En una reciente entrevista para el pódcast At the Edge de McKinsey, Erik Brynjolfsson, economista y profesor de Stanford, discutió con Lareina Yee, presidenta del Consejo Tecnológico de McKinsey, sobre cómo la inteligencia artificial generativa está impactando el mundo laboral y la productividad empresarial. Brynjolfsson subraya que esta tecnología, si bien está transformando el entorno laboral de manera acelerada, solo puede alcanzar su máximo potencial cuando se combina con cambios profundos en los procesos empresariales y una atención especial a las necesidades humanas de los trabajadores.
«Todo y la velocidad con que la IA se está integrando en muchas empresas, solo habrá beneficios a largo plazo si se adopta un enfoque humano y estratégico»
Lo que el autor defiende es que el uso creciente de la inteligencia artificial generativa (IA generativa) está redefiniendo los modelos productivos y la manera en que concebimos el trabajo. Pero, más allá del entusiasmo inicial, este tipo de tecnología, como ya ha sucedido en anteriores períodos de revolución, requiere un replanteamiento profundo de los procesos empresariales y una apuesta decidida por el empoderamiento de los trabajadores. A pesar de la velocidad con la que la IA se está integrando en muchas empresas, solo habrá beneficios a largo plazo si se adopta un enfoque humano y estratégico, que integre la tecnología como un aliado y no como un simple sustituto.
La aceleración de la IA generativa: ¿qué la hace diferente?
A diferencia de revoluciones tecnológicas anteriores, la IA generativa está teniendo un impacto más rápido y visible. Plataformas como ChatGPT han llegado a millones de usuarios en cuestión de semanas gracias a las infraestructuras digitales existentes, como la nube e internet. Esta aceleración hace que muchas empresas perciban la IA como una solución casi inmediata para mejorar la productividad. Sin embargo, confundir rapidez con resultados duraderos es un error que debe evitarse.
Cuando las empresas adoptan tecnología sin transformar sus procesos internos o sin preparar a sus trabajadores, corren el riesgo de caer en lo que se llama una curva de productividad en J. Inicialmente, pueden experimentar pérdidas o estancamientos de productividad hasta que los cambios necesarios se consoliden. Esta curva ilustra que, para que la IA generativa alcance su verdadero potencial, las empresas deben hacer un esfuerzo adicional para actualizar tanto sus estructuras como las habilidades de sus trabajadores.
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