E

n la década de 1930, los ejecutivos del sistema Bell se dieron cuenta de que el creciente uso de los teléfonos pronto crearía desafíos de red tan complejos que sobrepasarían la capacidad de los interruptores mecánicos para mantenerse al día. Así que lanzaron una iniciativa para crear los transistores como una alternativa más rápida y mucho más barata.

A partir de la década de 1960, con la idea de la “oficina sin papel”, ha habido esfuerzos similares para abordar los retos relacionados con el flujo masivo de documentos en las organizaciones. La digitalización mejoró significativamente nuestra capacidad para gestionar ese flujo cada vez mayor, pero todavía hay una gran cantidad de papel circulando dentro y entre las organizaciones, y los documentos electrónicos siguen siendo, en gran medida, producidos, editados y procesados por personas. La promesa de la IA, especialmente de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés), es que pueden hacerse cargo de esas tareas.

Para comprender cómo podría suceder esto en la práctica, dos de nosotros (Peter Cappelli y Valery Yakubovich) estudiamos una iniciativa de una gran compañía de seguros médicos estadounidense que introdujo IA para procesar la organización de documentos y la extracción de información de los mismos como primer paso en el proceso de reembolso, en el otoño de 2024. Para obtener el permiso, tuvimos que comprometernos a no identificar a la aseguradora. El trabajo real de procesamiento de documentos se realizaba en las instalaciones por un proveedor, Ricoh, una empresa de servicios digitales que desempeñó el papel principal en el esfuerzo de implementación de IA. Dos de nosotros (Braj Thakur y Ashok Shenoy) participamos activamente en ese proyecto. Esta empresa no utilizaba la IA para tomar decisiones sobre la aprobación o denegación de las reclamaciones.

Estas son las lecciones generalizables que obtuvimos de este esfuerzo.

1. El objetivo no debe ser la automatización, sino realizar el trabajo de una manera rentable.

Actualmente existe una amplia gama de herramientas basadas en LLM disponibles, con diferentes capacidades, algunas de ellas muy sofisticadas. El equipo de desarrollo descubrió que una de las herramientas más avanzadas podía realizar una buena labor de extracción y clasificación. Sin embargo, resultó ser tan costosa que hacía inviable la solución.

Para reducir costos, el equipo decidió usar el modelo Claude LLM de Anthropic, pero los cargos de Amazon Web Services (AWS), el proveedor de servicios en la nube que ofrecía las herramientas necesarias, resultaron ser demasiado altos debido a los costos de almacenamiento y potencia de cómputo. En resumen, incluso un LLM eficiente no sirve si no es más barato que aquello que pretende reemplazar.

Otro intento consistió en enviar al modelo de IA generativa aquellos documentos que no habían sido clasificados o cuyos datos no habían sido extraídos correctamente, en lugar de devolverlos a los empleados. Un hallazgo importante fue una herramienta que capturaba campos a lo largo de múltiples páginas de un documento, pero los procesaba como una sola imagen, lo que reducía considerablemente los costos (que se calculan por imagen). Los documentos que no se procesaban con precisión se enviaban para una última revisión a una herramienta de IA más costosa.

Finalmente, algunos documentos aún tenían que enviarse a los indexadores para ser retrabajados (2.7% en comparación con casi el 90% antes de cualquier intervención), un enfoque conocido como “intervención humana”. Sin embargo, para identificar este pequeño número de errores, los indexadores debían revisar el 27% de los documentos en los que el modelo de IA generativa tenía menos del 97% de confianza en su clasificación.

En conjunto, la productividad aumentó tres veces, y el volumen máximo diario pasó de 10,000 a 30,000 documentos. El tiempo promedio por documento para un indexador ahora representaba solo el 10% del nivel previo, y el total de documentos procesados por día se triplicó.

2. Una aplicación exitosa de IA puede no significar menos empleos.

Como resultado del proceso asistido por IA, el número de indexadores solo se redujo aproximadamente un 20%. Ahora que la función procesa un volumen mucho mayor de apelaciones y quejas, su plantilla es casi la misma que antes del cambio. Esto contradice la suposición de muchos entusiastas de la automatización de que los ahorros al adoptar IA provienen de recortes o eliminaciones totales de personal.

El objetivo debe ser el resultado final (calidad, costo, eficiencia), no la reducción de la fuerza laboral en sí misma. Resultó que los empleados seguían siendo necesarios en la función de reclamaciones, aunque no para la tarea repetitiva de ingreso inicial de datos. Eran necesarios para resolver problemas que incluso las herramientas de IA más avanzadas no podían manejar, como datos faltantes o ilegibles, formularios nuevos con formatos diferentes que la lógica difusa y los modelos generativos no podían procesar, y otras particularidades.

Este nuevo proceso impulsado por IA también creó una nueva tarea humana: el control de calidad, que consiste en muestrear y revisar los resultados del sistema. Esto es especialmente necesario porque el formato en el que llegan los datos cambia constantemente entre la amplia gama de proveedores y clientes que los envían, lo que plantea desafíos de ejecución y calidad.

