Cuando un buen prompt vale más que un título universitario

La IA reconfigura el concepto de experto en el mundo laboral

La inteligencia artificial generativa (GenAI) ya no es una promesa: es una realidad que está transformando la forma en que trabajamos, aprendemos y nos relacionamos profesionalmente. Lo que antes parecía exclusivo de especialistas con años de formación y experiencia, hoy puede estar al alcance de cualquier persona con la ayuda de un modelo de IA.

Un estudio realizado por el Boston Consulting Group (BCG Henderson Institute) en colaboración con Boston University y el equipo de OpenAI, titulado “GenAI Doesn’t Just Increase Productivity. It Expands Capabilities” (2024), confirma que la IA no solo aumenta la productividad, sino que también expande de manera radical las capacidades de los trabajadores.

En este artículo analizamos sus principales conclusiones y, sobre todo, reflexionamos sobre cómo estas transformaciones impactarán en las relaciones laborales, en la identidad profesional y, en última instancia, en la formación y preparación de los trabajadores, incluidos quienes aspiran a superar oposiciones.

De la productividad a la expansión de capacidades

Hasta hace poco, el debate sobre la IA se centraba en cuánto podía aumentar la productividad de una persona: redactar un informe más rápido, generar código de forma eficiente, o resumir cientos de páginas en cuestión de segundos.

El experimento de BCG va un paso más allá: analiza si la IA puede ayudar a trabajadores sin la cualificación técnica necesaria a resolver tareas que tradicionalmente estaban fuera de su alcance.

Los resultados son contundentes:

• Consultores sin experiencia en programación o estadística alcanzaron niveles de desempeño cercanos a los de data scientists en tareas como escribir código en Python o construir modelos predictivos.
• Incluso personas que nunca habían programado antes fueron capaces de obtener resultados útiles gracias al apoyo de la IA.
• El “efecto exoesqueleto” se impuso: la IA permitió a los participantes “hacer más y mejor” de lo que podían hacer por sí solos.

El impacto inmediato: un salto en las capacidades

El estudio se diseñó con un grupo de 480 consultores de BCG sin perfil técnico y un grupo de control de 44 especialistas en ciencia de datos. Las tareas incluían:

1. Escribir código en Python para limpiar y unir bases de datos.
2. Desarrollar un modelo predictivo para analizar partidos de fútbol.
3. Validar y corregir análisis estadísticos.

Los resultados mostraron un aumento instantáneo de capacidades en los participantes con acceso a GenAI. En el caso del ejercicio de programación, los consultores alcanzaron hasta un 86% del nivel de referencia de los data scientists, frente al 29% del grupo que no utilizó IA.

Uno de los participantes resumió la sensación con una frase reveladora: “Me siento programador sin saber programar”.

El reskilling limitado: saber hacer no es lo mismo que aprender

El estudio también advierte sobre un matiz crucial: usar IA para hacer algo no implica aprender a hacerlo. Los consultores pudieron resolver las tareas en el momento, pero cuando fueron evaluados posteriormente en conocimientos adquiridos, no demostraron un aprendizaje significativo.

Esto plantea enormes desafíos:

• ¿Cómo garantizar que la IA no genere una dependencia acrítica, donde el trabajador “ejecuta” sin comprender?
• ¿Qué competencias humanas debemos seguir cultivando aunque la IA pueda suplirlas en parte?

Los investigadores señalan que contar con una mínima base de conocimientos técnicos (por ejemplo, experiencia moderada en programación) marca la diferencia: quienes la tenían no solo usaron mejor la IA, sino que también lograron resultados comparables a los de los especialistas.

Preguntas incómodas para el futuro del trabajo

La introducción de IA en el día a día laboral plantea una serie de interrogantes que no pueden pasarse por alto:

• ¿Qué significa ser “experto” si un generalista puede asumir tareas complejas con ayuda de IA?
• ¿Se reducirá la diferencia entre especialistas y generalistas… o directamente desaparecerá?
• ¿Estamos ante una democratización del talento o ante una banalización de la profesionalidad?
• ¿Qué ocurrirá con las trayectorias basadas en años de formación si la IA permite resultados comparables en cuestión de horas?
• ¿Cómo afectará esto al reclutamiento, la movilidad interna y las oportunidades de ascenso?
• ¿Qué valor tendrá la formación académica si el mercado premia más el dominio de la IA que los títulos universitarios?
• ¿Estamos creando trabajadores más autónomos… o más dependientes de la tecnología?

Implicaciones para las relaciones laborales

El informe de BCG identifica cinco grandes ámbitos en los que la IA transformará la gestión de personas y la organización del trabajo:

1. Adquisición de talento y movilidad interna

El talento ya no se mide solo por lo que una persona sabe hacer por sí misma, sino por lo que puede hacer con IA. Esto amplía el “pool” de candidatos y obliga a las empresas a replantearse procesos de selección y promociones internas.

2. Formación y desarrollo profesional

Aunque la IA amplía capacidades de inmediato, el aprendizaje sigue siendo clave. Las empresas deberán reservar tiempo y recursos para garantizar que sus empleados no solo usen la IA, sino que también desarrollen competencias críticas a largo plazo.

3. Organización de equipos y gestión del rendimiento

El “generalista aumentado” puede asumir tareas más complejas, pero necesita mecanismos de supervisión y acceso a especialistas. Esto obligará a crear equipos más híbridos, con revisiones de calidad frecuentes.

4. Planificación estratégica de la fuerza laboral

Las funciones se difuminan: ya no se trata solo de “necesitamos 10 programadores” sino de definir qué habilidades conductuales y cognitivas se requieren en un entorno donde la IA multiplica capacidades.

5. Identidad profesional

La IA también afecta la manera en que las personas se perciben a sí mismas. En el estudio, un 82% de los consultores que usaban IA regularmente dijeron sentirse más seguros en su rol. La percepción de competencia y confianza será un nuevo factor en la relación entre empleados y empleadores.

Un debate abierto para la sociedad

La conclusión del informe es clara: estamos apenas en el inicio de la transformación que la IA provocará en el mundo del trabajo. La expansión de capacidades que permite GenAI es real, pero plantea dilemas de gran calado:

• ¿Cómo equilibrar el aumento de eficiencia con la necesidad de aprendizaje real?
• ¿Qué papel jugarán la educación formal, la formación continua y las oposiciones en un mercado laboral reconfigurado por la IA?
• ¿Deberemos redefinir qué significa “ser experto”?

La respuesta no depende solo de las empresas. Requiere un esfuerzo conjunto de instituciones educativas, administraciones públicas y proveedores de IA para garantizar que la transformación no erosione la profesionalidad ni genere nuevas desigualdades.

La IA generativa no es simplemente una herramienta que nos ahorra tiempo. Es un catalizador de cambio estructural en las relaciones laborales. Aumenta la productividad, expande capacidades, borra fronteras entre perfiles profesionales y redefine el valor del conocimiento humano.

La pregunta que queda abierta parece ser tan provocadora como inevitable: ¿vamos a seguir necesitando años de formación académica… o solo un buen prompt?

Fuente: Boston Consulting Group (2024). “GenAI Doesn’t Just Increase Productivity. It Expands Capabilities”
Leer el informe completo en BCG

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