Los empleados dedican 1 hora a la semana a corregir a la IA

Tal y como se puede leer desde hace unos años, la IA se presenta con la recurrente frase de «liberar a los trabajadores de las tareas más tediosas». Sin embargo la afirmación se viene al traste porque los empleados tienen que dedicar tiempo a corregir a la IA. Este es uno de los datos que se extrae del último informe global de Workday, titulado “Más allá de la productividad: medir el valor real de la IA”, en el que se asegura que la implementación de herramientas genéricas está generando una «fricción» inesperada. El problema radica en que el beneficio obtenido se diluye cuando los profesionales deben corregir a la IA de forma recurrente debido a errores o falta de precisión.

Corregir a la IA en España

El estudio destaca que el fenómeno es especialmente agudo en nuestro país y en los países de nuestro entorno donde es cierto que un 74% de trabajadores afirma sentirse más productivo, ahorrando entre 1 y 3 horas semanales en sus tareas. Sin embargo, ese tiempo se reinvierte rápidamente en procesos de validación, al tener que dedicar al menos 1 hora de ese tiempo a verificar la información facilitada por la IA.

Según el informe, este hábito de corregir a la IA no es opcional ya que para muchos trabajadores, verificar a las diferentes inteligencias artificiales se ha convertido en una extensión de su jornada. Al analizar la región EMEA, se observa que el 40% de los trabajadores ya asume que debe corregir a la IA para garantizar que los informes o comunicaciones tengan el estándar de calidad requerido por sus empresas. En España, esa cifra se sitúa en el 42%.

La carga recae en los perfiles más jóvenes

Uno de los datos más llamativos del estudio es el perfil del trabajador que asume esta tarea. A pesar de ser nativos digitales, los empleados de entre 25 y 34 años son quienes más tiempo invierten en corregir a la IA. El 46% de los trabajadores que más horas dedican a esta labor pertenecen a esta franja de edad, lo que demuestra que ser experto en tecnología no exime de la necesidad de supervisarla.

Incluso los usuarios más optimistas, aquellos que utilizan estas herramientas a diario, admiten la carga que supone corregir a la IA. De hecho, el 77% de estos perfiles confiesa que revisa el trabajo generado por la máquina con la misma atención —o incluso más— que el de un compañero humano.

Causas de la fricción: herramientas aisladas

Tal y como expuso Adolfo Pellicer, director general de Workday en un encuentro con la prensa especializada para presentar el estudio, «muchas soluciones actuales trasladan al usuario la responsabilidad de validar cada respuesta. Esta estructura obliga al profesional a corregir a la IA constantemente en lugar de confiar en un flujo de trabajo integrado. El objetivo debería ser que el sistema asuma la complejidad para que el humano no tenga que corregir a la IA en cada interacción, porque, si no vamos a tener trabajadores que van a ejercer de auditores de la IA a tiempo completo»

El coste de no evolucionar los roles

El informe identifica tres grandes obstáculos que cronifican la necesidad de corregir a la IA:

1. Brecha de formación: Solo el 37% de los trabajadores que pasan su jornada intentando corregir a la IA han recibido formación específica para mejorar la interacción con estas herramientas.
2. Estructuras obsoletas: El 89% de las empresas no ha actualizado las funciones de los puestos de trabajo. Los empleados intentan usar tecnología avanzada en procesos antiguos, lo que les obliga a corregir a la IA para que el resultado encaje en moldes anticuados.
3. Carga de trabajo extra: En lugar de usar el tiempo ahorrado para el pensamiento estratégico, muchas empresas aumentan las tareas, dejando a los empleados solos ante el reto de corregir a la IA mientras intentan cumplir con nuevos objetivos.

El éxito no está en la herramienta, sino en qué se hace con el tiempo liberado. El informe concluye que invertir en el desarrollo de capacidades humanas es la manera más rápida de reducir la necesidad de corregir a la IA. Aquellas organizaciones que enseñan a sus equipos a usar la tecnología de manera efectiva consiguen optimizar los resultados y transformar esa «hora de corrección» en valor real y sostenible para el negocio. Y es que tal y como expuso Pellicer, «extraer el valor real de la IA exige invertir en la fuerza laboral. Solo mediante la formación y el acceso a herramientas precisas podrán los empleados liderar esta transición y asegurar que la tecnología rinda a su máximo nivel».