En un experimento en línea con 453 profesionales con estudios universitarios, que hicieron dos tareas de escritura propias de su ocupación, tener acceso a un asistente de IA generativa redujo el tiempo para completar las tareas en un 40 % y elevó la calidad del resultado en un 18 %. Es el estudio de Noy y Zhang publicado en Science en 2023, y es de los más citados cuando se habla de oficina e IA. También es de los que más se malinterpretan.
Si te ocupas de la administración de una pyme, probablemente te interese saber una cosa muy concreta: dónde ganar tiempo primero. Hay que decir con claridad lo que no tenemos: ninguna cifra verificada de cuánto tiempo ocupan las tareas de oficina en una empresa como la tuya, y ningún estudio de los que hemos revisado mide facturación, conciliaciones bancarias o nóminas con IA. Lo que sí hay son experimentos y estudios sobre tareas muy parecidas a una parte del trabajo administrativo: escribir, atender consultas y analizar. Con ellos se puede razonar, con cuidado, por dónde empezar.
Qué dicen los datos
Escribir documentos y comunicaciones. En el experimento de Noy y Zhang (MIT News, 2023), los 453 profesionales, de marketing, redacción de subvenciones, consultoría, análisis de datos, recursos humanos y dirección, hicieron dos tareas de escritura propias de su ocupación. Con acceso a un asistente de IA generativa, el tiempo para completarlas bajó un 40 % y la calidad del resultado subió un 18 %.
Atender consultas repetitivas. Brynjolfsson, Li y Raymond (Quarterly Journal of Economics, 2025) analizaron datos de 5.179 agentes de atención al cliente. La introducción escalonada de un asistente conversacional basado en IA generativa aumentó la productividad, medida en incidencias resueltas por hora, un 14 % de media, y un 34 % en los trabajadores noveles o menos cualificados, con un impacto mínimo en los trabajadores más experimentados y cualificados.
Tareas donde la herramienta sí ayuda y donde no. En un experimento de BCG (2023) con 758 consultores junior, quienes usaron GPT-4 en una tarea de innovación creativa de producto alcanzaron un nivel de rendimiento un 40 % superior al de quienes la hicieron sin esa herramienta. Pero cuando se usó en un problema de negocio que quedaba fuera de lo que la IA hacía bien, identificar la causa raíz de los problemas de una empresa a partir de datos y entrevistas, los consultores rindieron un 23 % peor que quienes lo hicieron sin ella.
Formación y uso. En la encuesta AI at Work 2025 de BCG (junio de 2025) a líderes, mandos intermedios y empleados de oficina de primera línea de varios países, solo un tercio de los empleados decía haber recibido la formación adecuada, y el uso regular de la IA era claramente mayor entre quienes recibían al menos cinco horas de formación y tenían acceso a formación presencial y coaching.
Cómo leerlos (y qué no dicen)
Cada cifra tiene una cautela que cambia su lectura:
- Noy y Zhang es un experimento en línea con dos tareas de escritura. No mide el efecto sostenido en el trabajo diario. Que una tarea suelta se haga más rápido no significa que toda la semana de una persona se acorte.
- El estudio de atención al cliente se refiere a un asistente concreto en una empresa concreta, aplicado a una tarea muy específica (atención por chat). El resultado no se extrapola sin más a otros puestos. Sí es llamativo que la mejora fuera mayor en quienes tenían menos experiencia y mínima en quienes más.
- El experimento de BCG es de 2023, con consultores junior, una sola firma y un solo modelo. Los modelos actuales pueden comportarse de otra manera. Lo que enseña no es una cifra para copiar, sino una advertencia: la IA ayuda en unas tareas y perjudica en otras, y cuesta distinguirlas.
- La encuesta de BCG sobre formación no es un experimento. Quienes reciben más horas de formación pueden diferir en otros aspectos, y «formación adecuada» es autodeclarada. Muestra una asociación, no una causa.
