Existe una brecha muy importante entre lo que los directivos creen que es capaz de hacer la inteligencia artificial y lo que realmente puede lograr hoy en día, una diferencia que ha generado lo que su fundador y consejero delegado de la empresa Box, Aaron Levie, ha denominado como una “psicosis de la IA”. Según Levie, los altos cargos de las empresas tecnológicas se encuentran desconectados de la realidad del trabajo diario, y creen que la tecnología puede realizar tareas que todavía requieren la intervención y el criterio experto de las personas. Esta percepción errónea surge, según explica, porque los directivos están muy alejados de la parte final y práctica del trabajo: ven un prototipo o un modelo que genera un contrato o líneas de código y creen que el proceso ya ha terminado, sin ser conscientes de que luego hay que revisar esos documentos o programas para detectar errores, cláusulas engañosas o información falsa que la propia IA ha creado de forma automática.
Esta situación se da en un contexto de gran actividad en el sector: las valoraciones de las empresas tecnológicas han aumentado de forma espectacular, pero al mismo tiempo se están produciendo despidos masivos de trabajadores. En algunos casos, estas reducciones de plantilla se justifican precisamente por la adopción de sistemas de inteligencia artificial, lo que ha llevado a ejemplos como el de Zeb Evans, consejero delegado de la startup de gestión de proyectos ClickUp, quien anunció que había despedido a casi una cuarta parte de sus empleados tras instalar 3.000 agentes de IA para realizar sus funciones. Evans describió la nueva estructura como una “organización 100x”, en la que las personas solo se dedican a supervisar el trabajo de las máquinas.
Sin embargo, las cifras y los análisis muestran que estas decisiones se basan más en percepciones que en resultados reales. Varios estudios han confirmado que todavía no existe una relación sólida entre el uso de la inteligencia artificial y un aumento de la productividad de forma generalizada. Una investigación realizada por la Universidad de California en Berkeley llegó a la conclusión de que no hay una vinculación clara y constante entre la adopción de estas tecnologías y el crecimiento de la producción total de las empresas. Por su parte, un trabajo del National Bureau of Economic Research detectó lo que se ha llamado la “paradoja de la productividad”: aunque la tecnología ha mejorado algunos procesos, la mejora que se percibe es mucho mayor que la que se puede medir realmente en los resultados. Incluso estudios del MIT, que probaron miles de agentes de IA realizando tareas distintas, mostraron que en muchos casos estos sistemas no alcanzan la calidad del trabajo humano, y se estima que solo podrán completar muchas tareas con un nivel de calidad adecuado entre el 80 % y el 95 % para el año 2029, sin llegar a superar todavía las capacidades de las personas.
