A la Generación Z se le prometió que la inteligencia artificial sería un gran igualador: una herramienta que podría permitir que una persona de 24 años produjera un trabajo comparable al de un veterano. Una nueva investigación del economista David Autor sugiere que la IA puede, en cambio, reducir las diferencias en el desempeño inmediato mientras amplía las brechas en las habilidades subyacentes.

En un experimento de tres meses con abogados de patentes, la IA mejoró la calidad de los borradores en todos los niveles de experiencia. Pero cuando los investigadores retiraron la herramienta y pusieron a prueba el juicio independiente de los abogados, solo los abogados experimentados mostraron una mejora promedio. Los abogados junior no.

"Nuestros resultados cuestionan la idea de que la IA sea un igualador automático de habilidades", dijo Autor en respuestas por escrito a Fortune. "Nuestros datos sugieren que es un igualador de desempeño, pero un desigualador de habilidades, en el sentido de que solo los profesionales que ya tenían modelos mentales fundamentales pudieron elevar sus conjuntos de habilidades subyacentes".

El estudio agrupó a los abogados por experiencia y no por edad. Los abogados "senior" tenían al menos siete años de ejercicio profesional, y los investigadores no examinaron a la Generación Z como un grupo separado. Sin embargo, los hallazgos son más directamente relevantes para los trabajadores de inicio de carrera que aún desarrollan su experiencia profesional.

Del shock de China a la IA

Autor es jefe del departamento de economía del MIT e investigador visitante de Google Technology and Society. Es más conocido por el "shock de China", un cuerpo de investigación desarrollado junto a los economistas David Dorn y Gordon Hanson. Su trabajo encontró que la competencia de las importaciones chinas causó un daño duradero a las comunidades manufactureras estadounidenses, que no se ajustaron con la fluidez que las versiones optimistas de la globalización habían predicho.

En los mercados laborales más expuestos, los salarios y la participación en la fuerza laboral permanecieron deprimidos, mientras que el desempleo se mantuvo elevado durante al menos una década. Más recientemente, Autor y Hanson han advertido sobre un "shock de China 2.0", en referencia a la competencia china en industrias avanzadas que podría amenazar el liderazgo tecnológico estadounidense y los empleos de salarios altos asociados con él.

Algunos economistas prominentes, incluido Torsten Slok de Apollo Global Management, han dicho que un "shock de IA" podría tener similitudes con el shock de China en su efecto sobre la fuerza laboral estadounidense. Bhaskar Chakravorti, de Tufts, acuñó la frase "el cinturón cableado" como paralelo al Cinturón del Óxido.

Autor rechazó esa comparación durante una aparición en el podcast Possible, conducido por el cofundador de LinkedIn, Reid Hoffman. Dijo que la IA "no será, en ningún sentido, una repetición del shock comercial de China", porque el shock de China fue experimentado por las empresas estadounidenses como un "shock competitivo puramente negativo", mientras que la IA tendría una "textura muy diferente al aumentar la productividad.

El debate sobre la IA se apoya en parte en una suposición que el shock de China puso en cuestión: una vez que la tecnología se hace cargo del trabajo rutinario, los trabajadores avanzarán de forma natural hacia habilidades de nivel superior. Autor le dijo a Fortune que su preocupación sobre la IA no es principalmente la pérdida masiva de empleos.

"El peligro que podemos enfrentar con la IA no es que elimine grandes cantidades de empleos en términos netos, sino que elimine algunas áreas de especialidad mientras crea otras nuevas simultáneamente", dijo. "Eso suena como un trato razonable, pero los trabajadores que pierden esas antiguas carreras generalmente no son los que podrán aprovechar los nuevos roles que surjan".

El experimento en derecho de patentes examinó una pregunta más limitada: si los trabajadores que usan una nueva y poderosa herramienta están realmente desarrollando la experiencia necesaria para avanzar en su campo.

Mejores borradores, aprendizaje desigual

Autor y seis coautores publicaron el estudio como un documento de trabajo de la National Bureau of Economic Research. El documento no ha sido revisado por pares: los documentos de trabajo se difunden para discusión y comentarios antes de cualquier revisión por una revista.

