El 80% que será tomado por la IA, el último 20% que solo los humanos pueden sostener.

El 80% que será tomado por la IA, el último 20% que solo los humanos pueden sostener.

En la era en que la IA realiza el 80% del trabajo, el "último 20%" que los humanos deben perfeccionar

¿La IA está robando trabajos o está facilitando el trabajo humano?

Esta pregunta ya no es solo un tema de la industria tecnológica. Personas que escriben, crean documentos, venden, trabajan en legal, ingenieros, mercadólogos, ejecutivos. Cualquiera que trabaje frente a una pantalla probablemente se lo haya preguntado alguna vez.

"¿Hasta cuándo será necesario mi trabajo?"

Un artículo de Fast Company publicado en Inc. ofrece una perspectiva clara sobre esta inquietud. La IA podría encargarse del primer 80% del trabajo. Sin embargo, el verdadero valor reside en el 20% restante.

Ese 80% se refiere a tareas repetitivas y fáciles de sistematizar, como investigar, organizar, resumir, hacer borradores, clasificar, comparar y crear esquemas. Aunque consumen tiempo, tienen entradas y salidas claras, y son el área de especialidad de la IA. Lo que antes tomaba horas de preparación humana, la IA lo completa en minutos.

Por otro lado, el último 20% es diferente. Incluye habilidades como la comprensión del contexto, juicios basados en la experiencia, asumir riesgos, construir relaciones de confianza con los clientes y tomar decisiones responsables. ¿Es correcto aplicar directamente las respuestas de la IA a la realidad? ¿A quién, en qué orden y con qué palabras se debe comunicar? ¿Quién asume la responsabilidad en caso de error? Estas preguntas no se resuelven con un simple procesamiento de información.


La IA está reemplazando "tareas", no "trabajos"

Una de las razones de la confusión en los debates sobre la IA es que se tiende a hablar de "trabajo" y "tareas" como si fueran lo mismo.

Consideremos el trabajo de un abogado. Investigar casos anteriores, leer documentos extensos, organizar puntos clave y redactar documentos son tareas importantes, pero no representan todo el valor que un cliente busca en un abogado. Lo que realmente desean es encontrar una estrategia ganadora, crear situaciones favorables en negociaciones, evaluar riesgos y, finalmente, tener la especialización para decir "sigamos con esta decisión".

La IA puede acortar significativamente las tareas iniciales. Sin embargo, decidir qué argumentos elegir, hasta dónde profundizar y cuándo retirarse en un contexto legal, social y emocional es tarea de los humanos.

Esto no se limita al ámbito legal. Lo mismo ocurre con los ingenieros. La IA puede escribir código, sugerir causas de errores y proponer correcciones. Pero cuando surge un problema en el entorno de producción, es el humano quien debe decidir qué clientes se ven afectados, si se debe priorizar la recuperación o la investigación de la causa, y qué información comunicar a la gerencia o a los clientes.

Lo mismo aplica al marketing. La IA puede generar decenas de propuestas de anuncios y resumir estudios de mercado. Pero, ¿qué promesas ha hecho esa marca a sus clientes? ¿Hay riesgos de crisis? ¿Es un momento en el que la confianza a largo plazo debe priorizarse sobre la tasa de clics a corto plazo? Estas decisiones requieren experiencia y responsabilidad.

En resumen, la IA está reemplazando el "procesamiento" dentro del trabajo. Sin embargo, no está eliminando el significado o la responsabilidad del trabajo en sí.


El valor de la rapidez disminuye, el valor del juicio aumenta

Hasta ahora, en muchos lugares de trabajo, se ha valorado a quienes pueden hacer las cosas rápidamente. Resumir documentos rápidamente, escribir correos electrónicos rápidamente, escribir código rápidamente, entregar actas rápidamente. Por supuesto, la velocidad seguirá siendo importante.

Sin embargo, a medida que la IA se generaliza, será más difícil diferenciarse solo por la velocidad en tareas simples. Cualquiera podrá crear borradores o análisis de nivel básico en poco tiempo.

En ese momento, el valor recaerá en quienes puedan decidir "qué se debe crear".

La formulación de preguntas se volverá crucial. Si se hacen preguntas vagas a la IA, se obtendrán respuestas vagas. Si los supuestos son incorrectos, la IA generará errores bien presentados pero incorrectos. De hecho, el peligro de la IA es que incluso las respuestas incorrectas pueden parecer muy naturales y convincentes.

