Cuando más no es más -- Repensar la productividad en la era de la IA
Cuando más no es más
Repensar la productividad en la era de la IA
Publicado en La era de la conciencia 8 minutos de lectura 19 de marzo de 2025
Una tienda en el West Village. El dueño/organizador se sentía un poco abrumado.
Puedes tirar los dados y que salga 11 muchas veces seguidas. No es muy probable, pero es posible. Es uno de los conceptos más difíciles de entender para la gente. Aunque hay una sensación de normalidad, las cosas mañana serán similares a como son hoy, eso es una ilusión. La repetición crea un patrón y un contexto en el que empezamos a confiar. Construimos un modelo mental del mundo y cómo funciona. A medida que cada uno construye sus modelos con el tiempo, compartir y cooperar a veces entran en conflicto con los conceptos personales. El compromiso y la pérdida son tan necesarios como las victorias y los logros. Con el tiempo, las cosas pueden asentarse en un patrón u otro, pero todos nos esforzamos más o menos lo mismo para dar sentido al día a día. Es más un ciclo de altibajos que una curva ascendente.
En nuestra reciente conversación, Jack y yo hablamos del tiempo. Hace 16 grados en Chicago. Mientras que en Portugal también hace 16 grados. Uno hace un frío terrible, el otro hace sol y calor. Fahrenheit vs. Celsius. Es curioso cómo nuestra comunicación de algo tan concreto como la temperatura es completamente relativa si solo nos fijamos en los números . Me di cuenta de que esto era una metáfora perfecta de cómo entrenamos a la IA: trabaja con absolutos, números y datos, pero ¿realmente entiende el contexto? ¿O simplemente es buena imitando la comprensión?
Puede parecer insignificante, pero estaba haciendo un ejercicio similar al elegir comida en el supermercado, frustrado al leer la etiqueta e intentar descifrar los porcentajes nutricionales. Simplemente no entendía bien qué eran 100 gramos. Puedo "intuir" una libra (una naranja) o 5 libras (una bolsa de harina). Me imagino pulgadas (dedos); sé lo que es una milla o 10 al planificar un paseo en bicicleta. Incluso si otros imaginan lo mismo con un kilo o un kilómetro. La única diferencia es que si van un poco más o menos, sus cálculos son mucho más fáciles que los míos. Sin embargo, ambos coinciden en que hay una manera de describir conceptos cruciales como la distancia, la temperatura y la masa. Me pareció que los dólares australianos estaban mal etiquetados, lo cual me confundía. No tienen relación con mi concepto de dólar, así que fue más difícil de entender que la corona sueca, cuyo número tampoco entiendo. El yen y el euro juegan un papel similar; requiere mucho más esfuerzo comprender la base de estas simples medidas. Juegos similares se juegan con el mercado de valores o cualquier cosa que intente representar numéricamente el valor, un concepto cualitativo.
Estábamos siendo productivos en nuestra discusión, pero ¿podría medirse? Son unos 50 minutos…
Medición de la productividad
El director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, admitió recientemente que, hasta el momento, la IA no ha tenido un impacto medible en la productividad. "El verdadero punto de referencia es que el mundo crezca al 10 %", añadió. " De repente, la productividad aumenta y la economía crece a un ritmo más rápido. Cuando eso suceda, estaremos bien como industria". Es una afirmación contundente teniendo en cuenta que las herramientas de IA se están integrando en todo, desde el desarrollo de software hasta la atención al cliente. De forma similar a mi malentendido sobre los gramos y los milímetros, ¿cuál es la medida de la productividad? ¿Qué significa eso? Si el crecimiento es solo una medida monetaria, ¿es eso productividad?
Quizás se deba a la mentalidad de cadena de montaje, donde la productividad se mide por la eficiencia con la que producimos algo. Pero ¿acaso un aumento del 20 % en la eficiencia significa que el trabajo es mejor? La Ley de Goodhart (cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser útil) y el fiasco de la producción soviética de clavos nos recuerdan por qué las cifras brutas no siempre cuentan la historia completa .
Una imagen generada por IA puede parecer pulida, pero ¿transmite algo de forma más relevante? ¿Es efectiva? La IA no se cansa, no procrastina, no hace compras de café, pero ¿eso la hace más productiva? ¿O simplemente más incansable?
