La IA nos hace más rápidos, pero tiene un coste invisible: el fin de la colaboración casual. ¿Qué ocurre en una empresa cuando los empleados dejan de necesitarse entre sí para resolver su trabajo diario? Al sustituir el consejo del compañero por respuestas algorítmicas perdemos el roce y el desacuerdo necesarios para que una organización aprenda, innove y evolucione.
La inteligencia artificial permite trabajar más rápido, resolver problemas con menos ayuda y ganar autonomía. Pero al hacerlo también puede hacer desaparecer muchas de las situaciones que antes llevaban a preguntar, debatir, pedir consejo o aprender de un compañero. El posible coste de esta eficiencia quizá no se vea en las cifras de productividad, pero se advierte en el debilitamiento de las relaciones que hacen funcionar a una organización.
Hasta hace poco, atascarse en el trabajo tenía una consecuencia previsible: había que recurrir a alguien. Preguntar al compañero de trabajo, llamar a una persona de otro departamento, pedir una segunda opinión, enseñar un borrador al jefe o reconocer ante un colega que uno no sabía cómo resolver un problema. Eran interrupciones pequeñas y poco eficientes. Pero no dejaban de ser relaciones.
La inteligencia artificial suprime una parte de esos intercambios, y esto hace que nos planteemos qué sucede cuando los empleados dejan de necesitarse para resolver buena parte de su trabajo.
Una investigación de Workday publicada el pasado mes de mayo recuerda que la compañía encargó a Hanover Research una encuesta entre 2.150 empleados a tiempo completo de siete países, todos ellos usuarios activos de IA en organizaciones de más de 3.500 trabajadores. El 86% aseguraba sentirse más productivo desde que utilizaba estas herramientas y el 62% decía haber reducido su estrés o riesgo de burnout. Pero el estudio descubrió también que el 76% había acudido a una IA para pedir consejo durante el último año, el 52% para hacer brainstorming y el 37% incluso para buscar compañía. Un 16% reconocía además tener ahora menos paciencia para la conversación informal.
Por lo que se refiere a la soledad, la American Psychological Association señala que los estudios encuentran una relación entre un uso más intenso de la IA y una mayor sensación de aislamiento, aunque no permiten afirmar que una cosa provoque la otra.
Algunos investigadores proponen reservar la IA para tareas rutinarias y repetitivas, y proteger aquellas actividades en las que la relación entre personas sigue siendo importante: decidir en equipo, discutir una idea, pedir consejo o resolver un desacuerdo.
La pandemia ofreció un precedente útil. Cuando desapareció la proximidad física, también cambiaron las redes de colaboración dentro de las empresas.
Investigadores de Microsoft, Berkeley y el MIT analizaron durante los primeros seis meses de 2020 la actividad de 61.182 empleados de Microsoft. Estudiaron correos, calendarios, mensajes y llamadas, y comprobaron que con el teletrabajo las relaciones se concentraron más dentro de los equipos habituales y disminuyeron los contactos con otras áreas. También ganó peso la comunicación asíncrona, como los correos o mensajes que no requieren una respuesta inmediata. El trabajo continuó, pero la red interna se volvió más cerrada y la información tuvo menos caminos para circular entre departamentos.
Otro estudio del MIT observó algo parecido a menor escala. Durante 18 meses siguió la red de correo electrónico de 2.834 profesores e investigadores. Tras el cierre del campus en marzo de 2020, la creación de nuevos "vínculos débiles" cayó un 38,7%. Hasta julio de 2021, los investigadores estimaron que dejaron de formarse más de 5.100 conexiones de este tipo. Con la vuelta parcial a la presencialidad, algunas empezaron a recuperarse.
El dato ayuda a entender por qué importan tanto los encuentros casuales. Una conversación en un pasillo, un café o una pregunta a alguien con quien apenas tratamos pueden acabar abriendo una relación profesional nueva. Si esos contactos se reducen, también lo hacen las oportunidades de intercambiar información, descubrir a otras personas o conectar áreas distintas de la organización.
La IA plantea ahora una pregunta similar, aunque por otra vía: qué ocurre cuando parte de esas pequeñas conversaciones deja de producirse porque una máquina resuelve la duda antes.
El poder de los 'vínculos débiles'
No siempre consigue un empleo quien tiene mejores amigos, sino quien está conectado con personas que se mueven por otros círculos. Ya en 1973, el sociólogo Mark Granovetter publicó en American Journal of Sociology su teoría sobre la "fuerza de los vínculos débiles": conocidos, antiguos compañeros o contactos ocasionales que, precisamente porque no pertenecen a nuestro entorno inmediato, pueden aportar información y oportunidades que no circulan por nuestra red habitual. Su trabajo relacionó esos vínculos con la difusión de información y la movilidad profesional.
La idea ha resistido el paso del tiempo y en 2022 investigadores de LinkedIn, la universidad de Harvard, la Universidad de Stanford y el MIT la sometieron a una prueba: utilizando experimentos aleatorios vinculados al algoritmo People You May Know de LinkedIn, analizaron durante cinco años las redes de más de 20 millones de personas. En ese periodo se crearon unos 2.000 millones de nuevas conexiones y se observaron 600.000 nuevos empleos. El estudio, publicado en Science, halló una evidencia causal de que los vínculos débiles favorecen la movilidad laboral. De todas formas, hay que aclarar que no se trata de acumular conocidos indiscriminadamente. Según la forma de medir la relación, los contactos débiles o moderadamente débiles son los más eficaces, y su ventaja resulta particularmente visible en sectores más digitalizados.
