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on sus avanzadas capacidades generativas de tipo humano, las herramientas de IA generativa tienen el potencial de mejorar significativamente la productividad y la creatividad de los trabajadores del conocimiento. Sin embargo, sigue siendo un desafío la cuestión de cómo integrar la IA generativa en el trabajo del conocimiento para aprovechar con éxito estas ventajas.

Propongo un marco basado en los principios del “job crafting” (diseño de puestos de trabajo) para identificar las mejores prácticas en el aprovechamiento de las herramientas de IA generativa y apoyar el trabajo del conocimiento, con el objetivo de mejorar tanto la productividad de los trabajadores del conocimiento como la percepción de sus roles.

La IA generativa como herramienta del job crafting

El job crafting se refiere a un proceso iniciado por el empleado para ajustar y moldear los recursos y demandas predominantes de un trabajo con el fin de adaptarlos a sus necesidades y circunstancias.

Los estudios presentados en esta sección ponen de manifiesto el valor de la IA generativa como recurso para el job crafting en diversos ámbitos.

1. Servicio al cliente

En un experimento de campo en el que participaron más de 5,000 agentes de servicio al cliente que trabajan para un proveedor de software de procesos empresariales incluido en la lista Fortune 500, el uso de la herramienta de GenAI GPT-4 derivó en aumentos de productividad (medida por el número de incidencias de clientes resueltas por hora) y de satisfacción laboral. Además, el uso de IA generativa por parte de los agentes mejoró la percepción de los clientes, lo que sugiere que el apoyo de la IA generativa proporcionado a los agentes contribuyó a que las interacciones entre ellos y los clientes fueran más positivas.

2. Escritura y resolución de problemas

Más de 450 profesionales con estudios universitarios participaron en un experimento que consistía en una tarea de escritura, y a la mitad de los participantes se le dio acceso a una herramienta de IA generativa. Los usuarios que utilizaron IA generativa fueron un 40% más rápidos y alcanzaron una calidad de escritura un 18% superior a la de quienes no tenían acceso a la herramienta. El estudio también indicó que los participantes con menor nivel de habilidad tuvieron una mayor mejora en su desempeño al utilizar IA generativa.

3. Software y tecnología

Para evaluar el impacto de GitHub Copilot en los desarrolladores, los desarrolladores profesionales de software fueron divididos en dos grupos para realizar tareas idénticas. Los participantes de uno de los grupos utilizaron GitHub Copilot (un generador de código de software basado en IA generativa), mientras que los del segundo grupo no lo hicieron. Los desarrolladores que usaron la herramienta Copilot fueron un 55% más rápidos en comparación con aquellos que no la usaron. Además, el 59% reportó bajos niveles de frustración, el 60% reportó niveles más altos de satisfacción con su tarea y el 87% de los desarrolladores señaló un menor esfuerzo mental para las tareas repetitivas.

Perspectivas emergentes

De este conjunto de investigaciones surgen dos perspectivas clave:

1. El uso de herramientas de IA generativa quedó a criterio de los trabajadores del conocimiento, en lugar de pedirles que siguieran una secuencia prescrita de instrucciones o pasos. Esta flexibilidad se adapta a las características clave del trabajo del conocimiento que resisten métodos estrictos y predefinidos de ejecución de tareas: no estructurado, basado en el juicio y dinámico.

2. La IA generativa ha demostrado ser particularmente valiosa para cerrar las brechas de experiencia y habilidad que podrían obstaculizar el desempeño de los trabajadores del conocimiento. Estos primeros estudios demuestran que los trabajadores del conocimiento con menos experiencia pueden beneficiarse más del uso de la IA generativa para el job crafting. Esto, a su vez, puede conducir a un aprendizaje acelerado y a aumentos de productividad para los empleados que son nuevos en sus roles, al tiempo que reduce la carga de coaching y apoyo sobre sus colegas con mayor experiencia.

En general, el job crafting con IA generativa es un proceso dinámico y en evolución. Es crucial que los gerentes reconozcan que adoptar el job crafting con IA generativa no es un evento aislado, sino un camino continuo de aprendizaje, innovación y adaptación.

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as estimaciones sugieren que más del 40% de los trabajadores están considerando la posibilidad de cambiar de empleo, mientras que otro 20% ha renunciado recientemente a sus trabajos. Esta cifra es aún mayor entre los trabajadores del conocimiento, ya que LinkedIn estima que el 70% de sus usuarios son buscadores de empleo pasivos, es decir, personas que no están buscando activamente un nuevo trabajo, pero que están abiertas a la posibilidad de una mejor oportunidad.

Autoevaluación: ¿Qué es lo que más valora en el trabajo?

Para ayudarle a evaluar y reflexionar sobre lo que realmente le motiva en su carrera, considere esta serie de preguntas basadas en la ciencia que pueden ayudarle a determinar si un nuevo empleo o camino profesional podría ser adecuado para usted:

1. ¿Cuáles son mis no negociables, mis valores personales y mis principales prioridades?

