Descifrando el valor de nuestro trabajo frente a la IA generativa.

No sólo va de productividad, la IA evolucionará cómo medimos y entendemos el valor de nuestro trabajo. Si los resultados importan más que las tareas, ¿cómo cambia nuestra relación con lo que hacemos?

sep 29, 2024

En la edición de hoy, contamos con el punto de vista de alguien a quien muchos de vosotros conocéis bien. Fernando de la Rosa, aka Titonet, es veterano en el ámbito de la transformación digital y fundador de Foxize School (disclaimer, soy socio fundador minoritario). Rondaba el año 2003 cuando nos encontramos en las trincheras digitales y ya no hemos dejado de retarnos mutuamente. Él había creado Seis Grados, una agencia pionera en el mundo del marketing digital de guerrilla y viral, y nosotros andábamos cambiando el mundo con DiceLaRed.

Más allá de su labor empresarial, Fernando es adalid de la educación continua en un contexto de cambio generalizado. Su pasión por compartir conocimiento se refleja en sus escritos online, sus libros y en su trabajo como formador.

Hoy nos ofrece una reflexión diferente sobre el impacto de la IA Generativa en el entorno laboral. ¿Cómo impactará esta tecnología en nuestras habilidades, resultados y en la manera en que somos recompensados? La IA no solo aumenta la productividad, sino que redefine el verdadero valor del trabajo en las organizaciones, haciendo que lo que realmente importe no sea solo el "output" (lo que producimos), sino el "outcome" (los resultados que generamos). Foxize ha lanzado además el Pasaporte IA, un programa de upskilling para equipos de trabajo que arranca con un test de conocimiento IA (os lo dejo aquí por si os animáis a poneros a prueba :)

Soy suscriptor de su Substack desde que Fernando lanzó la versión de pago, y no dejo de recomendarlo. Después de leerle durante veinte años, Titonet está en su mejor estado de forma, como podréis comprobar ahora.

Volvemos a leernos en la sección de enlaces :)

Cómo la IA cambiará tu forma de trabajar.

Fernando de la Rosa (@titonet).
Fundador, Foxize School.

(Hoy contamos con versión acústica del artículo)

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La IAG ha generado un sinfín de artículos e informes que predicen su impacto en los negocios, en diferentes sectores, áreas funcionales e incluso en la sociedad en general.

Lo que suele ocurrir con las predicciones es que la interpretación depende tanto de quien las haga como de quien las lea. Tendemos a inclinarnos hacia un enfoque optimista o pesimista. El optimismo suena a un argumento comercial. El pesimismo, por el contrario, suena a alguien que intenta ayudarte o avisarte.

Me queda claro que a cada uno de los que estáis leyendo caeréis en el lado optimista o pesimista en base a vuestras experiencias y expectativas. No es que alguien tenga la razón y los otros estén locos, sino simplemente que leemos y escribimos las cosas como somos nosotros, no como son. Por eso, no es cuestión de calificar a nadie de “flipao” ni de “catastrofista”.

En este espacio, y con el permiso de mi amigo Fernando, me gustaría compartir contigo tres ideas sobre cómo la IAG afectará el trabajo de cualquier profesional y lo que creo que sucederá a corto y largo plazo en las empresas.

No es una visión optimista ni pesimista, simplemente es mi opinión, basada en mi experiencia, mis datos y mis sesgos. Por supuesto, no pretende ser completamente objetiva; es un tema que me apasiona, en el que tengo un interés comercial, y por tanto puede caer en que tengo una visión interesada. Así que te invito a que la leas, pero también a que la interpretes a tu manera, con tu propio criterio.

El mito de la productividad de las herramientas tecnológicas.

La promesa de cualquier herramienta es hacer que tu trabajo sea más fácil, más rápido y mejor. Sin embargo, lo que hemos aprendido en los últimos años de acelerada digitalización es que la introducción de herramientas digitales no siempre tiene el impacto esperado.

Tomemos como ejemplo la implementación de un ERP. Si bien ha mejorado el control y la seguridad, también ha obligado a los empleados a aprender muchos nuevos procesos que antes no existían. Es lo que tiene el software, que te tienes que adaptar a la lógica de quien lo ha diseñado.

El ejemplo del ERP, lo puedes cambiar por el CRM, por esas tabletas tan chulas que se repartieron al equipo comercial o el uso de de MS teams. Cuando el foco está en la herramienta, la adaptación de las personas suele costar un período de tiempo y esto condiciona los resultados esperados.

