La Fatiga por la IA: Un Problema Emergente
Algunos ingenieros de software están descubriendo que la IA acelera su trabajo, pero a un costo: también los empuja hacia el agotamiento.
Siddhant Khare es uno de esos programadores. En una entrevista con Business Insider, lamentó que aunque la IA ha incrementado su productividad, también le ha hecho sentir que su trabajo es más difícil que nunca.
“Antes éramos ingenieros, ahora somos como revisores”, comentó Khare. “Cada vez se siente como si fueras un juez en una línea de producción que nunca termina; solo sigues revisando esos [pull requests]”.
Khare argumenta que la IA crea una «paradoja» de productividad al reducir costos de producción, pero aumentar los costos de «coordinación, revisión y toma de decisiones», que recaen en el ser humano.
“En el último trimestre, envié más código que en cualquier otro de mi carrera”, escribió en un ensayo titulado “La Fatiga por IA es Real”, publicado en su blog. “También me sentí más agotado que en cualquier otro trimestre de mi carrera”.
El testimonio de Khare resuena con los hallazgos de un estudio reciente publicado en Harvard Business Review. Después de observar de cerca a doscientos empleados en una empresa tecnológica estadounidense, los investigadores notaron que la IA en realidad estaba intensificando el trabajo, en lugar de reducir las cargas laborales. Formando un ciclo vicioso, la IA “aceleraba ciertas tareas, lo que aumentaba las expectativas de velocidad; una mayor velocidad hacía que los trabajadores dependieran más de la IA”, señalaron los investigadores. “La mayor dependencia ampliaba el alcance de lo que los trabajadores intentaban, y un alcance más amplio expandía aún más la cantidad y densidad de trabajo”.
La adopción de la IA fue voluntaria en la empresa, y el entusiasmo inicial por experimentar con estas herramientas ayudó a incrementar la productividad. Pero esto provocó un insidioso «aumento de carga laboral», en el cual los empleados, sin darse cuenta, asumieron más tareas de las que podían manejar. El multitasking también se volvió más común, con algunos empleados notando que ya no se concentraban en una sola tarea, sino que cambiaban continuamente de atención, creando la sensación de estar “siempre en movimiento”.
Khare describió algo similar. Antes de la IA, escribía en su ensayo que podía pasar un “día completo” en “profunda concentración” resolviendo un solo problema.
“¿Ahora? Puedo tocar seis problemas diferentes en un día”, escribió. “Cada uno ‘solo toma una hora con la IA’. Pero cambiar de contexto entre seis problemas es brutalmente costoso para el cerebro humano. La IA no se cansa entre problemas. Yo sí”.
Khare también culpa a la IA de por qué sus habilidades de codificación parecen haber retrocedido.
“Es como el GPS y la navegación. Antes del GPS, construías mapas mentales. Conocías tu ciudad. Podías razonar sobre rutas”, escribió en su blog. “Después de años de usar GPS, no puedes navegar sin él. La habilidad se ha atrofido porque dejaste de usarla”.
Dicho esto, Khare no está en contra de la IA. Cree que puede encontrar una manera de seguir utilizándola de forma saludable, lo que en un contexto diferente podría interpretarse como la excusa cliché de un adicto. Ha experimentado con varias maneras de mantener bajo control su consumo de IA y también recomendó algunas a sus lectores. Sin embargo, parte de la responsabilidad también recae en las empresas de IA, argumenta.
“Es necesario establecer guardrails para los humanos, para que no se autodestruyan”, dijo Khare a BI.
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