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Impacto económico de la inteligencia artificial generativa

The Economic Impact of Generative AI Andrew McAfee, April 25th, 2024

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Un nuevo informe explora el impacto económico de la inteligencia artificial generativa. Hoy, se publicó un informe de Andrew McAfee, sobre los posibles impactos económicos de la inteligencia artificial generativa. Este informe es el resultado de la investigación original de McAfee sobre IA y la economía, trabajando en estrecha colaboración con expertos de Google para enfocarse en cómo el reciente aumento en la IA generativa puede impactar la productividad, los mercados laborales y las habilidades que los trabajadores necesitan para tener éxito en una economía impulsada por la IA.

La IA generativa es una de las pocas tecnologías lo suficientemente poderosas como para acelerar el crecimiento económico general, lo que los economistas llaman una «tecnología de propósito general». Estas innovaciones tienen el potencial de transformar positivamente las economías y las sociedades.

Según una estimación, cerca del 80% de los trabajos en la economía de EE. UU. podrían ver al menos el 10% de sus tareas realizadas el doble de rápido (sin pérdida de calidad) mediante el uso de IA generativa.

Tecnologías de propósito general anteriores como la máquina de vapor y la electrificación han traído sus cambios a lo largo de décadas. Sin embargo, anticipamos que los efectos de la IA generativa se sentirán más rápidamente debido a su capacidad para difundirse rápidamente a través de Internet y su facilidad de uso debido a su interfaz de lenguaje natural.

Esta tecnología ya está ofreciendo grandes ganancias de productividad, que aumentarán y se difundirán a medida que las personas y organizaciones desarrollen innovaciones complementarias que aprovechen las capacidades de la IA generativa. Como resultado, la productividad general mejorará, lo que acelerará el crecimiento económico.

Además del crecimiento más rápido, la IA generativa traerá otros cambios. Reducirá la demanda de algunas habilidades, aumentará la demanda de otras y creará demanda para habilidades completamente nuevas.

Los temores de un desempleo tecnológico a gran escala probablemente estén exagerados. La historia de las tecnologías de propósito general muestra que el crecimiento que traen va acompañado de una fuerte demanda de trabajo.

Sin embargo, esta demanda aumentada a menudo se encuentra en nuevas ocupaciones. Por ejemplo, más del 85% del crecimiento total del empleo en EE. UU. desde 1940 ha ocurrido en ocupaciones completamente nuevas.

Los cambios rápidos que trae la difusión de la IA generativa requerirán esfuerzos de capacitación rápida y efectiva. Estos esfuerzos podrán aprovechar la IA generativa misma, una herramienta con la capacidad única de ayudar a las personas a aprender cómo usarla mejor. Y debido a que la IA generativa acumula conocimiento y lo pone disponible a pedido, es particularmente efectiva para mejorar el rendimiento de los empleados de nivel de entrada, ayudando con la desigualdad salarial.

Tecnologías de propósito general anteriores han resultado en cambios en las empresas y países líderes en diferentes industrias. Creemos que la IA generativa será igualmente poderosa.

La integración de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo

Monitor Global de Educación. Ipsos. Sept. 2023

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La integración de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo está marcando un cambio significativo en los métodos de enseñanza a nivel mundial. De acuerdo con el último Monitor Global de Educación de Ipsos, publicado recientemente, se evidencia una percepción variada sobre la importancia de capacitar a los docentes en el uso de la IA en la enseñanza, según el país.

Los datos revelan que el 65% de los encuestados en 29 países consideran que los maestros deberían recibir formación en cómo emplear la IA en sus estrategias educativas. Este porcentaje varía considerablemente de un lugar a otro. En el caso de Perú, un impresionante 84% de los encuestados considera esencial que los maestros se capaciten en el uso de la IA en sus métodos de enseñanza. Le sigue Sudáfrica de cerca, con un sólido 80%, mientras que México y Chile registran cifras de un 79% y un 78%, respectivamente. Argentina también se destaca, con un 72% de los encuestados valorando la capacitación de los maestros en este ámbito.

Sin embargo, existen diferencias significativas en otras regiones. En España, por ejemplo, el 62% de los encuestados considera esencial esta formación, seguido por India con un 59%. El Reino Unido y Japón muestran un 53% y un 51%, respectivamente, mientras que Estados Unidos y Francia presentan cifras menores, con un 48% y un 43%. Estos resultados reflejan un reconocimiento global de la importancia de formar a los educadores en el uso de la inteligencia artificial en la educación, aunque con matices regionales significativos.

