Un empleado administrativo o un asistente de dirección que rellena diariamente declaraciones, contratos y cartas a partir de una plantilla fija, realiza un trabajo que a primera vista parece muy adecuado para la IA. Es repetitivo, sigue un esquema fijo, y los datos de entrada suelen provenir ya de un sistema. Aun así, la respuesta no es simplemente sí. Es parcial, y qué parte depende de cómo estén organizados la plantilla y los datos de origen en una empresa concreta.
Aquí el resultado lo determinan tres ejes: el grado de estructura, el volumen y el coste del error.
El grado de estructura es alto. Una plantilla para una certificación laboral o un contrato estándar tiene campos fijos en posiciones fijas: nombre, fecha, importe, cargo. Es precisamente el tipo de trabajo de texto que la IA maneja bien hoy en día, porque la estructura del documento ya está definida y la tarea se reduce a rellenar correctamente los campos con los datos disponibles.
El volumen también es favorable. Las empresas que producen muchos documentos iguales, una agencia de empleo temporal que redacta cientos de contratos laborales al mes, un ayuntamiento que expide la misma declaración una y otra vez, obtienen más beneficio al racionalizar este proceso que una empresa que elabora un documento así unas pocas veces al año. Con un volumen bajo, el tiempo que cuesta implementar el proceso a menudo no es proporcional al tiempo que finalmente se ahorra.
El coste del error se sitúa en un nivel intermedio, y es precisamente la razón por la que esto no es una sustitución completa, sino una tarea con supervisión humana. Un importe mal introducido en un contrato, un nombre confundido en una declaración, una fecha incorrecta: no son errores cosméticos. Pueden dar lugar a incertidumbre jurídica o a un documento que haya que rehacer. Por eso sigue siendo necesario un momento de control: la IA rellena, un empleado aprueba o rechaza, con motivo.
El margen de criterio es bajo, lo que hace la tarea precisamente más apta para la automatización: se necesita poca interpretación sobre lo que debe figurar en el documento, ya que eso está definido en la plantilla y en los datos de origen. La creatividad está prácticamente ausente, y eso también favorece a la IA: no se inventa nada, se rellena. El cumplimiento normativo entra en juego en cuanto se trata de contratos o declaraciones oficiales, lo que significa que los pasos de aprobación establecidos siguen siendo relevantes, independientemente de quién redacte el documento.
Un asistente de dirección redacta mensualmente entre diez y veinte cartas estándar: confirmaciones, declaraciones, breves modificaciones de contrato. Los datos ya están en el sistema de personal. Aquí el paso de datos a documento se puede automatizar bien: la IA puede redactar la carta a partir de la plantilla y los datos de origen, tras lo cual el asistente lee, comprueba y envía. El tiempo que queda libre no se destina a escribir texto, sino a revisarlo.
En otra empresa, donde cada contrato se negocia a medida y cada carta debe tener un tono y contenido ligeramente distintos, la situación es diferente. Ahí el grado de estructura es menor, el margen de criterio mayor, y la tarea se desplaza hacia el trabajo humano. El mismo tipo de documento, contrato laboral, carta, declaración, puede ser en gran parte automatizable en una empresa y seguir siendo principalmente trabajo manual en otra. La diferencia no está en el tipo de documento, sino en cuán estandarizada está la plantilla y en si los datos de origen ya están en un sistema, o todavía hay que buscarlos o solicitarlos.
El cambio no reside en un momento futuro en el que esto estará «listo». Reside ya ahora en la cuestión de si una organización ha estandarizado sus plantillas y tiene sus datos de origen en orden. Una empresa donde cada empleado mantiene su propia versión de un contrato, con su propio formato y sus propias variantes, no puede simplemente dejar este proceso en manos de la IA, ni siquiera en parte. Una empresa con una única plantilla establecida por tipo de documento y datos que ya se mantienen de forma estructurada, está en una posición distinta.
Este trabajo de rellenado de documentos suele estar relacionado con otras tareas administrativas que se realizan en la misma oficina. Quien analice cómo se digitaliza y hace consultable el archivo de papel entrante, verá a menudo la misma pregunta repetirse: ¿los datos ya están estructurados, o primero hay que extraerlos del papel? También el clasificar y distribuir el correo entrante se relaciona con este tema, porque muchas cartas estándar son una respuesta a algo que llega. Y la forma en que se clasifica una bandeja de correo electrónico general determina a menudo qué documentos hay que redactar siquiera, y a partir de qué datos.
Sobre las consecuencias para el personal de este cambio no nos pronunciamos: si las horas liberadas dan lugar a una decisión sobre el personal, se aplican para ello requisitos legales propios, independientes de este análisis.
Que esto afecte a una parte pequeña o sustancial de las horas administrativas de su organización depende de cuántos de sus documentos ya funcionen con plantillas fijas y de cuántos de los datos de origen ya estén en un sistema en lugar de en papel o repartidos en archivos sueltos. Esto varía de una empresa a otra, y es precisamente por eso que una afirmación genérica no basta aquí.
El escaneo rápido gratuito de doce preguntas, sin necesidad de cuenta, ofrece una indicación de qué parte de las horas dedicadas a este tipo de trabajo documental puede ser asumida hoy por la IA. El escaneo de trabajo completo, que desglosa el trabajo de toda una empresa en tareas y calcula por tarea su equivalencia en capacidad de FTE, todavía está en construcción.
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