La inteligencia artificial está listas para transformar el trabajo de oficina, pero los ejecutivos y empleados reportan ganancias de productividad decepcionantes. A pesar del 69% de empresas usando AI, casi el 90% de ejecutivos dicen que la tecnología no afectó ni el empleo ni la productividad. Los investigadores del Banco de la Reserva Federal de Atlanta, la Universidad de Stanford, el Banco de Inglaterra y el Instituto Tecnológico Autónomo de México atribuyen esto a un "impuesto de verificación".
Este fenómeno describe el esfuerzo humano necesario para verificar la precisión y seguridad de la salida de IA, creando un cuello de botella que compensa la potencial eficiencia. Christian Catalini de MIT Sloan enfatiza que el ancho de banda de verificación humano es la actual limitación del crecimiento. Las encuestas indican que los trabajadores gastan tiempo significativo corrigiendo salidas de IA de baja calidad.
Una encuesta de Workday a 3,200 encontró que los empleados usan el 37% del tiempo ahorrado para correcciones. Economistas de Google encontraron que los científicos gastan casi el 90% del tiempo ahorrado verificando salidas de IA, con el 46% gastando más de un cuarto de ese tiempo. Este retrabajo sugiere que la IA genera soluciones rápidamente, pero las pruebas físicas siguen siendo un cuello de botella lento aguas abajo.
La investigación de MIT y Wharton sobre 500,000 desarrolladores de GitHub muestra que las herramientas de IA aumentan la actividad, pero las ganancias se reducen a medida que el trabajo cambia de escribir código a entregar software. La limitación se está moviendo de la codificación a la revisión humana, integración, pruebas y liberación. Ahorra tiempo la IA, automatizando una tarea a menudo comienza una nueva fase de flujo de trabajo que requiere supervisión humana, particularmente en la tecnología donde la revisión de código es esencial para la eficiencia total.
Fuente: New York Times Business · Resumido por HeadlinesBriefing