Cómo una biblioteca ahorró 35 millones de dólares a los estudiantes

Leading with the library how one university positioned its library as a central hub for innovation and strategic partnerships. The University of South Florida, 2024

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El papel de la biblioteca universitaria está evolucionando, presentando a los líderes la oportunidad de reimaginar sus bibliotecas como colaboradores estratégicos y creadores de contenidos innovadores.

En este estudio de caso, lea cómo la Universidad del Sur de Florida capacitó a su biblioteca para definir un enfoque de investigación, contratar especialistas de campo para desarrollar colecciones de vanguardia y ampliar el acceso a nivel mundial, al tiempo que aborda cuestiones universales como el aumento de los costes de los libros de texto.

Los costos de los libros de texto universitarios aumentan en promedio un seis por ciento cada año, duplicándose cada 11 años, según la Iniciativa de Datos Educativos. En un momento en que se cuestiona el valor de la educación universitaria y las instituciones buscan formas de ampliar el acceso, hacer que los materiales de instrucción sean más asequibles es una prioridad. USF comenzó a explorar la creación de un Programa de Asequibilidad de Libros de Texto hace más de una década, reconociendo cómo estos costos impactaban en el éxito de los estudiantes. El equipo de la biblioteca se enfocó en los miembros de la facultad como clave para el éxito del programa y les proporcionó datos sobre los costos para los estudiantes y alternativas de acceso abierto a los libros de texto y materiales de instrucción tradicionales. Armados con esos detalles, la facultad adoptó el programa y la idea detrás de él. «Les importaba el problema y solo necesitaban información precisa para tomar la decisión correcta para nuestros estudiantes», dice Chávez.

El trabajo ha ahorrado a los estudiantes más de 35 millones de dólares desde 2016 y ha reducido el costo promedio de los libros de texto por hora de crédito de pregrado de USF de más de 65$ en 2016 a 20.60$ en 2023. Las bibliotecas también pueden apoyar el éxito de los estudiantes de otras maneras. Dahlia Thomas accedió a los recursos de la biblioteca como estudiante de arte de estudio de pregrado que trabajaba en dos empleos mientras tomaba clases a tiempo completo. Su experiencia coincidió con el cambio más amplio hacia la digitalización de contenido y servicios. Colecciones especiales que antes requerían visitar la biblioteca en persona debido a su tamaño o restricciones de derechos de autor ahora podían ser accedidas desde cualquier lugar. «Ver las colecciones en línea me ahorró tiempo en piezas de arte, ensayos de historia del arte y trabajos de humanidades», dice Thomas, quien ahora se desempeña como Coordinadora de Operaciones de Historia Oral de las Bibliotecas de USF.

Hoy, las Bibliotecas de USF están creando contenido en 3D para colecciones digitales que preservan artefactos, como tallados en piedra mesoamericanos centenarios que están siendo erosionados por la lluvia ácida, que la mayoría de las personas nunca verán en dos dimensiones, y mucho menos en tres. Está liderando una iniciativa a nivel institucional para hacer que los libros de texto sean más asequibles para los estudiantes. Está enviando especialistas de bibliotecas a bordo de barcos para facilitar el proceso de gestión de datos que apoya a los científicos en el mar que intentan comprender las implicaciones de la explosión y derrame de petróleo del Deepwater Horizon de 2010. Y se aventura en cuevas junto a investigadores que exploran terrenos kársticos globales que proporcionan agua para más de mil millones de personas en todo el mundo. Desde su disposición para cambiar rápidamente en medio de una pandemia mundial en desarrollo hasta el trabajo orientado al futuro que realiza ahora, el equipo de Chávez ha empujado repetidamente los límites tradicionales en torno a los recursos y servicios que proporcionan las bibliotecas académicas. «Las bibliotecas universitarias a menudo han sido lentas para cambiar, lo que puede dificultar establecer un caso de relevancia», dice Chávez. «Muchas bibliotecas reformatean sus colecciones digitalmente o compran contenido digital, lo organizan y lo hacen accesible. Nosotros también hacemos esas cosas. Pero no muchas otras bibliotecas salen al campo para crear contenido utilizando tecnología 3D, de imágenes y geoespacial. No somos la biblioteca de tus abuelos». Las bibliotecas que persiguen este tipo de trabajo están comprometidas con comprender los mayores desafíos de la sociedad, lo que se alinea con los objetivos de la Asociación de Universidades Americanas de servir al bien público y contribuir al ecosistema de conocimiento global. Y están posicionadas para ayudar a las comunidades y a los socios estratégicos a navegar por un paisaje de aprendizaje e investigación impulsado por la tecnología que cambia minuto a minuto.

Monitoreo de casos de reutilización de datos abiertos para comprender el impacto económico, gubernamental, social y ambiental de los datos abiertos.

