La IA ya hace el trabajo de un equipo y eso cambia a las empresas

Durante más de un siglo, las empresas organizaron su estructura sobre una idea simple: los problemas complejos exigen reunir personas con saberes distintos. Un paper publicado por investigadores de Harvard Business School, Wharton y el NBER acaba de poner esa lógica bajo presión. El estudio, realizado con 776 profesionales de Procter & Gamble, concluyó que un individuo asistido por inteligencia artificial generativa puede producir soluciones de calidad equivalente a las de un equipo de dos personas sin IA.

El dato no es menor. Tampoco es un ejercicio teórico. Los participantes trabajaron sobre desafíos reales de innovación de productos dentro de la compañía. No se trató de una simulación académica ni de pruebas aisladas, sino de tareas vinculadas con decisiones concretas de negocio. Los investigadores organizaron a los empleados en cuatro grupos: individuos sin IA, equipos de dos personas sin IA, individuos con IA y equipos de dos personas con IA.

El resultado más disruptivo fue ese: una persona con IA logró un desempeño estadísticamente comparable al de un equipo interdisciplinario sin asistencia tecnológica. En otras palabras, la inteligencia artificial no solo mejoró la productividad individual. También replicó buena parte del valor que hasta ahora justificaba reunir a dos especialistas distintos para resolver un mismo problema.

La colaboración ya no da por descontada su ventaja

El hallazgo toca uno de los pilares del trabajo corporativo moderno. Las empresas arman equipos para combinar conocimientos. En Procter & Gamble, los equipos del experimento replicaban esa lógica: un profesional de Investigación y Desarrollo junto a otro del área Comercial. Esa mezcla buscaba integrar solidez técnica y viabilidad de mercado.

Sin IA, esa diferencia apareció con nitidez. Los perfiles técnicos tendían a proponer soluciones más centradas en el producto. Los comerciales, en cambio, gravitaban hacia propuestas más conectadas con el mercado. Con IA, esa brecha se redujo. Ambos perfiles empezaron a generar respuestas más equilibradas, con argumentos técnicos y comerciales al mismo tiempo.

Ese punto es el que vuelve más incómodo al estudio. La IA no solo aceleró el trabajo. También actuó como un puente entre expertises que antes obligaban a reunir personas distintas. Parte de la razón por la que existen los equipos interdisciplinarios empieza, así, a debilitarse.

El cambio no es solo productivo

Los investigadores encontraron además otro efecto menos visible, pero igual de relevante. Quienes trabajaron con IA reportaron una experiencia emocional más positiva que quienes trabajaron solos sin esa asistencia. Hubo más entusiasmo y menos frustración. En algunos indicadores, el trabajo con IA se acercó al efecto que suele atribuirse al trabajo compartido con otros.

Por eso los autores hablaron de un “compañero cibernético”. La expresión busca marcar que la IA ya no opera solo como una herramienta pasiva, sino como un sistema que participa del proceso de trabajo, aporta ideas, ordena opciones y acompaña decisiones. La diferencia parece semántica, pero no lo es. Si la IA empieza a ocupar parte del rol que antes cumplía un colega, entonces cambia la forma de diseñar equipos, procesos y jerarquías.

La pregunta que entra al directorio

Para los CEO, la discusión ya no pasa solo por adoptar inteligencia artificial. Pasa por revisar la arquitectura interna de la empresa. Si una persona bien equipada puede producir resultados similares a los de un equipo tradicional en ciertas tareas, el costo de sostener determinadas estructuras empieza a ser visible. Si además la IA reduce las fronteras entre funciones, la división clásica entre áreas también queda bajo revisión.

El paper no dice que los equipos humanos hayan dejado de servir. Tampoco sostiene que toda interacción pueda reemplazarse por un sistema generativo. Lo que muestra es algo más incómodo: varias de las razones históricas que justificaban el trabajo en equipo ya no pueden darse por sentadas.

La pregunta, entonces, deja de ser tecnológica y pasa a ser organizacional. Cuántos equipos siguen siendo necesarios tal como fueron diseñados. Cuántos roles existen porque la empresa todavía piensa con una lógica previa a la IA. Y cuánta colaboración humana se está pagando para obtener resultados que, en algunos casos, una sola persona con la herramienta adecuada ya puede producir.