Los servicios profesionales consisten en gran medida en trabajo que sobre el papel es sencillo de describir: elaborar expedientes, redactar informes, revisar contratos, recopilar e interpretar datos, asesorar a clientes sobre la base de marcos fijos. Una gran parte de las horas de oficina se dedica a preparar un juicio, no al juicio en sí. Esa distinción es precisamente donde se está produciendo el cambio ahora.
El resultado de ese cambio no lo determina el sector en su conjunto, sino tres circunstancias que varían según la empresa: cuán estructurados están los datos subyacentes, cuán repetible es la tarea, y qué parte del trabajo se reduce en última instancia a un juicio por el que alguien asume responsabilidad. Donde esos tres factores son favorables, el trabajo se desplaza más rápido. Donde no lo son, sigue en manos de personas, no por prudencia sino porque la tarea lo requiere.
En los servicios profesionales, la IA se hace cargo del trabajo en tres formas que coexisten. Algunas tareas se asumen por completo: resumir documentos, buscar cláusulas específicas en contratos, generar primeras versiones de informes. Otras tareas se desplazan hacia una forma de supervisión: la IA entrega un análisis o un borrador de asesoramiento, un empleado lo aprueba o lo rechaza y debe poder fundamentarlo. Y una tercera categoría sigue siendo trabajo humano, en particular donde se trata de la relación con el cliente, de juicios con peso jurídico o financiero, o de situaciones sin precedente.
Estas tres categorías atraviesan funciones y departamentos. Dentro de un mismo puesto, una parte de las tareas puede haber sido ya asumida, mientras que otra parte sigue recayendo por completo en el empleado. Esto dificulta razonar a nivel de función sobre lo que la IA hace y no hace: la unidad de análisis es la tarea, no la función.
Dos oficinas con servicios comparables pueden diferir mucho en este punto. La diferencia raramente está en la tecnología en sí, que está disponible para ambas. Está en cómo está organizado el trabajo: si los datos con los que se trabaja están suficientemente estructurados para automatizar, si existe un marco de evaluación fijo dentro del cual la IA puede hacer una propuesta, y si hay un proceso en el que un empleado pueda aprobar o rechazar un resultado de la IA con una razón que se sostenga.
Las empresas donde esto ya funciona por lo general no han esperado a tener un plan completo. Han determinado a nivel de tarea qué se puede asumir y lo han implementado paso a paso, con supervisión donde era necesaria. Las empresas donde esto aún no funciona a menudo sí tienen una estrategia que menciona la IA, pero esa estrategia está escrita a un nivel demasiado alejado de la tarea para saber qué está cambiando realmente.
Lo incómodo es esto: una estrategia rara vez afirma explícitamente que el trabajo humano seguirá siendo trabajo humano. Esa suposición subyace al plan, sin que nadie la haya puesto nunca por escrito. Si la IA se hace cargo posteriormente de una parte de ese trabajo, la suposición no se retira. Simplemente permanece ahí, y el plan sigue apoyándose en ella mientras el terreno debajo se desplaza.
Esto es distinto de un proyecto que fracasa o un plazo que no se cumple. No hay un momento en que alguien retire formalmente la suposición, porque no hubo un momento en que alguien la estableciera formalmente. La suposición caduca por partes, en distintos departamentos, en distintos momentos, y por lo general esto solo se hace visible cuando el resultado ya se ha desplazado.
Esta dinámica no es exclusiva de los servicios profesionales. El mismo desplazamiento, con las mismas tres categorías, se da en la educación, donde la evaluación y la calificación cambian lentamente de forma, en el comercio minorista, donde los datos de inventario y de clientes adquieren un papel distinto y en la hostelería, donde la planificación y el servicio se redistribuyen en parte. El patrón es siempre el mismo: no se trata de si la IA se hace cargo del trabajo, sino de qué suposición deja de ser válida a raíz de ello.
Este desplazamiento no es un motivo para decidir algo sobre el personal. Si y cómo una organización redistribuye el trabajo de sus empleados cuando la IA asume tareas es competencia del empleador, y para ello rigen requisitos legales propios. Lo que aquí importa es otra cosa: si la estrategia sigue partiendo de una distribución del trabajo que de hecho ya ha cambiado. Es una cuestión de suposiciones, no de personas.
Tampoco es una pregunta que se pueda responder con una estimación. Cuánta capacidad se libera exactamente en una empresa depende de cómo esté organizado el trabajo allí, y eso varía demasiado de una organización a otra como para expresarlo en un porcentaje general.
Una estrategia correcta y un plan correcto no son lo mismo: la diferencia entre ambos, y por qué una estrategia necesita una suposición que evolucione con el tiempo, se describe en la explicación de la diferencia entre una estrategia y un plan. Para quien se pregunte cómo lograr que un tema como la IA permanezca de forma estructural en la agenda de la dirección en lugar de ser un punto puntual, existe una explicación sobre cómo incorporar la regulación de forma estructural en la agenda de la dirección, que sigue la misma lógica para los desplazamientos impulsados por la IA.
La pregunta subyacente de qué trabajo en una empresa concreta puede realmente asumir la IA no se puede responder a nivel de sector. Esa pregunta se responde tarea por tarea con el escáner de trabajo de FTE TO AI.
Una dirección que quiera saber si su estrategia todavía descansa sobre las suposiciones correctas puede empezar con una comprobación de suposiciones gratuita: una ronda breve en la que usted nombra sus principales suposiciones y ve, para cada una, cuándo se confirmó por última vez. La prueba de presión estratégica completa, con datos sectoriales, un autoposicionamiento del equipo directivo y una lista continua de suposiciones, está en preparación.
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