The use case observatory – A 3-year monitoring of open data reuse cases to understand the economic, governmental, social and environmental impact of open data. Volume II, Publications Office of the European Union, 2024, https://data.europa.eu/doi/10.2830/073480

Vol 1


El observatorio de casos de uso: Un monitoreo de 3 años de casos de reutilización de datos abiertos para comprender el impacto económico, gubernamental, social y ambiental de los datos abiertos. Volumen II. Metadatos de publicación.

El Observatorio de Casos de Uso, iniciado y llevado a cabo por data.europa.eu, el portal oficial para datos europeos gestionado por la Oficina de Publicaciones de la Unión Europea, sirve como un proyecto de investigación integral para evaluar el impacto económico, gubernamental, social y ambiental de los datos abiertos en toda Europa desde 2022 hasta 2025. El Observatorio de Casos de Uso se centra en monitorear y analizar casos de reutilización, con el objetivo de contribuir con ideas valiosas a los objetivos más amplios de data.europa.eu.

Audiolibros y bibliotecas públicas 2023

LJ/SLJ Audiobooks and Public Libraries 2023. LKibrary Hournal, 2023

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Esta encuesta se elaboró para conocer el estado de las colecciones de audio para adultos y niños en las bibliotecas públicas de Estados Unidos. El informe incluye las tendencias de circulación y gasto en audio, así como los géneros y temas más populares, la influencia de un narrador y los criterios de selección de los usuarios y de las bibliotecas.

En agosto de 2023, Library Journal y School Library Journal se asociaron con la Audio Publishers Association (APA) para realizar una encuesta sobre audiolibros en bibliotecas públicas de EE. UU. Los 490 encuestados proporcionaron información sobre las perspectivas de los bibliotecarios sobre la demanda de formatos, presupuestos, términos de licencia e influencias en la selección. Las preguntas de la encuesta cubrieron tanto colecciones de audiolibros para adultos como para jóvenes.

La conclusión más significativa es la clara dominancia del audio digital sobre el audio físico tanto para jóvenes como para adultos. La mayoría de los encuestados indicaron un aumento en la circulación de audio digital, con muchos describiendo el aumento como «significativo», y una disminución en la circulación de audio físico. A pesar de este cambio en la circulación, más de la mitad de los encuestados informaron que no tienen planes inmediatos de eliminar el audio físico de sus colecciones.

Como parte del presupuesto total de materiales de las bibliotecas, los audiolibros continúan rondando el 11 por ciento. Aunque los fondos se están reasignando de lo físico a lo digital (se reporta una disminución del 12 por ciento en el gasto en audio físico compensado por un aumento del 12 por ciento en el gasto en audio digital), no se observa una tendencia general en el gasto. Las bibliotecas grandes que atienden a poblaciones de 100,000 o más son más propensas a informar un aumento en el gasto en audio que las bibliotecas pequeñas (que atienden a poblaciones <25,000); sin embargo, las respuestas generales están divididas casi igualmente entre aquellos que informan un aumento en el gasto, una disminución en el gasto o ningún cambio en el gasto.

Las solicitudes de los usuarios y las reseñas profesionales de audiolibros son factores clave que influyen en las decisiones de compra de audiolibros de la biblioteca. Otros factores de influencia incluyen la popularidad de la versión impresa de un título y la popularidad de los libros anteriores de un autor. Para los usuarios de la biblioteca, el título específico y su popularidad son factores clave que influyen en el préstamo. Los prestatarios adultos también tienen en cuenta al autor al tomar decisiones de selección, mientras que los prestatarios jóvenes favorecen la disponibilidad del título en su toma de decisiones. Los bibliotecarios inferían que la narración de los audiolibros juega un papel importante en la decisión de un prestatario de terminar de escuchar un libro en particular.

Encuesta sobre materiales de bibliotecas públicas de LJ

Wyatt, Neal. «Collection Rebalance | 2022 Materials Survey». Library Journal. Accedido 17 de abril de 2024. https://www.libraryjournal.com/story/Collection-Rebalance-2022-Materials-Survey.

La encuesta sobre materiales de bibliotecas públicas de LJ revela que los bibliotecarios se centran en los formatos que los lectores desean y en el proceso de crear colecciones receptivas y representativas.

A pesar de las predicciones, los libros físicos siguieron siendo el núcleo de las colecciones de bibliotecas en 2021, representando el 49 por ciento del presupuesto total para materiales. Aunque los presupuestos no han cambiado permanentemente hacia los libros electrónicos, la tendencia muestra una disminución en la asignación de recursos a esos recursos desde 2020. Muchos bibliotecarios informan que los lectores están adoptando un enfoque híbrido, alternando entre libros físicos y digitales.

