JPMorgan supervisa el uso de la IA por parte de los empleados en el lugar de trabajo

JPMorgan Chase está dando instrucciones a sus aproximadamente 65 000 ingenieros y técnicos para que integren herramientas de IA en sus rutinas de trabajo habituales. Según informa Business Insider, la dirección está supervisando la frecuencia con la que el personal utiliza estas herramientas, y este uso podría influir en las evaluaciones de rendimiento.

El informe indica que se anima a los empleados a emplear herramientas como ChatGPT y Claude Code para tareas como escribir código, revisar documentos o gestionar el trabajo rutinario. A continuación, los sistemas internos clasifican al personal según su nivel de uso, etiquetando a algunos como «usuarios ocasionales» y a otros como «usuarios habituales».

JPMorgan lleva mucho tiempo utilizando la IA en áreas como la detección de fraudes y el análisis de riesgos. Lo que destaca aquí no es la tecnología en sí, sino cómo se está integrando formalmente en las expectativas laborales diarias.

Según documentos internos citados por Business Insider, los directivos observan de cerca cómo los empleados aplican las herramientas de IA en sus funciones.

JPMorgan demuestra la adopción de la IA en la banca

En los últimos dos años, muchas empresas han introducido herramientas de IA en diversos departamentos, aunque la adopción ha sido a menudo irregular. Algunos equipos experimentan ampliamente, mientras que otros se mantienen con los flujos de trabajo establecidos.

JPMorgan está posicionando la IA como un componente estándar del trabajo. Este enfoque fomenta un nivel de adopción más uniforme entre los equipos. Mientras que antes las evaluaciones de rendimiento se centraban únicamente en la producción y la precisión, ahora también pueden evaluar la eficacia con la que los empleados aprovechan las herramientas de IA para lograr esos resultados.

Este cambio plantea una cuestión práctica para las grandes organizaciones: si la IA puede reducir el tiempo necesario para determinadas tareas, ¿debería esperarse que los empleados realizaran más trabajo en el mismo plazo?

Mantenerse al día con el cambio interno

Al realizar un seguimiento del uso, es posible que el banco pretenda evitar un escollo habitual en la implantación de software empresarial: las herramientas se implementan, pero su lenta adopción limita su impacto. La incorporación de la IA en las evaluaciones de rendimiento crea un incentivo más fuerte para involucrarse con la tecnología. También indica que el conocimiento de la IA se está convirtiendo en una habilidad fundamental, al igual que en el pasado se convirtió en estándar el dominio de las hojas de cálculo o las herramientas de programación.

Surgen nuevos retos, como que los empleados se sientan presionados a utilizar la IA incluso cuando esta no mejora claramente los resultados. También está la cuestión de cómo medir el uso «efectivo», en lugar de solo el uso frecuente.

Riesgos de la IA y ganancias en eficiencia de JPMorgan

Los bancos operan en un entorno muy regulado, y la introducción de la IA en más flujos de trabajo aumenta la necesidad de supervisión.

Herramientas como ChatGPT y Claude Code pueden ayudar a resumir información o generar borradores, pero también pueden producir resultados inexactos o incompletos. Esto exige que los empleados verifiquen rigurosamente los resultados antes de utilizarlos en la toma de decisiones o en el trabajo de cara al cliente.

JPMorgan ha establecido controles internos para los sistemas de IA en ámbitos como la negociación y el riesgo. Ampliar el uso a una base de empleados más amplia probablemente requerirá medidas de seguridad similares, lo que supone un ejercicio de equilibrio para el banco: busca mejoras en la eficiencia, pero debe garantizar que el mayor uso de la IA no introduzca nuevos riesgos.

Es probable que otras instituciones financieras estén observando esto de cerca. Si vincular el uso de la IA al rendimiento genera ganancias de productividad cuantificables, podrían proliferar modelos similares en todo el sector.

La estrategia del banco podría redefinir la forma en que las empresas contratan y forman a su personal, con habilidades como la ingeniería de prompts y la validación de resultados pasando a formar parte de los requisitos laborales estándar. El enfoque de JPMorgan sugiere que esta transformación ya está en marcha, al menos dentro del sector bancario.

Véase también: La RPA es importante, pero la IA cambia el funcionamiento de la automatización

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