La IA generativa y la eficiencia en el trabajo

Abstract

Este trabajo trata sobre el uso de la inteligencia artificial generativa en el ambiente laboral y las implicaciones que esto genera en cuanto a eficiencia. La eficiencia y la productividad se han convertido en algunos de los términos con mayor importancia a la hora de presentar resultados de proyectos o campañas, ganando importancia sobre factores como las ganancias totales, ya que cada vez más se tiene en cuenta la escasez de recursos. Las nuevas tecnologías generan, por lo general, grandes avances en cuanto a eficiencia en el trabajo, y la inteligencia artificial generativa es ya otro ejemplo en muchos casos. A pesar de ya tener grandes implicaciones en la automatización de procesos y en la simplificación de ciertos trabajos, se espera que la mejora de resultados impulsada por mecanismos de inteligencia artificial de cara al futuro sea aún más significativa. Estos grandes avances traen de la mano grandes retos que afrontar, y cuanto mayor es el impacto positivo, mayor es el riesgo de consecuencias potencialmente peligrosas, por lo que se debe realizar un análisis exhaustivo que no se centre únicamente en el correcto funcionamiento de los programas impulsados por inteligencia artificial, y que también tenga en cuenta la forma correcta de llevar a cabo la implementación.

This study is about the use of generative artificial intelligence in the workplace and the implications it has on efficiency. Efficiency and productivity have become some of the most important terms when refering to projects results, gaining importance over factors such as total profits, as the scarcity of resources is increasingly taken into account. New technologies generally lead to significant advances in work efficiency, and generative artificial intelligence is already another example in many cases. Despite already having significant implications in process automation and the simplification of certain tasks, the improvement of results driven by artificial intelligence mechanisms is expected to be even more significant in the future. These great advances bring with them great challenges to face, and the greater the positive impact, the greater the risk of potentially dangerous consequences, so a comprehensive analysis must be carried out that not only focuses on the correct functioning of AI-driven programs, but also takes into account the correct way to implement them.