El problema no radica en la utilidad de la herramienta, sino en el tiempo que le toma a las personas modificar su forma de trabajar. Para que una nueva herramienta funcione tiene que conseguir ayudar a la persona en sus hábitos del día a día. Es decir, no le pidas a la persona que modifique su forma de trabajo, sino que adapta la herramienta al día a día de la persona para que a partir de ahí le saque el máximo provecho y la adopte de forma rápida y sencilla.

Este proceso de adaptación varía: las personas con mayor destreza tecnológica lo asimilan más rápido, mientras que otras se resisten hasta que no hay más opción.

Este es el error clásico en la formación tecnológica, y estamos cayendo nuevamente en él con la IAG. No se trata sólo de explicar qué es la IAG, cómo hacer un prompt o discutir sobre ética, privacidad o el futuro de los robots. Aunque estos temas son interesantes y añaden visión, rara vez son aplicables en el día a día de la mayoría de las personas. Lo que realmente necesitan es que les expliquen: ”¿qué hay de lo mío?”

Para poder organizar mejor este acercamiento sobre los beneficios que podrían reportar a una persona hice un primer estudio sobre cómo las IAG actuales impactarán en las habilidades profesionales. La conclusión principal es que las habilidades que se verían favorecidas por el uso diario de estas herramientas serán:

La mentalidad innovadora (4,2/5)
Mejora colaboración productiva (3,9/5)
Mejora de la excelencia individual (3,8/5)
La productividad profesional (3,7/5)
Comunicación efectiva (3,6/5)

Es decir que esto no va solo de hacer tu trabajo más rápido. Esto va a ir de que vas a poder hacer tu trabajo mejor. Va a crecer la mentalidad de hacer las cosas diferentes y por ende encontrar nuevas soluciones a problemas complejos.

Lo que va a ocurrir es que la calidad de lo que haces en tu día a día será mejor planteado, con enfoque creativos, más completo, más rápido, sin errores y con una mayor precisión.

La duda es ¿Te retribuirá más por hacer mejor tu trabajo? ¿Qué impacto supondrá en el negocio? ¿Cómo se va a medir?

Cómo la IA redefine el valor del trabajo.

Lo que ocurre es que a ti no te pagan por el output. Tu empresa no te paga por hacer más presentaciones. Tampoco te paga por hacerlas mejor. Tu empresa no te paga por hacer mejores reuniones o informes. A ti te pagan para conseguir unos resultados, lo que ocurre es que nadie lo tiene bien montado y nadie sabe cuánto de tu trabajo mejora el negocio.

Hay una diferencia entre output (lo que haces) y outcome (lo que consigues). El modelo actual del trabajo se organiza en base a horas, tareas y responsabilidades (output). Esta es una forma muy industrial de organizar la relación de personas que trabajan en el paraguas de una empresa. Mientras sigamos atados a métricas anticuadas, nunca sabremos quién está realmente moviendo la aguja.

Con la entrada de estas nuevas herramientas habrá un grupo de personas que van hacer mucho más rápido y mejor el trabajo que el resto de sus compañeros. Si esto ocurre, pedirán unas condiciones de trabajo diferentes.

Voy a poner el ejemplo de dos mecánicos. El primero necesita 3h para arreglar un coche, el segundo llega examina los datos y aprieta dos tornillos, el coche ya funcionará y le dirá al cliente las cosas que debe evitar para que se repita la avería. Para ello ha necesitado 30 minutos. Los dos arreglan coches, pero el segundo podrá hacer x 6 el trabajo del otro. ¿Se le pagará x6 el sueldo del otro? Cuando acabe el trabajo, ¿Se podrá ir a casa?

Pensar que la IAG permitirá incrementar en mucho la productividad de los empleados sin que haya cambios en las condiciones laborales es ingenuo y poco realista.

Es por ello que me parece absurdo el debate actual sobre la duración de la jornada laboral El gran punto que marcará la diferencia será el de ¿Cuánto contribuyes tú al resultado de tu empresa?

En el siglo XX, ibas a la oficina para trabajar. Al principio del siglo XXI, cuando necesitabas trabajar, te conectabas, ya fuera desde la oficina, casa, tren, cafetería o donde fuera. Con la llegada de la IAG, te conectarás al trabajo para alcanzar los objetivos que has acordado con la empresa. Una vez que logres esos objetivos, quizá ni siquiera tengas que conectarte.

Sé que todo esto es difícil de medir. Pero creo que, últimamente, si algo es fácil de medir, lo hace todo el mundo. Las empresas que logran encontrar métricas que respondan a las cuestiones más difíciles son las que realmente marcan la diferencia.