MATERIALS ALLOCATION COMPARISONS*
PERCENTAGE OF MATERIALS BUDGET ALLOCATED TO201920202021
Books48%48%49%
Ebooks12%17%13%
Physical audiobooks5%5%5%
Downloadable audiobooks6%7%6%
DVDs/Blu-rays12%11%9%
Music CDs2%2%1%
Streaming electronic resources3%3%6%
Databases8%6%8%
Other4%1%3%
*Different U.S. libraries answered each year
SOURCE: LJ PUBLIC LIBRARY MATERIALS SURVEYS 2020, 2021, 2022

La encuesta de LJ de 2022 confirma que el gasto en materiales se está estabilizando en números previos a la pandemia, con una división híbrida entre libros impresos y electrónicos. Las colecciones de medios físicos parecen estar disminuyendo, pero los bibliotecarios saben que los cambios en los hábitos de los usuarios llevan tiempo en reflejarse en los presupuestos. La reconexión con los lectores y el aumento de la representación en las colecciones son prioridades para los bibliotecarios en 2022 y más allá.

CHANGES IN SPENDING FROM 2020 TO 2021
FORMATPERCENTAGE
Streaming media+23.5%
Ebooks+15.0%
Downloadable audiobooks+11.8%
Databases+0.6%
Print books-1.2%
Large print-2.4%
DVDs/Blu-rays-5.0%
Physical audiobooks-12.2%
Music CDs-14.0%
SOURCE: LJ PUBLIC LIBRARY MATERIALS SURVEY 2022

Las tendencias tecnológicas en bibliotecas para 2024: Impacto de la Inteligencia Artificial

Tanzi, N. «Library Tech Trends for 2024.» Publicado el 28 de diciembre de 2023. The Digital Librarian. Disponible en: https://the-digital-librarian.com/2023/12/28/library-tech-trends-for-2024/.

Tendencias tecnológicas en 2024 las bibliotecas enfrentarán desafíos financieros al invertir en colecciones digitales y streaming, mientras abordan el uso de inteligencia artificial en la censura y en el lugar de trabajo. También destaca la importancia del entrenamiento del personal y la evaluación de herramientas AI específicas para bibliotecas.

Las tendencias tecnológicas en bibliotecas para 2024 están profundamente influenciadas por la inteligencia artificial (IA) y nuestra reacción ante ella.

Perspectivas para las Colecciones Digitales de Bibliotecas

Restricciones Financieras: Las bibliotecas continuarán invirtiendo considerablemente en sus colecciones de libros electrónicos, audiolibros, películas/música en streaming, revistas electrónicas y otros contenidos digitales en 2024. Sin embargo, los aumentos en los costos de los libros electrónicos, la postura cada vez más hostil de los principales editores hacia el préstamo bibliotecario y la incertidumbre legislativa podrían llevar a soluciones insatisfactorias, como limitar el uso de los usuarios, enfocarse en títulos populares o emplear modelos de préstamo más rentables.

Oportunidades de Streaming: Se observa un aumento en la inversión de las bibliotecas en servicios de streaming de video, como Hoopla y Kanopy. Aunque estas opciones bibliotecarias a menudo luchan por igualar la cantidad y calidad de títulos ofrecidos por plataformas comerciales, recientes aumentos de precios y la introducción de anuncios podrían renovar el interés en las opciones gratuitas y sin publicidad.

Censura impulsada por IA: Existe el potencial de que la IA se utilice como herramienta de censura. Algunas organizaciones, como el Distrito Escolar Comunitario de Mason City en Iowa, ya están utilizando ChatGPT para determinar qué libros entran en conflicto con una nueva ley estatal y deben ser retirados.

IA y el Lugar de Trabajo de la Biblioteca

Política y Procedimiento de IA: Las bibliotecas crearán sus propias pautas y límites organizativos para definir el uso apropiado de la IA, guiadas por la ética profesional, mientras esperan un marco legal para la IA. Es importante llenar el vacío informativo para el personal, lo que a su vez ayudará a proteger a los usuarios.

Entorno de Trabajo Infundido con IA: Se espera una integración creciente de la IA en plataformas de colaboración en la nube utilizadas en el espacio de trabajo de la biblioteca, como Office 365, Google Workspace y Canva para Equipos.

Capacitación del Personal: Es fundamental invertir en la capacitación del personal en el uso de herramientas de búsqueda conversacional, generadores de imágenes a partir de texto y modelos de lenguaje de gran tamaño.

