“La mayoría de la gente utiliza la IA como un buscador glorificado”. Así lo afirma Joseph Fuller, profesor de Harvard especializado en el futuro del trabajo, que considera que muchos usuarios están desaprovechando estas herramientas. En una entrevista en el pódcast The Parlor Room, explica que el problema empieza cuando las empresas restringen su uso sin enseñar a sus empleados a aprovecharlas. Estos terminan aprendiendo por su cuenta y limitándose a hacer consultas.Su crítica también apunta a las empresas. Restringir el acceso sin ofrecer formación favorece que los empleados aprendan por su cuenta, sin aprovechar bien estos sistemas. Para Fuller, incorporarlos exige replantear cómo se trabaja. Por eso describe la IA como “una forma de trabajar”, con implicaciones que van más allá de instalar un programa.Todo lo que tienes que saber Hacer preguntas es solo el principio Trabajar más rápido no garantiza acertarHacer preguntas es solo el principio El funcionamiento de herramientas como ChatGPT ayuda a entender esta diferencia. Su interfaz invita a escribir una pregunta, pero sus modelos también generan y transforman contenido. La conversación permite afinar el resultado: pedir otra explicación, modificar un borrador o señalar qué parte de una respuesta necesita corregirse. El intercambio puede continuar hasta obtener algo que encaje con la tarea. Suscríbete a la newsletter de Andro4allEn el ámbito laboral, Fuller propone que recursos humanos y responsables operativos lideren esa transformación. También defiende conservar la supervisión humana, tanto para detectar errores como para reconocer propuestas valiosas. Su planteamiento pasa por integrar la IA en procesos concretos, con formación y acceso adecuados, sin exigir que toda una organización cambie de golpe.El salto hacia herramientas que intervienen en las tareas ya aparece en propuestas como los planes de Microsoft para que Copilot maneje funciones del PC. Ordenar documentos o ayudar a solucionar problemas supone ir más allá de contestar consultas. Eso sí, tener más funciones disponibles no demuestra, por sí solo, que se estén utilizando bien.Trabajar más rápido no garantiza acertarUna investigación distinta, realizada con 758 consultores de Boston Consulting Group y recogida por Harvard Business School, permite poner cifras a esa diferencia. En tareas de innovación y desarrollo comercial que GPT-4 podía resolver, los participantes con acceso a la IA trabajaron alrededor de un 25 % más rápido. Además, completaron más subtareas y sus resultados recibieron mejores valoraciones de calidad.Sin embargo, el resultado cambió ante un problema de estrategia que exigía combinar datos con pistas presentes en entrevistas. El grupo sin IA acertó en el 84,5 % de los casos. Entre quienes tenían acceso a GPT-4, el porcentaje bajó al 70,6 %. El experimento muestra que una misma herramienta puede mejorar unas tareas y perjudicar otras. Un estudio sobre la respiración de alta ventilación explica por qué esta técnica puede inducir estados alterados de conciencia similares a los de algunos psicodélicosLa cuestión, por tanto, incluye aprender a distinguir cuándo una respuesta resulta útil y cuándo necesita comprobarse. Una explicación convincente puede estar equivocada. Aplicado al trabajo diario, esto obliga a valorar el resultado por su precisión y por si resuelve el problema planteado, sin confundir la rapidez con la que aparece en pantalla con la calidad de lo que propone.