Sé que todo esto es difícil de medir. Pero creo que, últimamente, si algo es fácil de medir, lo hace todo el mundo. Las empresas que logran encontrar métricas que respondan a las cuestiones más difíciles son las que realmente marcan la diferencia.

En un ejemplo que compartí sobre people analytics (parte 1 y parte 2) con una selección de las empresas con las que trabajo me contaron que no tienen ni un 10% de las métricas planteadas.

Es imposible adaptarse al cambio del trabajo que propone la IAG si la empresa no tiene métricas. La IAG obligará a hacer un cuadro de condiciones personalizadas para cada empleado en base a su capacidad de uso. No hablamos de una herramienta con la ofimática o el excel. Hablamos de una herramienta que puede mejorar mucho entre saberla utilizar y no saberla utilizar.

Sin métricas ese mecánico tan bueno se irá. Así que… ¿Cuantos mecánicos tienes como él?

Aprendiendo del Pasado: Cómo Implementar la IA en el tu empresa.

Hemos vivido una situación parecida hace 10 años con los proyectos de transformación digital, así que deberíamos aprender algo sobre cómo plantear una hoja de ruta para que la tecnología impacte en el negocio. De esa época podemos sacar algunas lecciones importantes.

Hay una hoja de ruta sobre cómo el uso de la tecnología impacta en el negocio, que requiere de visión, infraestructura y equipo; y por otro, necesitamos preparar a la organización para el cambio de la forma de trabajo. Si quieres más detalles, escribí esto hace años y sigue siendo vigente.

Lo que realmente me interesa es la parte que involucra a las personas y la cultura organizacional. Muchas empresas han lanzado programas de formación para sus empleados, pero aprender sobre machine learning o LLMs no necesariamente mejora la forma en que trabajan. La mayoría del equipo está ocupado resolviendo los problemas del día a día, y si no se les ofrece algo verdaderamente práctico, podrías perder la oportunidad de capitalizar el interés que ha provocado el hype de la IAG.

La experiencia con las habilidades digitales nos enseñó que hasta que una organización no logra que un 25-30% de sus empleados tengan alta competencia digital, la forma de trabajo sigue siendo analógica: muchas reuniones, correos electrónicos, documentos, y poca asincronía.

El proceso de digitalización en la forma de trabajar llevó a muchas organizaciones 24 meses para mejorar de una nota media de 3,8/10 a 5,9/10. Esta mejora se produjo principalmente porque se pasó de un 5% de expertos iniciales a un 25% en ese periodo. Si te interesa este tema, hay una presentación que documenta esta evolución entre 2016 a 2021.También no hay que olvidar que el covid aceleró el proceso en muchos casos.

La conclusión es que la capacitación es lenta y asimétrica. Son unos pocos los que marcan la diferencia (el 25-30%) y, una vez alcanzados, es cuando el cambio en la forma de trabajo realmente se produce. Esto se debe a que muchas organizaciones funcionan por comparación e inercia. Si la mayoría lo hace, los demás se adaptan. Mientras no sea obligatorio, muchos seguirán haciendo lo mínimo.

Actualmente, el escenario es similar: hay herramientas que mejorarán el trabajo, pero el punto de partida es mucho más bajo. Según los primeros datos, solo un 1% de los empleados usa IAG en su trabajo de manera efectiva. Si quieres evaluar tu nivel, puedes usar este test.

Si te interesa debatir sobre esto, el 2 de octubre haremos una sesión para hablar y ver diferentes puntos de vista. Y si quieres saber más sobre cómo mejorar las habilidades de tu equipo, te recomiendo la solución de Foxize que hemos creado, diferente a lo que hay en el mercado. Es práctica, permite seguimiento de métricas de aprendizaje y es ideal para profesionales que buscan mejorar sus habilidades con la IA.

Espero que esta reflexión te haya sido útil. Le agradezco a Fernando Polo cederme el espacio y ser un buen amigo después de tantos años.

Si quieres PROFUNDIZAR te invito a leer estos enlaces que aparecen a lo largo de este artículo:

Lecturas IA para el profesional MCX.

