Javi Ursua

Automatizar o aumentar

Las dos maneras de meter inteligencia artificial en un trabajo intelectual, cómo distinguirlas en una tarea concreta, y por qué solo una de las dos sirve cuando la tarea no es rutinaria.

Automatizar sustituye a la persona en una tarea. Aumentar amplía lo que la persona puede hacer y la deja decidiendo. Parecen dos versiones de lo mismo y llevan a sitios opuestos, y confundirlas es el error más caro que se comete hoy al meter inteligencia artificial en un trabajo intelectual.

Este artículo desarrolla ese punto del mapa general de la categoría, que está en Del conocimiento a la sabiduría . Aquí va lo operativo: cómo se distinguen las dos cosas en una tarea que tengas delante esta semana.

Las dos definiciones, con precisión

Automatización es reemplazar la ejecución humana de una tarea por ejecución maquinal. Funciona bien cuando la tarea es repetitiva y está basada en reglas: procesar una factura, introducir datos, conciliar dos registros, clasificar por criterios fijos. El procedimiento existe antes de empezar, y la máquina lo ejecuta.

Aumentación es usar la máquina para ampliar la capacidad de la persona, que sigue decidiendo. La máquina asume la carga cognitiva de bajo nivel —buscar, resumir, ordenar, redactar un primer borrador— y el juicio, la intención y la responsabilidad se quedan donde estaban.

Thomas Davenport y Julia Kirby plantearon el marco con claridad en Beyond Automation, en Harvard Business Review, en junio de 2015: con máquinas muy capaces, la pregunta útil deja de ser qué tareas se pueden quitar y pasa a ser qué le queda a la persona y cómo se le da valor a eso. Davenport volvió sobre ello en 2022 con Steven Miller en Working with AI, un libro entero de casos reales de colaboración humano-IA — lo que en la literatura empieza a llamarse HAIC, human-AI collaboration. Cómo se hace ese reparto en la práctica, tarea a tarea, lo cuento en Cómo se reparte el trabajo entre una persona y una IA .

El test, y son tres preguntas

Para cualquier tarea concreta, esto decide en un minuto:

1. ¿El procedimiento está escrito de antemano y no cambia según el caso? Si sí, es candidata a automatizar. Si el procedimiento se decide sobre la marcha mirando el caso, no lo es.

2. ¿Existe una respuesta correcta que se puede comprobar sin aplicar criterio? Una factura cuadra o no cuadra. Un informe de recomendación no tiene respuesta correcta: tiene una respuesta defendible, que es otra cosa.

3. ¿Alguien tiene que responder del resultado ante otra persona? Si la respuesta es sí, la tarea es de aumentación aunque las dos anteriores dijeran lo contrario. La responsabilidad no se delega en una herramienta, y cualquier diseño que lo intente acaba en un humano firmando algo que no ha revisado.

Y la regla que se deriva de las tres: si una misma tarea da respuestas mezcladas, está mal cortada. Casi siempre esconde dentro un tramo mecánico y un tramo de juicio, y separarlos es la mitad del trabajo de diseño. La preparación de un informe mensual, por ejemplo, es recopilación —automatizable—, redacción —aumentable— y decisión sobre qué recomendar, que es tuya entera.

Por qué el trabajo del conocimiento cae casi entero del lado de aumentar

Drucker lo definió en 1959 como un trabajo cuyo procedimiento diseña la propia persona, aplicando conocimiento a problemas que nadie ha resuelto antes. Esa definición y la primera pregunta del test se contradicen por construcción.

De ahí sale una consecuencia práctica bastante clara: en un puesto de conocimiento, la parte automatizable es la periferia administrativa, y la parte central admite aumentación y poco más. Los proyectos que se plantean al revés —empezar por cuánto personal se ahorra— acaban automatizando el trámite, dejando el trabajo difícil igual que estaba, y contando el resultado como una transformación.

Qué se descarga en la práctica

Conviene decirlo por función, porque los productos concretos cambian cada seis meses y el mecanismo no.

Resumir un hilo largo o una reunión. Filtrar una bandeja de entrada por relevancia. Preparar un primer borrador que se corrige en lugar de escribirse desde cero. Buscar y contrastar información entre documentos propios. Ordenar un flujo de trabajo y hacer el seguimiento. Defender un hueco de concentración en la agenda.

Ninguna de esas cosas es la parte interesante del trabajo. Y todas ellas juntas eran exactamente el coste de mantenimiento que hacía insostenible cualquier sistema personal de trabajo bien diseñado, que es lo que de verdad ha cambiado con la revolución digital: sostener un método se ha vuelto mucho más barato.

Lo que la aumentación no arregla, y hay que decirlo entero

No arregla el entorno. Si una organización mide actividad, la máquina produce más actividad: más correos, más documentos, más informes de estado. Más teatro, mejor redactado. Ese círculo lo desarrollo en El espejismo de la ocupación , y se cierra cambiando qué se mide, no qué se instala.

No comprende. Los modelos de lenguaje alucinan, arrastran los sesgos de sus datos de entrenamiento y no hacen razonamiento causal robusto. Producen el resultado correcto sin que haya nadie dentro que sepa por qué.

Y traslada trabajo de verificación a la persona. Esto se menciona poco y es lo que más descuadra un cálculo de ahorro. Un borrador generado en diez segundos puede costar veinte minutos de comprobación, y si nadie presupuesta esos veinte minutos, la comprobación no ocurre. Ahí es donde la aumentación se convierte, sin que nadie lo decida, en automatización encubierta.

Cómo se empieza, con una cifra delante

El piloto que sirve tiene un número antes de empezar.

Elige una tarea que hagas todas las semanas, que te canse y que no exija criterio. Mide cuánto tardas hoy, de verdad, durante dos semanas. Hazla con asistencia durante un mes, incluyendo el tiempo de verificación en la cuenta. Y decide con el dato.

Es aburrido y es la diferencia entre saber si funciona y creer que funciona. Un profesional que ha hecho eso una vez puede defender su criterio delante de cualquiera; el resto de la conversación sobre inteligencia artificial en las empresas se hace con impresiones.

La pregunta que ordena todo esto sigue siendo la de Drucker: cuál es mi contribución específica. La máquina ha ampliado mucho lo que se puede producir en una semana. Elegir qué merece la pena producir sigue sin poder delegarse, y ahora ocupa una proporción mayor del trabajo que queda.

Fuentes