Evaluación de Herramientas de IA Específicas para Bibliotecas: Se anticipa que los vendedores de bibliotecas, así como nuevas empresas, ofrecerán herramientas potenciadas por IA, como bases de datos infundidas con IA y chatbots de bibliotecas. Tener políticas, procedimientos y personal capacitado permitirá evaluar estas herramientas con confianza.

Tendencias en Programación Bibliotecaria

IA y Programación Virtual: La IA tiene un gran potencial para romper barreras lingüísticas y mejorar la accesibilidad. La mejora en la subtitulación de programación en vivo y grabada, así como el desarrollo de un traductor universal de video por parte de Google, son ejemplos de cómo la IA puede mejorar las ofertas virtuales de la biblioteca.

Programas de Desmitificación de IA: A medida que las bibliotecas capacitan a su personal en IA, ese conocimiento se trasladará hacia afuera, donde hay un fuerte interés de los usuarios. Se pueden ofrecer primers sobre IA en general, ética de IA, privacidad y demostraciones prácticas de generadores de imágenes a partir de texto y chatbots.

Realidad Aumentada y Virtual en la Era de la IA: La adopción de la RA y RV en las bibliotecas ha avanzado de manera intermitente. Se espera que la IA infunda nueva vida en estas tecnologías al combinar generadores de imágenes a partir de texto, procesamiento de lenguaje natural de asistentes virtuales y tecnología portátil.

Índice de Inteligencia Artificial 2024

AI Index report 2024. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), abril 2024

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Hace una década, los mejores sistemas de IA del mundo eran incapaces de clasificar imágenes a nivel humano. No entendían el lenguaje, tenían problemas de razonamiento visual y suspendían las pruebas más básicas de comprensión lectora. Hoy en día, los sistemas de IA superan con creces el rendimiento humano en las pruebas de referencia estándar.

Esta es sólo una de las nuevas conclusiones del Índice de Inteligencia Artificial 2024, un estudio anual de tendencias en IA del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano (HAI) de Stanford. El Índice de Inteligencia Artificial, dirigido por un grupo independiente e interdisciplinar de líderes de la industria y el mundo académico, es uno de los informes anuales más completos sobre el progreso de la Inteligencia Artificial y analiza las tendencias en investigación y desarrollo, rendimiento técnico, Inteligencia Artificial responsable, economía, política y opinión pública, entre otros aspectos. El informe se basa en datos cuantitativos y está diseñado para que los principales responsables de la toma de decisiones, como los líderes políticos y los ejecutivos empresariales, puedan comprender mejor lo que está ocurriendo en el mundo de la IA.

«Este año vemos más modelos capaces de actuar en distintos ámbitos», afirma Vanessa Parli, directora de programas de investigación de Stanford HAI. «Los modelos pueden tomar un texto y generar audio o tomar una imagen y generar una descripción. Una de las vertientes de la investigación en IA que me parece más apasionante es la combinación de estos grandes modelos lingüísticos con la robótica o los agentes autónomos, lo que supone un paso importante para que los robots trabajen de forma más eficaz en el mundo real.»

Aumenta la regulación

Los responsables políticos también están respondiendo. En 2023 hubo 2.175 menciones a la IA en los procedimientos legislativos mundiales, casi el doble que el año anterior. Los reguladores estadounidenses aprobaron 25 normativas relacionadas con la IA en el último año, un nuevo récord. Algunas de estas normativas incluían orientaciones sobre derechos de autor para material de IA generativa y marcos de gestión de riesgos de ciberseguridad. En términos más generales, 2023 fue un año destacado para las principales políticas de IA; la UE propuso su Ley Integral de IA y el Presidente Biden dio a conocer la Orden Ejecutiva sobre IA.

La opinión pública cae en picado

El público en general también tomó nota de la IA y respondió con nerviosismo. Los datos de la encuesta de Pew sugieren que en 2022 sólo el 38% de los estadounidenses declararon sentirse más preocupados que entusiasmados por la tecnología de IA. En 2023, esa cifra aumentó al 52%. En todo el mundo, el 52% de los encuestados se sentían nerviosos por la IA, un aumento de 13 puntos porcentuales con respecto al año anterior.

La IA se encarece

Los costes de formación de los modelos, como se indicó por primera vez en el informe del Índice de IA del año pasado, también han seguido aumentando. Las nuevas estimaciones sugieren que el entrenamiento de algunos sistemas de vanguardia, como el GPT-4 de OpenAI, cuesta 78 millones de dólares. Google Gemini costó 191 millones de dólares. En comparación, algunos modelos de vanguardia lanzados hace media década más o menos, a saber, el modelo de transformador original (2017) y RoBERTa Large (2019), cuestan respectivamente alrededor de 900 y 160.000 dólares para entrenar.

