Un estudio reciente de la Escuela de Negocios de Harvard encontró que las herramientas de inteligencia artificial aumentan la productividad y la precisión de los trabajadores en ciertas tareas, pero tienen un efecto compensatorio en otras tareas igualmente difíciles fuera de cierta “frontera tecnológica”.
En un documento de trabajo reciente titulado “Navigating the Jagged Technological Frontier: Discipline Experimental Evidence of the Outcomes of AI on Knowledge Employee Productiveness and Quality”, HBS y Boston Consulting Team llevaron a cabo un estudio conjunto para investigar la practicidad de las herramientas de IA para aplicaciones realistas con uso intensivo de conocimiento. Aplicaciones en consultoría.
El estudio fue realizado por los profesores de HBS Karim R. Lakhani y Edward McFowland III, el investigador postdoctoral de HBS Fabrizio Dell’Acqua e investigadores de la Escuela Wharton de la Universidad de Pensilvania, la Escuela de Administración Sloan del MIT, la Escuela de Negocios de Warwick y BCG.
Los investigadores descubrieron que las capacidades de la IA cubren actualmente un conjunto desigual de habilidades que denominan una “frontera tecnológica irregular”: fuera de esta frontera, la producción de la IA no es precisa o incluso podría empeorar el desempeño humano.
En el estudio, a 758 consultores de BCG se les asignaron 18 tareas de consultoría realistas dentro de esta frontera para rastrear los cambios en la productividad y precisión de los trabajadores. El estudio encontró que, en comparación con los trabajadores sin acceso a IA, aquellos que usaron GPT-4 completaron en promedio un 12,2 por ciento más de tareas, un 25,1 por ciento más rápido. Además, el 40 por ciento del grupo de prueba produjo resultados de mayor calidad.
Al mismo tiempo, los consultores que utilizaron IA para tareas consideradas fuera de la frontera tenían un 19 por ciento menos de probabilidades de producir las soluciones correctas en comparación con aquellos que no tenían IA.
Como resultado del estudio, los investigadores distinguieron entre dos patrones diferentes de integración de la IA en estas tareas: «centauros» y «cyborgs».
«Un centauro es alguien que determine claramente lo que hace el humano y lo que hace la IA, y utiliza a un humano para lo que los humanos hacen mejor, y a la IA para lo que es mejor», dijo Dell’Acqua.
Pero se observó que la mayoría de los consultores eran un «cyborg», donde los consultores tienen una «interacción constante con la IA».
«Estos son ambos tipos de colaboraciones potencialmente exitosas», afirmó Dell’Acqua.
En una tarea que requería que los participantes analizaran la estrategia minorista a partir de notas de entrevistas y datos financieros en una hoja de cálculo, una evaluación de la exactitud reveló que hubo una «caída bastante grande» en el desempeño en el grupo con acceso a la IA, un hallazgo que Lakhani atribuyó al usuario. error, no deficiencias tecnológicas.
«No hay una guía para el usuario y no sabemos realmente cuál es la frontera», dijo Lakhani, explicando que la frontera es «irregular» o indefinida, lo que lleva a errores del usuario.
“La gente lo united states de manera incorrecta. La gente lo utiliza como herramienta de búsqueda de información, como Google”, dijo Lakhani. «Esto no es Google».
McFowland destacó el equilibrio entre precisión y velocidad cuando la IA se implementa dentro de organizaciones con casos «fuera de la frontera».
“Obtenemos aumentos de productividad. Las cosas se hicieron más rápido, pero hacerlo más rápido con la respuesta incorrecta en muchos casos no es perfect, o al menos no preferible, a obtener las respuestas correctas más lentamente”, dijo.
El estudio concluyó que comprender la “forma y posición de la frontera” es important para optimizar el impacto de la IA en la productividad de los trabajadores.
Aunque esa frontera avanzará a medida que avance la IA, McFowland dijo que todavía estamos lejos de poder «encapsular toda la cognición y capacidad humana».
«Siempre existirán cosas fuera de la frontera con capacidades y, a menudo, la parte desafiante, o tal vez perniciosa, es que no sabemos qué son esas cosas», dijo.
Si bien Lakhani dijo que “si sabes cómo usarlo, desbloqueará muchísimo más potencial para los humanos, para todos nosotros”, McFowland seguía dudando en llamar a la IA una “revolución”.
«La tecnología ha llegado y ha cambiado la forma en que hacemos las cosas antes, una y otra vez», dijo. «Pero en retrospectiva, reconocemos que no lo hicieron, cambiaron nuestro mundo, pero no cambiaron nuestras vidas tanto como pensábamos».
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