Desglose de datos de IA: 3 ideas clave de la investigación del mundo real sobre el uso de la IA

Uno de los estudios más grandes sobre el uso de Copilot, en casi 60 empresas, revela cómo la IA ha comenzado a cambiar la forma en que trabajamos.

Ilustración abstracta que muestra unos chips que evocan a la inteligencia artificial

Publicado en: Worklab.

Hemos pasado los últimos nueve meses en colaboración con 58 clientes de Microsoft 365 Copilot para analizar los hábitos de trabajo de 6.317 empleados a través de sus datos de telemetría, uno de los estudios más grandes de su tipo hasta la fecha. Nuestros investigadores dividieron de manera aleatoria a los empleados en dos grupos: uno con acceso a Copilot y el otro sin él.*

Colaborar con organizaciones para realizar estudios del mundo real como este es fundamental para el ciclo de retroalimentación más amplio que hemos creado para Copilot, lo que nos ayuda a acelerar la innovación de productos y aumentar el valor para los clientes. Apenas hemos empezado a conocer los nuevos patrones de trabajo que surgen a medida que más personas usan Copilot de más maneras. Algunas organizaciones del estudio experimentaron más impacto que otras, pero los ejemplos aquí proporcionan información valiosa sobre cómo Copilot ya ha comenzado a transformar el trabajo.

1. La IA empieza a liberar a las personas del correo electrónico

NuestroInforme Anual del Índice de Tendencias Laborales 2024 reveló que la sobrecarga de correo electrónico se mantiene como un problema persistente: la persona típica tiene que leer unos cuatro correos electrónicos por cada uno que envía. Pero las señales de nuestro nuevo estudio sugieren que pronto podríamos ser liberados de nuestras bandejas de entrada.  

Las personas pasan menos tiempo en leer el correo electrónico: en general, los empleados de una empresa de bienes de consumo con acceso a Copilot pasaron un 31% menos de tiempo en leer correos electrónicos, un ahorro de tiempo de 50 minutos a la semana por usuario. En una empresa de telecomunicaciones, los empleados dedicaron un 23% menos de tiempo, un ahorro de 40 minutos a la semana. También observamos caídas marcadas en el número de correos electrónicos leídos: los empleados de la empresa de telecomunicaciones vieron una disminución del 21% en el número de correos electrónicos leídos durante uno a 10 minutos, y una caída del 19% en el número de correos electrónicos leídos durante más de 10 minutos. Los empleados de otras empresas experimentaron resultados similares, y una compañía de seguros vio una caída en la lectura de correos electrónicos individuales del 21%. Los datos muestran que la disminución del tiempo dedicado al correo electrónico fue el mayor efecto significativo a nivel estadístico que observamos entre las personas que utilizaban la IA, lo que demuestra que funciones como Summarize les liberaban de largas cadenas de correo electrónico, un paso crucial para eliminar la sobrecarga de correo electrónico para siempre. 

2. Las reuniones se centran cada vez más en la creación de valor

La jornada laboral suele ser un acto de equilibrio entre las reuniones cruciales y el trabajo enfocado. Y nuestro Informe Anual del Índice de Tendencias Laborales 2023 descubrió que, con demasiada frecuencia, las personas se unen a una reunión de una hora para obtener información de un minuto, lo que empuja el valioso trabajo de concentración hacia fuera del horario laboral. Ahora vemos que la IA le da la vuelta a eso: algunas empresas han comenzado a reducir el tiempo dedicado a las reuniones y otras hacen que el tiempo dedicado a las reuniones sea más valioso. 

Vimos que la IA comenzó a reducir el tiempo dedicado al intercambio de información en las reuniones: las personas que usaban la IA en una empresa de consultoría pasaban un 16% menos de tiempo en las reuniones. Una empresa de energía experimentó un aumento del 12% en el número de reuniones que se abandonaban temprano, lo que sugiere que las personas pueden sentirse cómodas retirándose porque pueden usar Copilot para obtener notas de las reuniones, hacer preguntas y verificar los elementos de acción.   

