¿La inteligencia artificial realmente aumenta la productividad? Estos investigadores de la Ivy League llegaron a una conclusión sorprendente Puede hacerlo, pero solo en ciertas tareas.

Lo damos por hecho, la inteligencia artificial (IA) aumenta la productividad. Pero… ¿es cierto?

Un grupo de investigadores de las escuelas de negocios de Harvard, MIT, Warwick y la Wharton School de la Universidad de Pensilvania quiso averiguarlo. Así que reunieron a 758 empleados de Boston Consulting Group y los sometieron a varios experimentos para estudiar el impacto de la inteligencia artificial generativa en su trabajo.

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La investigación

Los investigadores dividieron a los empleados, todos consultores, en dos grupos para realizar distintos experimentos. En ambos casos, primero se les pidió resolver un problema sin usar IA, con el fin de establecer una línea base de desempeño. Luego, a sus respectivos grupos se les asignó un nuevo reto: algunos pudieron utilizar GPT-4 y otros no.

En el primer grupo, la tarea consistía en proponer ideas de calzado para mercados de nicho.

Para el segundo grupo, los investigadores diseñaron intencionalmente una tarea en la que la IA cometiera un error en su respuesta. En este reto, los empleados debían resolver un problema para una empresa analizando entrevistas con personal interno y evaluando datos cuantitativos. ¿Revisarían cuidadosamente el trabajo de la IA?

Al final, los investigadores midieron qué tan productivo había sido cada participante.

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Los resultados

En el primer grupo (el que debía generar ideas de calzado), la IA generativa fue de gran ayuda. En promedio, los consultores que la utilizaron completaron 12.2% más tareas y lo hicieron 25.1% más rápido que sus colegas sin acceso a la herramienta. Además, la calidad de su trabajo fue 40% superior. Curiosamente, la IA generativa funcionó como un igualador de habilidades: mejoró el desempeño de todos, pero los consultores con menos experiencia mostraron un avance del 43%, mientras que los de mayor nivel solo mejoraron 17%.

En el segundo grupo, que enfrentó un problema empresarial más complejo, los resultados fueron muy distintos: la IA empeoró su desempeño. Los consultores que usaron GPT-4 llegaron a respuestas correctas solo entre el 60% y el 70% de las veces. En cambio, quienes no usaron IA, y confiaron únicamente en su capacidad humana, acertaron en aproximadamente el 84.5% de los casos.

Lo que aprendimos

Ya sabemos que la IA es buena para ayudarnos a generar ideas, pero no tanto para emitir juicios críticos sobre información compleja, lo que en parte explica los resultados tan distintos entre las dos tareas. Sin embargo, los investigadores obtuvieron más información observando cómo usaban GPT-4 los consultores en ambos casos.

La lección es clara: hay que tener cuidado. Aunque la IA generativa puede mejorar mucho la productividad en tareas donde es efectiva, puede perjudicarte en aquellas donde no lo es. Cuando los consultores enfrentaron tareas más complejas, tendieron a aceptar ciegamente las respuestas de la IA, sin cuestionarlas a fondo, como si trabajaran en piloto automático.

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Cómo usar esta información

"La clave está en probar la IA generativa para todo, para entender bien para qué es buena y para qué no", dice Ethan Mollick, profesor de Wharton y autor del nuevo libro Co-Intelligence.

Para utilizarla de manera más efectiva, recomienda tratarla como si fuera una persona. "Los mejores prompters que conozco no tienen habilidades técnicas, pero saben trabajar bien con otros", explica. Todavía mejor: dile a la IA qué tipo de persona quieres que sea. Aunque está diseñada con una personalidad genérica por defecto, puede adaptarse. Por ejemplo, puedes pedirle que actúe como un experto en datos o como un comediante ingenioso. El primero será mejor para analizar un problema de negocio; el segundo, para escribir anuncios que hagan reír.

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Esta historia aparece en la edición de mayo de 2025 de la revista Entrepreneur en Estados Unidos. Suscríbete "