Existe una correlación directa entre los costes de formación de los modelos AI y sus requisitos computacionales. Como se ilustra en la Figura 1.3.23, los modelos con mayores necesidades de computacionales cuestan mucho más

En todo el mundo, Estados Unidos domina

Por último, desde una perspectiva global, Estados Unidos continuó liderando la IA. En 2023, un número sustancialmente mayor de modelos de IA significativos (61) procedían de instituciones con sede en Estados Unidos, en comparación con la Unión Europea (21) y China (15). Estados Unidos también sigue siendo el principal lugar para invertir en IA. En 2023 se invirtieron 67.200 millones de dólares de forma privada en IA en Estados Unidos, casi nueve veces más que en China.

El nuevo índice muestra que China es el mayor competidor de Estados Unidos. China lidera el mundo en instalaciones robóticas, habiendo instalado más robots en 2023 que el resto del mundo junto. Asimismo, la mayoría de las patentes de IA del mundo (61%) proceden de China.

En definitiva, el informe del Índice de IA 2024 deja claro que esta tecnología sigue progresando rápidamente y que el mundo, incluidos los líderes empresariales, los responsables políticos y el público en general, está empezando a reaccionar.


Estos puntos clave del currículum proporcionan una visión integral del panorama actual de la inteligencia artificial:

  1. Rendimiento de la IA: Aunque la IA ha superado a los humanos en ciertas tareas, aún queda rezagada en otras más complejas como las matemáticas avanzadas y la planificación.
  2. Dominio de la Industria: La industria lidera en la investigación de IA, con más modelos notables producidos en comparación con la academia.
  3. Costo de Desarrollo: El costo de entrenar modelos de IA de vanguardia ha aumentado drásticamente, alcanzando niveles sin precedentes.
  4. Liderazgo Global: Estados Unidos lidera en la producción de los mejores modelos de IA, seguido por la UE y China.
  5. IA Responsable: Existe una falta de evaluación estandarizada para la IA responsable, lo que dificulta la comparación sistemática de riesgos y limitaciones.
  6. Financiamiento de IA Generativa: A pesar de una disminución general en la inversión en IA, el financiamiento para la IA generativa ha aumentado significativamente.
  7. Impacto en la Productividad: La IA mejora la productividad y la calidad del trabajo, aunque es necesaria una supervisión adecuada para evitar un deterioro en el rendimiento.
  8. Avances Científicos: La IA acelera el progreso científico, ayudando en tareas como la clasificación algorítmica y el descubrimiento de materiales.
  9. Aumento Regulatorio: Estados Unidos ha visto un aumento significativo en las regulaciones relacionadas con la IA en los últimos años.
  10. Percepción Pública: La conciencia del impacto de la IA está creciendo a nivel mundial, con un creciente nerviosismo sobre sus implicaciones.

El lado humano de la inteligencia artificial generativa


«The human side of generative AI: Creating a path to productivity | McKinsey». Accedido 15 de abril de 2024. https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-human-side-of-generative-ai-creating-a-path-to-productivity.

Desde que ChatGPT de OpenAI hizo su debut público a finales de 2022, las perspectivas de la inteligencia artificial generativa (IA gen) han cautivado la atención en el ámbito empresarial a nivel global.


Cuando se trata de elaborar una estrategia de talento efectiva, las organizaciones se han centrado principalmente en cómo la IA gen puede aumentar los niveles de productividad. Esta perspectiva es comprensible, dado el considerable valor en juego. Sin embargo, puede que no sea el enfoque más estratégico. Para alinear el talento adecuado con los puestos de trabajo, los líderes primero deben comprender cómo la IA gen está transformando la percepción de los empleados sobre su experiencia laboral.

Recientemente, McKinsey encuestó a una muestra representativa de empleados como parte de su investigación continua sobre cómo las organizaciones pueden mejorar el compromiso, la retención y la atracción de la fuerza laboral. Los encuestados ofrecieron ideas que pueden ayudar a las organizaciones mientras desarrollan capacidades de talento en IA gen.

En cualquier organización dada, es probable que el conjunto de talento en IA gen sea más amplio de lo que muchos líderes perciben, y está en camino de crecer rápidamente. Esta cohorte no se limita al talento técnico, como científicos de datos, ingenieros de software y especialistas en aprendizaje automático, aunque esos roles son importantes. De hecho, solo el 12 por ciento de los encuestados se encuentran en esta categoría técnica específica de talento en IA gen tradicional. El vasto resto de los encuestados, el 88 por ciento, se encuentran en trabajos no técnicos que utilizan IA gen para ayudar con tareas rutinarias. Estos trabajos incluyen gerentes intermedios, trabajadores de la salud, educadores y administradores, entre otros.

