![\"La](\"https:\/\/i.blogs.es\/1ea7f3\/revisar-los-errores-de-la-ia\/1024_2000.jpeg\")
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Imagina que contratas a alguien para que te ayude a gestionar tu correo<\/a>. Como es l\u00f3gico, la primera semana tienes que explicarle c\u00f3mo te gusta que filtre los mensajes<\/a> y te comunique lo m\u00e1s 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 ense\u00f1aste la primera semana porque olvid\u00f3 las instrucciones. A final de mes, tienes un ayudante,<\/a> pero tardas m\u00e1s que antes porque no solo tienes que estar pendiente de lo que hace, sino que adem\u00e1s tienes que gestionarte t\u00fa el correo.<\/p>\n <\/p>\n Eso es, en esencia, lo que est\u00e1 pasando ahora mismo con la IA en el trabajo, seg\u00fan se recoge en el informe Work AI Index<\/a> del instituto de Glean, realizado por investigadores de las universidades de Stanford, Berkeley y Notre Dame. Seg\u00fan sus conclusiones, los empleados dedican una media de 6,4 horas a la semana a hacer que la IA funcione. Casi una d\u00eda de trabajo perdido cada semana.<\/p>\n <\/p>\n El tiempo no se ahorra, se transforma. <\/strong>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 m\u00e1s productivos<\/a>, ahorr\u00e1ndoles aproximadamente 11 horas semanales solo con la automatizaci\u00f3n. Sin embargo, solo el 13% de las empresas aseguran obtener un incremento real de la productividad<\/a>. La brecha entre lo que percibe el individuo y lo que recogen los resultados de las empresas es enorme, y el informe tiene una explicaci\u00f3n: esas horas no desaparecen, solo se redirigen hacia una nueva capa de trabajo que nadie estaba teniendo en cuenta.<\/p>\n <\/p>\n \"Impresentable\" y sin sentido: la justicia declara improcedente un despido por una carta generada con una IA<\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n Los autores han llamado a esta nueva tarea botsitting<\/em> (un juego de palabras que viene a traducirse como \"cuidado de bots\") que consiste en poco menos de hacer de \"canguro de la IA<\/a>\" para darle contexto a la herramienta, revisar los errores<\/a> en los resultados que genera, relanzar los prompts que no van bien y limpiar los resultados que parecen correctos, pero en realidad est\u00e1n 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 pr\u00e9stamo que hay que devolver<\/a> unas horas m\u00e1s tarde.<\/p>\n <\/p>\n Demasiadas herramientas y cambios de contexto<\/strong>. Los investigadores destacan que parte de ese exceso de tiempo que se emplea en el uso de la IA no solo viene de la revisi\u00f3n de sus resultados sino de c\u00f3mo 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 m\u00e1s. Cada salto de una app a otra tiene un coste de tiempo que rara vez se contabiliza<\/a>, pero que implica, repetir las mismas instrucciones o reescribir el prompt en otro sistema porque el modelo anterior no entreg\u00f3 el resultado que se esperaba.<\/p>\n <\/p>\n Casi la mitad de los trabajadores (46,5%) tiene que saltar entre dos o m\u00e1s 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<\/em> ya calcul\u00f3<\/a> el coste cognitivo que supone el cambio de aplicaciones y la consultora McKinsey calculaba<\/a> que los trabajadores pierden un promedio de casi dos horas al d\u00eda buscando informaci\u00f3n entre herramientas, bandejas de entrada y chats. La IA, que se vende como la panacea de la productividad<\/a>, no ha hecho m\u00e1s que sumar una nueva capa a ese caos en lugar de reducirlo.<\/p>\n <\/p>\n <\/a>\n <\/div>\n Del <\/strong>botsitting<\/em><\/strong> al <\/strong>botshitting<\/em><\/strong>. El estudio descubri\u00f3 que, cuando el trabajador lleva demasiado tiempo corrigiendo errores de la IA<\/a> y mantiene sus plazos de entrega, comienza a saltarse la revisi\u00f3n de los resultados, generando algo que el informe ha dado en llamar botshitting<\/em> o \"porquer\u00eda de bot\" que ser\u00eda entregar trabajo generado por IA sin haberlo verificado previamente<\/a>. El 69% de los participantes admiti\u00f3 haber hecho esto al menos en alguna ocasi\u00f3n.<\/p>\n <\/p>\n Las consecuencias van m\u00e1s all\u00e1 de la calidad del trabajo en s\u00ed misma, cuando ese contenido llega al siguiente eslab\u00f3n de la cadena de producci\u00f3n sin que nadie lo haya revisado<\/a>, alguien que no lo produjo tiene que limpiarlo<\/a>. Es decir, tanto el coste como el tiempo se traslada a otra persona, pero no se ahorra tanto<\/a> como parece.<\/p>\n <\/p>\n Para sorpresa de nadie, m\u00e1s IA no resuelve el problema<\/strong>. Bob Sutton, profesor em\u00e9rito de Stanford y miembro fundador del Work AI Institute que ha elaborado este informe, ha se\u00f1alado<\/a> en otras ocasiones que una de las soluciones que acostumbran a tomarse desde los puestos directivos cuando alg\u00fan proceso genera fricci\u00f3n es a\u00f1adir m\u00e1s de ese elemento. En este caso, intentar solucionar un problema de mal uso de la IA\u2026con m\u00e1s IA.<\/p>\n <\/p>\n Los datos del informe apuntan a que las organizaciones que van por delante no son las que usan m\u00e1s IA. Son aquellas que han construido lo que los autores llaman \"infraestructura humana\". El 53%de los trabajadores dice que la informaci\u00f3n que necesita no llega a trav\u00e9s de sus sistemas de IA. En las empresas donde s\u00ed llega, los empleados se agotan un 64% menos y son un 52% menos propensos a entregar trabajos que no han sido revisados<\/a>.