Imagina que contratas a alguien para que te ayude a gestionar tu correo. Como es lógico, la primera semana tienes que explicarle cómo te gusta que filtre los mensajes y te comunique lo más urgente. La segunda semana, corriges los errores que va cometiendo y, para la tercera semana, le tienes que volver a explicar lo que ya le enseñaste la primera semana porque olvidó las instrucciones. A final de mes, tienes un ayudante, pero tardas más que antes porque no solo tienes que estar pendiente de lo que hace, sino que además tienes que gestionarte tú el correo.
Eso es, en esencia, lo que está pasando ahora mismo con la IA en el trabajo, según se recoge en el informe Work AI Index del instituto de Glean, realizado por investigadores de las universidades de Stanford, Berkeley y Notre Dame. Según sus conclusiones, los empleados dedican una media de 6,4 horas a la semana a hacer que la IA funcione. Casi una día de trabajo perdido cada semana.
El tiempo no se ahorra, se transforma. El 87% de los trabajadores que participaron en el estudio reconocen que utilizan IA en el trabajo. De estos, el 75% afirma que la IA les hace más productivos, ahorrándoles aproximadamente 11 horas semanales solo con la automatización. Sin embargo, solo el 13% de las empresas aseguran obtener un incremento real de la productividad. La brecha entre lo que percibe el individuo y lo que recogen los resultados de las empresas es enorme, y el informe tiene una explicación: esas horas no desaparecen, solo se redirigen hacia una nueva capa de trabajo que nadie estaba teniendo en cuenta.
Los autores han llamado a esta nueva tarea botsitting (un juego de palabras que viene a traducirse como «cuidado de bots») que consiste en poco menos de hacer de «canguro de la IA» para darle contexto a la herramienta, revisar los errores en los resultados que genera, relanzar los prompts que no van bien y limpiar los resultados que parecen correctos, pero en realidad están llenos de datos inventados o alucinaciones. Tal y como describe Rebecca Hinds, directora del Work AI Institute, esta tutela es «a menudo un trabajo tedioso y agotador», que nadie mide ni recompensa, por lo que el tiempo que la IA ahorra, termina siendo un préstamo que hay que devolver unas horas más tarde.
Demasiadas herramientas y cambios de contexto. Los investigadores destacan que parte de ese exceso de tiempo que se emplea en el uso de la IA no solo viene de la revisión de sus resultados sino de cómo se usa cada herramienta. El 77% de los encuestados usa varias herramientas de IA cada semana, y un tercio de los participantes combina cuatro o más. Cada salto de una app a otra tiene un coste de tiempo que rara vez se contabiliza, pero que implica, repetir las mismas instrucciones o reescribir el prompt en otro sistema porque el modelo anterior no entregó el resultado que se esperaba.
Casi la mitad de los trabajadores (46,5%) tiene que saltar entre dos o más herramientas de IA para completar una sola tarea. Los investigadores lo llaman «toggle tax», el impuesto cognitivo de cambiar constantemente de contexto. Harvard Business Review ya calculó el coste cognitivo que supone el cambio de aplicaciones y la consultora McKinsey calculaba que los trabajadores pierden un promedio de casi dos horas al día buscando información entre herramientas, bandejas de entrada y chats. La IA, que se vende como la panacea de la productividad, no ha hecho más que sumar una nueva capa a ese caos en lugar de reducirlo.
Del botsitting al botshitting. El estudio descubrió que, cuando el trabajador lleva demasiado tiempo corrigiendo errores de la IA y mantiene sus plazos de entrega, comienza a saltarse la revisión de los resultados, generando algo que el informe ha dado en llamar botshitting o «porquería de bot» que sería entregar trabajo generado por IA sin haberlo verificado previamente. El 69% de los participantes admitió haber hecho esto al menos en alguna ocasión.
Las consecuencias van más allá de la calidad del trabajo en sí misma, cuando ese contenido llega al siguiente eslabón de la cadena de producción sin que nadie lo haya revisado, alguien que no lo produjo tiene que limpiarlo. Es decir, tanto el coste como el tiempo se traslada a otra persona, pero no se ahorra tanto como parece.
Para sorpresa de nadie, más IA no resuelve el problema. Bob Sutton, profesor emérito de Stanford y miembro fundador del Work AI Institute que ha elaborado este informe, ha señalado en otras ocasiones que una de las soluciones que acostumbran a tomarse desde los puestos directivos cuando algún proceso genera fricción es añadir más de ese elemento. En este caso, intentar solucionar un problema de mal uso de la IA…con más IA.
Los datos del informe apuntan a que las organizaciones que van por delante no son las que usan más IA. Son aquellas que han construido lo que los autores llaman «infraestructura humana». El 53%de los trabajadores dice que la información que necesita no llega a través de sus sistemas de IA. En las empresas donde sí llega, los empleados se agotan un 64% menos y son un 52% menos propensos a entregar trabajos que no han sido revisados.
Imagen | Unsplash (Flipsnack)
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La noticia
La paradoja del «botsitting»: cuando la IA no te libera del trabajo, sino que crea una nueva tarea que termina agotándote más
fue publicada originalmente en
Xataka
por
Rubén Andrés
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