La investigación reclutó a 133 abogados en 11 firmas de propiedad intelectual de EE. UU. con relaciones continuas de redacción de patentes con Google. Los investigadores asignaron aleatoriamente a los abogados el acceso a un asistente personalizado de redacción de patentes con IA, que en ese momento era una herramienta no lanzada de Google Labs. Dos tercios recibieron acceso, mientras que el resto no usó la herramienta durante el estudio. Esa aleatorización es central para el diseño: como el acceso se decidió al azar, las diferencias en los resultados entre los dos grupos pueden atribuirse a la herramienta y no a diferencias preexistentes de capacidad.

El papel de Google fue más allá de proporcionar el software. El documento identifica a los seis coautores de Autor como empleados de Google. También señala que Google realizó el estudio y pagó sus costos directos, mientras que el comité de sujetos humanos del MIT determinó que el MIT no participaba en la investigación. En un correo electrónico a Fortune, representantes de Google describieron el documento como una investigación independiente que Autor realizó como parte de su fellowship.

Los abogados redactaron patentes a partir de materiales simulados de inventores después de 10 días y nuevamente después de 90 días. Según el documento, abogados de patentes de una firma independiente calificaron el trabajo sin saber qué abogados habían usado IA. Evaluaron la exigibilidad, la precisión, la ambigüedad estratégica, la integridad y la claridad.

Después de 90 días, el acceso a la IA aumentó los puntajes de redacción en 0.38 desviaciones estándar. En una publicación del blog de Google que acompaña al documento, Autor y la coautora Tanya Rodchenko describieron ese resultado como una ganancia de 11 puntos percentiles respecto del grupo de control. El documento dijo que la mejora provino de una reducción del trabajo débil más que de un aumento del trabajo excelente.

La prueba más difícil llegó al final del experimento. Los abogados debían corregir una patente hipotética que, según la publicación del blog, contenía numerosos errores sustanciales y de estilo. El documento describió el ejercicio como una tarea que los abogados de patentes "realizan rutinariamente sin asistencia". No se permitía el uso de IA.

Los abogados senior que habían recibido acceso a la IA superaron a sus pares del grupo de control por 0.45 desviaciones estándar, según el documento. Los abogados junior no mostraron ninguna ganancia promedio.

El estudio incluyó varias advertencias. Solo 91 de los 133 abogados completaron la prueba sin IA. Las firmas rechazaron aplicar una prueba de habilidades al inicio del experimento, por lo que los investigadores infirieron las ganancias de habilidades a partir de la asignación aleatoria en lugar de medir las habilidades antes y después del ensayo.

Los autores también señalaron 15 de las 91 correcciones como posiblemente asistidas por IA a pesar de la prohibición. Dichas señales aparecieron con aproximadamente la misma frecuencia entre los abogados del grupo de control. Tras excluir esas 15 correcciones, el documento indicó, la ventaja de los abogados senior disminuyó a 0.39 desviaciones estándar y siguió siendo estadísticamente significativa con un umbral más laxo. El efecto general no se mantuvo.

La "ilusión de competencia"

El desempeño de los abogados junior se dividió a lo largo de la distribución, según el documento. Hubo significamente más puntajes deficientes, menos puntajes mediocres y más puntajes buenos, pero ninguna mejora entre los juniors con los puntajes más altos. Los autores escribieron que la IA "sirvió de trampolín para algunos juniors y de cojín para otros".

La publicación del blog que acompaña al estudio describió cómo los abogados junior usaron el sistema. Generalmente trabajaban del principio al final del documento, puliendo el lenguaje introductorio antes de llegar a las reivindicaciones principales. Algunos identificaron problemas graves, pero dejaron comentarios describiéndolos en lugar de corregirlos. Los abogados junior del grupo de control se comportaron de manera similar, un patrón que los autores llamaron "un déficit basal de los junior" que tres meses de acceso a la IA no eliminaron.

