Incluso al interior de la propia ReadAI, que tiene menos de 100 empleados, la IA otorga a cada persona entre "25 y 50% más de productividad”, señala Shim. Esto permite que el trabajo esté mejor enfocado y aunque no necesariamente se trabajen más horas, gracias a estas herramientas, las organizaciones grandes están experimentando una "caída de entre un 18 y un 20% en las reuniones después de 30 días".
A nivel operativo, esto también representa un beneficio para las compañías, pues el tiempo que no se gastó en realizar resúmenes de las reuniones permite a los trabajadores dedicarse a ser ”un poco más creativos” y ”profundizar más en los proyectos que tienen”, menciona Shim.
En este sentido, un informe de Microsoft afirma que al usar este tipo de herramientas las personas se ahorran, en promedio, 14 minutos al día, lo que equivale a unas cinco horas al mes o el equivalente a una o una y media jornadas laborales al año cuando faltan a las reuniones.
Impulso a la carrera del talento joven
Tradicionalmente, en las reuniones la persona más joven o inexperta es la encargada de tomar las notas, ya que los demás participan activamente en aportar ideas. Este rol a menudo limita la capacidad del talento joven de comprender y participar en los procesos cotidianos de las corporaciones.
Con la IA asumiendo la función de toma de notas, Shima detalla que la situación se revierte: “Ahora eres una persona junior que realmente puede participar en la conversación. Puedes escucharla y comprender lo que se está preguntando”.
Esto representa un acelerador para la carrera de los empleados, especialmente al inicio de su carrera, pues en lugar de recibir felicitaciones por sus "excelentes notas," el trabajador puede acelerar su carrera al enfocarse en los puntos de acción y hacer seguimiento de los proyectos.
Al respecto, el estudio Generative AI at Work, realizado por la Escuela de Negocios de Stanford, reveló que al utilizar sistemas de IA, los trabajadores de menor habilidad o experiencia obtuvieron mayores mejoras de velocidad y calidad que los ya experimentados, es decir, se registró un efecto de “apoyo” más pronunciado donde la base de experiencia es más baja.
El acceso a la herramienta aumenta la productividad, se lee en el informe, en un 14% en promedio, incluyendo una mejora del 34% para trabajadores principiantes y poco cualificados, pero con un impacto mínimo en trabajadores experimentados.
“Sostenemos que esto ocurre porque los sistemas de IA generativa funcionan capturando y difundiendo los patrones de comportamiento que caracterizan a los agentes más productivos, incluyendo conocimientos que han eludido la automatización de olas anteriores de informatización”,señalan los investigadores.
Sin embargo, no todos los aspectos fueron perfectos de acuerdo con el estudio, ya que también hubo necesidad de adaptación y verificación de seguridad, entre otros aspectos relacionados a la operación de las herramientas de IA.
Es decir que los conocimientos en el uso de las plataformas también representan un obstáculo a considerar cuando se implementan en el entorno laboral. En el informe, por ejemplo, se reportó que el 74% de los participantes habían usado herramientas de IA en el trabajo, pero sólo 33% recibió capacitación formal para usarlas bien.
La falta de entrenamiento, agregaron los investigadores, significa que algunas herramientas se usan mal, con errores, con necesidad de corrección humana que puede reducir los beneficios esperados.