<\/p>\n En Xataka | OpenAI asegura que la IA no ha tenido tanto impacto sobre el empleo. Anthropic cree justo lo contrario y ah\u00ed est\u00e1 el problema<\/a><\/p>\n Imagen | Unsplash (Flipsnack<\/a>)<\/p>\n – \u00a0Imagina que contratas a alguien para que te ayude a gestionar tu correo. Como es l\u00f3gico, la primera semana tienes que explicarle c\u00f3mo te gusta que filtre los mensajes y te comunique lo m\u00e1s 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 ense\u00f1aste la primera semana porque olvid\u00f3 las instrucciones. A final de mes, tienes un ayudante, pero tardas m\u00e1s que antes porque no solo tienes que estar pendiente de lo que hace, sino que adem\u00e1s tienes que gestionarte t\u00fa el correo.<\/p>\n Eso es, en esencia, lo que est\u00e1 pasando ahora mismo con la IA en el trabajo, seg\u00fan se recoge en el informe Work AI Index del instituto de Glean, realizado por investigadores de las universidades de Stanford, Berkeley y Notre Dame. Seg\u00fan sus conclusiones, los empleados dedican una media de 6,4 horas a la semana a hacer que la IA funcione. Casi una d\u00eda de trabajo perdido cada semana.<\/p>\n 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 m\u00e1s productivos, ahorr\u00e1ndoles aproximadamente 11 horas semanales solo con la automatizaci\u00f3n. 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 explicaci\u00f3n: esas horas no desaparecen, solo se redirigen hacia una nueva capa de trabajo que nadie estaba teniendo en cuenta.<\/p>\n En Xataka<\/p>\n \"Impresentable\" y sin sentido: la justicia declara improcedente un despido por una carta generada con una IA<\/p>\n 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 est\u00e1n 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 pr\u00e9stamo que hay que devolver unas horas m\u00e1s tarde.<\/p>\n 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 revisi\u00f3n de sus resultados sino de c\u00f3mo 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 m\u00e1s. 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 entreg\u00f3 el resultado que se esperaba.<\/p>\n Casi la mitad de los trabajadores (46,5%) tiene que saltar entre dos o m\u00e1s 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 calcul\u00f3 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 d\u00eda buscando informaci\u00f3n entre herramientas, bandejas de entrada y chats. La IA, que se vende como la panacea de la productividad, no ha hecho m\u00e1s que sumar una nueva capa a ese caos en lugar de reducirlo.<\/p>\n Las alucinaciones de la IA est\u00e1n afectando a un sector muy concreto: el de los bibliotecarios<\/p>\n Del botsitting al botshitting. El estudio descubri\u00f3 que, cuando el trabajador lleva demasiado tiempo corrigiendo errores de la IA y mantiene sus plazos de entrega, comienza a saltarse la revisi\u00f3n de los resultados, generando algo que el informe ha dado en llamar botshitting o \"porquer\u00eda de bot\" que ser\u00eda entregar trabajo generado por IA sin haberlo verificado previamente. El 69% de los participantes admiti\u00f3 haber hecho esto al menos en alguna ocasi\u00f3n.<\/p>\n Las consecuencias van m\u00e1s all\u00e1 de la calidad del trabajo en s\u00ed misma, cuando ese contenido llega al siguiente eslab\u00f3n de la cadena de producci\u00f3n 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.<\/p>\n Para sorpresa de nadie, m\u00e1s IA no resuelve el problema. Bob Sutton, profesor em\u00e9rito de Stanford y miembro fundador del Work AI Institute que ha elaborado este informe, ha se\u00f1alado en otras ocasiones que una de las soluciones que acostumbran a tomarse desde los puestos directivos cuando alg\u00fan proceso genera fricci\u00f3n es a\u00f1adir m\u00e1s de ese elemento. En este caso, intentar solucionar un problema de mal uso de la IA\u2026con m\u00e1s IA. – La noticia<\/p>\n La paradoja del \"botsitting\": cuando la IA no te libera del trabajo, sino que crea una nueva tarea que termina agot\u00e1ndote m\u00e1s <\/p>\n fue publicada originalmente en<\/p>\n Xataka <\/p>\n por <\/p>\n Rub\u00e9n Andr\u00e9s<\/p>\n .\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Imagina que contratas a alguien para que te ayude a gestionar tu correo. 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\n Las alucinaciones de la IA est\u00e1n afectando a un sector muy concreto: el de los bibliotecarios<\/a>
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\n La paradoja del \"botsitting\": cuando la IA no te libera del trabajo, sino que crea una nueva tarea que termina agot\u00e1ndote m\u00e1s <\/em>
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\n fue publicada originalmente en
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\n Xataka <\/strong>
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\n por
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\n Rub\u00e9n Andr\u00e9s
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\nLos datos del informe apuntan a que las organizaciones que van por delante no son las que usan m\u00e1s IA. Son aquellas que han construido lo que los autores llaman \"infraestructura humana\". El 53%de los trabajadores dice que la informaci\u00f3n que necesita no llega a trav\u00e9s de sus sistemas de IA. En las empresas donde s\u00ed llega, los empleados se agotan un 64% menos y son un 52% menos propensos a entregar trabajos que no han sido revisados.
\nEn Xataka | OpenAI asegura que la IA no ha tenido tanto impacto sobre el empleo. Anthropic cree justo lo contrario y ah\u00ed est\u00e1 el problema
\nImagen | Unsplash (Flipsnack)<\/p>\n