Sin embargo, los abogados junior reportaron una experiencia positiva con la herramienta. Autor le dijo a Fortune que los abogados junior asistidos por IA reportaron un aumento en la satisfacción con la tarea, el mayor efecto de este tipo en el estudio. Dijeron que evitar el "problema de la página en blanco" les permitía pasar directamente al rol de revisor, señaló. Esa satisfacción coexistió con la ausencia de ganancias promedio en la prueba sin asistencia, una brecha entre cómo se sintió el trabajo y lo que el desempeño independiente realmente mostró.

"Los jóvenes profesionales deben cuidarse de la ilusión de competencia", dijo Autor. "La única forma de saber realmente si estás desarrollando habilidades es hacer tareas sin asistencia de IA y evaluar tu desempeño".

Por qué ganaron los abogados experimentados

En entrevistas de seguimiento descritas en la publicación del blog, los abogados experimentados caracterizaron la IA como un "auditor lógico", no como un producto terminado. Los autores escribieron que la herramienta debilitó su apego a la prosa existente y los obligó a articular por qué y cómo estaban haciendo sus ediciones estructurales.

"Se podría argumentar que solo puedes usar la IA como 'auditor lógico' si ya conoces la ley lo suficiente para detectar cuándo un texto fluido es jurídicamente defectuoso", dijo Autor a Fortune. Dijo que delegar la redacción básica permitió a los abogados senior concentrarse en el alcance estratégico: "el bosque y no los árboles".

Durante la prueba sin asistencia, dijo la publicación del blog, los abogados senior del grupo tratado omitieron prosa de bajo riesgo, reconstruyeron reivindicaciones desde cero, eliminaron lenguaje que podía limitar la protección legal y vincularon muchas de sus ediciones a doctrina legal.

Autor no dijo que los abogados junior deban abandonar la IA. En cambio, le dijo a Fortune que los novatos deberían trabajar más como los abogados senior: estructurar primero un argumento sin asistencia y luego usar la IA como crítica para someter la lógica a presión. Reconoció que ese enfoque es difícil.

"La mayoría de nosotros no tenemos la autodisciplina de hacer las cosas a mano cuando hay una herramienta de bajo esfuerzo, fácilmente disponible, justo ahí, ofreciéndose para hacerlo por nosotros", dijo.

Proteger el pipeline de aprendizaje

Para los empleadores, una mejor producción podría crear un incentivo para contratar menos trabajadores junior. Autor calificó ese enfoque de miope.

"Si las firmas automatizan la práctica formativa sin reemplazarla con algún tipo de entorno de aprendizaje guiado, cortan el pipeline de aprendizaje que produce a los socios senior del mañana", dijo a Fortune.

Sugirió que las firmas distingan entre las tareas que pueden completarse permanentemente con asistencia de IA y las tareas de juicio que requieren dominio sin asistencia. Las empresas también podrían combinar los despliegues de IA con controles regulares de habilidades sin asistencia, como ejercicios de corrección fuera de línea, y responsabilizar a los socios por la mentoría de los abogados junior frente a los errores de la tecnología.

Autor subrayó que estas son propuestas y no soluciones probadas. "Es temprano en esta área de investigación y práctica", dijo, y agregó que pocos enfoques han sido validados de manera robusta.

El documento identifica limitaciones adicionales. La muestra fue pequeña y provino de firmas que realizan trabajo continuo de patentes para un único cliente sofisticado. Además, tres meses es un período corto en comparación con los años necesarios para desarrollar experiencia en patentes. La publicación del blog indicó que modelos de IA más nuevos y una mayor familiaridad con la tecnología podrían producir resultados diferentes si el experimento seara hoy.

El estudio no establece que la IA impida que los abogados junior se conviertan en expertos a lo largo de su carrera.

Autor vinculó el tema con su trabajo anterior sobre el shock de China. La mayoría de la ventaja tecnológica, le dijo a Fortune, proviene menos de los equipos o los planos que del conocimiento humano desarrollado mediante un dominio lento y difícil.

"Si pensamos que la IA nos librará de la carga de dominar la experiencia, creo que quedaremos muy decepcionados", dijo. "La inteligencia humana y la inteligencia de las máquinas serán complementos a largo plazo".

La historia fue publicada originalmente en Fortune.com.