La productividad y el gran miedo al reemplazo
Para muchos trabajadores, la IA no es solo una herramienta: se está convirtiendo en un observador silencioso de su trabajo. Se supone que debe asistir, pero ¿en qué momento empieza a tomar decisiones?
Deberíamos preguntarnos: ¿será la IA nuestra herramienta, nuestro entrenador o nuestro jefe? Al igual que nosotros, es entrenable; si el ámbito está completamente en el mundo digital, es bastante buena desarrollando habilidades que nos resultan difíciles de imitar. El modelo de "copiloto", como le gusta llamarlo a Microsoft, sugiere que la IA está aquí para ayudar. Esto se puede observar con el tiempo, ya que las tendencias pueden ser buenas o malas. Capacitar a la IA para que haga su trabajo parece útil ahora, pero ¿dónde estarán ambos dentro de un año?
Las tendencias son una forma abreviada de definir los resultados. Modificamos la economía para elegir formas personales y voluntarias de desplazarnos en lugar del transporte público. Este resultado se traduce en más carreteras, más coches y más tiempo, energía y dinero invertidos en desplazarse. Puede que no se hayan previsto las desventajas cuando lo más importante era el crecimiento de los suburbios y la industria automotriz. Incorporamos esta limitación a nuestros modelos mentales, aunque antes solo asistían a funciones críticas, como los camiones para la entrega de bienes y servicios en lugar de los trenes.
Tomemos como ejemplo a los programadores: muchos ahora usan IA para generar documentación, resumir reuniones e incluso escribir código básico. ¿En qué momento la IA se convierte en el programador? Los camioneros han sido durante mucho tiempo el ejemplo perfecto de los temores a la automatización. Sin embargo, la realidad es más compleja: lo difícil del transporte por carretera no es conducir , sino la logística, la espera en la zona de espera para descargar una carga y la negociación humana para que la mercancía entre y salga de forma segura. La IA no aborda ninguno de esos problemas que consumen tiempo y no generan ingresos. Son similares a sentarse a reflexionar sobre un problema. Puede que no genere nada, pero es esencial para comprenderlo e informará sobre el resultado. La acción performativa puede parecer productiva: mover cosas, programar reuniones y actualizar hojas de cálculo. Pero si no produce mejores resultados, es trabajo innecesario. Si las empresas cambiaran su enfoque hacia la innovación en lugar de la optimización, podría reflejar el trabajo en las universidades, que valoran menos la explotación y el refinamiento de ideas que la exploración. Es como Fahrenheit contra Celsius. ¿Qué intentamos describir? ¿Tiene algún significado el número?
El gran mito de la IA: ¿cuál es el plan?
A las empresas de IA les encanta hablar de la IAG (inteligencia artificial general) como si estuviera a la vuelta de la esquina. Pero ¿cuál es el plan real? Si la IA puede traerte té (como demostró OpenAI recientemente), ¿es un avance significativo o solo un costoso truco de magia? Una pista: es un truco. Y aunque me encantan los espectáculos de magia, a este le falta el factor de asombro que produce un buen truco. Parece adentrarse en el valle inquietante, donde uno se pregunta por qué no podemos contar una historia con un nuevo actor, en lugar de rejuvenecer a las estrellas de cine de nuestros padres.
La IA militar es otra frontera. Palantir y el Departamento de Defensa trabajan en la toma de decisiones basada en IA para la guerra. Esto no es IAG, pero se basa en el concepto, confuso pero medible, de un modelo poderoso. Sin embargo, la IA persiste con sus limitaciones: puede reconocer patrones, optimizar la logística e incluso ayudar en la estrategia de batalla, pero ¿comprende las consecuencias de la guerra? No. Sin retomar el concepto ficticio de Asimov de robots que protegen a los humanos, no existe ningún programa capaz de comprender lo que significa ser humano.El verdadero peligro no es la IAG, sino las decisiones sin control que permitimos que la IA tomeen nombre de la eficiencia.Ya sea en la guerra o en el lugar de trabajo, la IA optimiza sin comprender las consecuencias.
La IA como entrenador vs. la IA como jefe
Esto nos lleva de nuevo a la productividad. La verdadera conversación no se centra en si la IA está robando puestos de trabajo, sino en si está transformando las estructuras de poder. ¿Qué pasaría si la IA no estuviera reemplazando a los trabajadores, sino a los jefes ? Si bien esto revela más sobre la relación, el 94 % de 500 directores ejecutivos afirmó que la IA asesora mejor que la junta directiva . Además, un estudio reciente de la Universidad de Cambridge afirma que la mayoría de los directores ejecutivos se desempeñan mediante este tipo de automatización .
