La adopción de la inteligencia artificial (IA) en el entorno laboral está desigualmente distribuida entre niveles jerárquicos, y sus efectos no son ni uniformes ni necesariamente simples. Un reciente análisis de PwC en el Reino Unido revela que 19% de los trabajadores usa IA de forma diaria, frente al 15% del año anterior, pero existen sesgos claros sobre quién utiliza IA y de qué forma.

Entre los datos publicados, se observa que la penetración de IA varía significativamente por grado de responsabilidad: 85% de los ejecutivos senior y 73% de los managers han utilizado IA, mientras que solo 35% de los no gestores lo ha hecho. Este desbalance sugiere que las ventajas de la IA se concentran en capas de decisión superiores, dejando a muchos trabajadores sin experimentar sus posibles beneficios.

Pero incluso si más trabajadores de conocimiento incorporan IA en su rutina diaria, PwC advierte que la IA no está necesariamente aliviando la carga de trabajo. El informe señala que cerca de la mitad de los empleados (44%) ha visto aumentar su volumen de trabajo tras el uso de IA, y un porcentaje similar (45%) teme que la complejidad de sus tareas haya aumentado. Estos hallazgos ponen de relieve una dicotomía: la IA puede mejorar la calidad y el uso de habilidades (con 70% y 63% respectivamente reportando efectos positivos), pero también incrementa la complejidad y la carga percibida.

En este contexto, Claire Reid, Chief Innovation and Technology Officer de PwC UK, subraya la necesidad de replantear cómo se realiza el trabajo. La conclusión clave no es simplemente hacer más o mejor, sino rediseñar el trabajo para que personas y IA, juntos, logren mejores resultados. En palabras de Reid: “La verdadera recompensa no es hacer más trabajo; es rediseñar el trabajo para que las personas y la IA puedan entregar mejores resultados.”

La brecha entre niveles de seniority persiste, y la organización debe responder de forma proactiva para ampliar los beneficios de IA. La reticencia a probar nuevas herramientas, la confusión sobre las políticas de la empresa y la falta de capacitación son barreras que abundan. Una estrategia más clara y una comunicación más efectiva podrían permitir que más trabajadores adopten IA y aprovechen sus impactos positivos, sin sacrificar seguridad ni claridad.

Las lecciones clave para las organizaciones se centran en tres ejes: 1) repensar el trabajo alrededor de los problemas correctos, 2) dotar a las personas de las habilidades y la confianza necesarias para usar IA de forma adecuada, y 3) establecer salvaguardas apropiadas para gestionar riesgos y asegurar una implementación responsable. Sólo así será posible que la IA no sea un motor de presión adicional, sino una palanca para resultados mejores y sostenibles en toda la organización.

[Imagen: representación de IA y trabajo colaborativo, con un enfoque en la interacción entre personas y tecnología para lograr mejores resultados.]

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