Inteligencia Artificial, Trabajadores Junior y Educación

Leía en Harvard Business Review un artículo reciente sobre el desempeño de trabajadores Junior usando Inteligencia Artificial y qué características generan más valor en las organizaciones. El artículo se titula Why Some Junior Employees Work Well with AI—and Others Don’t? (¿Por qué algunos trabajadores junior trabajan bien con la IA y otros no?).

Alli se menciona un estudio desarrollado en conjunto por KPMG y la Universidad de Texas, el cual consistió en 523 profesionales junior, con menos de 18 meses de antigüedad, a quienes se les asignaron tareas usando IA. El análisis realizado clasificó los profesionales en tres grupos, según sus resultados:

• Los «aprendices» (24.1 %) sus resultados estuvieron por debajo del nivel de referencia de la IA.
• Los «delegadores» (25.8 %) sus resultados son comparables al nivel de referencia de la IA.
• Los «amplificadores» (50.1 %) sus resultados superaron el nivel de referencia de la IA.

Los aprendices, en su mayoría, estaban mejor preparados en las tres dimensiones, pero sus resultados fueron inferiores.

Inicialmente se creía que las habilidades importantes para trabajar con IA eran i) pensamiento crítico, ii) conocimientos especializados en el área y iii) alfabetización en IA. Pero los resultados contradicen esa expectativa y lo que hace la diferencia es la manera como se trabaja, la manera como se usa la IA en cada tarea:

• Los aprendices se limitaron a pedirle a la IA hacer tareas elementales y casi irrelevantes y aceptar el resultado sin revisar en detalle.
• Los delegadores, en cambio, especificaron muy bien la tarea y el resultado esperado, pero no hicieron un verificación de ese resultado.
• Los amplificadores, en cambio, usaron la IA como un crítico de su trabajo, como un "socio intelectual" (thought partner), cuestionando, buscando alternativas diferentes y generando todo el valor que supone la tecnología.

Si bien el estudio estaba centrado en la búsqueda y contratación inicial de talento junior y su desarrollo dentro de las organización, estos resultados son muy importantes y orientadores desde un punto de vista de la educación, en especial la educación universitaria. Es importante observar, analizar, sistematizar, teorizar sobre cómo usan la IA los estudiantes y si ese uso es sostenible en el tiempo, es decir, si ese "aprender a usar la IA" es repetible a través del tiempo y de contextos diferentes.

Como ya se ha escrito en otras entradas, el desafío es la educación, es ahí donde debemos hacer los ajustes para que el futuro sea mejor y un robot no desplace la humanidad...