El cincuenta y uno por ciento de los encuestados en roles técnicos y no técnicos que se identifican como creadores y usuarios de IA gen dicen que planean renunciar a sus empleos en los próximos tres a seis meses. Esta es una noticia preocupante para los ejecutivos encuestados en la investigación que desean desarrollar talento en IA gen internamente; es difícil volver a capacitar y mejorar a las personas cuando están buscando dejar sus puestos de trabajo.

Aunque aquellos que se identifican como usuarios especializados y creadores de IA gen representan un grupo de empleados demandado, estos trabajadores no permanecen en los puestos de trabajo ni se sienten atraídos por ellos debido a la compensación. De hecho, la encuesta muestra que este grupo enfatiza fuertemente la flexibilidad y los factores relacionales, como el trabajo significativo, los líderes comprensivos y la salud y el bienestar, sobre el dinero.

Finalmente, y quizás lo más sorprendente, los usuarios especializados y creadores de IA gen sienten abrumadoramente que necesitan habilidades cognitivas y socioemocionales de nivel superior para realizar sus trabajos, más que para desarrollar habilidades tecnológicas. A medida que los trabajadores utilizan cada vez más la IA gen para abordar tareas más repetitivas, las habilidades centradas en el ser humano, como el pensamiento crítico y la toma de decisiones, se vuelven aún más importantes.

Estas revelaciones tienen amplias implicaciones para los empleadores mientras intentan atraer y comprometer a sus fuerzas laborales. Las organizaciones están al borde de un cambio positivo o negativo en la naturaleza del trabajo impulsado por la IA gen. Los líderes tienen la oportunidad de humanizar ese trabajo al decidir dónde, cuándo y cómo utilizan sus equipos la IA gen para liberar a las personas de las tareas rutinarias y fomentar un pensamiento más creativo, colaborativo e innovador. El talento en IA gen está de acuerdo.

¿Cómo utiliza la gente la Inteligencia Artificial generativa?

Zao-Sanders, Marc. «How People Are Really Using GenAI». Harvard Business Review, 19 de marzo de 2024. https://hbr.org/2024/03/how-people-are-really-using-genai.

Hay muchas maneras de uso de la IA generativa, que abarcan un gran número de ámbitos de la vida doméstica y laboral. Analizando miles de comentarios en sitios como Reddit y Quora, el equipo del autor descubrió que el uso de esta tecnología es tan amplio como los problemas que encontramos en nuestras vidas. Las 100 categorías que identificaron pueden dividirse en seis temas de alto nivel, que dan una idea inmediata de para qué se utiliza la IA generativa: Asistencia técnica y resolución de problemas (23%), Creación y edición de contenidos (22%), Apoyo personal y profesional (17%), Aprendizaje y educación (15%), Creatividad y ocio (13%), Investigación, análisis y toma de decisiones (10%).

Han pasado poco más de un año desde que ChatGPT introdujo la inteligencia artificial generativa en el panorama general. En ese tiempo, se ha experimentado una ola de entusiasmo sobre la utilidad actual y el impacto futuro de los modelos de lenguaje grandes (LLM). Estas herramientas ya cuentan con cientos de millones de usuarios semanales, según los analistas proyectan una contribución al PIB de varios billones de dólares, y ahora hay una creciente variedad de competidores creíbles para OpenAI.

Sin embargo, también hay muchas dudas. Historias de horror corporativas, restricciones políticas y alucinaciones entendibles hacen que las personas duden sobre el despliegue de GenAI, y la tecnofobia general significa que la mayoría de las personas en todo el mundo aún no lo han probado. Incluso entre los mil millones de trabajadores del conocimiento del mundo, solo el 10% usa ChatGPT (que tiene una participación del 60% en el mercado) regularmente. De los que lo han hecho, muchos se quejan de que simplemente no es útil: «No puedo pensar en un solo caso de uso en mi vida cuando pienso en ChatGPT y todos se están volviendo locos por ello», se quejó un usuario. Otros se han alejado porque la tecnología se equivoca: «Es tan incorrecto con confianza sobre suficientes cosas como para hacerme dudar de todas sus respuestas», dijo otro.

A partir de docenas de conversaciones con líderes empresariales y directores de aprendizaje en todo el mundo, se ha obtenido una firme impresión de que lo que falta son casos de uso convincentes y reales. ¿Realmente están utilizando estas herramientas las personas? ¿Han encontrado formas de que la inteligencia artificial generativa les ayude a aligerar su carga de trabajo, aumentar su productividad, pensar en problemas de nuevas maneras? La web está repleta de ejemplos superficiales como «resumen de texto» o «generación de copias de marketing» o «revisión de código». Pero estas frases genéricas y sanitizadas parecen elementos de una lista de características y hacen poco para atraer a los no iniciados. El diablo, y el deleite, están en los detalles.

