Evaluación del impacto de la inteligencia artificial generativa (IAGen) en el trabajo

La investigación evaluó el impacto de la IA generativa, principalmente ChatGPT, en tareas reales de trabajo. Cada tarea se ejecutó primero sin IAGen y después con IAGen, y se midió el tiempo en las dos instancias, incluido el tiempo de construir el prompt y el de supervisar el resultado. Las pruebas se hicieron en siete poderes judiciales de Argentina, dos áreas de la administración pública y cinco estudios jurídicos y áreas legales de empresas, y además en traducción, educación e investigación. Cada tarea se clasificó según su complejidad, grado de automatización, repetitividad, juicio humano requerido y nivel de incidencia de la IAGen.

La reducción promedio de tiempos fue del 77 %, con un máximo del 99 % en el primer borrador de una traducción de 15.000 palabras. Las tareas de complejidad media resultaron el punto óptimo (81 %), y la eficiencia fue alta en tareas de repetitividad alta y media (86 % y 88 %). En tareas de baja complejidad o baja repetitividad el beneficio cayó a la mitad (52 % y 43 %). Según el tipo de incidencia, la IAGen asistió en 49 de las 83 tareas (59 %), complementó en 16, sustituyó en 10 y produjo desplazamiento en 1. El juicio, la validación y la decisión final quedaron mayoritariamente en manos humanas.

El informe reconoce sus límites: la muestra fue aleatoria, las propias personas eligieron las tareas y las pruebas no se repitieron, por lo que los resultados podrían variar. Algunas tareas no mejoraron, como el cómputo de plazos procesales, donde la herramienta comete errores de cálculo. También señala que la adopción genera subtareas nuevas, como la anonimización de datos personales y el diseño de prompts, y que los resultados dependen de la formación del usuario. Como próximo paso, propone estandarizar "prompts como templates" reutilizables: en una de las pruebas, una inversión inicial de 4 horas se recuperó en unos 4 días de uso.

1. Sobre 83 tareas medidas, la IA generativa redujo los tiempos de ejecución un 77 % en promedio, contando el tiempo de escribir el prompt y de revisar el resultado.
2. En la mayoría de los casos la IAGen funcionó como asistente: aceleró el trabajo y dejó el juicio, la validación y la responsabilidad en manos humanas.
3. La eficiencia depende del tipo de tarea, del diseño del prompt y de la formación de quien la usa. Por eso la capacitación y los prompts estandarizados son decisiones que cambian el resultado.

¿Qué tareas se evaluaron?

83 tareas de justicia, administración pública, estudios jurídicos, áreas legales de empresas, traducción, educación e investigación. Por ejemplo: identificar agravios en un recurso, redactar demandas, aplicar lenguaje claro a una sentencia, revisar pliegos de contratación pública o traducir documentos. Cada persona eligió tareas de su trabajo cotidiano y midió el tiempo sin IAGen y con IAGen.

¿La IA reemplaza a los trabajadores del sector jurídico?

Según esta investigación, en la gran mayoría de las tareas no. La IAGen sustituyó a la persona en 10 de las 83 tareas y en el resto asistió o complementó el trabajo humano. El informe insiste en que el sector legal siempre necesita supervisión humana posterior para garantizar la precisión y la corrección jurídica.

¿Qué son los "prompts como templates"?

Son prompts optimizados y estandarizados que se reutilizan en tareas similares, como un modelo de escrito. Diseñarlos lleva tiempo al principio, pero eso se recupera rápido en tareas repetitivas. Es la línea de trabajo que el IALAB propone como próximo paso.

¿Se puede descargar gratis?

Sí. Es un libro digital en PDF de descarga y acceso online.