Cómo medir el impacto de la IA generativa más allá del tiempo ahorrado
La IA generativa aporta valor de forma distinta según cada puesto, por lo que debe evaluarse por los cambios concretos en el trabajo y no solo por tiempo ahorrado.
Resumen del artículo publicado en sloanreview.mit.edu y recomendado por Digital Skills Institute el 15 de septiembre de 2026.
La idea extendida de que la inteligencia artificial generativa debe medirse sobre todo por la reducción de carga de trabajo o por un aumento general de la productividad queda en entredicho. En el Community College of Philadelphia, la incorporación de herramientas de IA generativa no liberó tiempo de manera automática ni impulsó una única métrica de productividad aplicable a toda la organización. La experiencia mostró que esperar un efecto uniforme puede llevar a una evaluación limitada o incluso equivocada de su impacto real.
La alternativa consiste en observar cómo cambia la forma del trabajo dentro de cada función. El análisis realizado en esta institución educativa detectó mejoras distintas según el tipo de responsabilidad desempeñada. Para los perfiles ejecutivos, el principal avance apareció en la capacidad de decisión: las herramientas contribuyeron a tomar decisiones con mayor determinación o claridad, en lugar de limitarse a acelerar tareas rutinarias.
En el caso de los líderes operativos, el beneficio más visible fue la velocidad. Su trabajo, centrado en coordinar procesos y hacer que las actividades avancen, se vio favorecido por una mayor rapidez en determinadas dinámicas. La IA generativa no produjo necesariamente el mismo tipo de ganancia que en los equipos directivos, sino una mejora vinculada al ritmo con el que podían actuar sobre operaciones concretas.
Los profesionales que trabajan directamente con estudiantes experimentaron otra clase de impacto: una mayor eficiencia en la resolución de casos o problemas. En puestos orientados a la atención y al acompañamiento, el valor no se midió principalmente por decidir mejor ni por moverse más deprisa, sino por resolver situaciones con mayor eficacia. Esta diferencia muestra que una misma tecnología puede transformar los flujos de trabajo de maneras diversas dentro de una misma organización.
Medir el éxito de la IA generativa exige, por tanto, ir más allá del simple cálculo del tiempo ahorrado o del volumen adicional producido. La evaluación debe fijarse en qué aspectos del trabajo han cambiado y qué tipo de mejora resulta relevante para cada puesto: decisión para quienes dirigen estratégicamente, rapidez para quienes gestionan operaciones y eficiencia resolutiva para quienes atienden a estudiantes. Solo así puede apreciarse con precisión si estas herramientas están aportando valor real y dónde lo están haciendo.
