Los consultores que utilizan el modelo de lenguaje GPT-4 de OpenAI experimentan un notable aumento en la productividad y calidad de resultados, según un estudio exhaustivo realizado por investigadores de Harvard Business School, MIT, Wharton, BCG y Warwick Business School. La investigación se centró específicamente en consultores de BCG, analizando las diferencias de rendimiento entre aquellos que usaron GPT-4 y los que no.
Los hallazgos revelan que los consultores que emplearon GPT-4 produjeron trabajo de un 40% de mayor calidad, además de experimentar un incremento del 25% en velocidad y un aumento del 12% en las tasas de finalización de tareas. Es relevante que consultores de todos los niveles de habilidad se beneficiaron del uso de inteligencia artificial (IA), destacando un impacto significativo especialmente entre los de menor rendimiento, quienes vieron un aumento del 43% en productividad, en comparación con un 17% para los de alto rendimiento.
Aunque la calidad del trabajo mejoró notablemente, el estudio también señaló un posible inconveniente: los resultados tendieron a volverse más homogéneos. Según los investigadores, "si bien GPT-4 ayuda a generar contenido superior, puede llevar a resultados más uniformes." Estos resultados fueron medidos específicamente para tareas "dentro de la frontera" de GPT-4, lo que indica que son fácilmente ejecutables por IA.
Los investigadores también examinaron tareas consideradas "fuera de la frontera," donde el modelo de IA enfrentó dificultades. En un experimento, se pidió a los consultores que formularan estrategias acciones para mejorar el rendimiento de una empresa, lo que implicaba analizar el desempeño de canales a través de entrevistas y datos financieros, seguido de recomendaciones estratégicas al CEO. En este contexto, los consultores que usaron IA tuvieron un 19% menos de probabilidad de llegar a la estrategia correcta. Los autores observaron que "los profesionales con rendimiento negativo al usar IA tendían a aceptar sus resultados ciegamente y los escrutaban menos."
Esto plantea una pregunta crítica: ¿Cómo pueden los profesionales aprovechar efectivamente la tecnología de IA para maximizar sus beneficios? El estudio subraya que, sin un enfoque estratégico, la dependencia de la IA en tareas donde esta tiene fallos puede disminuir el rendimiento general de los empleados. Los autores denominaron esta discrepancia en rendimiento como la "frontera tecnológica irregular," indicando la efectividad desigual de la IA en diferentes tareas.
La investigación incorporó aproximadamente a 758 consultores, representando casi el 7% de la fuerza laboral de BCG, y analizó diversas competencias como creatividad, pensamiento analítico, habilidades de escritura y persuasión.
Para categorizar a los usuarios de IA, el estudio introdujo dos grupos distintos: "Centauros" y "Ciborgs."
1. Centauros: Este enfoque simboliza la colaboración entre humanos y IA, donde los usuarios alternan tareas, aprovechando las fortalezas de ambos. Los investigadores describen a los centauros como individuos que identifican qué responsabilidades son mejor manejadas por humanos o IA.
2. Ciborgs: Esta categoría refiere a una asociación más integrada entre humanos y IA, en la cual los trabajadores interactúan continuamente con la tecnología. Los ciborgs inician y colaboran en tareas con IA, mejorando la calidad de su output a través de una integración directa.
La diferenciación entre centauros y ciborgs ilustra las diversas estrategias que se pueden adoptar para una colaboración efectiva con IA. Utilizar el enfoque adecuado según las tareas específicas puede amplificar considerablemente las ventajas de las tecnologías de IA.
El estudio resalta una preocupación apremiante: a medida que las empresas confían cada vez más en la IA para tareas en las que sobresale, existe el riesgo de que privan inadvertidamente a los trabajadores juniors de valiosas oportunidades para desarrollar sus habilidades. Esto podría conducir a déficits de capacitación a largo plazo, ya que la experiencia se fomenta a través de educación formal, formación en el trabajo y iniciativas de perfeccionamiento.
Es evidente que, aunque la IA ofrece oportunidades sustanciales para mejorar la productividad y calidad, su integración en el lugar de trabajo debe ser considerada cuidadosamente para asegurar que las capacidades humanas continúen creciendo junto con la tecnología.
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