Por eso, en el trabajo futuro, más que "saber usar la IA", se cuestionará "qué se debe hacer con la IA", "hasta qué punto se puede confiar en la salida de la IA" y "cómo conectar con problemas reales".

Para que los humanos aporten valor en el 20% restante en una era donde la IA gestiona el 80%, se necesitarán no solo conocimientos especializados, sino también habilidades para identificar problemas, editar, ética, comprensión interpersonal y toma de decisiones.


En las redes sociales, se mezclan expectativas y precauciones

Al observar las reacciones en las redes sociales al artículo, actualmente no se percibe una gran controversia o viralidad explosiva, sino más bien una resonancia tranquila entre los profesionales, especialmente en LinkedIn.

En la publicación de LinkedIn de Inc. Magazine, se vieron comentarios con el tema "La IA puede automatizar muchas tareas, pero la empatía, el juicio y la comprensión permanecen en el centro de la innovación significativa". No se ve la IA simplemente como una amenaza, sino como una oportunidad para reafirmar el valor humano.

Además, en el debate original en Platformer entre Casey Newton y el CEO de Box, Aaron Levie, también hubo reacciones en LinkedIn sobre "ya sea que la IA robe trabajos o cree nuevos, se avecina un gran período de transición". Lo importante aquí es que no se trata solo de optimismo. Más que hacer el trabajo más fácil, se percibe que la forma del trabajo en sí cambiará.

En otro debate en LinkedIn, se compartió la sensación de que "la IA entrega rápidamente el 80%, pero la corrección, verificación y ajuste del estilo en el último 20% requiere más esfuerzo". Esto es algo que muchos usuarios de IA deben haber experimentado. La IA es rápida para crear borradores. Sin embargo, para verificar si el contenido es realmente correcto, adecuado para el lector y alineado con la intención propia, se necesita la concentración humana.

Además, en los comentarios de otra publicación, se expresó que "la IA puede extraer datos, pero no puede asumir la responsabilidad de los resultados ni vivir las decisiones reales". Esto toca la esencia de la era de la IA. La IA puede proponer, pero convencer a los clientes, mover organizaciones y enfrentar el fracaso, es tarea de los humanos.

Al resumir las reacciones en las redes sociales, los puntos de discusión se dividen en tres grandes categorías.

Primero, la expectativa de que la IA reducirá las tareas repetitivas y dirigirá a los humanos hacia trabajos más creativos.

Segundo, la precaución de que confiar demasiado en el 80% que produce la IA puede llevar a una falta de verificación y a una responsabilidad poco clara.

Tercero, la visión realista de que en la era de la IA no solo es necesario saber "cómo usarla", sino también tener la capacidad de juicio y reaprendizaje humano.

En resumen, el debate en las redes sociales también coincide con la afirmación del artículo. La IA no está haciendo que los humanos sean innecesarios, sino que está cambiando el lugar donde reside el valor humano.


El "último 20%" no está garantizado para todos

Sin embargo, no debemos sentirnos demasiado seguros.

Decir "si la IA hace el 80%, los humanos solo deben hacer el último 20%" suena optimista. Pero la diferencia entre quienes pueden asumir ese 20% y quienes no, podría ampliarse significativamente en el futuro.

Porque el último 20% requiere experiencia.

Aquellos que pueden juzgar dónde es superficial un texto generado por IA son personas que han leído, escrito y corregido muchos textos en el pasado. Aquellos que pueden detectar peligros en el código generado por IA son personas que han experimentado fallos de diseño o respuesta a incidentes en el pasado. Aquellos que pueden notar discrepancias en el análisis de mercado generado por IA son personas que han estado cara a cara con los clientes.

En otras palabras, el último 20% no es algo que cualquiera pueda hacer fácilmente desde el principio. Más bien, la experiencia adquirida a través de las tareas rutinarias del 80% hasta ahora es la base de ese juicio.

Aquí radica la dificultad de la era de la IA. Cuanto más la IA asume las tareas de los principiantes, más se reduce la oportunidad de que los jóvenes adquieran experiencia. Tareas como la investigación preliminar, el resumen, el borrador y la corrección no son solo tareas mundanas, sino también entrenamiento para desarrollar habilidades de juicio.

Las empresas no deben subestimar este punto. Si eliminan todas las tareas básicas de los jóvenes solo porque pueden ser eficientadas con IA, no podrán desarrollar talento capaz de asumir el "último 20%" en el futuro. La implementación de IA y el desarrollo de talento deben diseñarse en conjunto.


