Para un desarrollador de software, la rapidez en la ejecución que permite la inteligencia artificial (IA) se traduce en una demanda continua: «La exigencia pasó a ser todo lo que la imaginación del cliente quiera hacer», dice. Poder resolver una tarea más rápido permite terminar antes, pero también elevar las expectativas sobre cuánto trabajo puede hacerse y dar lugar a nuevos pedidos.
La respuesta forma parte de una investigación que estamos llevando a cabo en la Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad de la República sobre la incorporación de distintos sistemas digitales, entre ellos la IA. Recientemente presentamos los resultados de una encuesta que le hicimos a trabajadores. Ahora estamos haciendo entrevistas y estudios de caso.
La discusión sobre IA y productividad alimenta esas expectativas señaladas por el trabajador, porque se concentra en cuánto más rápido escribe, programa, diseña o analiza quien produce. Sin embargo, un texto generado en segundos puede requerir horas de verificación, y un código debe probarse. La reducción del tiempo de una operación no equivale a una mejora de igual magnitud en la productividad. El tiempo que la IA ahorra en una parte del proceso reaparece en otra como trabajo adicional. Si el cliente toma esa rapidez como referencia, sus pedidos exceden lo que es posible hacer en los plazos previstos. ¿Cómo se define, entonces, hasta dónde llega el encargo?
En los servicios profesionales, esa definición pasa por el cliente, que establece lo que necesita, evalúa lo que recibe y solicita modificaciones. Para elevar sus expectativas le basta saber que quienes trabajan para él usan IA. Cuando la usa él mismo, dispone, además, de herramientas para convertir una intuición en una especificación técnica o producir observaciones sobre un trabajo terminado. Proponemos llamar cliente aumentado a quien amplía de ese modo su capacidad de formular pedidos e intervenir en el trabajo que encarga.
Esa capacidad puede ampliarse sin que aumente su conocimiento del trabajo que encarga. Es decir, un pedido más detallado no expresa siempre una necesidad mejor definida. Si bien los clientes ya podían, antes de acceder a la IA, plantear exigencias inviables o desmedidas, ahora esas exigencias llegan con una formulación técnica que refuerza su confianza en que son pertinentes. Quien ya definía el encargo y evaluaba su resultado suma ahora recursos para discutir las decisiones del profesional, tenga o no elementos para valorar la respuesta que recibe.
A través de la IA, un cliente puede generar 20 observaciones sobre un informe en pocos minutos. Quien las recibe puede utilizar también IA para ordenarlas y preparar respuestas, pero debe determinar cuáles son pertinentes, cuáles se contradicen y cuáles exceden el acuerdo inicial. A la revisión del informe se suma un trabajo de justificación, que consiste en explicar por qué algunas son improcedentes y sostener el criterio profesional frente a un cliente que las considera fundamentadas.
Además de formular pedidos y evaluar resultados, el cliente puede hacer por su cuenta parte de lo que antes encargaba. Cambia, entonces, la composición del trabajo que llega al profesional, que recibe un borrador o un diseño para revisar, en lugar de producirlo desde cero. Ese material puede ahorrar tiempo, pero también exigir reconstruir decisiones ajenas, detectar errores o rehacer una solución aparentemente terminada. Obliga a acordar qué responsabilidad asumirá el profesional sobre un producto en cuya elaboración inicial no participó. Si el cliente considera que el material está casi terminado, entiende la intervención profesional como un retoque menor. Esa apreciación incide en la valoración del saber profesional y en la disposición a remunerarlo, aunque de esa intervención dependa que el resultado sea utilizable.
Ese trabajo de verificación, revisión y justificación lleva tiempo. Quién lo absorbe depende de los acuerdos contractuales y de la posición de cada parte para hacerlos valer. Cuando las revisiones se facturan por hora, el cliente enfrenta un costo por multiplicarlas. Con un precio cerrado, las modificaciones adicionales reducen el margen de quien presta el servicio si no se renegocian, y renegociar es difícil para quien tiene pocos clientes. En el caso de una persona asalariada, el que decide es el empleador, que puede poner límites a los pedidos o trasladarlos como mayor carga dentro de la jornada, que también puede prolongarse. El cliente sigue necesitando a alguien que verifique el resultado y responda por él, y esa necesidad le da al profesional herramientas con qué negociar.
Definir hasta dónde llega un encargo requiere, entonces, reglas explícitas sobre qué comprende, cuántas revisiones incluye, qué responsabilidad asume cada parte y cuándo corresponde renegociarlo. Los contratos comerciales, las reglas internas de las organizaciones y –en el trabajo asalariado– la negociación colectiva pueden establecerlas. El trabajo de evaluar, corregir y justificar decisiones debe reconocerse como parte del servicio y contemplarse en sus plazos y su remuneración.
La discusión sobre la gobernanza de la IA en el trabajo se ocupa de quien produce y de quien emplea. Pero desde hace años venimos señalando, en nuestros estudios sobre el trabajo en el sector del software y en una investigación para la Organización Internacional del Trabajo, que el cliente interviene en el proceso de trabajo e incide en el bienestar de quienes lo hacen. Con la IA generativa, esa intervención se amplía y su ausencia en la discusión pesa más, porque el cliente aumentado participa en cuánto trabajo se pide y cómo se evalúa.
(Julia Acosta, Doctora en Sociología. Profesora e investigadora del Departamento de Sociología, Universidad de la República)
