El paper, firmado por Nan Jia y Xueming Luo junto a Zheng Fang y Chengcheng Liao, estudió un caso concreto: un esquema de “división secuencial del trabajo” en el que la IA ejecuta la primera parte del proceso —más codificada y repetitiva— y los empleados toman la segunda, donde predominan la persuasión, el diagnóstico y la resolución de objeciones. En ese pasaje, sostienen los autores, se juega el potencial creativo.
El experimento detrás del hallazgo
La evidencia empírica se apoya en un experimento de campo dentro de una empresa de telemarketing que realizaba llamadas salientes para vender tarjetas de crédito. Allí, un bot conversacional asistido por IA generaba y filtraba prospectos (la parte “predecible” del trabajo), y los agentes humanos intentaban concretar la venta, con el componente de adaptación y negociación que suele definir a los contactos más difíciles.
El diseño del estudio utilizó doble aleatorización. Por un lado, 3.144 clientes se asignaron al circuito “IA + humano” o al circuito exclusivamente humano; por otro, 40 agentes se distribuyeron entre equipos que trabajaban con IA y equipos que operaban sin esa asistencia. Para medir creatividad, el trabajo procesó grabaciones de audio mediante reconocimiento de voz y análisis de texto, con foco en la originalidad y utilidad de las respuestas ante preguntas y objeciones de clientes.
La conclusión central fue directa: la asistencia de IA en la etapa rutinaria incrementó, en promedio, la creatividad de los agentes en la etapa posterior de interacción con clientes, y ese aumento se asoció a mejores resultados comerciales. El matiz decisivo llegó después: el beneficio fue marcadamente mayor entre quienes ya tenían más habilidades para el puesto.
Creatividad por diseño del trabajo
La lógica del estudio se apoya en un cambio de “arquitectura” del empleo. Cuando la IA filtra la entrada, los agentes reciben más interacciones “serias”: clientes con preguntas específicas, objeciones informadas o necesidades particulares. En términos de gestión, la tarea se vuelve menos repetición de guion y más ejercicio de criterio. Ese salto, para perfiles entrenados, abre espacio a guiones alternativos, respuestas personalizadas y recursos retóricos nuevos.
El paper también registra un mecanismo psicológico: al delegar el tramo mecánico, algunos trabajadores perciben mayor autonomía para decidir cómo abordar el caso. Esa sensación de control —sumada a un mejor estado emocional— funciona como plataforma para proponer soluciones menos obvias, sostienen los autores en su análisis cualitativo con entrevistas semiestructuradas.
En el fondo, el estudio desplaza el foco desde la herramienta hacia el diseño del proceso. La IA no “inyecta” creatividad por sí misma: cambia el tipo de problemas que llegan al escritorio humano y modifica la distribución del esfuerzo cognitivo. Cuando la organización logra esa reasignación sin romper la curva de aprendizaje, la creatividad aparece como resultado indirecto, no como promesa publicitaria.
La otra cara: estrés y brecha de habilidades
El punto de tensión, y el más relevante para directivos, es el sesgo por habilidades. Los agentes menos calificados no aprovecharon la IA como un “liberador” de rutina. Al contrario: el filtro elevó la dificultad promedio de las interacciones que recibían. Con menos herramientas para resolver casos no entrenados, reportaron más estrés, sensación de derrota y peor moral. En ese contexto, la creatividad no aumentó; se contrajo.
La lectura gerencial es incómoda porque contradice una idea extendida: que la automatización recorta carga y mejora el clima por definición. En el escenario observado, la carga no desaparece; cambia de forma. Menos tareas repetidas, más “casos frontera”. Para el personal experto, ese terreno funciona como estímulo. Para el personal novato, puede derivar en agotamiento (burnout) y bloqueo, con impacto sobre desempeño y rotación.
Esa asimetría también reabre una discusión sobre desigualdad dentro de la empresa. Si la IA concentra complejidad en los eslabones humanos sin un plan de formación, el sistema tiende a premiar al que ya domina el oficio y a penalizar al que todavía lo construye. La tecnología, en ese caso, amplifica brechas preexistentes en lugar de cerrarlas.
Implicancias para la agenda de gestión
El estudio ofrece una advertencia simple: adoptar IA no equivale a “comprar un software”. Supone rediseñar roles, métricas y entrenamiento. En actividades intensivas en interacción —ventas, atención, cobranzas, soporte técnico—, el “filtro de rutina” puede elevar la calidad de los casos que escalan a personas. Ese salto exige decidir qué se considera rutina, qué se considera excepción y quién queda a cargo de cada excepción.
En esa transición, la capacitación deja de ser un complemento para convertirse en condición de éxito. Si el circuito IA-persona deriva, por diseño, en una cartera de casos más compleja, la empresa necesita reforzar habilidades: conocimiento del producto, manejo de objeciones, lectura de contexto, capacidad de síntesis y técnicas de comunicación. De lo contrario, el supuesto aumento de productividad se transforma en fricción operativa y deterioro del clima.
También cambia la forma de medir rendimiento. Si la IA toma volumen y repetición, evaluar a los agentes solo por cantidad de interacciones puede volverse irrelevante. Empieza a pesar la calidad de respuesta, la resolución en primer contacto, la satisfacción del cliente y, como plantea el paper, la capacidad de generar variantes útiles ante situaciones nuevas.
Una conclusión menos tecnológica y más organizacional
El aporte principal del trabajo no reside en una defensa abstracta de la IA, sino en su capacidad para precisar condiciones. La creatividad “aumenta” cuando la organización arma una secuencia en la que la máquina resuelve lo codificable y el humano recibe lo ambiguo, con herramientas suficientes para manejarlo. En ausencia de esas herramientas, la misma secuencia puede deteriorar el desempeño de quienes más apoyo requieren.
Para las compañías, el mensaje final es operativo: el retorno de la IA no se juega solo en la precisión del algoritmo, sino en la ingeniería del puesto, la gestión del talento y la equidad interna de la transición. En ese triángulo, la creatividad aparece menos como un don y más como un resultado organizable.
—