¿Qué tan importantes son para mí factores como la estabilidad laboral, la flexibilidad o el equilibrio entre el trabajo y la vida personal? ¿Me interesa la posibilidad de trabajar desde cualquier lugar o desde casa? ¿Sería feliz en un empleo que requiera ir a la oficina casi todos los días?

Estas preguntas le ayudarán a evaluar sus necesidades fundamentales, como la seguridad financiera o la posibilidad de gestionar su vida personal junto con su carrera.

2. ¿Cuáles son mis consideraciones financieras?

La mayoría de las personas toman decisiones sobre su trabajo y carrera basándose en el dinero, pero el dinero es un débil predictor de la satisfacción laboral. Ser honesto consigo mismo sobre cuánto le importan el salario y la compensación, y cuánto está dispuesto a comprometer o sacrificar para ir más allá del nivel mínimo de ingresos que necesita, debería influir en sus decisiones.

3. ¿Qué me motiva en el trabajo?

¿Me motiva el poder, el estatus o las oportunidades de liderazgo? ¿Necesito divertirme en el trabajo? ¿Qué tan importante es para mí tener buenos colegas? Existen muchos modelos de valores relacionados con el trabajo, pero en su mayoría son intercambiables. Además, todos coinciden en una suposición fundamental: Cuando las personas eligen trabajos o carreras que son congruentes con sus valores, generalmente son más felices, permanecen más tiempo en el empleo y tienen un mejor desempeño.

4. ¿Cuánta autonomía quiero o necesito?

¿Esta carrera me da la libertad de tomar decisiones, tener iniciativa o trabajar de forma independiente? ¿Me permitirá actuar como un emprendedor o intraemprendedor? ¿Estoy preparado para autogestionarme? Estas preguntas le ayudarán a evaluar si la autonomía y el control sobre su entorno laboral son prioridades para usted.

5. ¿Cuáles son mis motivaciones intrínsecas?

He aquí algunas preguntas que pueden ayudarle a evaluar en qué medida necesita sentirse intrínsecamente motivado por su trabajo y carrera: ¿Cuánto disfrute o diversión espero obtener de mi trabajo? ¿Este rol me ofrece tareas o proyectos que realmente me gustan? ¿Esta nueva oportunidad traerá una sensación de alegría, creatividad o aventura a mi rutina diaria? ¿Cuánto estoy potencialmente dispuesto a sacrificar para obtener esa experiencia?

6. ¿Cómo creceré en este puesto?

¿Qué habilidades o conocimientos quiero desarrollar? ¿Este rol me brindará oportunidades para aprender y crecer? Considere si este empleo se alinea con su deseo de mejorar continuamente o ampliar su experiencia.

Si bien estas preguntas no constituyen una lista exhaustiva, abordan algunas de las consideraciones clave para evaluar si una nueva oportunidad laboral podría ser la adecuada para usted.

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a inteligencia artificial ofrece muchas formas de mejorar las capacidades y competencias internas generales. La IA se puede utilizar para inferir habilidades a partir de los perfiles de los empleados y su actividad, y para clasificar los contenidos de aprendizaje y hacerlos más aplicables y accesibles. También puede utilizarse para resumir, recomendar y aumentar los contenidos de aprendizaje. En particular, los mil millones de trabajadores del conocimiento de todo el mundo pueden utilizar la IA generativa para mejorar su rendimiento en el flujo de trabajo.

La investigación muestra que el crecimiento de capacidades impulsado por IA es muy probable

Se han diseñado estudios para cuantificar todo tipo de capacidades, como la efectividad de los anuncios de IA generativa, su capacidad para proporcionar orientación moral y su habilidad para adivinar lo que piensan los demás.

Un influyente estudio de 2023 concluyó que la IA generativa puede realizar el trabajo de conocimiento un 25% más rápido y un 40% mejor. Por lo tanto, los beneficios de utilizar IA generativa parecen ser considerables.

Ya hemos pasado por esto

Existen muchos precedentes de la adopción rápida y a gran escala de la tecnología para acelerar la productividad y el crecimiento. Las computadoras personales, las hojas de cálculo, Internet, el correo electrónico y los teléfonos inteligentes fueron, en su momento, cosas desconocidas que se toparon con resistencia y cinismo, pero ahora son omnipresentes.

Si bien Internet ha sido un hito importante en la historia de la humanidad, y su adopción ha sido fenomenal, la IA generativa ha disfrutado de una adopción mucho más rápida. De hecho, el crecimiento de su base de usuarios ha sido el más rápido de la historia.

Por lo tanto, la adopción rápida a nivel mundial se puede lograr, se ha logrado y está sucediendo, incluso más rápidamente en el caso de la IA generativa.

Cómo pueden las empresas aprovechar el crecimiento impulsado por la IA

Las empresas están sometidas a la presión simultánea de responder rápidamente a la promesa de la IA generativa y, al mismo tiempo, evitar riesgos para su propiedad intelectual o reputación. He aquí algunas formas en las que las empresas pueden comenzar a operar rápidamente, sin tropezar en el proceso:

(1) Celebrar la curiosidad y la experimentación.