Para averiguar más sobre esos detalles, la empresa de Marc Zao-Sanders, Filtered Technologies, rastreó la web para encontrar ejemplos concretos de su uso en la vida real. Ya lo habían hecho antes, con consejos de Excel y consejos de productividad. Buscaron casos de uso específicos de personas que obtienen beneficios de los LLM, en el trabajo o en la vida. Resulta que el verdadero tesoro está enterrado profundamente en los foros en línea populares (Quora, Reddit, etc.). Reddit, en particular, es una fuente rica de material para este estudio, así como para los LLM en sí; el 10% de los ingresos de la compañía ahora se generan vendiendo su contenido generado por usuarios como datos de entrenamiento a LLM antes de su anunciada IPO.

El equipo de Marc Zao-Sanders y él mismo filtraron decenas de miles de publicaciones para su informe. El volumen era importante. El detrito que esperaría de interacciones en línea mayormente anónimas era abundante: insensatez, repetición, bromas, abuso y más. Pero también había muchas joyas en bruto. Al buscar estos ejemplos auténticos, ricos y a menudo hilarantes, se desenterraron categorías de casos de uso, que eventualmente llegaron a más de 100. Para cada categoría, llevaron un registro de cuántas historias encontraron, y esto se convirtió en un factor importante (junto con alguna evaluación experta) en la ordenación de la lista. Presentan una selección de ejemplos auténticos, positivos e ilustrativos para la comodidad y curiosidad del lector a continuación.


Lo que están haciendo los usuarios

Datos:

  1. Asistencia Técnica y Resolución de Problemas (23%)
  2. Creación y Edición de Contenido (22%)
  3. Apoyo Personal y Profesional (17%)
  4. Aprendizaje y Educación (15%)
  5. Creatividad y Recreación (13%)
  6. Investigación, Análisis y Toma de Decisiones (10%)

Aquí hay algunos ejemplos, con una cita para cada uno. La lista completa está al final de este artículo.

Generación de ideas (#1). «Me encanta para el lluvia de ideas porque es como el compañero perfecto. Puede seguirme el ritmo y no se atasca en ideas sin salida, y puede resumir lo que ideamos para que sea más fácil presentarlo o referenciarlo más tarde.»

Búsqueda específica (#2). «Había una galleta en particular que mi abuela solía darme y realmente me gustaba el sabor y la textura, y había buscado en la tienda de comestibles sin éxito hasta que una tarde… Decidí que podría ser fructífero pedirle ayuda a ChatGPT… Era de SnackWell’s.»

Edición de texto (#4). «Lo uso para verificar mis propios sesgos con artículos de opinión, discursos y otras cosas políticas. Si algo me hace sentir fuertemente, lo copio en ChatGPT y le pido que me diga las falacias lógicas y la posible desinformación en el texto. ¡Es una GRAN comprobación de realidad!»

Redacción de correos electrónicos (#11). «Trabajo en relaciones con inversionistas y la cantidad de tiempo que he ahorrado usando ChatGPT para ayudarme a redactar correos electrónicos es casi incuantificable.»

Explicaciones simples (#12). «También es mucho mejor explicando conceptos a no ingenieros que nosotros los ingenieros. Por defecto, escribe a nivel de quinto grado, lo cual es perfecto para muchas personas con las que interactuamos en el trabajo.»

Fórmulas de Excel (#14). «Tengo que escribir muchas fórmulas de .vb y Excel para conciliar datos de personas menos técnicas. ChatGPT ayuda a que tareas de 45 minutos tomen unos tres a cinco minutos.»

Presentación de una queja (#23). «Un lavado de autos dañó el SUV de mi esposa y se negó a pagar, así que GPT redactó una carta de demanda para mí y los llevé a la corte de reclamos menores.»

Generación de evaluaciones (#26). «Conozco a algunos gerentes que lo usan para ayudar a mejorar las evaluaciones de desempeño para sus empleados.»

Edición de documentos legales (#44). «Le proporcioné un acuerdo de nivel de servicio largo y excesivamente complejo para un contrato de SaaS y le pedí que lo reescribiera para que fuera más simple y fácil de entender. Mantuvo los términos importantes del SLA pero condensó el lenguaje en un 70%.»

Muestreo de datos (#85). «Es genial para producir datos de demostración. [Si] necesitas un montón de nombres de empresas falsos o nombres de clientes o códigos de productos, ChatGPT es bueno para derivar cosas así.»