Lo que las empresas necesitan no es "implementar IA", sino "diseñar responsabilidades"

Muchas empresas piensan que implementar IA aumentará la productividad. De hecho, en áreas como la creación de documentos, resúmenes y análisis, la IA puede reducir significativamente el tiempo de trabajo. Los estudios también han informado que la IA generativa ha llevado a la reducción del tiempo y la mejora de la calidad en tareas de escritura.

Sin embargo, el verdadero éxito o fracaso de la implementación de IA no se determina por si se ha introducido la herramienta. ¿Quién verifica la salida de la IA? ¿En qué tareas es obligatoria la aprobación humana? ¿Qué verificaciones se realizan antes de presentar algo al cliente? ¿Quién asume la responsabilidad en caso de error?

Si se utiliza IA sin aclarar estos puntos, la productividad aparente puede aumentar, pero el riesgo para toda la organización también aumentará.

La investigación de McKinsey también muestra que las organizaciones que logran resultados con IA tienden a ser claras sobre cómo incorporar la verificación humana en la salida del modelo. Esto es precisamente la institucionalización del "último 20%".

No se debe confiar solo en el esfuerzo individual, sino diseñar puntos donde intervenga el juicio humano como organización. Esto se convertirá en la gestión en la era de la IA.


Cinco habilidades que los individuos deben perfeccionar

Entonces, ¿qué deben perfeccionar los individuos?

Primero, la habilidad de formular preguntas. La IA es buena respondiendo preguntas, pero es el humano quien decide qué preguntar. Si el problema está mal planteado, la salida también será superficial.

Segundo, la habilidad de verificar. No se debe aceptar ciegamente las respuestas de la IA; es necesario confirmar las bases, buscar contradicciones y considerar las restricciones del mundo real.

Tercero, la habilidad de leer el contexto en el área de especialización. Los mismos datos pueden tener diferentes significados según la industria, la cultura empresarial y las circunstancias del cliente. La IA puede ofrecer generalidades, pero no puede comprender completamente el contexto específico.

Cuarto, la habilidad de construir relaciones. Los clientes y colegas no solo buscan información correcta. La sensación de seguridad, la confianza, la facilidad para consultar y la responsabilidad también son valores importantes.

Quinto, la habilidad de tomar decisiones. Incluso cuando la información no está completa, hay momentos en que se debe decidir antes de un plazo. La IA puede presentar opciones, pero es el humano quien elige al final.

Estas no son habilidades que se adquieren en poco tiempo. Se construyen día a día en el trabajo, fallando, reflexionando y corrigiendo.


Los ganadores en la era de la IA no son los más rápidos que la IA

La idea de competir con la IA tiene sus límites. Resumir más rápido que la IA. Crear documentos más rápido que la IA. Escribir código más rápido que la IA. Estas competencias son desventajosas para los humanos.

El lugar donde se debe competir no es ahí.

El valor humano reside en cómo se utiliza lo que produce la IA. Qué añadir, qué eliminar, qué decisiones tomar. A quién, en qué orden y con qué palabras comunicar.

La IA reduce el costo de las tareas. Esto permite realizar una gran cantidad de proyectos, análisis y prototipos que antes no eran posibles. Sin embargo, a medida que aumentan las posibilidades, la elección se vuelve crucial. En un mundo con más opciones, el valor de quienes pueden juzgar aumenta.

Por lo tanto, en la era de la IA, no solo es peligroso para aquellos que no pueden usarla. También es peligroso para aquellos que usan las respuestas de la IA sin su propio juicio.

Por el contrario, aquellos que pueden usar la IA como un asistente competente mientras combinan su experiencia, perspectiva y responsabilidad pueden mostrar un valor aún mayor que antes.

La era en que la IA realiza el 80% del trabajo no es una era en que el valor humano se pierde en un 80%. Es una era en que el valor humano se vuelve más visible y se cuestiona más rigurosamente.

El último 20% no es simplemente el acabado final.

Ahí reside la credibilidad como experto.
Ahí está la experiencia acumulada en el campo.
Ahí está la responsabilidad que solo los humanos pueden asumir.

No importa cuánto evolucione la IA, siempre será necesario un humano que diga "avancemos con esta decisión".
Y aquellos que pueden dar peso a esa palabra serán insustituibles en la era de la IA.


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