- Ningún estudio mide tu empresa. Lo que tarda hoy tu equipo en preparar un presupuesto, reclamar un cobro o cerrar el mes solo lo sabes tú, y se averigua midiendo.
Qué tareas de administración se parecen a lo que se ha medido
Lo que sigue es un razonamiento por analogía, no una conclusión de los estudios. Es una hipótesis para probar en tu equipo, no una promesa.
- Se parecen a las tareas de escritura: redactar un correo a un cliente que no ha pagado, preparar un borrador de comunicado a proveedores, resumir una reunión, pasar notas a limpio, redactar el texto de un presupuesto. Son tareas donde el primer borrador ocupa tiempo y donde alguien revisa el resultado.
- Se parecen a la atención de consultas repetitivas: responder siempre las mismas preguntas de clientes o de la plantilla (cuándo se cobra, qué documento hace falta, cómo se pide una vacación). Aquí el estudio citado sugiere que la ayuda puede ser mayor para quien aún está aprendiendo el puesto.
- Se parecen a lo que se hizo peor: decidir qué factura reclamar primero, interpretar una norma fiscal, valorar una incidencia de personal, juzgar un caso con matices. Son tareas de criterio, y ahí el riesgo de fiarse de una respuesta convincente pero errónea es mayor. La decisión es de la persona y, en lo legal y fiscal, de un profesional.
Cómo priorizar la formación del equipo de administración
- Mide una semana normal. Antes de formar, apunta cuánto tiempo ocupa cada tarea repetida y cuántas veces se hace. Sin este paso, formarás por intuición. Para ordenar lo que sale, puede ayudarte administración e IA: facturas, cobros y cierres, qué enseñar primero.
- Elige dos o tres tareas escritas y repetitivas. Son las que más se parecen a lo medido en los estudios. Deja para después las de criterio.
- Forma por tareas, no por herramienta. Una sesión de una hora sobre «cómo redactar los recordatorios de pago» enseña más que una charla general sobre la IA. Para dar buenas instrucciones, tienes cómo pedirle un trabajo a la IA para que salga bien a la primera.
- Enseña a revisar y fija reglas de datos. Todo lo que sale de la IA lo revisa una persona antes de enviarlo. Y hay datos que no se pegan en una herramienta: datos personales de clientes y plantilla, IBAN, contratos o nóminas. Un listado de comprobación está en checklist para revisar un texto hecho con IA antes de enviarlo.
- Empieza por quien más lo necesita, y aprovecha a quien más sabe. Si en tu equipo ocurre lo que se vio en el estudio de atención al cliente, y la ayuda se nota más en quien tiene menos experiencia, merece la pena que las personas recién llegadas aprendan primero y que las veteranas dejen por escrito cómo resuelven los casos habituales.
- Vuelve a medir a las pocas semanas. Si el tiempo no baja, o baja pero la revisión lo consume, ajusta o descarta. Para ver más tareas con calma, automatización administrativa para pymes recorre por dónde empezar.
Fuentes
- MIT News, sobre el estudio de Noy y Zhang en Science (2023): Study finds ChatGPT boosts worker productivity for some writing tasks
- NBER / Quarterly Journal of Economics, Brynjolfsson, Li y Raymond (2025): Generative AI at Work (NBER Working Paper 31161; QJE vol. 140, n.º 2, pp. 889-942)
- Boston Consulting Group (2023): How People Can Create—and Destroy—Value with Generative AI
- Boston Consulting Group (2025): AI at Work 2025: Momentum Builds, but Gaps Remain
Conclusión
Los estudios verificados muestran que la IA puede acortar tareas de escritura y de atención a consultas, que ayuda más a quien tiene menos experiencia y que perjudica cuando se usa en tareas de criterio que quedan fuera de lo que hace bien. No dicen cuánto tiempo ocupa la administración en tu empresa: eso se mide. Priorizar la formación del equipo de administración empieza por medir una semana, elegir tareas escritas y repetitivas, enseñar a revisar y volver a medir.
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