Un estudio innovador que involucró a 776 expertos de Procter & Gamble indica que los individuos que utilizan inteligencia artificial pueden alcanzar niveles de rendimiento similares a los de equipos de dos personas.
Durante talleres de un día, los participantes se agruparon para generar ideas de productos para distintas unidades de negocio de P&G. Cada equipo estaba compuesto por un experto comercial y otro técnico, y se dividieron en dos grupos: uno con acceso a GPT-4 y GPT-4o, y otro sin esta herramienta. Los resultados mostraron que, aunque los equipos sin IA superaron a los individuos en un 24%, aquellos que utilizaban IA mejoraron su rendimiento en un 37%, logrando así igualar al de los equipos sin IA.
Mejoras significativas en el rendimiento
Los equipos que contaron con el apoyo de IA mostraron el mayor rendimiento global, con una mejora del 39%. Sin embargo, la diferencia con respecto a los individuos que usaron IA no fue estadísticamente significativa. A pesar de esto, es importante destacar que los grupos apoyados por IA tuvieron tres veces más probabilidades de generar soluciones que se clasificaron en el 10% superior en calidad.
Además, los equipos que utilizaron IA no solo trabajaron entre un 12% y un 16% más rápido, sino que también presentaron soluciones más largas y detalladas. Según el estudio, más del 75% del contenido generado por IA fue retenido por una «proporción sustancial» de los grupos. ¿Qué significa esto para el futuro del trabajo colaborativo?
La IA como equilibradora de habilidades
Un hallazgo interesante de esta investigación es cómo la tecnología parece nivelar las diferencias entre distintos tipos de expertos. En ausencia de IA, los expertos técnicos se centraban en soluciones técnicas, mientras que los especialistas en ventas abordaban aspectos del mercado.
Con el apoyo de IA, ambos grupos comenzaron a generar propuestas más integrales.
Este fenómeno fue especialmente evidente entre los empleados menos experimentados en el desarrollo de productos. Sin el uso de IA, su rendimiento era relativamente bajo, incluso trabajando en equipo. Sin embargo, con la asistencia de IA, lograron alcanzar niveles de rendimiento comparables a los de grupos con miembros más experimentados.
Lo que es más sorprendente es que, a pesar de las creencias comunes sobre la tecnología, los participantes que utilizaron IA manifestaron emociones más positivas como entusiasmo y energía, mostrando menos signos de ansiedad y frustración.
Los investigadores sugieren que las empresas deberían replantear la forma en que ven a la IA, no solo como una herramienta de productividad, sino como un miembro adicional del equipo.
Limitaciones y consideraciones
Aunque los resultados son prometedores, el estudio también presenta varias limitaciones. La forma en que fue diseñado podría haber restringido el potencial de la IA, ya que se utilizó principalmente como un chatbot. Si bien estos chatbots son excelentes para la ideación rápida, la calidad de las soluciones depende en gran medida de la experiencia del usuario y del azar.
La cantidad de texto generado requiere una evaluación profesional, y es posible que los especialistas en marketing, por ejemplo, carezcan de las habilidades necesarias para evaluar adecuadamente las sugerencias técnicas, lo que puede llevar a confiar ciegamente en la IA. En este sentido, es fundamental recordar que lo que producen no siempre se traduce en conocimiento útil.
La perspectiva de considerar a la IA como un miembro del equipo proviene de la manera en que los chatbots pueden simular interacciones humanas. Según Ethan Mollick, líder del estudio, «aunque no es humano, replica los beneficios fundamentales del trabajo en equipo: mejora del rendimiento, intercambio de conocimientos y experiencias emocionales positivas. Este enfoque debería llevar a las organizaciones a repensar su relación con la IA«.
Sin embargo, en el desarrollo de productos, donde ya existen procesos estructurados, una estrategia más efectiva podría ser utilizar la IA para estandarizar dichos procesos, en lugar de humanizarla y tratarla como un compañero conversacional. Las empresas podrían entonces poner a disposición de los equipos estos procesos mejorados por IA, o incluso solo sus resultados.
El formato de un día del taller es otra limitación, ya que no refleja la complejidad del entorno empresarial real, donde el trabajo suele implicar múltiples iteraciones a lo largo de períodos prolongados. Persiste la incertidumbre sobre cuánto contenido generado por IA sobreviviría en ciclos de desarrollo extendidos.
La implementación exitosa de la IA varía considerablemente según la cultura corporativa, los flujos de trabajo existentes y la infraestructura técnica. Quizás lo más importante sea que existen interrogantes sobre cómo la integración de la IA impacta en el desarrollo de habilidades y la transferencia de conocimiento a lo largo del tiempo, factores cruciales para mantener una ventaja competitiva.