Durante la mayor parte de mi vida, lo que escribía sonaba a máquina. Competente, estructurado, un poco rígido: frases ensambladas más que habladas. Antes pensaba que eso era un defecto. Hace poco entendí lo que era en realidad: una compensación. El lenguaje es, en un sentido muy concreto, mi segundo idioma; el primero son las imágenes. Así que aprendí a construir frases como quien construye un sistema, con la lógica cargando el peso que mi cableado verbal no podía sostener. El resultado se parece mucho a la IA. Y ahora sé por qué: la IA y yo resolvemos problemas de la misma manera. Ninguno de los dos genera lenguaje de forma nativa. Los dos lo construimos. (A mi familia le parece muy gracioso que sea la máquina la que escribe como yo, y no al revés).
Empiezo por aquí porque es la razón de fondo por la que creo que el relato dominante sobre la IA y el trabajo está midiendo, sin que nadie lo note, lo equivocado.
La tesis de la nivelación: concedida
A estas alturas ya habrá visto el titular. Un estudio tras otro encuentra el mismo patrón: si se le da IA a la gente, quienes rinden menos son los que más mejoran. Los redactores con menos habilidad saltan hacia el nivel de los más fuertes (Noy & Zhang, Science). Entre consultores de élite, la brecha entre los mejores y los peores se reduce (el estudio "Jagged Frontier" de BCG). La conclusión que todos sacan: la IA es una gran niveladora. Comprime la distribución. Levanta a los de abajo.
En la superficie, eso es exactamente lo que muestran los datos. No lo voy a discutir. Quiero hacer una pregunta más profunda al respecto.
La grieta: ¿Bajo rendimiento según qué medida?
En cada uno de esos estudios, "rendimiento" significa producción: la calidad de la redacción, de la prosa, etc. El pulido de lo que se produce. Y aquí está el problema escondido a plena vista: la capacidad de producir y la capacidad de pensar son dos cosas distintas. En todo un tipo de personas, se separan, y mucho.
Hay personas que ven la respuesta con claridad y no logran llevarla al papel. El cuello de botella siempre fue la traducción, nunca la idea. La redacción. Ese impuesto de convertir la visión en palabras que algunos pagan en cada frase. Mida a esas personas con las nociones habituales de producción y sacarán puntajes bajos, aunque piensen bien: el instrumento está leyendo el canal equivocado.
Ahora observe lo que hace la IA. Noy y Zhang encontraron algo más específico que "la IA ayuda": sustituye sobre todo esfuerzo, más que habilidad, y desplaza el trabajo humano hacia la generación de ideas y lo aleja del borrador inicial. Léalo dos veces. La IA se come la redacción. Elimina justo el impuesto que estaba hundiendo el puntaje. Así que, claro, quienes "rinden menos" dan el salto: para algunos de ellos, el puntaje bajo siempre fue el peaje, y lo confundimos con el techo.
La evidencia que el campo ya tenía. Esto va más allá de una corazonada. La investigación sobre talento sabe desde hace cincuenta años que existe toda una dimensión de la aptitud que nuestros instrumentos pasan por alto de forma sistemática.
Lubinski, Benbow y Wai, en Vanderbilt, han seguido a miles de personas durante décadas. Su hallazgo: el razonamiento espacial (la capacidad de sostener y hacer girar un sistema completo en la cabeza) es una aptitud distinta, separable del razonamiento verbal y matemático, y predice quién construye cosas reales (patentes, avances técnicos) más allá de lo que capturan los puntajes verbales y matemáticos. Y aun así casi nunca se mide: ni en la escuela, ni en las admisiones, ni en la contratación. Una gran cantidad de personas brillantes queda sin identificar. Y quienes son fuertes en lo espacial pero más débiles en lo verbal tienden a rendir por debajo de su potencial en entornos tradicionales, precisamente porque su fortaleza es la que nadie puntúa.
Deténgase en lo que eso significa. Los instrumentos que usamos para clasificar a las personas (exámenes, ensayos, entrevistas, evaluaciones de desempeño) le dan demasiado peso al canal verbal/secuencial y muy poco al sistémico/espacial. Así, un tipo específico de persona carga durante años con la etiqueta equivocada: gran capacidad de concepción, instinto real para construir, producción estrangulada. Estas personas, en lugar de subir por la escalera lineal, la rodean: se van al diseño, a la operación, a fundar empresas.
El replanteamiento: Aquí va, y lo sostengo como hipótesis, porque eso es, siendo honesto. ¿Y si la IA estuviera haciendo algo más que nivelar el terreno? ¿Y si, para una porción significativa de personas, las estuviera desenmascarando?
