engañosa. Estos datos significan que en la práctica los empleados dedican cada vez más tiempo a comprobar y corregir los errores de la IA. Y hay simultáneamente poco talento joven susceptible de ser entrenado para llevar a cabo este tipo de tareas.
El impacto de la IA en la productividad no está siendo inmediato
Parece, no obstante, que la ilusión de eficiencia con la que brega a día de hoy la IA no es nueva ni mucho menos y en el pasado otras tecnologías lidiaron igualmente con idéntica ilusión. En 1987 el economista y Premio Nobel de Economía Robert Solow ya observó que tecnologías a bote pronto muy prometedoras (y receptoras de inversiones multimillonarias) no estaban traduciéndose en el repunte de productividad que prometieron a priori. Y estaban desacelerando, de hecho, la productividad en el seno de las empresas.
Tras la introducción de la tecnología de computación en los años 60, muchos esperaban que la productividad se disparara. Sin embargo, en el periodo comprendido entre 1948 y 1973 el crecimiento medio de la productividad fue de apenas un 2,9%. Y después de 1973 cayó hasta el 1,1%. «La era de la computación está en todas partes, excepto en las estadísticas de productividad», decía Solow. Esta observación llevó al reputado economista a hablar de la denominada «paradoja de la productividad».
Y se da la circunstancia de que un reciente estudio de National Bureau of Economic Research ha llegado a una conclusión muy similar a la esbozada hace casi 40 años por Solow, tal y como pone de relieve Fortune. Un total de 6.000 CEO, CFO y otros ejecutivos radicados en Estados Unidos, Reino Unido y Australia han sido consultados para analizar el impacto de la IA en los entornos laborales. Y aunque aproximadamente dos terceras partes de los consultados declaran usar la IA, su empleo de esta tecnología se reduce a apenas 1,5 horas a la semana.
Además, el 25% de los consultados declara no utilizar la IA en el lugar de trabajo. Y casi el 90% de las empresas aseguran que la IA no ha tenido un impacto medible en la productividad en el transcurso de los últimos tres años. Todo apunta a que el impacto de esta tecnología en la productividad podría tardar aún varias décadas en aflorar a la superficie (si echamos la vista atrás para observar las dinámicas desplegadas previamente por otros desarrollos tecnológicos).
En el pasado las inversiones consagradas a desarrollos tecnológicos en los años 70 y 80 dieron alas la productividad dos décadas más tarde, en los años 90 y 2000. Por lo tanto, y de acuerdo con la paradoja de la productividad de Solow, desde una perspectiva puramente macroeconómica no es la tecnología la crea valor, sino la manera en que se imbrica esa tecnología en diferentes sectores económicos (algo que no es en modo alguno sencillo y que puede tardar varias décadas en traducirse en resultados verdaderamente tangibles).
