{"id":33174,"date":"2023-03-02T21:24:52","date_gmt":"2023-03-03T02:24:52","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=33174"},"modified":"2023-03-02T21:38:52","modified_gmt":"2023-03-03T02:38:52","slug":"la-ia-puede-darnos-mas-trabajo-en-vez-de-quitarnoslo-segun-investigador","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2023\/03\/02\/la-ia-puede-darnos-mas-trabajo-en-vez-de-quitarnoslo-segun-investigador\/","title":{"rendered":"La IA puede darnos m\u00e1s trabajo en vez de quit\u00e1rnoslo, seg\u00fan investigadores"},"content":{"rendered":"\n

Por<\/em>: Barbara Ribeiro<\/p>\n\n\n\n

Existe una percepci\u00f3n com\u00fan de que la inteligencia artificial (IA) ayudar\u00e1 a agilizar nuestro trabajo. Incluso se teme que podr\u00eda eliminar por completo la necesidad de algunos trabajos. Pero en un estudio de laboratorios de ciencias que realic\u00e9 con tres colegas de la Universidad de Manchester, la introducci\u00f3n de procesos automatizados que apuntan a simplificar el trabajo y liberar el tiempo de las personas tambi\u00e9n puede hacer que el trabajo sea m\u00e1s complejo, generando nuevas tareas que muchos trabajadores podr\u00edan tener. percibir como mundano.<\/p>\n\n\n\n

En el estudio, publicado en Research Policy, observamos el trabajo de los cient\u00edficos en un campo llamado biolog\u00eda sint\u00e9tica, o synbio para abreviar. Synbio se ocupa de redise\u00f1ar organismos para que tengan nuevas habilidades. Est\u00e1 involucrado en el cultivo de carne en el laboratorio, en nuevas formas de producir fertilizantes y en el descubrimiento de nuevos medicamentos.<\/p>\n\n\n\n

Los experimentos de Synbio se basan en plataformas rob\u00f3ticas avanzadas para mover repetitivamente una gran cantidad de muestras. Tambi\u00e9n utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico para analizar los resultados de experimentos a gran escala.<\/p>\n\n\n\n

Estos, a su vez, generan grandes cantidades de datos digitales. Este proceso se conoce como “digitalizaci\u00f3n”, donde las tecnolog\u00edas digitales se utilizan para transformar los m\u00e9todos y formas de trabajo tradicionales. Algunos de los objetivos clave de la automatizaci\u00f3n y digitalizaci\u00f3n de los procesos cient\u00edficos son ampliar la ciencia que se puede hacer y ahorrar tiempo a los investigadores para que se concentren en lo que considerar\u00edan un trabajo m\u00e1s “valioso”.<\/p>\n\n\n\n

Resultado parad\u00f3jico
<\/strong>Sin embargo, en nuestro estudio, los cient\u00edficos no se liberaron de tareas repetitivas, manuales o aburridas como cabr\u00eda esperar. En cambio, el uso de plataformas rob\u00f3ticas amplific\u00f3 y diversific\u00f3 los tipos de tareas que los investigadores ten\u00edan que realizar. Hay varias razones para esto.<\/p>\n\n\n\n

Entre ellos est\u00e1 el hecho de que aument\u00f3 el n\u00famero de hip\u00f3tesis (el t\u00e9rmino cient\u00edfico para una explicaci\u00f3n comprobable de alg\u00fan fen\u00f3meno observado) y experimentos que deb\u00edan realizarse. Con m\u00e9todos automatizados, las posibilidades se ampl\u00edan.<\/p>\n\n\n\n

Los cient\u00edficos dijeron que les permiti\u00f3 evaluar una mayor cantidad de hip\u00f3tesis, junto con la cantidad de formas en que los cient\u00edficos podr\u00edan realizar cambios sutiles en la configuraci\u00f3n experimental. Esto tuvo el efecto de aumentar el volumen de datos que necesitaban verificarse, estandarizarse y compartirse.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, los robots necesitaban ser “entrenados” para realizar experimentos que antes se realizaban manualmente. Los humanos tambi\u00e9n necesitaban desarrollar nuevas habilidades para preparar, reparar y supervisar robots. Esto se hizo para asegurar que no hubiera errores en el proceso cient\u00edfico.<\/p>\n\n\n\n

El trabajo cient\u00edfico a menudo se juzga por su producci\u00f3n, como publicaciones revisadas por pares y subvenciones. Sin embargo, el tiempo necesario para limpiar, solucionar problemas y supervisar los sistemas automatizados compite con las tareas tradicionalmente recompensadas en la ciencia. Estas tareas menos valoradas tambi\u00e9n pueden ser en gran parte invisibles, particularmente porque los gerentes son los que no estar\u00edan al tanto del trabajo mundano debido a que no pasan tanto tiempo en el laboratorio.<\/p>\n\n\n\n

Los cient\u00edficos de biolog\u00eda sint\u00e9tica que llevaban a cabo estas responsabilidades no estaban mejor pagados ni eran m\u00e1s aut\u00f3nomos que sus gerentes. Tambi\u00e9n evaluaron su propia carga de trabajo como superior a la de los que estaban por encima de ellos en la jerarqu\u00eda laboral.<\/p>\n\n\n\n

Lecciones m\u00e1s amplias
<\/strong>Es posible que estas lecciones tambi\u00e9n se apliquen a otras \u00e1reas de trabajo. ChatGPT es un chatbot impulsado por IA que “aprende” de la informaci\u00f3n disponible en la web. Cuando lo solicitan las preguntas de los usuarios en l\u00ednea, el chatbot ofrece respuestas que parecen bien elaboradas y convincentes. Seg\u00fan la revista Time, para que ChatGPT evitara devolver respuestas que fueran racistas, sexistas u ofensivas de otras formas, se contrat\u00f3 a trabajadores en Kenia para filtrar el contenido t\u00f3xico entregado por el bot.<\/p>\n\n\n\n

Hay muchas pr\u00e1cticas de trabajo, a menudo invisibles, necesarias para el desarrollo y mantenimiento de la infraestructura digital. Este fen\u00f3meno podr\u00eda describirse como una “paradoja de la digitalizaci\u00f3n”. Desaf\u00eda la suposici\u00f3n de que todos los involucrados o afectados por la digitalizaci\u00f3n se vuelven m\u00e1s productivos o tienen m\u00e1s tiempo libre cuando se automatizan partes de su flujo de trabajo.<\/p>\n\n\n\n

Las preocupaciones sobre una disminuci\u00f3n de la productividad son una motivaci\u00f3n clave detr\u00e1s de los esfuerzos organizacionales y pol\u00edticos para automatizar y digitalizar el trabajo diario. Pero no debemos tomar las promesas de ganancias en productividad al pie de la letra.<\/p>\n\n\n\n

En cambio, deber\u00edamos desafiar las formas en que medimos la productividad al considerar los tipos invisibles de tareas que los humanos pueden realizar, m\u00e1s all\u00e1 del trabajo m\u00e1s visible que generalmente se recompensa. Tambi\u00e9n debemos considerar c\u00f3mo dise\u00f1ar y administrar estos procesos para que la tecnolog\u00eda pueda contribuir de manera m\u00e1s positiva a las capacidades humanas.<\/p>\n\n\n\n

Este art\u00edculo es una traducci\u00f3n de otro publicado en The Conversation<\/a>. Puedes leer el texto original haciendo clic aqu\u00ed<\/a>.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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