Javi Ursua

Cómo se reparte el trabajo entre una persona y una IA

Por qué el reparto se decide tarea a tarea, qué se queda siempre la persona, las cuatro maneras de trabajar con una IA y cómo se revisa el reparto cuando la herramienta cambia.

El reparto entre una persona y una IA se decide tarea a tarea, y casi siempre dentro de cada tarea, tramo a tramo. Esa unidad pequeña es lo que convierte una conversación sobre el futuro del trabajo en una lista concreta de qué hace cada parte, que se puede revisar el lunes.

Este artículo es el mapa del bloque de esta categoría dedicado a trabajar con IA. Qué es la tecnología por dentro lo cuento en Qué es realmente la inteligencia artificial ; aquí va lo que cambia en el trabajo de quien la usa, y de quien dirige a quien la usa.

Un puesto está hecho de muchas tareas

La idea de partida la formularon con claridad Thomas Davenport y Steven Miller en Working with AI (2022), un libro construido sobre casos reales de colaboración entre personas y sistemas inteligentes: la tecnología automatiza tareas concretas, y un puesto está hecho de muchas. Algunas las absorbe la máquina, otras cambian de forma y otras aparecen nuevas.

La consecuencia práctica es inmediata. La pregunta «¿me va a sustituir la IA?» no tiene respuesta útil. La pregunta «¿cuáles de las veinte cosas que hago esta semana saldrían mejor con ayuda, y cuáles no?» sí la tiene, y se responde en una tarde.

Hay un matiz que conviene no perder: la misma herramienta sirve para sustituir a una persona o para ampliar lo que hace, y lo que decide entre las dos es la intención de quien la despliega. El reparto lo decide quien dirige, y lo decide aunque no se dé cuenta de que lo está decidiendo.

El primer corte: automatizar o aumentar

Antes de repartir hay que saber qué clase de tarea se tiene delante. En Automatizar o aumentar propongo un test de tres preguntas —si el procedimiento está escrito de antemano, si hay una respuesta que se puede comprobar sin aplicar criterio, si alguien responde del resultado ante otra persona— que separa lo que la máquina puede hacer sola de lo que tiene que hacer acompañada.

Ese test deja del lado de la automatización la periferia administrativa de casi cualquier puesto de conocimiento. Todo lo demás se reparte, y ese reparto es el asunto de este artículo.

Cuatro cosas que se quedan siempre en manos de la persona

Hay cuatro cosas que no cambian de manos por mucho que mejore la herramienta. Conviene tenerlas nombradas, porque son justo las que se ceden sin darse cuenta.

La intención. Qué se busca y para qué. Un modelo puede proponer objetivos, y lo hace con soltura, pero no sabe cuál de ellos te importa: eso no está en ningún texto que haya visto.

El contexto que no está escrito. La historia con ese cliente, por qué se descartó aquella opción el año pasado, qué persona del comité va a objetar qué. Buena parte de lo que hace bueno un trabajo profesional vive en cabezas y no en documentos, y lo que no está en el material que recibe, para el modelo no existe. El mecanismo está en El contexto es el recurso escaso .

El juicio sobre la respuesta. Decidir si lo que ha vuelto es correcto, si es suficiente y si viene a cuento. Para juzgar un buen informe hay que saber cómo es un buen informe, y eso tiene una consecuencia directa sobre quién aprovecha de verdad estas herramientas, que cuento en Quien más gana con la IA es quien ya sabía hacerlo .

La responsabilidad. Quien firma responde. Una recomendación que ha redactado una máquina y que se envía sin revisar sigue llevando el nombre de quien la envió.

Lo que la máquina puede asumir

Del otro lado, lo que un modelo de lenguaje hace bien sobre el material que se le da. Lo digo por función y no por producto, porque los productos cambian cada pocos meses y las funciones no.

Con una condición que no admite excepciones: la capacidad de estas herramientas es irregular. Son excelentes en una tarea y fallan en la contigua sin avisar, y la frontera entre las dos no se ve desde fuera. Lo cuento con el experimento que lo midió en Brillante en una tarea, inútil en la de al lado .

Cuatro maneras de trabajar con una IA

Entre esas dos listas caben varias formas de colaborar, y confundirlas explica buena parte de las decepciones. Son cuatro, y se distinguen por quién lleva la iniciativa y por cuánto se interviene por el camino.

Encargar. Pides una pieza acotada —un resumen, un borrador, una tabla—, la recibes y la revisas. La iniciativa es tuya y la máquina ejecuta un tramo. Ethan Mollick, profesor en la Wharton School, y los coautores del experimento de la frontera irregular llaman centauro a esta forma de trabajar: una división clara entre lo que hace cada parte. Es la más común y la más fácil de controlar.