Fomente los experimentos en ámbitos seguros y comparta ampliamente los resultados, incluso cuando no produzcan los resultados esperados que se habían previsto.

(2) Comenzar con programas piloto.

Los proyectos piloto pequeños y controlados pueden permitir que los equipos se familiaricen con la IA generativa, comprendan sus implicaciones, generen confianza y aprendan de expertos externos. Estos proyectos piloto servirán como campo de pruebas y plataforma de lanzamiento para implementaciones a mayor escala.

(3) Crear promotores de IA generativa.

Los entusiastas apasionados y conocedores pueden acelerar la adopción de la IA generativa al promover sus beneficios, identificar casos de uso, brindar apoyo entre pares y compartir las buenas prácticas que surjan.

Cómo pueden los equipos aprovechar el crecimiento impulsado por la IA

Asista a las reuniones de equipo con una historia sobre cómo ha utilizado la IA generativa. Utilice ChatGPT en vivo durante una reunión de equipo. Hágale preguntas que dejen perplejos a todos. Invítelo a participar junto a ustedes en una sesión de lluvia de ideas. Pídale que haga un resumen de la reunión. Nada convence más a los escépticos que un uso pertinente y en tiempo real.

La adopción de la IA generativa puede impulsar el crecimiento interno al mejorar la capacidad organizativa. Este tipo de crecimiento puede tardar un poco más en manifestarse en ingresos y beneficios, pero su impacto será más duradero, ya que es para su gente, el corazón de su organización. Los mecanismos para medir este crecimiento aún están evolucionando, pero los primeros indicios apuntan a que el crecimiento de dos dígitos a través de la IA generativa es eminentemente posible.

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os trabajadores, particularmente aquellos considerados “trabajadores del conocimiento”, llevan años luchando por el derecho a mantener el control sobre su tiempo. Durante el trabajo desde casa en 2020 y 2021, demostraron a sus jefes que son capaces de mantener, o en algunos casos incluso aumentar, su productividad mientras trabajan de forma flexible. Sus jefes los han estado empujando en la dirección opuesta; los ejecutivos y gerentes han estado luchando para que los trabajadores regresen a las oficinas por cuyo alquiler las empresas están pagando mucho dinero.

Analizamos los datos de la encuesta del National Study of the Changing Workforce, una muestra representativa a nivel nacional de 1,516 trabajadores en los Estados Unidos. El estudio incluye medidas como si las personas sienten que tienen suficiente tiempo, cuánto control tienen sobre su horario de trabajo y cuán satisfechas están con su trabajo y su vida.

Investigaciones previas han documentado que la forma en que las personas experimentan el tiempo (y, en particular, si sienten que tienen control sobre él) afecta su motivación para trabajar hacia una variedad de objetivos a largo plazo. Queríamos saber si esas dinámicas operaban de manera similar en la fuerza laboral moderna. También queríamos entender la diferencia entre sentir que no tiene suficiente tiempo para hacer las cosas que necesita hacer y sentir que no tiene control sobre su tiempo.

Encontramos algunos patrones clave que pueden ayudarnos a entender colectivamente la tensión entre empleados y empleadores en el conflicto sobre si (y con qué frecuencia) se debe exigir a los empleados que regresen a la oficina. En primer lugar, las personas que tenían más flexibilidad en sus horarios de trabajo eran las que estaban más satisfechas con su trabajo y con su vida en general. En segundo lugar, aquellos que tenían una sensación de escasez de tiempo estaban menos satisfechos con su trabajo y con su vida.

El tercer hallazgo clave es que la cantidad de horas que trabajan las personas no está relacionada con el grado de satisfacción con sus trabajos. Por último, para quienes tenían más control sobre su tiempo, el hecho de disponer de escasas cantidades de tiempo no socavó su satisfacción laboral tanto como en el caso de aquellos que tenían menos control sobre su tiempo.

El factor determinante detrás de la satisfacción laboral parece ser el grado de control que se tiene sobre el tiempo. Los empleados no se oponen al regreso a la oficina porque no quieran trabajar o quieran trabajar menos, sino porque quieren tener control sobre su propio tiempo.

Para satisfacer las diversas necesidades de los empleados, los empleadores deben entablar un diálogo continuo con ellos para comprender los grados de estructura y autonomía que desean. Los empleadores pueden instituir políticas en el lugar de trabajo que brinden flexibilidad y control a los trabajadores, incluyendo opciones de trabajo remoto, híbrido o asincrónico, así como políticas de licencia que permitan a los empleados pasar más tiempo con sus seres queridos.

Mientras muchas organizaciones siguen luchando por encontrar la manera de estructurar las políticas de trabajo, ahora es el momento de averiguar cómo otorgar a los empleados el control sobre su tiempo, de manera que puedan motivarlos a hacer su mejor trabajo y experimentar una mayor satisfacción, tanto en el trabajo como en la vida.