¿La IA iguala o amplía las brechas de productividad entre trabajadores? Evidencia de un experimento
¿La inteligencia artificial puede reducir las brechas de productividad entre trabajadores? Un experimento en Argentina muestra que quienes partían con menor nivel educativo fueron quienes más mejoraron con asistencia de IA.
La inteligencia artificial generativa ya puede asistir tareas que atraviesan muchos trabajos: comprender información, organizar ideas, elaborar diagnósticos, resolver problemas y comunicar una respuesta. Esto abre una pregunta distributiva clave: ¿quiénes se benefician más cuando estas herramientas llegan al trabajo?
Para estudiarlo, el experimento reunió a 1.174 personas adultas en Argentina y comparó su desempeño en una misma tarea laboral, con y sin acceso a un asistente de IA. La consigna requería analizar distintas fuentes de información, identificar la causa de un problema y proponer una solución concreta.
Con acceso a IA, se cerró cerca del 75% de la brecha inicial de desempeño entre personas con distinto nivel educativo.
La IA mejoró los resultados de ambos grupos, pero las ganancias fueron mucho mayores entre quienes tenían menor educación formal. La mejora apareció en distintas dimensiones de la tarea: comprensión del problema, calidad del diagnóstico, pertinencia de la solución y claridad de la escritura.
El experimento también permite observar qué ocurre cuando la herramienta deja de estar disponible. Una parte de la mejora se mantuvo, especialmente entre quienes tenían menor educación formal, aunque la brecha volvió a ampliarse. Esto sugiere que la IA puede reducir cuánto depende el desempeño de conocimientos, habilidades o experiencia previa mientras está disponible, y que parte de esas ganancias puede persistir más allá de su uso inmediato.
Para América Latina y el Caribe, estos resultados abren una oportunidad y una agenda de trabajo. Ampliar el acceso puede contribuir a reducir algunas brechas de productividad, pero aprovechar ese potencial también requiere desarrollar capacidades para orientar la herramienta, evaluar sus respuestas e integrar sus resultados de manera efectiva al trabajo.
