Cómo la IA cambia la forma de trabajar

Si crees que te ahorrará tiempo, creo que ves una foto un poco sesgada.

Durante tiempo que venimos escuchado una narrativa bastante seductora sobre la inteligencia artificial. La promesa que acompaña a esta tecnología es simple y muy fácil de vender: promete más productividad, menos esfuerzo y tareas que aparentemente se resuelven en segundos.

No conozco a nadie que no quiera ser más productivo. No conozco a ninguna empresa que no le interese que todos sus empleados sean más productivos.

Es una imagen atractiva porque invita a imaginar un trabajo donde muchas de las actividades que antes requerían tiempo y atención, se vuelven casi automáticas y donde el tiempo que dedicábamos a ejecutar tareas se reduce de forma drástica.

Sin embargo, cuando uno observa con más detalle cómo se reorganiza realmente una tarea cuando introducimos inteligencia artificial, aparece una realidad algo más compleja. La IA no se limita a acelerar el trabajo. En la práctica, redistribuye dónde ponemos el esfuerzo dentro del proceso. Y si haces el cambio, entonces al cabo de un tiempo recibes esa mejora. Déjame que te lo explique.

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La nueva forma de trabajo

Imaginemos una tarea muy habitual, por ejemplo preparar una presentación.

Antes de la IA el proceso que se seguía para hacer una presentación segía una lógica bastante lineal. Pensabas el contenido, abrías PowerPoint y empezabas a construir las diapositivas una a una. La mayor parte del tiempo se concentraba en redactar, diseñar y ordenar las slides, es decir, en ejecutar directamente el trabajo.

Cuando introducimos IA el proceso cambia de forma bastante, porque el esfuerzo empieza a desplazarse hacia la fase de preparación.

Primero aparece una fase que antes prácticamente no existía. Se trata de preparar el sistema de trabajo. En esta etapa defines la audiencia, das contexto sobre el objetivo de la presentación, preparas la base de conocimiento que utilizará la IA, estableces una estructura narrativa y describes el tipo de presentación que quieres generar.

Una vez construido ese contexto, la IA puede generar una primera versión en muy poco tiempo. Pero ese resultado nunca es definitivo. A partir de ese punto comienza una fase diferente del trabajo, que consiste en revisar, ajustar la narrativa, simplificar ideas, corregir errores conceptuales y adaptar el tono al público al que realmente va dirigida la presentación.

Hacer que una IA funcione medianamente bien, es relativamente fácil. Hacer que funcione al 100% como tú quieres es mucho más difícil.

El cambio no consiste simplemente en trabajar más rápido. Consiste en trabajar de otra manera. Pasamos de ejecutar tareas a diseñar procesos de trabajo.

Si lo tuviéramos que resumir visualmente sería algo parecido a este esquema.

Antes la barra dominante era la ejecución. Con IA esa barra se reduce y aparecen dos fases más relevantes: la preparación y la revisión.

La preparación consiste en construir el contexto para que la IA pueda trabajar. Implica organizar conocimiento, definir el objetivo y estructurar la tarea. La revisión implica interpretar, corregir y mejorar lo que la IA genera. La ejecución, que antes era el corazón del trabajo, pasa a ser casi un momento intermedio.

¿Se entiende bien?

A veces no sale a cuenta

Llegados a este punto es bastante probable que estés pensando: buff… igual no me renta.

Si tengo que preparar todo ese sistema para hacer una sola presentación, es bastante razonable pensar que quizá no compensa. Preparar el contexto, organizar la información, estructurar la tarea y revisar el resultado puede requerir más esfuerzo del que inicialmente imaginábamos.

De hecho, en determinadas situaciones hacerlo de forma tradicional puede incluso ser más rápido, porque evitamos toda esa fase de preparación inicial.

Esto lleva a muchas personas a pensar que la IA no es útil para su trabajo o que el ahorro de tiempo es pequeño. En realidad el problema suele estar en cómo elegimos las tareas.

La IA introduce una nueva complejidad y exige cierta paciencia. Si se aplica a cualquier tarea de forma aislada, es fácil llegar a la conclusión de que no merece la pena.

La clave: las tareas repetitivas

La eficiencia empieza a aparecer cuando este sistema se aplica a tareas que se repiten con frecuencia. La primera vez el esfuerzo de preparación es alto porque estamos construyendo el sistema. La segunda vez ya reutilizamos parte de ese trabajo y la tercera vez empezamos a mejorar lo que ya funciona.

Cuando observamos la suma de muchas ejecuciones, y no una sola tarea aislada, la inversión inicial empieza a tener sentido y el sistema comienza a mostrar su verdadero valor.

La eficiencia de la IA no se aprecia bien cuando miramos una tarea aislada. Se entiende mejor cuando observamos la escala del trabajo repetido.

La nueva foto del trabajo

Visto desde esta perspectiva, el cambio resulta más fácil de entender. El trabajo deja de organizarse alrededor de la ejecución y empieza a organizarse alrededor la revisión del resultado.

La eficiencia, por tanto, ya no se mide en una tarea puntual, sino en la acumulación de muchas tareas similares que se benefician de ese sistema previamente construido. Es en esa escala donde la inteligencia artificial empieza a cambiar realmente la forma de trabajar.

Si uno quiere experimentar de verdad esta nueva lógica de trabajo, la decisión importante no es qué herramienta utilizar.

La pregunta relevante es qué tarea merece realmente la pena transformar. Construir estos sistemas exige tiempo, paciencia y cierta dedicación inicial, por lo que la clave está en elegir bien dónde aplicar ese esfuerzo.

Recuerda, tú no tienes un trabajo, tienes una suma de tareas. Elige bien cual quieres que te ayude la IA

Espero que os haya gustado.