La incorporación de la inteligencia artificial al trabajo cotidiano no solo está modificando la manera en que se ejecutan las tareas. También empieza a transformar las expectativas de los empleados sobre cómo deben ser asignadas y explicadas. Una encuesta de Use.AI muestra que los usuarios habituales de IA más jóvenes demandan instrucciones más específicas de sus responsables, al tiempo que una proporción importante reconoce dificultades para explicar el razonamiento detrás de trabajos realizados con estas herramientas.
La investigación, realizada a 11,742 adultos de Estados Unidos, Reino Unido, Canadá, la Unión Europea, Australia y América Latina, encontró una diferencia de 21 puntos porcentuales entre los usuarios habituales de IA de distintas edades. Entre quienes tienen entre 18 y 28 años, el 62 % prefiere recibir instrucciones con pasos claros, parámetros definidos y una indicación precisa del resultado esperado. Entre los usuarios de 40 años o más, el porcentaje se reduce al 41 %.
Los datos no establecen las razones de esta diferencia. Sin embargo, el contraste se mantiene dentro de una población que ya utiliza IA habitualmente, lo que apunta a distintas expectativas sobre qué información debe proporcionar un responsable antes de encargar una tarea.
Cuando el prompt redefine la idea de una tarea clara
La relación frecuente con sistemas basados en prompts puede estar influyendo en la forma en que algunos trabajadores entienden un encargo. Estas herramientas suelen requerir que el usuario especifique con precisión qué resultado busca antes de iniciar un proceso, una dinámica que podría trasladarse a las expectativas que desarrolla en el entorno laboral.
Así, una instrucción que para un jefe resulta suficientemente clara puede ser percibida por un empleado como incompleta si no establece los parámetros, pasos o características del resultado esperado. El desafío para las empresas aparece cuando esa necesidad de estructura entra en tensión con la autonomía que también se busca desarrollar en los equipos.
La encuesta muestra otra dimensión de esta relación con la IA: el 44 % de los usuarios habituales de entre 18 y 28 años afirmó haber tenido dificultades para explicar el razonamiento detrás de trabajos realizados con ayuda de estas herramientas.
Este dato introduce una preocupación que va más allá de la productividad. Si un empleado puede obtener rápidamente un resultado, pero tiene dificultades para explicar los supuestos o decisiones que lo sustentan, al responsable puede resultarle más complejo determinar hasta qué punto existe comprensión del trabajo y capacidad para aplicar el mismo criterio cuando cambian las circunstancias.
Menos memorización y más dependencia de la recuperación inmediata
La IA también parece estar modificando la relación de los usuarios jóvenes con la información. El 57 % de quienes tienen entre 18 y 28 años y utilizan habitualmente estas herramientas afirmó que es menos probable que memorice deliberadamente información cuando sabe que puede recuperarla o generarla mediante IA.
El acceso inmediato a información puede reducir la necesidad percibida de memorizar determinados contenidos para completar una tarea. Sin embargo, el criterio profesional continúa dependiendo en muchos casos de conocimientos que deben estar disponibles para analizar situaciones, formular preguntas y tomar decisiones sin necesidad de consultar primero una herramienta.
La tensión se hace aún más visible en las tareas rutinarias. El 53 % de los jóvenes usuarios habituales de IA señaló que este tipo de labores les resulta desproporcionadamente frustrante cuando saben que una herramienta puede completarlas en cuestión de segundos.
Para las organizaciones, esto plantea la necesidad de distinguir entre las actividades cuyo valor está principalmente en producir un resultado y aquellas que, aunque puedan parecer repetitivas, cumplen una función de aprendizaje y contribuyen a desarrollar experiencia y criterio.
El reto para los responsables: resultado o aprendizaje
Ihor Herasymov, cofundador y CEO de Use.AI, considera que la inteligencia artificial está haciendo más evidente la diferencia entre las tareas orientadas a producir una respuesta y aquellas que buscan desarrollar capacidades profesionales.
“La IA está dejando al descubierto qué partes del trabajo nunca tuvieron realmente como objetivo producir una respuesta. Cuando un modelo puede generar el resultado en segundos, el valor de ciertas tareas pasa a depender de si la persona es capaz de emitir un juicio sólido y defenderlo. Los responsables ahora tienen que ser mucho más claros sobre si necesitan el resultado o si la propia tarea está pensada para desarrollar las capacidades del empleado”, afirmó.
El planteamiento abre una discusión relevante para la gestión de equipos. Una instrucción muy detallada puede facilitar la ejecución y ayudar a obtener un resultado más rápido, pero un exceso de especificidad también puede limitar la posibilidad de que el trabajador decida cómo abordar un problema, explore alternativas y desarrolle criterio propio.
En este nuevo escenario, la velocidad que ofrece la IA no necesariamente equivale a competencia. Las empresas pueden obtener resultados más rápidos, pero siguen necesitando comprobar si quienes utilizan estas herramientas comprenden el trabajo, pueden explicar las decisiones que hay detrás de un resultado y tienen capacidad para adaptarlo cuando las condiciones cambian.
Los datos de Use.AI apuntan, en definitiva, a una transformación que también alcanza la relación entre jefes y empleados. Para los responsables, definir bien una tarea puede implicar ahora algo más que comunicar un objetivo: también supone establecer cuándo se busca un resultado concreto y cuándo el verdadero propósito del encargo es que el trabajador aprenda, razone y desarrolle autonomía.
