¿Cuántas veces esta semana has dado por buena una respuesta de la IA sin revisarla del todo?
No eres el único. El 87 % de las personas ya usa la IA en su trabajo y el 75 % asegura que le hace más productiva. Pero solo el 13 % cree que su organización está obteniendo mejores resultados.
Si cada persona trabaja más rápido, ¿por qué la empresa no lo nota? La respuesta no está en la tecnología, sino en cómo la usamos.
Cuando la IA decide por nosotros
Delegar tareas en la tecnología no es nuevo: usamos Google Maps para no memorizar rutas y el calendario para no olvidar reuniones. El problema aparece cuando lo que delegamos no es una tarea, sino nuestro criterio. Aceptamos lo que dice la IA sin cuestionarlo y lo hacemos nuestro sin darnos cuenta.
"Cuando algo parece pulido, suena seguro y llega rápido, como suele ocurrir con el contenido generado por IA, es sorprendentemente fácil aceptarlo sin comprobar si es correcto."
Dra. Tanya Boyd, psicóloga organizacional de Insights
Dos formas de trabajar con IA (y ninguna es ideal)
En la mayoría de los equipos conviven dos perfiles. Por un lado, quienes revisan, corrigen y dan contexto a la IA hasta que el resultado es bueno: un trabajo que puede llevarles más de seis horas a la semana y que acaba agotándoles, sobre todo cuando tienen que arreglar lo que otros no han revisado. Por otro, quienes entregan lo que genera la IA tal cual. El 69% reconoce haberlo hecho, y el precio se paga en errores, retrabajo y pérdida de confianza en el equipo. Ninguno de los dos caminos convierte la productividad individual en resultados para la organización.
La clave: el pensamiento crítico
Pensar de forma crítica significa hacerse preguntas sencillas: ¿esto es realmente así?, ¿cómo lo sabemos?, ¿qué estamos dando por hecho?, ¿qué otros puntos de vista faltan? Parece fácil, pero no abunda: el 73% de los clientes de Insights encuestados señala el pensamiento crítico como una de las habilidades que más faltan en su organización.
Cómo ayudar a tus equipos a pensar mejor utilizando la IA y mejorar su rendimiento
Insights Discovery parte de un modelo sencillo de cuatro energías cromáticas que nos ayuda a entender cómo preferimos comunicarnos y trabajar con los demás. Todos tenemos las cuatro, pero cada persona tiene una combinación única, y esa combinación también se refleja en nuestra forma de pensar: en lo que se nos da bien y en lo que podemos pasar por alto.
Conocer tus preferencias te ayuda a tomar decisiones más equilibradas, a colaborar mejor con tu equipo y a afinar tu criterio con el tiempo.
De esta idea nace el nuevo programa Pensamiento Crítico de Insights Discovery, que traslada el modelo de las energías cromáticas al terreno de la toma de decisiones.
¿Quieres conocer cómo tus equipos pueden sacar partido a la IA sin dejar de lado el pensamiento crítico? ¡Contacta con nosotros!
Fuentes utilizadas en este artículo:
Kosmyna, N et al. Thinking Fast, Slow and Artificial: Generative AI Reduces Cognitive Effort While Thinking. SSRN. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6097646
Glean. Work AI Index. https://www.glean.com/work-ai-institute/reports/work-ai-index
Brynjolfsson, E, Rock, D and Syverson, C. The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies. American Economic Journal: Macroeconomics. https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/mac.20180386
Davenport, T. Ten Reasons Why We Won't See Productivity. Substack. https://tdavenport.substack.com/p/ten-reasons-why-we-wont-see productivity
Doshi, A R and Hauser, O P. Generative AI Enhances Individual Creativity but Reduces the Collective Diversity of Novel Content. Science Advances. https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adn5290
MIT Sloan School of Management. Does generative AI actually enhance creativity in the workplace? https://mitsloan.mit.edu/press/does generative-ai-actually-enhance-creativity-workplace
