A Ken, redactor publicitario de una gran empresa de ciberseguridad con sede en Miami, le encantaba su trabajo. Pero entonces los “empleos” empezaron a acumularse.
Obras Es una consecuencia involuntaria del auge de la IA. Esto es lo que sucede cuando los empleados usan IA para generar rápidamente trabajo que parece pulido, al menos superficialmente, pero en realidad es tan defectuoso o inexacto que es necesario editarlo, limpiarlo o incluso rehacerlo por completo, después de transmitirlo a sus colegas.
Para Ken, el problema comenzó después de que el director ejecutivo de su empresa despidiera a varios de sus colegas y exigiera que los trabajadores restantes utilizaran chatbots de IA, alegando que aumentaría su productividad. Si bien las primeras versiones fueron muy fáciles de crear, Ken y sus colegas tuvieron que dedicar más tiempo a reescribir, corregir errores y resolver desacuerdos entre los chatbots de cada uno que si nunca hubieran usado IA.
“La calidad ha disminuido significativamente, el tiempo necesario para producir contenidos ha aumentado dramáticamente y, lo más importante, la moral ha disminuido”, dijo el editor, que habló bajo un seudónimo por temor a perder su trabajo. “Todo empeoró mucho una vez que implementaron la IA”. Ken dijo que los líderes de la empresa culparon al personal cuando reaccionaron ante las caídas de productividad relacionadas con la IA.
La experiencia de Ken refleja una brecha emergente entre los empleados y sus líderes en lo que respecta a la IA: encuesta reciente Según un estudio realizado entre 5.000 trabajadores administrativos en Estados Unidos, el 40% de los no ejecutivos dice que la IA no les ahorra tiempo en el trabajo, mientras que el 92% de los altos ejecutivos dice que los hace más productivos.
¿Cuál es entonces la causa de esta avalancha de trabajo? La respuesta es más compleja que un simple caso de trabajadores que toman atajos. La verdadera fuerza impulsora tiene que ver con la alta dirección.
Las empresas han gastado miles de millones inversión empresarial en IA generativa. Algunos de ellos, como Block, Amazon, Dow, UPS, Pinterest y Targetdespidió a trabajadores humanos al mismo tiempo, atribuyendo estas reducciones a la productividad potencial de la IA. Los trabajadores que se quedan se sienten presionados por sus empleadores a utilizar la IA para producir más trabajo, a menudo con poca orientación o capacitación. Una brecha separa a los líderes apasionados por la IA generativa de los trabajadores, que descubren que la IA sólo dificulta su trabajo.
“Se le dice a la gente que utilice la IA, a menudo sin dirección ni apoyo”, dijo Jeff Hancock, coautor del estudio que acuñó el término “workslop”, investigador de Stanford y asesor científico de BetterUp. Aunque Hancock cree que la IA generativa podría, en última instancia, impulsar herramientas que ayuden a los trabajadores a mejorar su eficiencia, en muchos casos la incorporación de la IA tiene el efecto contrario.
El estudio de Hancock, que aún no ha sido revisado por pares, encuestó a 1.150 trabajadores de oficina en Estados Unidos, un subconjunto de un total de 5.000. Los investigadores descubrieron que el 40% de los trabajadores enfrentaban problemas laborales en un mes y luego dedicaban un promedio de 3,4 horas al mes a solucionarlos, lo que, según el estudio, representa una pérdida de productividad de 8,1 millones de dólares para una organización de oficina. 10.000 personas.
Kelly Cashin, diseñadora de productos independiente, le dijo a The Guardian que a menudo encontraba problemas laborales. “Parece común simplemente copiar y pegar el mensaje de un bot directamente en chats o correos electrónicos”, dijo. A veces, cuando está confundida por el trabajo que le envió un colega, responden diciendo: “Sí, no estoy seguro de qué quiso decir la IA con eso”, lo que significa que efectivamente están subcontratando su juicio al chatbot. “Aunque es personalmente frustrante, entiendo por qué la gente hace esto. Hay mucha presión para aumentar la productividad, agravada por una grave incertidumbre en el mercado laboral”, dijo Cashin.
Philip Barrison, un estudiante de medicina de la Universidad de Michigan que encuestó al personal mientras estaba integrado en clínicas de atención primaria, descubrió que surgió un problema similar en el lugar de trabajo para el personal médico al que se había alentado a utilizar IA para generar respuestas por correo electrónico a las preguntas de los pacientes. Este enfoque tenía como objetivo ahorrar tiempo a los médicos.
“Según los informes y mis propias observaciones, ese no es el caso”, dijo Barrison. En cambio, muchos trabajadores con los que habló describieron mucho trabajo de edición, frustración y preocupaciones sobre la seguridad de los datos y pacientes que recibían correos electrónicos con errores asistidos por IA. Como las herramientas de IA son opcionales, “una vez que superan la novedad (de la IA), empiezan a ignorarla”, dijo Barrison.
Una de las razones por las que los empleadores están fomentando la IA generativa en el lugar de trabajo es que muchas empresas buscan reducir los costos laborales después de invertir en la tecnología, dice Aiha Nguyen, quien dirige el programa Labor Futures en el instituto de investigación sin fines de lucro Data & Society. Pero estas inversiones no han dado frutos, o al menos no todavía. Una de las conclusiones de un estudio frecuentemente citado CON informe descubrió que el 95% de las empresas no obtienen retorno de sus inversiones en IA. Otras reseñas recientes del gigante del software SAVIA y la firma de servicios profesionales y consultoría Deloitte informan una mayor proporción de empresas que generan retornos sobre la inversión, pero siguen siendo una minoría. Las empresas esperan –o esperan– que se materialicen mejores retornos después de dos a cuatro años, lo cual es bastante lento para las inversiones en tecnología, según el informe de Deloitte.
“El problema es que la IA generativa a menudo se presenta como una herramienta de propósito general que puede hacer de todo, pero la realidad no funciona de esa manera. Entonces, lo que podría crear parte del trabajo es el mandato poco claro o el caso de uso de la IA”, dijo Nguyen.
La IA se ha convertido en un punto de fricción mientras los trabajadores sindicalizados negocian los términos de los nuevos contratos, dijo Dan Reynolds, economista investigador de Communications Workers of America. Los sindicatos exigen mandatos más claros para la tecnología, así como una mayor aportación de los trabajadores y control sobre cómo se utiliza.
“Las empresas son bastante abiertas al uso de la IA para optimizar sus operaciones, por lo que una respuesta natural es preguntarse qué pueden hacer realmente estas herramientas y las dinámicas de poder que rodean su uso”, dijo Sarah Fox, directora del Tech Solidarity Lab de la Universidad Carnegie Mellon.
Fox dijo que se muestra escéptica cuando las empresas dicen que están implementando IA dentro de sus negocios para mejorar la productividad y la eficiencia y ayudar a los trabajadores a hacer mejor su trabajo. “De hecho, oscurece cambios más importantes en la dinámica laboral” y reduce la autonomía de los trabajadores en lugar de empoderarlos, afirmó.
