¿La inteligencia artificial generativa iguala o amplía las brechas de productividad entre trabajadores?
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, con y sin asistencia de inteligencia artificial.
El estudio se realizó con personas de entre 25 y 45 años y distintos niveles de educación formal. Todas debían resolver un problema inspirado en situaciones habituales de trabajo: la mitad sin ayuda, analizando un correo y un informe con textos, gráficos y tablas para identificar la causa del problema, elaborar un diagnóstico y proponer una solución. La otra mitad contó con la misma información y el mismo tiempo, pero pudo interactuar libremente con un asistente basado en GPT-4.1 integrado en la plataforma.
La IA mejoró el desempeño y redujo la distancia entre los grupos.
De la diferencia inicial de desempeño se cerró cuando los participantes tuvieron acceso al asistente.
Sin acceso a la IA, las personas con mayor educación formal obtuvieron mejores resultados, tanto en la calidad del contenido como en la claridad de la respuesta. Con asistencia, el desempeño aumentó en ambos grupos, pero la mejora fue considerablemente mayor entre quienes tenían menor educación formal. 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.
Puntaje general de la tarea (contenido + escritura), en desviaciones estándar respecto al grupo de menor educación formal sin acceso a IA.
El resultado no se explica solamente por una mejor redacción.
Comprensión: identificar la causa del problema
Sin asistencia, la diferencia entre los grupos era clara. Con IA, ambos mejoraron y la distancia quedó reducida a apenas cuatro puntos porcentuales: el efecto no se limitó a una respuesta mejor escrita, también alcanzó la comprensión del problema.
Contenido: mejoraron los diagnósticos y las soluciones
El efecto igualador no se explicó solamente por una mejor redacción. La IA también ayudó a comprender la información, identificar 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.
Los dos grupos 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 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: el ida y vuelta fue similar, la estructura no
Las personas con mayor educación formal dividieron el trabajo con más frecuencia en una secuencia deliberada de pedidos.
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.
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.
Los resultados no muestran que el uso previo de la herramienta haya perjudicado el desempeño posterior; entre las personas con menor educación formal, incluso se mantuvo una parte de la mejora. Sin embargo, la diferencia entre los grupos volvió a aparecer parcialmente. Esto sugiere que la IA puede acercar el desempeño mientras asiste una tarea, pero no elimina las desigualdades acumuladas 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.
Que el acceso sea significativo, no solo disponible
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 la asignación de tareas y los umbrales de contratación
Si los flujos de trabajo asistidos por IA reducen las brechas de desempeño en tareas cognitivamente exigentes, vale explorar si la IA puede ampliar el acceso a roles tradicionalmente restringidos a trabajadores con educación superior, reconociendo que este estudio no mide resultados en el mercado laboral.
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 puede acercar los resultados. El desafío es acercar también las oportunidades.
Este experimento muestra que la inteligencia artificial puede ayudar especialmente a quienes enfrentan más barreras para resolver algunas tareas complejas. Que esa posibilidad se convierta en una transformación más inclusiva dependerá de quién acceda a la tecnología, quién aprenda a trabajar con ella y cómo decidamos incorporarla al mundo laboral.