¿La IA iguala o amplía las brechas de productividad entre trabajadores?
En este experimento comparamos el desempeño laboral de trabajadores con distintos niveles educativos, con y sin asistencia de una plataforma de inteligencia artificial generativa. Todos los que utilizaron IA mejoraron sus resultados, ¿pero quiénes se beneficiaron más?
Guillermo Cruces
Universidad de San Andrés · Universidad de Nottingham
Diego Fernández Meijide
Universidad de San Andrés
Sebastian Galiani
Universidad de Maryland · NBER
Ramiro H. Gálvez
Universidad Torcuato Di Tella
María Lombardi
Universidad Torcuato Di Tella
La tecnología no transforma el trabajo de la misma manera para todas las personas.
El cambio tecnológico ha contribuido históricamente a ampliar algunas desigualdades laborales. Las personas con mayor educación suelen tener más posibilidades de acceder a los nuevos empleos, adaptar sus tareas e incorporar herramientas que aumentan la productividad.
La inteligencia artificial generativa introduce una dinámica diferente. Al asistir procesos como la comprensión de información, la organización de ideas, la elaboración de diagnósticos y la escritura, puede reducir parte de los conocimientos previos necesarios para realizar determinadas tareas.
Sin embargo, ese potencial no se traduce automáticamente en una reducción de las brechas. Las personas con más formación también pueden estar mejor preparadas para orientar la herramienta, evaluar sus respuestas e integrar sus resultados al trabajo propio.
Una misma tarea, dos formas de resolverla.
El estudio se realizó con personas de Argentina de entre 25 y 45 años y distintos niveles de educación formal. Todas debían resolver un problema realista, diseñado para evaluar capacidades que atraviesan muchos trabajos en distintos sectores: analizar información, identificar la causa de un problema y redactar una respuesta con un diagnóstico y una solución.
El acceso a la IA se asignó de manera aleatoria. Un grupo realizó la tarea sin asistencia, mientras que el otro pudo interactuar libremente con un asistente basado en GPT-4.1, integrado en la misma plataforma.
El grupo con menor educación formal fue el que más mejoró.
La IA mejoró el desempeño de todos, pero el avance del grupo de menor nivel educativo fue mucho mayor proporcionalmente. Como resultado, la brecha inicial entre los grupos se redujo de manera drástica.
De la diferencia inicial de desempeño se cerró cuando los participantes tuvieron acceso a la IA.
Sin asistencia, las personas con mayor educación formal obtuvieron mejores resultados: sus respuestas fueron más claras y ofrecieron soluciones de mayor calidad. Con IA, ambos grupos mejoraron, pero quienes partían de una posición más rezagada avanzaron mucho más.
La IA no ayudó únicamente a redactar mejor: también aumentó la capacidad de identificar la causa del problema, organizar la información y proponer una solución pertinente.
Compará la brecha de desempeño laboral con y sin acceso a un asistente de IA.
educación
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Qué muestra el gráfico: la distancia entre los dos puntos es la diferencia de desempeño entre trabajadores con menor y mayor educación formal resolviendo una misma tarea laboral, con asistencia de la IA o sin asistencia de la IA.
El uso de la IA mejoró todo el proceso de resolución.
Comprensión: identificar la causa del problema
El uso del asistente de IA permitió a los dos grupos mejorar la comprensión del problema.
Contenido: mejoraron los diagnósticos y las soluciones
La IA también ayudó a identificar mejor el problema y proponer respuestas más pertinentes.
Escritura: las respuestas fueron más claras y organizadas
La herramienta mejoró la claridad, la estructura, el tono y la calidad general de la comunicación escrita en ambos grupos.
La diferencia no estuvo en cuánto utilizaron la IA, sino en cómo lo hicieron.
Entre los que tuvieron la posibilidad de usar la IA, todos recurrieron al asistente con una intensidad similar y solicitaron ayuda para una proporción prácticamente igual de la tarea. Las diferencias aparecieron en la forma de interacción.
Instrucciones: ambos grupos pidieron ayuda, uno aportó más contexto
Las personas con mayor educación formal tendieron a proporcionar instrucciones más detalladas y a orientar con mayor precisión el razonamiento del asistente.
Organización: una cantidad similar de intercambios, pero una estrategia diferente
Las personas con mayor educación formal organizaron la conversación como una secuencia de pedidos: dividieron el problema en etapas, formularon preguntas y fueron incorporando nuevas indicaciones.
Integración: un grupo copió más, el otro combinó más
Las personas con menor educación formal incorporaron con mayor frecuencia la respuesta completa del asistente; entre quienes tenían mayor educación formal fue más habitual combinarla con aportes propios.
Solo una parte de la mejora se mantuvo cuando la IA dejó de estar disponible.
Una mejor respuesta mientras el asistente está disponible puede reflejar una comprensión más profunda del problema, o simplemente una delegación de la tarea. Para distinguir entre ambas posibilidades, todos los participantes respondieron nuevas preguntas sin acceso a la IA.
Al responder nuevamente sin IA, las personas con menor educación formal conservaron parte de la mejora. Sin embargo, la brecha entre los grupos volvió a ampliarse. Esto sugiere que la IA puede acercar mucho sus resultados mientras está disponible y dejar algunos beneficios posteriores, pero no elimina por sí sola las diferencias previas en educación, conocimientos y experiencia.
El potencial igualador de la IA no se materializa de manera automática.
La IA generativa puede aliviar restricciones cognitivas que resultan más limitantes para las personas con menor educación formal, en tareas que requieren extraer información clave de varias fuentes y producir una respuesta escrita coherente. Puede reducir las diferencias en la ejecución de la tarea mientras está disponible, pero no elimina las diferencias de fondo vinculadas a la educación. Entre quienes usan la IA, las diferencias se explican menos por la intensidad de uso que por cómo se utiliza la herramienta y cómo se integra en el trabajo final. Por eso es importante:
Combinar el acceso con capacidades para un uso efectivo
Ampliar el acceso a asistentes de IA en los sistemas de formación laboral y educación de adultos, incluyendo orientación sobre cómo formular instrucciones estructuradas, una interacción orientada al razonamiento y una integración selectiva de los resultados generados.
Tratar a la IA como complemento de las habilidades de base
Las brechas reaparecen cuando se retira la IA. Por eso, su implementación no debería reemplazar la inversión en comprensión lectora, razonamiento analítico y escritura.
Repensar los requisitos para ciertos roles
Si la IA permite reducir las diferencias de desempeño en tareas complejas, vale la pena explorar en qué medida puede ampliarse el acceso a puestos que tradicionalmente requirieron credenciales avanzadas.
Bajo condiciones de acceso similares, la IA puede reducir diferencias de desempeño
El efecto apareció en una tarea que combinaba comprensión de información, diagnóstico, resolución de problemas y comunicación escrita.
Si esa convergencia se traduce en mejores empleos, salarios u oportunidades
Eso dependerá también de quién adopta la tecnología, cómo se organiza el trabajo y qué decisiones acompañan su incorporación.
La IA acerca resultados. Ahora el desafío es acercar la oportunidad.
Este experimento indica que la inteligencia artificial puede ayudar especialmente a los trabajadores que parten desde más atrás. Que esa posibilidad se traduzca en una verdadera transformación productiva no va a depender de lo que pueda hacer la tecnología, sino de que más personas accedan a ella, desarrollen las capacidades para usarla productiva y críticamente y fortalezcan esas habilidades humanas que se ven potenciadas.