Las mejoras de productividad por la IA se concentran en los trabajadores con menos experiencia

Cuando ha pasado un año del lanzamiento de GPT-4, los análisis realizados hasta la fecha revelan que entre el 60 y el 66% de los puestos de trabajo en economías avanzadas podrían experimentar un impacto significativo debido a la generación de inteligencia artificial (GenAI), ofreciendo un potencial para mejorar la productividad y la calidad en tareas específicas, según un informe de EY Insights y EsadeEcpol.

A pesar de esta tendencia, menos del 10% de las empresas españolas con 10 o más empleados están actualmente utilizando alguna forma de IA, según datos del INE del primer trimestre de 2023. Sin embargo, se vislumbra una oportunidad destacada para su adopción, especialmente en la mejora de procesos y la capacitación de trabajadores con menor experiencia o desempeño previo.

Experimentos realizados en diversos sectores como el de los recursos humanos, el legal y el de gestión y formación han demostrado que la IA puede mejorar su productividad en un rango del 12% al 37%, así como la calidad en un margen del 14% al 40%. Es importante destacar que estas iniciativas experimentales no son exclusivamente propios, ya que se han recopilado y analizado datos de diversas fuentes, tanto externas como internas, para obtener una perspectiva amplia y objetiva.

Oportunidad de inversión

Los expertos de EY y Esade apuntan que la GenAI representa una oportunidad de inversión para el crecimiento empresarial. Menos del 10% de las empresas españolas con 10 o más empleados utilizan algún tipo de IA, con una mayor incidencia en sectores como la información y las comunicaciones. Sin embargo, hay un potencial considerable en sectores de servicios auxiliares y administrativos.

Los modelos de IA con funciones ya presentes antes de 2022 parecen ser más utilizados que los de nueva generación. Para avanzar en su adopción, se recomienda enfocarse en los trabajadores con peores indicadores o menos experiencia previa, aprovechar los modelos generales más avanzados adaptándolos a procesos existentes, diseñar procesos que faciliten el aprendizaje para los trabajadores y plantear modelos flexibles y adaptables.