Cómo identificar en qué parte de tu trabajo la IA realmente genera valor
En los últimos años hemos visto un avance impresionante del uso de la inteligencia artificial. Pero muchas veces la conversación se queda en un nivel demasiado abstracto: automatización, productividad o reemplazo de tareas.
Una forma más útil de pensar la IA es mucho más concreta:
¿Dónde genera realmente valor en tu trabajo cotidiano?
En otras palabras, ¿en qué parte de tu trabajo la inteligencia artificial te ayuda a pensar mejor, trabajar más rápido o tomar mejores decisiones?
En una entrada anterior del blog hablamos precisamente de cómo pensar la IA de forma estratégica en la empresa.
Puedes revisarla aquí: https://startup-academy.online/pensar-la-ia-de-forma-estrategica/
En esta nueva entrada queremos ir un paso más allá y proponer un ejercicio práctico:
Explorar cuál es tu frontera personal de uso de la inteligencia artificial.
La frontera irregular de la inteligencia artificial
Investigaciones recientes sobre el uso de IA generativa en trabajadores del conocimiento muestran un fenómeno muy interesante: la inteligencia artificial no mejora todas las tareas por igual.
En algunos casos produce mejoras muy importantes en calidad y velocidad. En otros, puede incluso llevar a errores o conclusiones equivocadas.
A este fenómeno se le conoce como la “frontera irregular de la inteligencia artificial” (Jagged Frontier).
El concepto ha sido explicado en detalle por Ethan Mollick y su equipo, a partir de estudios realizados con profesionales utilizando IA generativa en tareas reales de trabajo.
Puedes revisar el análisis completo aquí: https://www.oneusefulthing.org/p/centaurs-and-cyborgs-on-the-jagged
La idea central es simple pero poderosa: La inteligencia artificial es muy buena en algunas tareas… y sorprendentemente mala en otras que parecen similares.
Por ejemplo, un modelo puede ser excelente sintetizando información o generando ideas, pero puede cometer errores importantes en tareas que requieren razonamiento específico, contexto profundo o conocimiento especializado.
Por eso se habla de una frontera “irregular” o “dentada” entre lo que la IA puede hacer bien y lo que todavía queda fuera de su alcance.
Inteligencia aumentada: humanos + IA
En entradas anteriores del blog hemos planteado que el verdadero potencial de estas tecnologías no está en reemplazar a las personas, sino en lo que llamamos inteligencia aumentada. Es decir, el uso de la inteligencia artificial para potenciar las capacidades humanas.
Puedes revisar estas ideas en Humanos en la era de la inteligencia artificial: https://startup-academy.online/humanos-en-la-era-de-la-inteligencia-artificial/
Y también en Profundicemos en los agentes autónomos: software como trabajador: https://startup-academy.online/profundicemos-en-los-agentes-autonomos-software-como-trabajador/
La clave no está en preguntarse si la IA hará el trabajo por nosotros, sino en entender cómo puede mejorar la forma en que trabajamos. Y ahí es donde aparece la idea de la frontera.
¿Cómo entender la frontera de la IA?
El siguiente gráfico, tomado del sitio web de Ethan Mollick, ilustra este concepto.
La curva azul representa las capacidades actuales de la inteligencia artificial. La línea gris punteada representa tareas que tienen una dificultad similar para los humanos. Lo interesante es que ambas curvas no coinciden perfectamente.
Eso significa que dos tareas que parecen igual de difíciles pueden estar en lugares completamente distintos respecto a la capacidad de la IA.
- Algunas están dentro de la frontera: la IA puede ayudar mucho.
- Otras están fuera de la frontera: la IA todavía no funciona bien.
- Otras están en la frontera: la IA puede ayudar, pero necesita supervisión humana.
Por eso muchas personas experimentan algo curioso al trabajar con estas herramientas: a veces producen resultados sorprendentes… y otras veces fallan en tareas aparentemente simples.
Una guía rápida para encontrar tu frontera
La mejor forma de entender el valor de la IA en tu trabajo es experimentar.
Aquí tienes un ejercicio simple que puedes hacer en menos de una hora.
1. Haz una lista de tus tareas habituales
Anota entre 10 tareas que realizas en tu trabajo. Por ejemplo:
- preparar informes
- investigar información
- analizar datos
- redactar correos
- estructurar presentaciones
- generar ideas o propuestas
2. Prueba hacerlas con IA
Usa la herramientas de IA que utilizas habitualmente (ChatGPT, Gemini, Claude u otra) e intenta resolver esas tareas con ayuda de la IA.
Si quieres observar con mayor claridad dónde está tu frontera de uso de la IA, intenta repetir el ejercicio con dos o tres herramientas distintas. No todos los modelos de inteligencia artificial son buenos en las mismas cosas. Algunas herramientas pueden ser mejores generando ideas, otras sintetizando información o analizando textos.
Observa tres cosas:
- calidad del resultado
- tiempo que te toma hacerlo
- cuánto trabajo adicional necesitas para corregirlo
3. Clasifica tus tareas
Ahora ubica cada tarea en una de estas categorías:
- Dentro de la frontera. La IA mejora claramente el resultado.
- En la frontera. La IA ayuda, pero necesita supervisión o corrección.
- Fuera de la frontera. La IA todavía no es útil o comete errores importantes.
Este simple ejercicio te permite identificar dónde la IA realmente aumenta tu capacidad de trabajo.
La frontera se mueve constantemente
Un último punto importante: esta frontera no es fija.
Cada nueva generación de modelos de inteligencia artificial amplía lo que estas herramientas pueden hacer. Por eso el desafío para profesionales y empresas no es solo adoptar herramientas de IA. Es desarrollar la capacidad de explorar continuamente dónde estas tecnologías generan valor real.
Explorar, experimentar y construir
En nuestro trabajo hemos desarrollado distintas soluciones basadas en inteligencia artificial que buscan precisamente apoyar este proceso: analizar información compleja, organizar conocimiento y apoyar la toma de decisiones.
Si te interesa conocer algunos de estos desarrollos, puedes revisarlos aquí: https://startup-academy.online/herramientas/
Allí encontrarás ejemplos como Clarita y Sofia, asistentes diseñados para apoyar distintos procesos de análisis y trabajo con información.
Porque al final, el verdadero desafío no es simplemente usar inteligencia artificial. Es aprender a trabajar con ella.
*Escrito en colaboración con Sofia, asistente IA.