El problema es que esos contactos necesitan oportunidades para aparecer. La pandemia ofreció un experimento inesperado y así, los investigadores que analizaron durante 18 meses el correo electrónico de 2.834 profesores e investigadores del MIT comprobaron que, tras el cierre del campus en marzo de 2020, la creación diaria de nuevos vínculos débiles había caído un 38,7%. En un año calcularon una pérdida acumulada de 5.110 conexiones de este tipo. Con la recuperación parcial de la presencialidad, algunas comenzaron a regenerarse.
La inteligencia artificial plantea ahora una versión distinta del mismo problema. Ya no hace falta que desaparezca la oficina. Basta con que desaparezcan algunas de las razones para hablar con quien tenemos cerca. Preguntar cómo se hace algo, pedir una opinión, contrastar una idea o localizar a quien conoce determinado asunto son pequeñas interacciones que pueden terminar convirtiendo a un desconocido en contacto.
Las organizaciones deberían empezar a preguntarse qué oportunidades profesionales pueden perderse cuando muchas de las pequeñas consultas que antes daban lugar a una conversación pasan a resolverse con una máquina. Todavía no hay pruebas de que los asistentes de IA estén debilitando estas redes dentro de las empresas. Pero cada duda que se resuelve sin recurrir a otra persona puede ser también una ocasión menos para pedir consejo, compartir conocimiento, generar confianza o ampliar contactos.
Acudir a una máquina resulta cómodo. No hay que esperar a que alguien tenga tiempo, reconocer que no sabemos algo, exponernos a una crítica o temer que una idea parezca absurda. El estudio ya citado de Workday detectó que algunos profesionales preferían utilizar la IA para pensar ideas porque se sentían menos juzgados.
Esa comodidad puede ser útil, pero una empresa no funciona sólo gracias a conversaciones fáciles. También necesita desacuerdos, negociación, preguntas difíciles y personas capaces de cuestionar una idea. Los propios desarrolladores de estos sistemas están estudiando un problema conocido como sycophancy: la tendencia de algunos modelos a mostrarse demasiado de acuerdo con el usuario, incluso cuando sería más útil llevarle la contraria.
OpenAI y el MIT Media Lab analizaron millones de conversaciones con ChatGPT y realizaron además un experimento de cuatro semanas con cerca de 1.000 participantes. El uso emocional intenso no era habitual, pero pasar más tiempo diario con el chatbot se asociaba con una mayor soledad y menor interacción con otras personas.
No se trata de frenar a la IA para recuperar la charla junto a la máquina de café. La tecnología puede quitar trabajo rutinario, reducir carga y liberar tiempo para tareas más valiosas. El reto está en decidir qué conviene automatizar.
La oficina asistida por IA puede acabar teniendo empleados más rápidos, más autónomos y mejor apoyados por la tecnología, pero menos acostumbrados a necesitarse entre ellos.
El aprendiz que ya no necesita preguntar
Hay una consecuencia de la inteligencia artificial menos visible que la soledad, y quizá por eso es más fácil de pasar por alto: puede ayudarnos a hacer más trabajo hoy mientras reduce algunas de las ocasiones en las que aprendemos a hacerlo mejor mañana.
El trabajo remoto ya dejó una pista. Entre 2019 y 2024, el estudio The Power of Proximity to Coworkers siguió a ingenieros de software de una empresa del Fortune 500 y comprobó que trabajar físicamente cerca de los compañeros aumentaba un 18,3% el feedback recibido sobre el código y mejoraba su calidad. El beneficio se concentraba sobre todo en los profesionales jóvenes y con menos antigüedad. No es casual: son quienes más dependen de observar, preguntar, equivocarse y recibir correcciones.
Ese aprendizaje, además, tiene un precio. Los ingenieros más experimentados producían menos código cuando trabajaban cerca de sus compañeros. Parte de su tiempo se iba en revisar, explicar, resolver dudas y ayudar a otros. A primera vista, podían parecer menos productivos. En realidad, estaban invirtiendo una parte de su jornada en desarrollar la capacidad de los demás.
Ahí está una de las trampas de medir el trabajo exclusivamente por lo que se entrega hoy. Una pregunta interrumpe. Una explicación consume tiempo. El mentoring ralentiza al experto. Pero esas aparentes ineficiencias son también el mecanismo por el que un junior acaba convirtiéndose en senior.
Con la llegada de los asistentes de IA, ese intercambio entre tiempo y aprendizaje se vuelve aún más difícil de medir. Generative AI at Work, uno de los estudios de campo más conocidos sobre productividad y asistentes generativos, concluye que su utilización eleva alrededor de un 14% la productividad media de los agentes de atención al cliente y mucho más entre los trabajadores menos experimentados y de menor rendimiento. Los investigadores observaron además indicios de que el sistema estaba trasladando a esos empleados prácticas utilizadas por los mejores profesionales.
Ahí está uno de los grandes atractivos de estas herramientas: poner parte de la experiencia de los mejores trabajadores al alcance de quienes todavía están aprendiendo.
Una investigación de Microsoft Research recuerda que entre trabajadores del conocimiento, una mayor confianza en la IA se asocia con un menor esfuerzo de pensamiento crítico declarado, mientras que quienes confían más en sus propias capacidades tienden a ejercerlo más. Con la IA, una parte del esfuerzo se desplaza hacia verificar, contrastar y decidir qué respuestas merecen confianza.
Para los departamentos de Recursos Humanos el problema es que las métricas pueden mejorar antes de que aparezca el coste. El junior entrega antes, pregunta menos y parece más autónomo. Todo indica un progreso, pero si una parte de esa autonomía procede de sustituir al compañero experimentado por un asistente artificial, también pueden desaparecer conversaciones que antes transmitían contexto, criterio y oficio.
Lo relevante no es sólo cuánto trabajo permite hacer la inteligencia artificial sino qué dejamos de aprender cuando ya no necesitamos preguntar a nadie.
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