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La inteligencia artificial (IA) se está promocionando como una forma de aumentar el crecimiento de la productividad rezagado.
El impulso de productividad de IA tiene algunos potentes patrocinadores multinacionales: el empresas tecnológicas que hacen productos de IA y el empresas de consultoría quienes venden servicios relacionados con la IA. También tiene interés de los gobiernos.
La próxima semana, el gobierno federal tendrá un Mesa redonda sobre reforma económicadonde la IA será una parte clave de la agenda.
Sin embargo, la evidencia de IA en realidad mejora la productividad es Lejos de claro.
Para obtener más información sobre cómo está funcionando la IA y la adquisición en organizaciones reales, estamos entrevistando a burócratas senior en el servicio público victoriano. Nuestra investigación está en curso, pero los resultados de los primeros 12 participantes muestran algunas preocupaciones clave compartidas.
Nuestros entrevistados son burócratas que compran, usan y administran servicios de IA. Nos dijeron que aumentar la productividad a través de la IA requiere bases organizacionales difíciles, complejas y costosas. Los resultados son difíciles de medir, y el uso de IA puede crear nuevos riesgos y problemas para los trabajadores.
Introducir IA puede ser lento y costoso
Los trabajadores del servicio público nos dijeron que presentar herramientas de IA para los flujos de trabajo existentes puede ser lento y costoso. Encontrar tiempo y recursos para investigar productos y capacitar al personal presenta un desafío real.
No todas las organizaciones se acercan a la misma manera. Encontramos que las entidades bien financiadas pueden permitirse probar diferentes usos de IA para “pruebas de concepto”. Los más pequeños con menos recursos luchan con los costos de implementar y mantener herramientas de IA.
En palabras de un participante: “Es como conducir un Ferrari con un presupuesto más pequeño (…) A veces esas soluciones no son adecuadas para el propósito de esas operaciones más pequeñas, pero son muy caros de manejar, son difíciles de soportar”.
‘Los datos son el trabajo duro’
Hacer útil un sistema de IA también puede implicar muchas bases.
Las herramientas de IA listos para usar como Copilot y ChatGPT pueden hacer que algunas tareas relativamente sencillas sean más fáciles y rápidas. Extraer información de grandes conjuntos de documentos o imágenes es un ejemplo, y transcribir y resumir reuniones es otro. (Aunque nuestros hallazgos sugieren que el personal puede sentirse incómodo con la transcripción de IA, particularmente en situaciones internas y confidenciales).
Pero los casos de uso más complejos, como chatbots del centro de llamadas o herramientas de recuperación de información interna, implican la ejecución de un modelo de IA sobre datos internos que describen los detalles y las políticas del negocio. Los buenos resultados dependerán de datos bien estructurados de alta calidad, y las organizaciones pueden estar responsable de los errores.
Sin embargo, pocas organizaciones han invertido lo suficiente en la calidad de sus datos para hacer que los productos comerciales de IA funcionen según lo prometido.
Sin este trabajo fundamental, las herramientas de IA no funcionarán como se anuncia. Como nos dijo una persona, “los datos son el trabajo duro”.
Los riesgos de privacidad y ciberseguridad son reales
El uso de AI crea flujos de datos complejos entre una organización y servidores controlados por compañías de tecnología multinacional gigante. Los grandes proveedores de IA prometen que estos flujos de datos cumplen con las leyes sobre, por ejemplo, mantener los datos organizacionales y personales en Australia y no usarlos para capacitar a sus sistemas.
Sin embargo, encontramos que los usuarios eran cautelosos sobre la fiabilidad de estas promesas. También había una preocupación considerable sobre cómo los productos podían introducir nuevas funciones de IA sin que las organizaciones lo supieran. El uso de esas capacidades de IA puede crear nuevos flujos de datos sin las evaluaciones de riesgos necesarias o la verificación de cumplimiento.
Si las organizaciones manejan información confidencial o datos que podrían crear riesgos de seguridad Si se filtran, los proveedores y productos deben ser monitoreados para asegurarse de que cumplan con las reglas existentes. También hay riesgos si los trabajadores usan herramientas de IA disponibles públicamente como Chatgptque no garantizan la confidencialidad para los usuarios.
Cómo se usa realmente la IA
Descubrimos que la IA ha aumentado la productividad en tareas de “baja habilidad”, como tomar notas de reunión y servicio al cliente, o trabajo realizado por trabajadores junior. Aquí la IA puede ayudar a suavizar los resultados de los trabajadores que pueden tener malas habilidades lingüísticas o están aprendiendo nuevas tareas.
Pero mantener la calidad y la responsabilidad generalmente requiere la supervisión humana de las salidas de IA. Los trabajadores con menos habilidad y experiencia, que se beneficiarían más de las herramientas de IA, también son los menos capaces de supervisar y verificar la producción de IA.
En áreas donde las apuestas y los riesgos son más altos, la cantidad de supervisión humana necesaria puede socavar cualquier ganancia de productividad.
Además, descubrimos cuando los trabajos se convierten principalmente en supervisar un sistema de IA, los trabajadores pueden sentirse alienados y menos satisfechos con su experiencia de trabajo.
Descubrimos que la IA a menudo se usa para fines cuestionables también. Los trabajadores pueden usar la IA para tomar atajos, sin comprender los matices del cumplimiento dentro de las pautas organizacionales.
No solo hay problemas de seguridad y privacidad de datos, sino que se utiliza la IA para revisar y extraer información puede introducir Otros riesgos éticos, como el aumento del sesgo humano existente.
En nuestra investigación, vimos cómo esos riesgos llevaban a las organizaciones a usar más IA, para mejorar la vigilancia del lugar de trabajo y las formas de control en el lugar de trabajo. A Investigación reciente del gobierno victoriano reconoció que estos métodos pueden ser perjudiciales para los trabajadores.
La productividad es difícil de medir
No hay una manera fácil de que una organización mida los cambios en la productividad debido a la IA. Encontramos que las organizaciones a menudo confían en los comentarios de algunos trabajadores calificados que son buenos para usar IA o en Reclamaciones de los proveedores.
Un entrevistado nos dijo:
“Voy a usar la palabra ‘investigación’ muy libremente aquí, pero Microsoft hizo su propia investigación sobre las ganancias de productividad que las organizaciones pueden lograr mediante el uso de Copilot, y me sorprendió un poco lo altos que volvieron esos números”.
Las organizaciones pueden querer que la IA facilite los recortes del personal o aumente el rendimiento.
Pero estas medidas no consideran los cambios en la calidad de los productos o servicios entregados a los clientes. Tampoco capturan cómo el Cambios de experiencia en el lugar de trabajo Para los trabajadores restantes, o los costos considerables que se destinan principalmente a consultorías multinacionales y firmas tecnológicas.
Proporcionado por la conversación
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Cita: ¿La IA realmente aumenta la productividad en el trabajo? La investigación muestra que las ganancias no son baratas o fáciles (2025, 15 de agosto) Consultado el 15 de agosto de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-08-ai-boost-productivity-gains-dont.html
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