3. La IA puede hacer que los empleados se enfoquen en trabajos de mayor valor.

Las mejoras en la calidad de los datos, a medida que los documentos pasaban del manejo inicial y la entrada de datos a las etapas más sustantivas del procesamiento de reclamaciones de seguros, ahorraron una enorme cantidad de tiempo y esfuerzo más adelante. El trabajo de los indexadores cambió de las tareas repetitivas de ingreso de datos (que resultaban tan aburridas) a la tarea más interesante de detectar errores y encontrar soluciones. Este cambio redujo la rotación de personal y mejoró la satisfacción laboral. La empresa descubrió que cuanto más experimentados eran los indexadores, mejor eran para encontrar y corregir errores.

4. Los ahorros provienen de los aumentos de escala que se hacen posibles gracias a una mayor productividad y calidad.

Los ahorros provinieron de dos factores. El primero, el aumento de escala: el sistema ahora procesa aproximadamente tres veces más documentos por indexador. El segundo, la calidad: menos errores en el procesamiento de reclamaciones, lo que reduce los costos operativos en otras áreas. El número de apelaciones, quejas y solicitudes de seguimiento sigue creciendo, pero no el número de empleados, por lo que los ahorros provienen de distribuir los costos operativos entre más documentos procesados.

5. Involucrar a los empleados que han desempeñado la función en el proyecto de IA es esencial.

La integración exitosa de la IA en los procesos laborales requiere sin duda la ayuda de expertos que ya hayan hecho esto antes, pero trabajar con los empleados directamente involucrados también es esencial. Incluso con la participación de ocho científicos de datos, analistas y expertos en automatización con experiencia, la implementación descrita en este artículo estuvo lejos de estar “lista para usarse”. Entrenar las herramientas de lógica difusa y de IA requirió coordinación con lo que los indexadores veían realmente en los documentos que llegaban. Fueron necesarias dos iteraciones en un periodo de tres meses para lograr que el sistema funcionara correctamente.

La lección duradera de las innovaciones tecnológicas, incluida la IA generativa, es que las promesas iniciales de ahorros de costos y eliminación de puestos de trabajo suelen superar la realidad. El éxito de la IA generativa no radica en transformar la gestión o en recortar personal, sino en mejorar las tareas de manera rentable.

L

a noción de seguridad psicológica fue una idea desarrollada por primera vez en la década de 1950 que ha sido ampliada de manera importante y cuidadosa en años recientes. La esencia de la idea es que un contexto psicológicamente seguro es aquel en el que las personas sienten que no experimentarán daño interpersonal (ser ridiculizadas o atacadas personalmente de otra manera) si intentan expresar su opinión, cometer errores, tomar riesgos o pedir ayuda. Existe mucha evidencia sólida de que la creatividad, el aprendizaje y la exploración son mejores cuando la seguridad psicológica es mayor.

Pero, ¿la seguridad psicológica es siempre buena?

Un tema relevante tiene que ver con los trabajos que consisten en tareas repetitivas y estandarizadas, donde queremos que los empleados sigan reglas y no tomen riesgos, especialmente donde no podemos permitirnos errores. El segundo tema es: ¿Cuánta seguridad psicológica es útil?

Abordamos ambos temas (cómo se ve la seguridad psicológica en trabajos típicos y cuánta es útil) en cinco contextos independientes. La buena noticia para los defensores de la seguridad psicológica es que descubrimos que incluso al realizar trabajos rutinarios que no son creativos, el desempeño laboral mejora cuando se pasa de niveles bajos de seguridad psicológica (lo que podría considerarse como situaciones inseguras) a niveles promedio.

Pero cuando se pasa de niveles promedio a niveles altos de seguridad psicológica, descubrimos que el desempeño en estos trabajos típicos en realidad disminuye.

Como sugerimos, podría ser que un entorno donde los jefes promueven la idea de “¡aquí no hay malas ideas!” aliente a las personas a tomar riesgos cuando no deberían hacerlo. Pero hay un problema más fundamental vinculado al aspecto de la seguridad psicológica que dice: “No me castigarán por cometer errores”.

Supongamos que tiene un equipo cuyos miembros informan que no hay casi ninguna posibilidad de que se les responsabilice por cometer errores. La seguridad psicológica se calificaría como muy alta en ese entorno. Eso está bien si su trabajo requiere asumir riesgos. No está bien si los errores son importantes.

La evidencia que respalda la idea de que niveles altos de seguridad psicológica están asociados con contextos donde la responsabilidad por los errores es baja proviene de otra característica del lugar de trabajo: la responsabilidad colectiva, donde los empleados sienten que, como grupo, son responsables del desempeño, incluso si no se les hace responsables individualmente. Cuando esa responsabilidad colectiva es muy fuerte, puede compensar los efectos negativos que de otro modo observamos en el desempeño laboral por niveles altos de seguridad psicológica. Pero lograr niveles altos de responsabilidad colectiva es igual de desafiante (y quizás incluso más) que alcanzar niveles altos de seguridad psicológica.

Un problema práctico para los empleadores que es difícil evitar es que los supervisores en todos los niveles están siendo constantemente presionados por sus líderes para ser más estrictos con los problemas de desempeño laboral y responsabilizar a los empleados por ellos. Al mismo tiempo, presionarlos para crear entornos psicológicamente seguros donde los empleados sientan que los errores no se les reprocharán es muy difícil de lograr. Empujarlos a fomentar la seguridad psicológica más allá de un nivel promedio los lleva en dos direcciones complejas.