Me refiero a liberar a personas de alta capacidad cuya producción estaba estrangulada por un impuesto de traducción que los instrumentos de siempre puntuaban mal. Subir hasta un nivel aceptable a trabajadores de menor capacidad es otra cosa, aunque la IA también hace algo de eso. Si esto es cierto, la estadística de la nivelación lleva plegado dentro un efecto de desenmascaramiento que los números agregados no alcanzan a ver, porque ningún estudio ha medido todavía la concepción por separado de la articulación ni ha preguntado a qué personas les llega el impulso de la IA.
Hay una versión de esto que todos ya aceptan. La IA es un multiplicador: aliméntela con datos malos, procesos rotos y pensamiento descuidado, y lo que hará es escalar el desorden. Entra basura, sale basura amplificada. Todos asienten. Pero un multiplicador funciona con cualquier cosa que se le ponga, y la basura es solo un caso. Inviértalo. Apunte esa misma fuerza hacia alguien con capacidad de concepción genuina (pensamiento sistémico real, la capacidad de ver el tablero completo) cuyo único techo era el impuesto de ponerlo en palabras, y en vez de desorden amplificado obtendrá señal amplificada. La misma fuerza que escala la disfunción escala el talento latente. Hasta ahora solo hemos hablado de una de sus direcciones.
Ese estudio todavía no existe. Quiero ser preciso: esto está por demostrarse. Es una afirmación falsable a la espera del experimento correcto: medir la brecha entre lo que una persona puede concebir y lo que puede articular, y luego ver si el impulso de la IA es mayor justo donde esa brecha es más ancha. Mientras nadie lo haga, "no lo hemos medido" significa algo distinto de "no es real". Y también algo distinto de "es cierto". Está abierto. Creo que es la pregunta abierta más interesante de toda esta conversación.
Qué hacer mientras el estudio no existe. Puede actuar sin esperar la evidencia, porque la jugada práctica es la misma en cualquier caso: deje de tratar el pulido de la producción como si fuera capacidad. Siempre fueron cosas distintas, y la IA acaba de volver enorme la diferencia, porque en el momento en que una herramienta puede cargar con el impuesto de la articulación, la ventaja del resultado pulido que usted usaba como filtro se evapora, y lo que queda es lo que no estaba midiendo: concepción, criterio, la capacidad de ver el tablero completo. (Que, convenientemente, es también lo que la IA no puede hacer, y lo que separa a las empresas que obtienen un ROI real del 95% que no lo logra. Pero ese es el tema del próximo artículo).
Si usted dirige un equipo, esto es un problema de contratación y de medición antes que un problema de tecnología. ¿La persona cuyos memos siempre salían un poco toscos, pero cuyo instinto siempre era un poco más certero? Vuelva a evaluarla ahora. El impuesto que la escondía acaba de caer a cero.
La ventana: Abrí con mi propio cableado porque es el ejemplo más claro que tengo, pero el punto siempre fue más amplio que lo personal y que cualquier tipo de personalidad. Se trata de qué optimiza su empresa.
La versión estratégica es simple. La IA devaluó cada filtro que medía el pulido y dejó intacto cada problema que necesita criterio (la habilidad más valiosa de la era de la IA). La mayoría de las empresas pasará los próximos dos años admirando el salto de productividad y se perderá la jugada de fondo: las personas que sus instrumentos archivaron en silencio como promedio son hoy el talento peor tasado del tablero. Eso es una ventana de arbitraje, mucho más que una nota al pie para Recursos Humanos, y se cierra en cuanto los demás se den cuenta.
Quienes se mueven primero aquí ganan algo más valioso que adoptar la IA más rápido: heredan una fuerza laboral que el resto del mercado sigue puntuando mal.
Fuentes
- Noy, S. & Zhang, W. "Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence." Science (2023). La IA elevó la productividad promedio y comprimió la distribución, con la mayor ayuda para los redactores de menor habilidad; sustituyó en gran medida el esfuerzo y desplazó el trabajo hacia la generación de ideas, alejándolo de la redacción de borradores.
- Dell'Acqua, F., et al. "Navigating the Jagged Technological Frontier." Documento de trabajo de Harvard Business School / BCG (2023); de próxima publicación en Organization Science. Dentro de la frontera de la IA, grandes mejoras de productividad y calidad, mayores en quienes rendían menos; el estudio también documentó una menor diversidad de ideas entre los consultores.
- Wai, J., Lubinski, D., & Benbow, C. P. "Spatial Ability for STEM Domains." Journal of Educational Psychology (2009); Kell, H. et al. "Creativity and Technical Innovation." Psychological Science (2013). El razonamiento espacial es una dimensión distinta de la aptitud, medida de forma sistemáticamente insuficiente, con validez incremental para predecir patentes y publicaciones más allá de las medidas verbales y matemáticas.
Trabajo con scale-ups y pequeñas empresas que están justo en esta transición: aporto, de forma fraccional, criterio operativo senior y nativo en IA, para que usted tenga la visión del tablero completo sin el costo de alguien a tiempo completo. Si su mercado se mueve más rápido que su modelo operativo, hablemos.