Hoy en día, los gerentes toman decisiones de contratación, evaluaciones de desempeño y asignaciones de proyectos basándose en una combinación de experiencia, intuición y sesgo. En teoría, la IA podría eliminar ese sesgo, tomar decisiones puramente cualitativas basadas en datos y optimizar los flujos de trabajo. En mi trabajo en publicidad, presentábamos el concepto de 3; podíamos generar docenas de ideas, pero para presentarlas a los clientes, solíamos tener 3. Inevitablemente, al cliente le gustaban partes de cada una, por lo que el trabajo final reflejaba un promedio creativo inusual de lo que el equipo había ideado. Las herramientas de GenAI lo gestionan al instante. Están capacitadas para ello; lo interesante sería que realizara toda esta ardua iteración mientras los trabajadores construían las resonancias, las ideas que tienen profundidad o conectan con el espíritu de la empresa o la cultura. Espero que sea ahí donde trabajadores, programadores, escritores, contadores y científicos estén incorporando GPT en sus procesos. Sin embargo, no es por productividad, sino para tener más tiempo para comprender el impacto de su trabajo.
Pero ese también es el problema: estas herramientas no comprenden la política de oficina, el crecimiento personal ni la motivación humana. En el rol de jefe o supervisor, podría decirte que, según los datos, tienes un rendimiento bajo, pero ¿entiende por qué ? ¿Confiarías en un jefe con IA que nunca se toma un día por enfermedad, nunca considera las emociones y...?nunca cambian de opinión?
¿Reuniones? ¿Productividad? ¿Se trata más de cómo colaboramos que de cuánto cuesta?
Aun así, la IA como coach —un mentor omnipresente que te ayuda a mejorar, guía tu trabajo y ofrece retroalimentación en tiempo real— resulta mucho más útil que la IA como ejecutora de los KPI corporativos. ¿Es este el copiloto o (parafraseando al profesor de estrategia Richard Rumelt) la capacidad de identificar uno o dos problemas críticos en la situación y ver cómo esos puntos clave multiplican la eficacia del esfuerzo y te ayudan a concentrar la acción y los recursos en ellos? Personalmente, centrarnos en si debemos actuar es más difícil que nunca . Y ahí es precisamente donde necesitamos más ayuda.
El futuro del trabajo y el juego
Entonces, ¿dónde nos deja esto?
A pesar del entusiasmo y el miedo, el verdadero valor de la IA no reside en la automatización mecánica. Sino en la reducción del coste de la comunicación, lo que puede favorecer la experimentación y la innovación.La creatividad prospera en entornos dondeel fracaso no es caroSi la IA puede ayudarnos a iterar más rápido, a cometer errores con menor frecuencia y a explorar más ideas, entonces tal vez no se trate de reemplazar a los humanos.—Se trata de ampliar el potencial humano, como afirman la mayoría de los directores ejecutivos de IA.
El trabajo podría parecerse más a un juego, donde la IA prepara el escenario, presenta desafíos y recompensa la resolución de problemas.
Si la IA transforma el entorno laboral, no solo cambiará la productividad, sino que redefinirá lo que valoramos. Pero la verdadera pregunta no es cuán poderosa se vuelve la IA. Es qué tipo de trabajo aún queremos realizar. Por no hablar de lo que beneficia a los demás y a nuestras comunidades.
Si tienes curiosidad, aquí tienes una forma de explorar las decisiones necesarias para sobrevivir a la IA .
Publicado en Age of Awareness
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Escrito por Michael Dain
Explorando la ciencia de datos cualitativa y cómo influye en la forma en que valoramos la creatividad. Trabajo en functionprojects.com michaeldain.com, profesor adjunto en la Universidad Northwestern.
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Artículo traducido con Google Translate.
+++Podcast La educación en un Mundo con IA en Spreaker
https://www.spreaker.com/episode/cuanado-mas-no-es-mas-repensando-la-productividad-con-ia--65486269
+++Podcast en español con Monica
https://monica.im/ai-podcast/share?id=7b596030-c72c-40b9-831d-965e78759e37
++++++++++++++ FIN
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