También vimos con la IA que las reuniones se han comenzado a convertir en oportunidades para nuevas formas de creación en conjunto: en la empresa de ciencia de materiales Dow, un equipo que produce documentos técnicos comenzó a usar las reuniones para reinventar la forma en que escriben. Para algunos párrafos, le pidieron a Copilot que elaborara un primer borrador, que revisaron juntos y refinaron. Otras veces, programaban reuniones con el propósito expreso de discutir el tema del documento en profundidad, con el objetivo de entregar la transcripción a Copilot para entretejerlo todo en un artículo cohesivo y claro. «Elimina gran parte de las idas y venidas», dice Brandon Toyzan, arquitecto técnico de Dow. «Tenemos esa conversación rápida y obtenemos el punto de vista de todos, y en automático tenemos un borrador». Dice que un proceso que antes requería horas de idas y venidas ahora se puede lograr en una conversación de 30 minutos. Piensen en el proceso como «escribir en voz alta»: llegan a una reunión con una página en blanco y terminan la llamada con un borrador sólido.

3. Las personas crean en conjunto más con la IA y entre sí

Como muestra el ejemplo de la reunión de Dow, la colaboración entre humano-IA-humano fomenta una mejor colaboración entre las personas, lo que reduce el tiempo que se tarda en pasar de buena a excelente. Ese patrón se ve confirmado por nuestros datos.  

Las personas crean en conjunto más contenido con IA: una empresa de bienes de consumo experimentó un aumento del 41% en el número de sesiones de Word, mientras que en un bufete de abogados y una empresa de telecomunicaciones, la creación de documentos de Word se disparó en un 58% y un 45%, de manera respectiva.

Y la IA fomenta una mayor colaboración en ese contenido: los empleados con acceso a Copilot en una empresa de servicios financieros editaron en conjunto un 33% más de documentos que los que no tenían IA, y una empresa de consultoría vio un efecto similar. En un servicio postal nacional, el número de documentos comentados aumentó en un 82% para los empleados con un alto uso de Copilot. En un minorista multinacional, el número de colaboradores por usuario aumentó un 19%. Esa cifra fue del 30% para la consultora. La IA también parece mejorar la capacidad de algunas personas para procesar y consumir información. En una empresa de tecnología, los empleados que mostraron un uso elevado de Copilot vieron cómo la duración de sus sesiones de Word se reducía en un 52%.  

Con la IA, hemos comenzado a ver surgir un nuevo patrón de trabajo, uno que es más colaborativo, iterativo y multijugador: equipos que trabajan en conjunto con la IA.

Infografía con datos de la investigación del uso en el mundo real de la IA

Cómo maximizar el impacto de la IA en toda la organización

Como muestran estos hallazgos, Copilot remodela la jornada laboral para privilegiar la creación y la colaboración valiosas. La mejor manera en que los líderes pueden ayudar a sus equipos a optimizar los tipos de efectos revelados por el estudio es a través de fomentar el uso. Para muchas de las empresas que no vieron efectos significativos a nivel estadístico, el problema fue la falta de uso de la IA. Las organizaciones que más han hecho para impulsar las métricas de adopción tuvieron el mayor impacto.  

Por ejemplo, en toda la muestra, las personas que tenían acceso a Copilot leían en promedio seis correos electrónicos menos a la semana que sus contrapartes que no tenían Copilot. Pero cuando observamos a los empleados con altas tasas de uso, ese número se triplicó a 18 correos electrónicos menos a la semana. Esto demuestra que cuanto más personas desarrollen el uso de la IA como un hábito diario, más valor obtendrán de ella.  

A medida que las empresas continúen sus procesos de adopción y los efectos se extiendan a sus organizaciones, el impacto se intensificará. Lo que está claro ahora es que la aptitud de la IA obtenida del uso diario será cada vez más importante para que los empleados se mantengan al día con el rumbo del trabajo.

*Metodología: Los investigadores trabajaron con organizaciones en el Programa de acceso anticipado Microsoft 365 Copilot para crear una prueba de control aleatoria. Microsoft 365 Copilot combina herramientas de IA generativa en aplicaciones como Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams y otras. Cada organización reservó al menos 50 licencias para que se asignen de manera aleatoria entre 100 o más usuarios de Microsoft 365 nominados por la organización. Los investigadores se asociaron de manera estrecha con los administradores de TI y los responsables de la toma de decisiones empresariales en cada una de las organizaciones participantes para explicar la necesidad de la aleatorización y obtener la aceptación. Mediante el uso de metadatos de Microsoft 365 en estas organizaciones, los investigadores compararon cómo difería el comportamiento del correo electrónico, las reuniones y los documentos en función de la asignación de una licencia de Copilot.

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