Enlaces seleccionados de la semana:

Los profesionales del marketing están lejos de sacar el máximo partido de la IA Generativa. Aunque el 75% lo utiliza en su día a día, muchos lo hacen solo para tareas sencillas como la redacción, la edición y la creación de contenidos. Si hablamos de usos más sofisticados, el 18% utiliza la IAGen para crear audiencias, el 16% para mapear el recorrido del cliente, e 14% para la optimización de precios, y el 19% para segmentar audiencias. Y muchos más datos para leer con calma en el estudio Marketers and GenAI: Diving Into the Shallow End. SAS
Los informes de Goldman Sachs eran algunos de los que se usábamos los consultores en la época para inflar la burbuja punto. En junio de este año, Jim Covello, analista de la firma, se convirtió en el protagonista de un informe que miraba con escepticismo la ingente inversión de la industria en la IA, y el escaso retorno hasta la fecha. Muchos sugieren que esta visión contrapuesta ayuda a su empleador a ganar relevancia (el informe ha sido el que más se ha leído del año), a la par que siguen azuzando el hype de la IA generativa. El New York Times ha publicado un artículo sobre el tema, pero merece también volver al informe original. NYT, GOLDMAN SACHS
Un emprendedor austriaco cuenta cómo la IA le ha ayudado a poner en marcha su negocio, en cuatro áreas básicamente: optimización de la web, automatización de flujos de trabajo, procesamiento de datos para la toma de decisiones y creación de contenidos. "Una cosa está clara: cualquiera que use soluciones IA para su negocio, ya está creando una ventaja competitiva". LINK
La ola de IA en la que nos encontramos podría compararse a la primera ola de computación empresarial a través de “mainframes”. "La informática no empezó con el ordenador personal, sino con la sustitución del back office. O, para decirlo en términos más funestos, el valor inicial de la informática no se creó ayudando a la generación de nuestros padres a hacer su trabajo de forma más eficiente, sino sustituyéndolos por completo. El impacto inicial de esta ola de IA se centrará posiblemente más en reemplazar trabajadores que en aumentar sus capacidades. Y aunque los LLMs actuales tienen ciertas limitaciones, nuevas arquitecturas como "o1" de OpenAI muestran el camino para tareas de razonamiento más complejas. El análisis coste-beneficio para agentes de IA que pueden reemplazar trabajadores es potencialmente mucho más favorable que para herramientas que simplemente aumentan las capacidades de los empleados existentes. Sin embargo, la adopción de aplicaciones de IA transformadoras por parte de los consumidores puede llevar más tiempo del esperado, con un impacto completo posiblemente realizado solo por la próxima generación. Es posible que veamos estrategias de comercialización y modelos de negocio para la IA empresarial que se alejen de las licencias por usuario y se acerquen a modelos de "reemplazo de puestos". STRATECHERY
Y para echar leña al fuego que ha encendido Ben Thompson, el Wall Street Journal se atreve a relacionar la caída de empleo en el sector IT con la llegada de la IA generativa. El desempleo en este sector en EE.UU. alcanzó el 6% en agosto de 2024, aumentando desde el 5.6% del mes anterior, mientras el desempleo general bajó al 4.2%. Las reducciones se concentran en roles tecnológicos tradicionales, pero crece la demanda de conocimientos en seguridad, IA y la nube. Muchas grandes empresas tecnológicas están realizando o anunciando despidos. Pero me quedo con el punto de vista optimista de Antonio Ortiz: “siempre que se ha mejorado la productividad en desarrollo, ha crecido el empleo: desde el compilador hasta los lenguajes con manejo automático de la memoria a los últimos frameworks.” Las mejoras en productividad ayudan a descubrir demanda insatisfecha por el alto coste previo. WSJ
Cinco grandes conclusiones del estudio The Rapid Adoption of Generative AI: 1) La adopción de la IA Generativa está siendo más rápida que la que tuvieron el PC o internet; 2) La utilizan todo tipo de trabajadores, no solo programadores o científicos de datos; 3) Existe el riesgo cierto de crear desigualdad en el mercado laboral para aquellos que no la utilizan; 4) Ahorra tiempo en multitud de tareas, no solo en programación o labores técnicas; y 5) En los EEUU, podría llevar a aumentos de productividad de entre 0.125% y 0.875%. VENTURE BEAT
