Un documento de la consultora McKinsey describe cómo las herramientas de inteligencia artificial asumen tareas que tradicionalmente formaban a los empleados junior y plantea un modelo para preservar el aprendizaje.
Un informe de la consultora McKinsey, titulado Building expertise in the age of AI, analiza los efectos de la inteligencia artificial en la formación de los trabajadores que inician su carrera profesional.
El documento señala que tareas como investigar, documentar y realizar análisis preliminares, que antes eran asignadas a los empleados junior, son ahora ejecutadas por sistemas de inteligencia artificial. Según el informe, estas actividades cumplían una función formativa al introducir a los nuevos empleados en las dinámicas de toma de decisiones.
Desde Microsoft denominaron al fenómeno «AI boost» para los empleados senior, ya que los asistentes de inteligencia artificial multiplican su productividad. Para los junior, en cambio, describen un «AI drag», porque aún no tienen el criterio para evaluar la precisión de las respuestas generadas por la máquina.
El informe advierte que si las empresas optan por contratar únicamente perfiles senior y automatizar las tareas de los junior, se desarma la base de la pirámide de la que surgen los futuros especialistas.
McKinsey propone un modelo denominado «Answer Key», que consiste en tres pasos: el empleado realiza primero la tarea de forma individual, luego la inteligencia artificial la corrige y finalmente el trabajador analiza las diferencias con su supervisor. El documento cita el caso de una inmobiliaria que aplicó este método. Aunque su agente de inteligencia artificial generaba análisis de mercado superiores a los de cualquier junior, la empresa solicitó a los recién incorporados que elaboraran su propio análisis de manera manual, recorriendo los barrios y estudiando el tránsito, para luego compararlo con el de la máquina. La brecha entre ambas versiones era utilizada como instancia de aprendizaje.
El informe también menciona estudios clínicos en los que proporcionar un modelo de lenguaje a los médicos casi no mejoró su diagnóstico a largo plazo. En cambio, obligarlos a comparar y reconciliar su razonamiento con el de la inteligencia artificial los llevó al nivel de la máquina. Asimismo, indica que cuando los empleados usaron inteligencia artificial para tareas técnicas que no dominaban, la habilidad se perdió al retirarles la herramienta.
La síntesis del documento sostiene que la dependencia pasiva genera resultados y la comparación estructurada genera expertos. El método requiere más esfuerzo y puede resultar abrumador para un principiante, por lo que recomienda dosificarlo. El informe agrega que el aprendizaje puede medirse: si la distancia entre lo que produce el junior y lo que propone la inteligencia artificial se reduce con el tiempo, hay criterio en formación. El rol del jefe también cambia, ya que deja de responder preguntas y pasa a enseñar a pensar.
El informe concluye con dos recomendaciones: a quienes inician su carrera, les sugiere no pedir a la inteligencia artificial que piense por ellos, sino hacerlo primero y usar la máquina para corregir. A los líderes, les indica que el próximo gran senior de su equipo puede estar en un escritorio junior y que alguien debe entrenarlo.