Apps de LLM transforman el futuro laboral administrativo

Los modelos de lenguaje generativo mejoran la productividad laboral

Las herramientas basadas en LLM pueden “mejorar significativamente la productividad en tareas comunes de trabajo de información”, permitiendo a los usuarios completar tareas de escritura un 37% más rápido y con una calidad superior en más del 40% en proyectos de consultoría simulados, además facilitan la adquisición de conocimientos muy especiales, como aquellos que sólo se obtienen con el tiempo y la calificación en todos los niveles jerárquicos.

También impacta en la productividad laboral ya que:

- Se observa que se reduce al menos el 37% del tiempo para completar tareas comunes de escritura cuando se utilizan herramientas de IA generativa según un estudio. Es decir, con la ayuda de la IA se puede escribir mucho más rápido.

- Existe el 40% de más calidad en las soluciones propuestas por consultores cuando usaron una herramienta de IA en un proyecto simulado. La IA ayuda a dar mejores recomendaciones.

- Hay 19% más de probabilidades de que los consultores den una solución incorrecta cuando la IA se equivoca. Aunque la IA ayuda, a veces también induce más errores humanos.

Las herramientas de IA también ayudan a completar tareas más rápido y gastar menos esfuerzo mental en tareas repetitivas, ofreciendo beneficios de productividad.

Ahora, hay dos formas en la que impacta la LLM en las habilidades de los trabajadores:

• La IA generativa exige una mayor metacognición por parte de los usuarios, pero también tiene el potencial de apoyarla. Por ejemplo, haciendo preguntas autorreflexivas para ayudar a calibrar la confianza de los usuarios.
• Las LLM parecen ayudar más a los trabajadores menos experimentados. Las LLM ayudan a diseminar el conocimiento tácito que los trabajadores experimentados y altamente calificados ya tenían.

Sin embargo, esta aceleración de la IA en LLM puede venir acompañada de una “moderada disminución en la corrección”, dado que el LLM aún puede cometer errores. Esta dicotomía resalta la necesidad de desarrollar intervenciones centradas en el usuario que facilite y agilice el trabajo a la vez que se mitigan sus inconvenientes.

Entonces, el despliegue de LLM en el trabajo implica una nueva configuración de habilidades y competencias mediante la capacidad de “aplicar análisis críticos y evaluar la información generada por LLM.”

Redefinición de la búsqueda de talentos con base en la capacidad de los candidatos

Más allá de la productividad, la generación de contenido por parte de la IA tenderá a ocupar un papel preponderante y, en este contexto, competencias como la “creatividad, el liderazgo y la inteligencia emocional” cobran un valor añadido significativo en el entorno laboral, marcando una reconfiguración de las habilidades valoradas.

Los desafíos en la adopción de LLM no se limitan solamente a las competencias individuales, también se observa cómo la “brecha digital en la adopción de IA” sigue patrones preexistentes, con un uso más intensivo y un interés mayor en aquellas comunidades con un nivel educativo superior. Este fenómeno sugiere que las desigualdades de conocimientos existentes podrían intensificarse en el emergente panorama laboral digital.

Mientras tanto, en el ámbito de la educación y la medicina, los LLM ofrecen promesas revolucionarias en los métodos de enseñanza y prácticas. Estos avances no solo abren el camino para aplicaciones innovadoras, sino que también plantean interrogantes sobre el papel cambiante de profesionales y educadores en la era de la IA.

En este escenario de transformación profunda, surge de un llamado a liderar con una mentalidad científica, analítica y tecnológica; es decir, abrazar la experimentación y el aprendizaje continuo como herramientas fundamentales para navegar la incertidumbre.

“Innovar vs. automatizar” emerge como un marco esencial para comprender y dirigir el impacto de la IA en el trabajo, además enfatizando la importancia de generar nuevas formas de valor y trabajo en vez de simplemente automatizar las existentes. Esta reflexión invita a considerar no solo cómo se implementa la tecnología, sino también cómo deseamos que incida en nuestra sociedad y nuestro futuro laboral.

Lo que destaca este artículo es la convergencia de desafíos y oportunidades que traen consigo los LLM. El futuro del trabajo, lejos de ser un destino predeterminado, está moldeado por nuestras elecciones colectivas y estratégicas en cuanto a la utilización, regulación e integración de estas poderosas herramientas tecnológicas. Y es aquí donde una aproximación reflexiva y basada en evidencia se revela como crucial para forjar un futuro laboral que no solo sea productivo, sino también inclusivo y humano.

Si bien las LLM plantean importantes desafíos, también se destaca su potencial para aumentar la productividad laboral, democratizar la educación y, en definitiva, mejorar la vida de millones de personas. 

Tenemos la responsabilidad de dar forma a un mejor futuro del trabajo con la IA.