Perplexity está en conversaciones con marcas como Nike o Marriot para implementar un modelo publicitario CPM. Las marcas podrán pujar por una pregunta «patrocinada», que incluye una respuesta generada por IA y aprobada por el anunciante, y pagarían alrededor de 50$ por cada 1.000 impresiones, según el FT. El sistema podría empezar a funcionar antes de fin de año. (Bola extra: Google tiene su propio término en inglés, "to google", "google it". Perplexity no quiere ser menos, y quiere popularizar "Plex it". El dominio ya lo tiene reservado). FT.COM
Reacciones al texto de Sam Altman presentado los parabienes de la Era de la Inteligencia. En TechCrunh dicen que ha pasado del "modo fundador" al "modo dios", y aunque algunas de sus afirmaciones son plausibles, la mayoría son exageraciones. TECHCRUNCH
Zuckerberg ha presentado las nuevas gafas RayBan de Meta como una nueva categoría de hardware de IA. El éxito de ventas acompaña y con razón. Yo llevo meses con el modelo actual y estoy encantado. Encajan fácilmente en el día a día (tengo presbicia y algo de hipermetropía y compré lentes fotocromáticas), integran funcionalides IA de manera intuitiva, no hay que esperar actualizaciones de software, ofrecen buenas prestaciones técnicas a un precio asequible. La nueva versión presentada esta semana en el evento Connect 2024 incorpora traducciones en tiempo real, recordatorios ("Dejaste el coche aparcado en la plaza 146"), lee e interpreta textos, y se integra con aplicaciones como Spotify, Amazon Music o Audible. THE VERGE
Además, Meta ha presentado también un prototipo de gafas AR/VR. Aunque sólo es eso, un prototipo, hay que mirar a la luna. Pesan 100 gramos y empiezan a parecerse a algo que podríamos llevar por la calle. CNET
Después de meses de rumores, se confirma que Jony Ive, el legendario diseñador de Apple que abandonó la casa en 2019, va a trabajar con OpenAI en el desarrollo de un dispositivo físico. No será un teléfono. Se trataría más bien de un aparato sin pantalla, que funcionaría a través de interacciones de voz. Como el Pin de Humane, pero ¿que funcione? Sam Altman lo ha confirmado y añadido que aún queda muuuucho para poder enseñar algo. Por otro lado, una interesante mirada a los cinco años en los que Ive ha estado lejos de Apple, creando su propia empresa de diseño (y de paso, un pequeño imperio inmobiliario en San Francisco). THE DECODER, NYT
En la conferencia DataStax RAG++ celebrada en Londres, se han expuesto las estrategias que están utilizando las empresas para disminuor las alucinaciones de los modelos IA: RAG, descomposición de datos no estructurados (como PDFs o chats) en fragmentos en formato JSON que pueden ser procesados por modelos de lenguaje, ecosistemas de agentes de verificación o empresas externas que vigialn la calidad. LINK
Todos tenemos en mente ciertas ideas (o tal vez prejuicios) asociados a cómo es cada generación. Pero, ¿cómo las ve la IA Generativa? ¿Traslada a las imágenes que crea los sesgos que tenemos en la cabeza? Este experimento de Turing Post y AIPost analiza más de 1.200 imágenes generadas por cuatro modelos IA (Stable Diffusion, Midjourney, YandexART y ERNIE-ViLG) para examinar cómo se retrata visualmente a cada generación, y cómo la IA refleja (o no) los estereotipos sociales en todas las culturas. Muy interesantes descubrimientos. LINK
Electronic Arts presentó la semana pasada su proyecto Imagination to creation: una IA crea un juego en tiempo real, siguiendo las instrucciones que se le van dando (escenarios, personajes, reglas, etc). La idea es crear videojuegos a medida, totalmente personificados, al gusto de cada jugador. Por ahora, el piloto presentado ha recibido muchas críticas (¿es imaginativo un decorado a lo Minecraft con dos personajes disparándose?). En The Gamer, lo ven poco más que como un entretenimiento tonto.

Off Tópicos.

La historia de Canva es fascinante. Fundada por Melanie Perkins y Cliff Obrecht, comenzó con la misión de democratizar el diseño, y se ha convertido en una empresa valorada en 26.000 millones de dólares con 190 millones de usuarios mensuales. La startup con mayor valoración liderada por una mujer se ha convertido de la mano de Influencers y la generación Z en el software preferido para la creación de contenidos en redes sociales y web y diseño de materiales de marketing. Con un crecimiento brutal en los últimos años, ahora busca una salida a bolsa. Para triunfar, los analistas apuntan a que debe ganarle cuota de mercado a Adobe (70%), la empresa dueña de algunas de las herramientas preferidas por los profesionales del diseño. Su estrategia pasa por subir precios (ya ha empezado a hacerlo) y arañar cuota apostándolo todo a la IA generativa: recientemente compraron Leonardo, uno de los motores de creación de imágenes más potentes, que esperan integrar en Magic Studio, su set de funcionalidad IA que cuenta con desarrollos propios. BLOOMBERG