Entrelazar. Trabajas con la herramienta dentro del proceso, paso a paso: escribes, te propone, corriges, sigues. Los mismos autores lo llaman cíborg. Rinde mucho en redacción y en análisis exploratorio, y tiene un riesgo concreto: al final cuesta saber qué parte del razonamiento es tuya.

Pensar con ella. Le pides que discuta tu planteamiento en lugar de producir un resultado: que busque fallos, que proponga otra forma de ver el problema, que haga de comité escéptico. Es el modo que menos se usa y el que más rinde en trabajo de dirección. Lo desarrollo en De copiloto a copensador .

Delegar la ejecución. Le das un objetivo y la herramienta encadena pasos por su cuenta —busca, lee, escribe, envía— hasta terminar. Es lo que se llama un agente, y cambia la naturaleza del error: deja de ser un texto que lees antes de usarlo y pasa a ser una acción que ya ha ocurrido. Lo cuento en Agentes: qué cambia cuando la máquina ejecuta .

Cada tarea pide una de las cuatro, y el oficio está en elegir cuál. Resumir diez informes es un encargo. Decidir qué implican para la estrategia del año es para pensar con ella. Convertir esa decisión en veinte correos personalizados puede ser una delegación, con una revisión antes de enviar.

HAIC y la persona en el bucle

Dos términos aparecen en cuanto se lee sobre esto, y conviene tenerlos claros.

HAIC son las siglas en inglés de human-AI collaboration, la colaboración entre personas y sistemas de inteligencia artificial. Es el término con el que buena parte de la literatura académica designa todo lo anterior, y tiene la ventaja de poner el foco en la colaboración y dejar la herramienta en segundo plano.

La persona en el bucle —human in the loop— designa el punto del proceso en el que una persona interviene. Hay más de un papel posible; por ejemplo: quien toma la decisión final sobre una recomendación del sistema, quien lo supervisa y lo corrige cuando falla, quien le aporta el contexto que sus datos no tienen, y quien lo mejora con el tiempo. Diseñar un proceso con IA consiste en buena parte en decidir dónde va cada uno de esos puntos y quién los ocupa.

El error habitual es poner a una persona en el bucle sin darle tiempo ni criterio para intervenir. El bucle existe entonces en el diagrama del proceso y en ningún otro sitio.

Lo que cuesta el reparto

Tres costes aparecen siempre, y casi nunca figuran en el cálculo inicial.

La verificación. Un borrador que se genera en segundos puede pedir un buen rato de comprobación. El ahorro real es el neto, y si nadie presupuesta ese tiempo, la comprobación no se hace.

La complacencia. Una herramienta que acierta casi siempre entrena a quien la usa para dejar de revisar. Hay un experimento con seleccionadores profesionales que lo midió —con recomendaciones mejores, evaluaciones peores— y lo cuento en Brillante en una tarea, inútil en la de al lado .

El aprendizaje. Las tareas que primero se ceden —el borrador malo, la búsqueda tediosa, el resumen que obliga a leerlo todo— son las mismas con las que tradicionalmente se aprendía un oficio. Cómo se forma el criterio de quien empieza hoy es una pregunta abierta, y así la dejo en Quien más gana con la IA es quien ya sabía hacerlo .

El reparto caduca, y por eso se escribe

Lo que la herramienta hace mal hoy puede hacerlo bien dentro de unos meses, y lo que hace bien puede cambiar de forma con la versión siguiente. Mollick propone trabajar asumiendo que la herramienta que usas hoy es la peor que vas a usar, y el consejo tiene una lectura práctica: ningún reparto es definitivo.

La respuesta es modesta y funciona. El reparto se escribe y se revisa. Una lista de las tareas recurrentes con tres columnas —qué hace la persona, qué hace la herramienta, dónde se revisa— y una fecha para volver a mirarla. Sin lista, el reparto lo decide el uso, y el uso tiende a ceder más de lo que conviene.

Lo que queda en manos de quien dirige

Que el reparto es una decisión de diseño del trabajo. No viene con la licencia ni lo resuelve el departamento de sistemas: lo hace quien conoce las tareas.

Que se hace por tareas y por tramos, con la intención, el contexto, el juicio y la responsabilidad siempre del lado de la persona.

Que cada tarea pide su modo de colaboración. Usar siempre el mismo —casi siempre el encargo— deja sin tocar la mitad del valor.

Y que los puntos de revisión necesitan tiempo y criterio asignados, porque sin ellos la aumentación se convierte, sin que nadie lo haya decidido, en automatización encubierta.

La máquina ha abaratado mucho la ejecución. Lo que queda es decidir qué se ejecuta, con qué material y quién responde de ello, y ese trabajo ocupa ahora más espacio que antes.

Fuentes