Sabemos que la IA permite ejecutar tareas en menos tiempo, reducir la intervención humana y aumentar la capacidad de producción. Sin embargo, estas mejoras no significan necesariamente que los procesos funcionen mejor.
Acelerar una actividad no equivale a optimizar el conjunto del proceso ya que las ineficiencias pueden desplazarse a otras fases, hacerse menos visibles e incluso generar costes adicionales.
La anterior diferencia es fundamental para valorar correctamente el impacto de la IA en las organizaciones. Cuando una herramienta permite realizar en minutos un trabajo que antes llevaba horas, la primera impresión suele ser positiva. Pero conviene preguntarse si realmente estamos mejorando la eficiencia o simplemente acelerando una parte del trabajo mientras trasladamos el esfuerzo a otras actividades.
Esta situación puede entenderse bien a través de la ley de Goodhart, que se resume habitualmente en esta idea, “Cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida”.
Conviene preguntarse si realmente estamos mejorando la eficiencia o simplemente acelerando una parte del trabajo mientras trasladamos el esfuerzo a otras actividades
Si bien deriva del ámbito de la economía y la política monetaria, su aplicación a la gestión empresarial y a la inteligencia artificial es muy clara. Cuando una organización intenta mejorar un proceso centrándose exclusivamente en un indicador -por ejemplo, el número de tareas completadas, el tiempo de respuesta o el volumen de documentos generados- puede acabar optimizando ese indicador en detrimento del resultado que realmente importa.
Esta dinámica la reproduce la IA desde dos perspectivas. Por un lado, la reducción del coste de utilizar modelos de IA puede favorecer su incorporación a un número creciente de actividades y aumentar la frecuencia y complejidad de su utilización y por otro, puede acelerar determinadas tareas sin mejorar necesariamente los procesos en los que están integradas.
Si partimos de una herramienta que genera informes automáticamente a partir de distintas fuentes de información observamos que la redacción se realiza mucho más rápido y aumenta considerablemente el volumen de documentos producidos. Sin embargo, sigue siendo necesario comprobar la fiabilidad de los datos, revisar los resultados, corregir errores y resolver situaciones que el sistema no puede gestionar. El trabajo no desaparece, se desplaza desde la elaboración del documento hacia su validación y supervisión.
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La IA en el desarrollo de software
Algo parecido sucede en el desarrollo de software. La IA puede acelerar la generación de código, las pruebas y la documentación, pero esto no garantiza una mayor productividad global. También hay que contabilizar el tiempo dedicado a la integración, la revisión, las correcciones y el retrabajo, además de los costes de licencias, infraestructura, consumo de modelos, formación y mantenimiento.
Por tanto, evaluar una automatización únicamente por el tiempo que ahorra en una tarea ofrece una visión incompleta. Es imprescindible analizar cómo afecta al resto del proceso y determinar si el esfuerzo eliminado no está reapareciendo en otras actividades.
En el desarrollo de software, la IA puede acelerar la generación de código, las pruebas y la documentación, pero esto no garantiza una mayor productividad global
También importa qué procesos decidimos automatizar. Las tareas repetitivas, estables y bien definidas, con entradas consistentes y resultados verificables, suelen ofrecer buenas oportunidades para incorporar IA. El problema aparece cuando automatizamos procesos cuyo diseño ya presenta deficiencias.
Una herramienta que trabaja con documentación corporativa desactualizada o incorrecta no va a resolver los problemas de conocimiento de una organización. Simplemente generará resultados a partir de información defectuosa. En este sentido, conviene recordar que la inteligencia artificial no corrige automáticamente los sistemas sobre los que trabaja, sino que puede amplificar sus virtudes y sus deficiencias.
Si el proceso está bien diseñado, contribuirá a mejorarlo, si es confuso, puede acelerar y extender esa misma confusión.
Las mejoras de la automatización
Para comprobar si una iniciativa de automatización genera una mejora real, sería necesario cambiar el enfoque y plantearnos cinco preguntas fundamentales.
La primera debería responder a qué queremos mejorar exactamente. Y es que antes de incorporar tecnología debemos identificar el problema que pretendemos resolver, Esto es, reducir tiempos, disminuir costes, evitar errores o mejorar la calidad. La IA debe ser un medio para alcanzar un objetivo concreto, no un objetivo en sí misma.
Cuál es nuestra situación de partida es otra de las preguntas que deberíamos hacernos. Necesitamos conocer los tiempos, costes y niveles de calidad del proceso antes de introducir la automatización. Sin esta referencia resulta difícil demostrar que se ha producido una mejora efectiva.
Por otro lado, no podemos olvidar la importancia de conocer dónde ha ido a parar el esfuerzo ahorrado. Y es que es imprescindible analizar el conjunto del proceso para identificar si han aumentado las tareas de revisión, supervisión, gestión de excepciones o corrección. El ahorro de tiempo en una fase puede convertirse en más trabajo en otra.
También tendríamos que preguntarnos si ha mejorado o se ha mantenido la calidad. Trabajar más rápido no representa una ventaja si aumentan los errores o empeora el resultado final. La productividad debe medirse en función del valor y la calidad de lo que se entrega, no únicamente del volumen producido.
Finalmente siempre deberíamos conocer cuál es el coste total de la mejora. Además del precio de las herramientas, hay que considerar licencias, consumo de modelos, infraestructura, integración, mantenimiento, supervisión, formación y gobierno de las soluciones. Solo así podremos determinar si la automatización resulta económicamente rentable.
No basta con producir miles de documentos o líneas de código, hay que saber cuántos son útiles, qué calidad tienen, cuánto cuesta obtenerlos y qué impacto producen en la organización
Estas cinco cuestiones permiten desplazar la atención desde la actividad de la herramienta hacia el valor que realmente genera. No basta con producir miles de documentos o líneas de código, hay que saber cuántos son útiles, qué calidad tienen, cuánto cuesta obtenerlos y qué impacto producen en la organización.
La respuesta tampoco consiste en automatizar todos los procesos posibles ni en renunciar a la IA. Se trata de identificar dónde aporta valor, establecer límites y determinar en qué actividades sigue siendo imprescindible el criterio humano.
Una forma razonable de avanzar es comenzar con casos de uso delimitados, objetivos concretos y métricas previamente definidas. La realización de proyectos piloto permite evaluar los resultados, calcular el coste total y comprobar el impacto sobre el proceso completo. A partir de esa información podremos decidir si conviene ampliar la iniciativa, modificarla o detenerla.
¿Estamos eliminando una ineficiencia o simplemente trasladándola a otra actividad que todavía no estamos midiendo?
En definitiva, automatizar y optimizar son dos cosas diferentes. Optimizar significa conseguir que el proceso completo genere más valor, a un coste menor, manteniendo o mejorando la calidad y con un nivel de riesgo aceptable.
Es fundamental no confundir la velocidad de ejecución con la productividad real.
Antes de automatizar una nueva tarea, conviene revisar las que ya hemos automatizado y plantearnos una pregunta esencial ¿Estamos eliminando una ineficiencia o simplemente trasladándola a otra actividad que todavía no estamos midiendo?
La tecnología ya nos ofrece herramientas para responder. El verdadero reto consiste en estar dispuestos a analizar los resultados y mirar más allá de la tarea automatizada.
