Según una investigación reciente de Harvard Business School, GPT-4, el modelo de lenguaje de OpenAI, está transformando positivamente el rendimiento laboral. Pero, ¿Es realmente una herramienta que potencia la productividad o existen otros aspectos que analizar? La investigación se llevó a cabo con consultores de BCG y fue dirigida por expertos de diversas instituciones críticas en el ámbito de negocio y tecnología, incluyendo Harvard, MIT, Wharton, BCG y Warwick Business School. El estudio se centró en comparar la eficiencia laboral de consultores que utilizaban GPT-4 frente a los que no.

Incorporar GPT-4 en el desempeño laboral, permitió a los consultores aumentar la calidad de su labor en un 40%. Adicionalmente, se observó un incremento del 25% en la rapidez de trabajo y del 12% en la conclusión de tareas. La investigación introduce el concepto de “Frontera tecnológica irregular” para referirse a la variabilidad en el rendimiento de la Inteligencia Artificial (IA) dependiendo de las tareas. Se reconocieron dos grupos principales de usuarios de IA: los Centauros y los Cyborgs. El primer grupo, reparte la carga de trabajo entre el humano y la IA, mientras que el segundo fusiona esfuerzos humanos y de IA.

El estudio subraya que la exteriorización de GPT-4 puede provocar de forma significativa una mejora en la eficiencia y la calidad de las labores, sin embargo, también se ha observado que la adopción de la IA puede sufrir variaciones dependiendo de las condiciones y requerimientos específicos de cada entidad laboral. Un aspecto relevante a mencionar es la posible mejora considerable que experimentó el rendimiento de los consultores menos productivos al integrar GPT-4 a su rutina laboral. Lo cual propone la argumentación de que la IA podría ser especialmente provechosa para aumentar la productividad de los empleados con dificultades, lo cual también favorecería a la cohesión y rendimiento del equipo completo.

Aunque la incorporación de la IA en el entorno laboral promete beneficios significativos, no está exento de desafíos. Un problema a considerar es la posibilidad de uniformidad excesiva en los resultados, lo que podría reducir la diversidad laboral. Es crucial fomentar una cultura de aprendizaje continuo para adaptarse a este terreno tecnológico en constante cambio.